1 引子1.1 案例描述1.2 学习目标1.3 模拟内容2 启动FLUENT并导入网格3 材料设置4 Cell Zones Conditions5 Calculate6 定义Injecions7 定义DPM材料8 颗粒追踪9 设置粒子分布直径10 粒子追踪11 统计出口面上粒径分布12 修改壁面边界以捕捉颗粒13 颗粒追踪14 考虑湍流效应15 考虑冲蚀16 后处理查看壁面冲蚀云图17 导出数据到CFD-POST18 CFD-POST操作 本案例延续案例1的模型及计算结果. 1 引子 1.1 案

这个模型思想很直观(有误),但是写的源码太难懂了(看的是release-3的版本,最接近Object Detection with Discriminatively Trained Part Based Models论文的实现)其实相似的论文还有一篇8页的A Discriminatively Trained, Multiscale, Deformable Part Model,建议先看8页的.参考博客1的格式,结合源码写写我对论文的理解(不一定对). Introduction 1.We desc

(转载请注明作者和出处 楼燚(yì)航的blog :http://www.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ 未经允许请勿用于商业用途) 由于目前DPM模型训练的代码没有C++版本,至少我没看见opencv ccv conrib等一些库中都没有看到相关训练的部分倒都是有detector的部分),大部分人都是基于Matlab来做训练的,放到wnidows下用一些别的DPM的库或者自己C++实现,那么这些模型的文件类型大多都是XML的,网上现成的都比较混乱,看到o

(转载请注明作者和出处 楼燚(yì)航的blog :http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 未经允许请勿用于商业用途) DPM目前使非神经网络方法里面较好的目标检测程序,作者呢也是Fast RCNN的作者 Ross Girshick,真的是牛人,这个模型是在2010年被提出的DPM的全称也就是Deformable Part Model,可变形部件模型.其主要思想是根据弹簧形变模型提出的,也就是一个目标物时分为主部分和子部件,分别叫做root和

搭建了自己的博客平台,本文地址:http://masikkk.com/blog/DPM-model-visualization/ DPM源代码(voc-release)中的模型可视化做的还算相当炫酷的,能够让我们直观的看到训练好的模型,甚至我们不用去做模型的评价,直接依据肉眼的观察.就能大致了解一个目标训练的好不好,比方我训练一个人体模型.那他的可视化图当然就是越接近人体越好. 以下是对DPM源代码中有关模型可视化部分代码的分析,通过分析这些代码.有助于更好的理解DPM模型. 注意:我的源代码版

1 引子2 问题描述3 模型准备4网格5模型设置6 材料设置7 设定注入器8 修改材料9 Cell zone Conditions设置10 边界条件设置10.1 inlet入口设置10.2 出口设置10.3 壁面边界设置11 初始化及计算12 查看粒子追踪13 查看壁面冲蚀 1 引子 本案例的目的在于演示如何使用FLUENT软件模拟计算3D弯头中的冲蚀现象.冲蚀现象在工程应用中是一种非常普遍的现象. 本案例主要展示以下内容: 使用冲蚀模型分析3D弯头中的冲蚀现象 使用离散相模型 使用合适的求解参

转载自:http://chengkang8.blog.163.com/blog/static/6719535620113149552369/ 1. 速度入口边界条件 用于定义流动入口边界的速度和标量 速度入口边界条件需要输入下列信息 速度大小与方向或者速度分量. 旋转速度(对于具有二维轴对称问题的涡流). 温度(用于能量计算). Outflow gauge pressure (for calculations with the coupled solvers) 湍流参数(对于湍流计算) 辐射参数

1 引言2 问题描述3 准备4 FLUENT前处理 1 引言 DEM碰撞模型扩展了DPM模型的功能,能够用于稠密颗粒流动的模拟.该模型可以与DDPM(Dense DPM)模型何用以模拟颗粒对主相的阻碍作用,因此可以用于鼓泡流化床.提升管.气力输送系统以及泥浆流动.特别对于以下情况,DEM模型特别有用: 当颗粒粒径分布很广时 当计算网格相对粗糙时 本案例演示DDPM模型的使用,其中颗粒碰撞通过DEM模型来考虑. 2 问题描述 本例中,我们将会模拟模拟一个鼓泡流化床,并且决定其在给定表观速度情况下的

目录 点击流数据模型 概述 点击流模型 网站流量分析 网站流量模型分析 网站流量来源 网站流量多维度细分 网站内容及导航分析 网站转化及漏斗分析 流量常见分析角度和指标分类 指标概述 指标分类 分析角度 流量日志分析网站整体架构模块 步骤 模块开发之数据采集 模块开发之数据预处理 点击流模型PageViews表 点击流模型visit信息表 点击流数据模型 概述 点击流(Click Stream)是指用户在网站上持续访问的轨迹.点击流数据(Click Stream Data)代表了用户浏览网站的整

翻看日历时间已经来到了2021年,也是共同战役的第二年,许久没有更新文章了,在与懒惰进行过几次斗争都失利之后,今天拿出打工人最后的倔强,终于收获了一场胜利.闲话不多说,今天咱们重点聊聊oCPC中转化率模型与校准. 首先分享近期的一些"好消息",上了两个AB实验,收入全部大涨,但是并没有推全,原因是收入效果不可看.究其原因这两个实验都与oCPC出价相关. 第一组实验是圈定人群AB实验,简单理解就是圈出一部分的人群作为实验组提价,这个实验收入大涨很容易理解,因为有了提价操作,计费也自然提升

这是一个非常重要的模型,凡是学统计学.机器学习.数据挖掘的人都应该彻底搞懂. python包: hmmlearn 0.2.0 https://github.com/hmmlearn/hmmlearn 参考链接: 一文搞懂HMM(隐马尔可夫模型) 如何用简单易懂的例子解释隐马尔可夫模型? - 知乎 有些文章里面已经介绍得非常清楚了,只是需要在项目中进行实践,然后做一下总结. 数学之美里有一章专门讲了隐含马尔科夫模型,讲得非常的通俗易懂. 在自然语言处理方面得到了广泛的应用,此外还有语音识别,机器翻

将LDA跟多元统计分析结合起来看,那么LDA中的主题就像词主成分,其把主成分-样本之间的关系说清楚了.多元学的时候聚类分为Q型聚类.R型聚类以及主成分分析.R型聚类.主成分分析针对变量,Q型聚类针对样本. PCA主要将的是主成分-变量之间的关系,在文本中LDA也有同样的效果,将一撮词(变量)变成话题(主成分),同时通过画像主成分,可以知道人群喜欢什么样子的话题: Q型聚类代表样本之间的群落关系. LDA假设前提:主题模型中最主要的假设是词袋假设(bag of words),指通过交换文档内词的次

1.什么是pv? PV(page view),即页面浏览量,或点击量;通常是衡量一个网络新闻频道或网站甚至一条网络新闻的主要指标. 高手对pv的解释是,一个访问者在24小时(0点到24点)内到底看了你网站几个页面.这里需要强调:同一个人浏览你网站同一个页面,不重复计算pv量,点100次也算1次.说白了,pv就是一个访问者打开了你的几个页面. PV之于网站,就像收视率之于电视,从某种程度上已成为投资者衡量商业网站表现的最重要尺度. pv的计算:当一个访问者访问的时候,记录他所访问的页面和对应的IP

上一篇文章基于Python的信用评分卡模型分析(一)已经介绍了信用评分卡模型的数据预处理.探索性数据分析.变量分箱和变量选择等.接下来我们将继续讨论信用评分卡的模型实现和分析,信用评分的方法和自动评分系统. 六.模型分析 证据权重(Weight of Evidence,WOE)转换可以将Logistic回归模型转变为标准评分卡格式.引入WOE转换的目的并不是为了提高模型质量,只是一些变量不应该被纳入模型,这或者是因为它们不能增加模型值,或者是因为与其模型相关系数有关的误差较大,其实建立标准信用评

8.6 选择“最佳”的回归模型 8.6.1 模型比较 用基础安装中的anova()函数可以比较两个嵌套模型的拟合优度.所谓嵌套模型,即它的一 些项完全包含在另一个模型中 用anova()函数比较 > states<-as.data.frame(state.x77[,c("Murder","Population","Illiteracy","Income","Frost")]) > fit1

终于找到ML日报的微信链接,抄之...................................... 请拜访原文链接:[谷歌机器翻译破世界纪录]仅用Attention模型,无需CNN和RNN. 评价:         NTM的成熟体DNC竟然达到了这种能力,不知道进化成完全体会是什么样子.竟然在机器翻译的准确率上超过了已经公布的所有模型,不愧是最接近现阶段最接近图灵机的有限图灵机.         在数码宝贝中,我最喜欢的是阿和的加布兽进化的究极体数码宝贝--钢铁加鲁鲁,其使用的武器绝对

作者|冬岛 阿里云技术专家 本篇主要介绍 Knative Serving 的流量灰度,通过一个 rest-api 的例子演示如何创建不同的 Revision.如何在不同的 Revision 之间按照流量比例灰度. 部署 rest-api v1 代码 测试之前我们需要写一段  rest-api 的代码,并且还要能够区分不同的版本.下面我基于官方的例子进行了修改,为了使用方便去掉了 github.com/gorilla/mux 依赖,直接使用 Golang 系统包  net/http 替代.这段代码

背景 海量且优质的数据集是一个好的 AI 模型的基石之一,如何存储.管理这些数据集,以及在模型训练时提升 I/O 效率一直都是 AI 平台工程师和算法科学家特别关注的事情.不论是单机训练还是分布式训练,I/O 的性能都会显著影响整体 pipeline 的效率,甚至是最终的模型质量. 我们也逐渐看到容器化成为 AI 训练的趋势,利用容器可以快速弹性伸缩的特点,结合公有云的资源池,能够最大化资源利用率,为企业大大节约成本.因此也就诞生了类似 Kubeflow 和 Volcano 这样的开源组件,帮助

[TOC] 在CFD中计算颗粒对固体壁面的冲蚀往往采用冲蚀模型(Erosion Model). 1 冲蚀速率(Erosion Rate) 冲蚀速率定义为壁面材料在单位时间单位面积上损失的质量(单位:\(kg/(m^2 \cdot s)\)).通过计算每一个颗粒对壁面的累积损伤来计算冲蚀速率. \[ E_f =\frac {1}{A_f} \sum_{\pi(f)}\dot m_\pi e_r \] 式中: \(A_f\)为网格单元面积 \(\dot m_\pi\)为冲击壁面的颗粒质量流量 \(e

47 求解器为flunet5/6在设置边界条件时,specify boundary types下的types中有三项关于interior,interface,internal设置,在什么情况下设置相应的条件?它们之间的区别是什么?interior好像是把边界设置为内容默认的一部分:interface是两个不同区域的边界区,比如说离心泵的叶轮旋转区和叶轮出口的交界面:internal:请问以上三种每个的功能?最好能举一两个例子说明一下,因为这三个都是内部条件吧,好像用的很多.interface,i