本算例来自<ANSYS FLUENT技术基础与工程应用:流动传热与环境污染控制领域> 一个入口,入口速度为0.0176839m/s,一个出口边界,其余为壁面边界 流体的物性参数: 密度:1000kg/m3 动力黏度:0.001kg/(m·s) 运动黏度:0.000001m2/s 本算例采用kOmegaSST湍流模型进行计算,请注意第一层网格的高度. 首先进行建模操作,任何建模软件均可,本算例采用ICEM直接建模,生成网格,缩放网格,然后利用OpenFOAM下转化网格,划分完成的网格如下: 接下

我们编写如下的Python代码 源代码:

转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6277cbbf0100niqi.html PS:对其中错误地方进行了修正 1.用ParaView将每一帧都输出成图片(File->Save Animation) 2.用GIMP 读入ParaView输出的图片 (File->Open as Layers,全选,open) 3.查看动画,(Filter->Animation->Playback),点左上角播放键就可以查看了 4.保存动画,(File->Exp

作者:邓聪聪 公司网络异常,由于可监控设备有限,无法快速读取网络异常的设备,所以找到了这个办法,部署在服务端用以解决网络突发异常流量故障的查找! 环境:CentOS release 6.8 Linux bogon 2.6.32-642.el6.x86_64 软件需求:nload-0.7.4.tar.gz 软件安装: yum -y install lrzsz rz lzo-2.09.tar.gz sz ll yum -y install gcc* ncurses-devel .tar.gz cd

Linux下监控网卡流量的软件Nload 安装nload: # wget http://www.roland-riegel.de/nload/nload-0.7.2.tar.gz # tar zxvf nload-0.7.2.tar.gz # cd nload-0.7.2 # ./configure --prefix=/usr/local/nload && make && make install 安装目录自己定,安装十分简单,基本上不会出什么错误! 完成后就可以用来监测网

本文通过使用机器学习算法来检测HTTP的恶意外连流量,算法通过学习恶意样本间的相似性将各个恶意家族的恶意流量聚类为不同的模板.并可以通过模板发现未知的恶意流量.实验显示算法有较好的检测率和泛化能力. 0×00背景 攻击者为控制远程的受害主机,必定有一个和被控主机的连接过程,一般是通过在被控主机中植入后门等手段,由受控主机主动发出连接请求.该连接产生的流量就是恶意外连流量,如图1.1所示.目前检测恶意外连流量的主要方式有两种,一种是基于黑名单过滤恶意域名,另一种是使用规则匹配恶意外连流量.这两种方

好久没写博客了,上班摸鱼时间分享一下在工作中做的东西吧,先上图. 数据方面取自百度统计,身处传统类型公司,官网没有数据库,只好将就一下啦,反正是免费的,体验也还可以. 关于百度统计注册.添加管理站点和添加统计代码就不说了,下面直接开始取数. 一.数据获取 1.趋势分析数据(了解每日流量变化) 时间段选取的是本周(7月6号-12号)和上周(6月29号-7月5号),下载时选择CSV格式 2.全部来源数据(了解流量来源三种方式的占比情况) 全部来源这里没有按日细分这一选项,所以需要下载两次数据,一次是

0. 写在前面 本文问题参考自文献 \(^{[1]}\) 第一章例 6,并假设了一些条件,基于 OpenFOAM-v2206 编写程序数值上求解该问题.笔者之前也写过基于 OpenFOAM 求解偏分方程的帖子,OpenFOAM 编程 | One-Dimensional Transient Heat Conduction. 1. 问题描述 假设一群山猫(捕食者)和一群山兔(被捕食者)生活在同一片区域,那么我们可以知道,山猫吃了山兔,繁殖力会增强,山猫的数量会增加.这样一来,山兔的数量会随之减少.接

CFD技术发展到今天,已经超过了大半个世纪了,已经涌现出非常多的CFD软件可供人们使用.通用商业CFD软件譬如Fluent.CFX.Star CCM+等在工业上得到了广泛的应用,另外一些专用的软件(如旋转机械领域Numeca.电子散热领域的Flotherm等)也以其专业性牢牢占据着各自领域的市场.这些软件都具有良好的前后处理.众多的物理模型.较高的并行求解效率及可靠性. 但是细数起来,这些软件仍然具有一些劣势,可以简单的归纳为: 价格很贵.这些商用软件,价格一个比一个贵,少则好几万,高则几十万上

在前面两篇文章中详细介绍了pptp vpn的安装与使用,以及如何配置用户认证存入mysql数据库.本文将在前面两篇文章的基础上介绍如何对用户的流量做限制,同时限制相同账号的用户,同一时刻的在线数为1. 前文传送门地址: PPTP-VPN部署与简单使用   http://ylw6006.blog.51cto.com/470441/1794577 PPTP-VPN使用mysql进行用户登录认证 http://ylw6006.blog.51cto.com/470441/1795201 一.向mysql

参考:http://blog.163.com/jgh2008@126/blog/static/28596246201092081139283/ 一.获得和安装iftop Centos:yum install iftop Ubuntu:  sudo apt-get install iftop 编译安装: iftop也是免费大军中的一员,下载地址如下:点击下载iftop iftop需要依赖两个软件包,分别是libpcap和tcpdump,安装iftop前要先安装这两个家伙点击下载libpcap和tc

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1402 一般的的大数乘法都是直接模拟乘法演算过程,复杂度O(n^2),对于这题来说会超时.乘法的过程基本就是等同于多项式相乘的过程,只是没有进位而已.对于这种问题我们需要转化然后用FFT求解.FFT是用来计算离散傅里叶变化(DFT)及其逆变换(IDFT)的快速算法,复杂度O(n*logn).DFT有一个很重要的性质:时域卷积,频域乘积:频域乘积,时域卷积.那么什么是时域.频域.卷积.乘积呢?时域和频域

此脚本包含的功能有: 1.实时监控任意网卡的流量 2.统计10秒内平均流量 3.统计每个端口在10秒内的平均流量,基于客户端和服务端端口统计.可以看出哪些端口占流量比较大,对于web服务器,一般是80端口.其它端口受到攻击时,也有可能其它端口流量比较大.所以此功能可以帮助我们端口流量是否正常. 4.统计在10s内占用带宽最大的前10个ip.此项功能可以帮助我们来查出是否有恶意占用带宽的ip. 5.统计连接状态.此项功能可以让我们看出哪些连接状态比较大.如果SYN-RECV状态比较多的话,有可以受

介绍一个强大的分析网络的shell脚本,此脚本是从EZHTTP拆分出来的,觉得有必要单独介绍下.脚本运行效果截图: 此脚本包含的功能有: 1.实时监控任意网卡的流量 2.统计10秒内平均流量 3.统计每个端口在10秒内的平均流量,基于客户端和服务端端口统计.可以看出哪些端口占流量比较大,对于web服务器,一般是80端口.其它端口受到攻击时,也有可能其它端口流量比较大.所以此功能可以帮助我们端口流量是否正常. 4.统计在10s内占用带宽最大的前10个ip.此项功能可以帮助我们来查出是否有恶意占用带

1.统计结果如下 计算apk安装占用空间大小方式 为了方式apk包运行时出现缓存数据等对空间计算造成影响.应该先进行安装,然后分别计算空间变化 所有apk包安装完毕后再运行 开启两个cmd窗口 第一个窗口登录机顶盒,查看空间变化.第二个窗口用来使用命令 adb install xxx.apk 下面是第一个窗口 下面是第二个窗口 先执行第一个窗口的df 命令 然后执行第二个窗口的adb install xxx.apk 安装成功之后再次执行第一个窗口的df  来查看空间变化.通过空间变化计算apk安

pd对象拥有一组常用的数学和统计方法.大部分都属于约简和汇总统计,用于从Series中单个值,如sum 和 mean 或从DF的行或列中提取一个Series. 1. 描述和汇总统计方法 #汇总和计算描述统计 import numpy as np import pandas as pd #定义一个4*2维的数据结构 df = pd.DataFrame([[1.4, np.nan], [7.1, -4.5], [np.nan, np.nan], [0.75, -1.3]], index = list

pandas对象有一些常用的数学和统计的方法,大部分都属于约简或汇总统计. SUM方法 DataFrame对象的sum方法,返回一个含有列小计的Series >>> df = DataFrame([[1.4,np.nan],[7.1,-4.5],[np.nan,np.nan],[0.75,-1.3]],index = ['a','b','c','d'],columns = ['one','two']) >>> >>> >>> df o

细节流程图 初始化 计算属性的初始化是发生在 Vue 实例初始化阶段的 initState 函数中,执行了 if (opts.computed) initComputed(vm, opts.computed),initComputed 的定义在 src/core/instance/state.js 中: const computedWatcherOptions = { computed: true } function initComputed (vm: Component, computed:

OpenFOAM可以在windows下的Linux子系统(WSL)安装,但是很麻烦的一个问题是WSL没有图形化的界面,只有一个控制台窗口,在后处理的过程中我们就没有办法直接调用paraFoam命令启动ParaView来对OpenFOAM的计算结果进行后处理.paraFoam的实质其实就是调用ParaView的一个脚本,我们可以重写此脚本,在调用windows下安装ParaView来对OpenFOAM的计算结果进行后处理.简单的步骤如下: ①   首先从ParaView的官网上下载ParaView

申明:本系列文章是自己在学习<利用Python进行数据分析>这本书的过程中,为了方便后期自己巩固知识而整理. In [1]: import numpy as np In [2]: import pandas as pd In [3]: from pandas import DataFrame,Series In [4]: data = {'class':['语文','数学','英语'],'score':[120,130,140]} In [5]: frame = DataFrame(data)

Sentinel基本使用--基于QPS流量控制(二), 采用Warm Up预热/冷启动方式控制突增流量 2019年02月18日 23:52:37 xiongxianze 阅读数 398更多 分类专栏: 1====>Java   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/xiongxianze/article/details/87580917 一, Warm Up Sentinel的W