#include "udf.h"    //包括常规宏 #include "sg_mphase.h"    // 包括体积分数宏 CVOF(C,T) #define T_SAT 373    //定义蒸发温度 100℃ #define LAT_HT 1.e3    //定义蒸发潜热 J/Kg DEFINE_SOURCE(liq_src, cell, pri_th, dS, eqn)    //液相质量源项 UDF { Thread *mix_th, *sec_th;

一个获取上海地区AQI质量的Python脚本 https://github.com/yanyueoo7/Raspberrypi/blob/master/GetPmData_Shanghai.py #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- #Author:Tea import time import sys import json import random import requests reload(sys) sys.setdefaultenc

无论在windows下,linux也好,unix也好,都可以通过 Ping命令获得当前设备的网络延迟,延迟是客户端到服务端的网络响应时间.通常延迟越低,反应速度越快 这里使用了SimplePing   同时对其使用方法进行封装. 导入头文件 PingHelper.h 调用代码: [PingHelper pingTo:@"127.0.0.1" withTimes:3 inBlock:^(NetworkQuality quality) { switch (quality) { case G

1 FLUENT变量梯度宏 C_R_G C_P_G C_U_G C_V_G C_W_G C_T_G C_H_G C_YI_G C_R_RG C_P_RG C_U_RG C_V_RG C_W_RG C_T_RG C_H_RG C_YI_RG FLUENT计算中单元变量有两种梯度:非限制梯度(后缀_G)和重建梯度(后缀_RG),帮助文档建议如果需要通过单元变量重建计算单元面上的变量则使用重建梯度计算更精确. 说明: 只有当求解器正在求解某一变量时才能读取该变量的梯度.例如,定义一个能量源项时,可以读

UDF --获取某年某月有多少天 --drop function fn_GetDayofMonth_1 /* HLERP ( [dbo].[GetMonths] ) */ go create function dbo.fn_GetDayofMonth_1 (@Month smallint, @Year int) returns smallint /*获取当月的天数*/ as begin RETURN( Day(Dateadd(dd, -1, Dateadd(m, 1, Cast(@Year AS

大家好,我叫董鑫,一名在测试开发道路上的新手.第一阶段的学习已然结束,收获颇多,了解了很多在自己平时测试工作无法接触到的新知识,比如这次在这里分享的Sonarqube进行静态代码扫描并集成Jenkins的知识,是分享也是自我学习的总结.若有不对的地方,还请各位同行,同学,老师及时指正. 1. 什么是SonarQube SonarQube是一个开源的代码质量管理系统,用于检测代码中的错误,漏洞和代码规范,通过插件的机制, 可以基于现有的Gitlab.Jenkins 集成.以便在项目拉取后进行连续的

兵无常势,水无常形,读书亦无法.彼之砒霜,我之佳肴.然读书无法却有道.你我都是使用同一颗大脑在读书.这颗大脑受制于那千千万万年以来,星辰起落,狩猎采集,演化大道. Q1:读物如何分级? 坏书.可用的书.力作.杰作与神作. 世人皆知精读略读,却不知冷读热读.你的大脑习惯用数字来锚定一切.既然都是书这种载体,价格.页数成了你的挑选标准.你总是习惯赋予神作与垃圾读物一样的阅读时间.须不知,人有好坏,书有高下.因此爱书之人均有自己的读物分级系统.我将图书分为:坏书.可用的书.力作.杰作与神作.多数图书,

转载自:http://www.oschina.net/p/buildbot 使用 Buildot 实现持续集成 使用基于 Python 的工具实现持续集成的理论与实践 牛仔式编码的日子在大多数组织中早已不复存在,由一种优质软件创建新潮所取代.持续集成(CI)测试是敏捷的编程方法实践中一个至关重要的部分,能够实现高品质软件.通过探索 Buildbot 来学习 CI 测试的理论和实践,Buildbot 是用 Python 编写的一个开源 CI 系统. 持续集成(CI)是发扬以下原则的一个软件开发流程

原文:http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-buildbot/ 持续集成(CI)是发扬以下原则的一个软件开发流程: 维护单源存储库 自动化构建过程 实现自测试构建 每个人每天都有贡献 每一份贡献都应用于在一个集成机上构建主线 加快构建过程 在一个相同的生产环境中执行测试 使任何人都可以简单获取最新的可执行文件 每个人都可以看到当前状况 自动化部署 经 Martin Fowler 大力普及,CI 的基本理念就是持续测试并构建每个分支程序和将分支代

"世界气象日"(World Meteorological Day)又称"国际气象日",是[世界气象组织]成立的纪念日. 国际气象组织的前身原为非官方性国际气象合作机构,1947年9 - 10月,该组织在美国华盛顿召开了45国气象局长会议,决定成立世界气象组织(WorldMeteorologicalOrganization,WMO),并通过了世界气象组织公约. Weather-ready, climate-smart ,这是2018年世界气象日主题,与之对应的中文主题

Action Recognition: 行为识别,视频分类,数据集为剪辑过的动作视频 Temporal Action Detection: 从未剪辑的视频,定位动作发生的区间,起始帧和终止帧并预测类别 难点 1: 边界不明确(助跑跳远,上篮,高尔夫挥杆) 2: 如何利用时序信息 3: 时序跨度大(Activitynet:1s — 200s) 上图为模型框架,用temporal actionness grouping算法提取proposal后进行上下文信息的金字塔池化,后接两个级联分类器分别是完整

Web Workers多线程 1  浏览器把所有事件都通过操作系统安排到事件队列中(例如:你去一个·窗口买菜,需要排队):浏览器使用单线程处理队列中的事件和执行用户代码(也就是单线程:web workers除外). 因此,浏览器每次只能处理这些任务中的一个,并且任意一个任务都能阻止其他任务的执行. 2   怎样判断代码“足够快”?0.1秒的用户体验为:用户可以随意操作,无需等待:0.2~1.0秒的延迟会被用户注意到:如果超过1秒,那么用户会觉得不流畅:超过10秒,用户会非常沮丧. 手动代码检测:

图像处理(ImageMagick) 介绍 安装/配置 要求 安装 运行时配置 资源类型 预定义常数 例子 基本用法 Imagick - Imagick课 Imagick :: adaptiveBlurImage - 向图像添加自适应模糊滤镜 Imagick :: adaptiveResizeImage - 使用数据相关三角测量自适应调整图像大小 Imagick :: adaptiveSharpenImage - 自适应地锐化图像 Imagick :: adaptiveThresholdImage

今年 3 月份,阿里巴巴重磅开源 OpenJDK 长期支持版本 Alibaba Dragonwell的消息,在很长一段时间内都是开发者的讨论焦点,该项目在 Github 上的 Star 数迅速突破 1400.近日,Dragonwell JDK 8.0.0 正式发布 GA 版本,这意味着其已经具备在生产环境正式运行的能力. 2019 年 3 月,Dragonwell JDK正式开源,发布预览 (Preview) 版本.近日,阿里巴巴重磅宣布 Dragonwell JDK 8.0.0-GA 正式发布

PHP imagick API中文简介imagick 类imagick ::adaptiveblurimage 向图像中添加 adaptive 模糊滤镜imagick ::adaptiveresizeimage 自适应调整图像数据依赖关系imagick ::adaptivesharpenimage自适应锐化图像imagick ::adaptivethresholdimage 基于范围的选择为每个像素的亮度imagick ::addimage 图像列表中添加新图像 imagick 对象.imagi

今天准备测试代理池IPProxyPool获取到ip的质量,在安装web.py的时候遇到了些问题,在此记录一下. 1.安装资料 web.py官网:http://webpy.org/ web.py的github地址:https://github.com/webpy/webpy/ 2.安装 方法1:(推荐) pip install web.py==0.40-dev1 方法2: 注意:这个是使用linux软连接方式 git clone git://github.com/webpy/webpy.git l

一共5个小节. 第一节:开始学习 1,投资人最看重的一点:CEO的学习能力. (因为CEO需要:找优秀的合伙人,需要市场调研,机会判断,组建团队,验证方向,去融资,冷启动,做增长,解决法务,财务,税务等问题.能不能在一两年内快速补齐这些能力,对创业成败就变得机器关键) 2,我的创业学习能力如何----- 创业者学习能力反思: (1)如果给你的创业能力学习打分,你觉得是多少分?(满分100分) 答:version1:90分. version2: 40分.(会被裁员,会失业,会找不到工作) vers

1 什么是Massive MIMO Massive MIMO(大规模天线技术,亦称为Large Scale MIMO)是第五代移动通信(5G)中提高系统容量和频谱利用率的关键技术.它最早由美国贝尔实验室研究人员提出,研究发现,当小区的基站天线数目趋于无穷大时,加性高斯白噪声和瑞利衰落等负面影响全都可以忽略不计,数据传输速率能得到极大提高. 从两方面理解: (1)天线数 传统的TDD网络的天线基本是2天线.4天线或8天线,而Massive MIMO指的是通道数达到64/128/256个. (2)信

摘要:本文简要讲述了5G关键技术之一的LS-MIMO,分别从导频污染.信道估计.预编码技术.信号检测四个部分入手. 导频污染 理想情况下,时分复用(TDD)系统中上行链路和下行链路之间各个导频符号之间是相互正交的关系,正是因为这种关系 使接收机在接收到相邻信号的干扰时,可以将干扰抵消,降低导频污染.但是,在实际的大规模多输入多输出系统中,相互正交的导频序列数量有限,这会使得相邻小区间必须使用相同的导频序列,以满足多用户对通信网络的需求,这就不可避免地带来相邻小区间的导频污染,这将直接影响到TDD

前言 最近在整理基础,欢迎掘友们一起交流学习 结尾有彩蛋哦! Vue Router 路由守卫 导图目录 路由守卫分类 全局路由守卫 单个路由守卫 组件路由守卫 路由守卫执行的完整过程 路由守卫分类 全局路由 单个路由独享 组件内部路由 每个路由守卫的钩子函数都有 3 个参数: to : 进入的目标路由 from : 离开的路由 next : 控制路由 在跳转时进行的操作,一定要执行. 它有 4 个行为: next() : 钩子都执行完了,进入到下一个路由当中. next(false): 中断路由

多媒体系列硬件 多媒体包括图片.动画.音频.视频,这些多媒体素材的采集(输入)主要依靠摄像头和麦克风等硬件设备转化为基础数据,而他们的播放渲染(输出),则需要依靠具有相关功能的编解码软件.当然随着硬件集成度越来越高,也有些基础功能内置到硬件中解码,以此减少软件解码过程中的CPU耗时操作,这种方式称为硬件加速.由于多媒体的播放渲染(输出)是由系统主动向用户发出的,通常不需要向用户申请权限.系统将数据直接发给应用程序,进而在应用程序内编程实现相关数据的解码播放渲染(输出)操作.故文章重点介绍在多媒体