FESTUNG模型介绍-1.对流方程求解 1. 控制方程 对流问题中,控制方程表达式为 \[\partial_t C + \partial_x (u^1 C) + \partial_y (u^2 C) = 0, \quad \mathrm{in} \; \Omega \] 其中边界处包含 Dirichlet 和 Neumann 边界条件,分别为 \[\begin{array}{cl} C = C_D & \mathrm{on} \; \partial \Omega_D, \\ - \nabla…

FESTUNG 模型介绍 - 2. 对流问题隐式求解 1. 控制方程 对流问题的控制方程为 \[\partial_t C + \partial_x u^1 C + \partial_y u^2 C = 0, \\ \begin{array}{cl} C = C_D & \mathrm{on} \; \partial \Omega_D, \\ - \nabla C \cdot \mathbf{v} = g_N & \mathrm{on} \; \partial \Omega_N. \end{…

最近接到一个任务,就是解决FVCOM中对流扩散计算不守衡问题.导师认为是其求解时候水平和垂向计算分开求解所导致的,目前我也没搞清到底有什么问题,反正就是让把SUNTANS的对流扩散计算挪到FVCOM中,下面就把 SUNTANS 和 FVCOM 数值求解的过程贴出来,备忘 SUNTANS模型求解过程 SUNTANS模型手册:http://web.stanford.edu/group/suntans/cgi-bin/documentation/user_guide/user_guide.html 介…

文本主题模型之LDA(一) LDA基础 文本主题模型之LDA(二) LDA求解之Gibbs采样算法 文本主题模型之LDA(三) LDA求解之变分推断EM算法(TODO) 本文是LDA主题模型的第二篇,读这一篇之前建议先读文本主题模型之LDA(一) LDA基础,同时由于使用了基于MCMC的Gibbs采样算法,如果你对MCMC和Gibbs采样不熟悉,建议阅读之前写的MCMC系列MCMC(四)Gibbs采样. 1. Gibbs采样算法求解LDA的思路 首先,回顾LDA的模型图如下: 在Gibbs采样算…

文本主题模型之LDA(一) LDA基础 文本主题模型之LDA(二) LDA求解之Gibbs采样算法 文本主题模型之LDA(三) LDA求解之变分推断EM算法 本文是LDA主题模型的第三篇,读这一篇之前建议先读文本主题模型之LDA(一) LDA基础,同时由于使用了EM算法,如果你对EM算法不熟悉,建议先熟悉EM算法的主要思想.LDA的变分推断EM算法求解,应用于Spark MLlib和Scikit-learn的LDA算法实现,因此值得好好理解. 1. 变分推断EM算法求解LDA的思路 首先,回顾L…

本文主要介绍隐马尔可夫模型以及该模型中的三大问题的解决方法. 隐马尔可夫模型的是处理序列问题的统计学模型,描述的过程为:由隐马尔科夫链随机生成不可观测的状态随机序列,然后各个状态分别生成一个观测,从而产生观测随机序列. 在这个过程中,不可观测的序列称为状态序列(state sequence), 由此产生的序列称为观测序列(observation sequence). 该过程可通过下图描述: 上图中, $X_1,X_2,…X_T$是隐含序列,而$O_1, O_2,..O_T$是观察序列. 隐马尔可…

先理解几个问题: (1)为什么读取文件的时候,需要用户进程通过系统调用内核完成(系统不能自己调用内核)什么是用户态和内核态?为什么要区分内核态和用户态呢? 在 CPU 的所有指令中,有些指令是非常危险的,如果错用,将导致系统崩溃,比如清内存.设置时钟等.如果允许所有的程序都可以使用这些指令,那么系统崩溃的概率将大大增加.所以,CPU 将指令分为特权指令和非特权指令,对于那些危险的指令,只允许操作系统及其相关模块使用,普通应用程序只能使用那些不会造成灾难的指令. 当进程运行在内核空间时就处于内核态…

源代码见文末 部分源代码: % 符号变量 两种表达方式 a=sym('a'); class(a); syms b; b; % 符号常量 c=sym('); c; % 符号表达式 三种表达方式 f1='3*x+4'; % char类型,但是可以参与运算.所以这种形式是可以直接用的,比较方便 syms x f2=3*x+4; % sym类型 f3=sym('3*y+4'); % sym类型 % 符号四则运算 fadd1 = f1 + f2; fmu1 = f1*f2; % 符号表达式的化解 syms…

模型介绍一: 1. FastText原理及实践 前言----来源&特点 fastText是Facebook于2016年开源的一个词向量计算和文本分类工具,在学术上并没有太大创新.但是它的优点也非常明显,在文本分类任务中,fastText(浅层网络)往往能取得和深度网络相媲美的精度,却在训练时间上比深度网络快许多数量级.在标准的多核CPU上, 能够在10分钟之内训练10亿词级别语料库的词向量,能够在一分钟之内分类有着30万多类别的50多万句子. 关键词: 多标签分类,很快,浅层网络,Faceboo…

昨日内容回顾 协程实际上是一个线程,执行了多个任务,遇到IO就切换 切换,可以使用yield,greenlet 遇到IO gevent: 检测到IO,能够使用greenlet实现自动切换,规避了IO阻塞问题. 昨天没有讲到的小问题,看下面的例子: import gevent def func(): print('eating') gevent.spawn(func) # 协程任务开启 执行程序,没有输出结果 加上join import gevent def func(): print('eati…

python之IO多路复用 阅读目录 一 IO模型介绍 二 阻塞IO(blocking IO) 三 非阻塞IO(non-blocking IO) 四 多路复用IO(IO multiplexing) 五 异步IO(Asynchronous I/O) 六 IO模型比较分析 七 selectors模块 一 IO模型介绍 同步(synchronous) IO和异步(asynchronous) IO,阻塞(blocking) IO和非阻塞(non-blocking)IO分别是什么,到底有什么区别?这个问题…

This blog from : http://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309351000224077630868614681&u=5070353058&m=4077873754872790&cu=5070353058 深度学习全网最全学习资料汇总之模型介绍篇 雷锋网 作者: 三川 2017-02-21 16:38:00 查看源网址 阅读数:4 本文旨在加速深度学习新手入门,介绍 CNN.DBN.RNN.RNTN.自动编码器.GAN 等开发者最…

深入理解 Java 内存模型(一)- 内存模型介绍 深入理解 Java 内存模型(二)- happens-before 规则 深入理解 Java 内存模型(三)- volatile 语义 深入理解 Java 内存模型(四)- final 语义 深入理解 Java 内存模型(五)- 锁 要解决的问题 在硬件环境下,基于高速缓存的存储交互很好的解决了处理器与内存的速度之间的矛盾,但同时也带给计算机系统带来了复杂的缓存一致性问题.简单点说,在多处理器系统中,每个处理器都有自己的高速缓存,他们共享主内存…

目录 OSI七层网络模型与TCP/IP四层模型介绍 1.OSI七层网络模型介绍 2.TCP/IP四层网络模型介绍 3.各层对应的协议 4.OSI七层和TCP/IP四层的区别 5.交换机工作在OSI的哪一层 6.路由器工作在OSI的哪一层 7.PING命令使用OSI哪一层协议 参考文档 OSI七层网络模型与TCP/IP四层模型介绍 1.OSI七层网络模型介绍 OSI(Open System Interconnection,开放系统互连)七层网络模型称为开放式系统互联参考模型 ,是一个逻辑上的定义,…

IO模型介绍 为了更好地了解IO模型,我们需要事先回顾下:同步.异步.阻塞.非阻塞 同步(synchronous) IO和异步(asynchronous) IO,阻塞(blocking) IO和非阻塞(non-blocking)IO分别是什么,到底有什么区别?这个问题其实不同的人给出的答案都可能不同,比如wiki,就认为asynchronous IO和non-blocking IO是一个东西.这其实是因为不同的人的知识背景不同,并且在讨论这个问题的时候上下文(context)也不相同.所以,为了…

P1689 方程求解 题目描述 给一个方程,形如X+Y=Z或X-Y=Z.给出了其中两个未知数,请求出第三个数.未知数用‘?’表示,等式中也许会出现一些多余的空格. 输入输出格式 输入格式: 一行,方程. 输出格式: ‘?’代表的值 输入输出样例 输入样例#1: 复制 样例输入1 1+2=? 样例输入2 3 +? = 2 输出样例#1: 复制 样例输出1 3 样例输出1 -1 说明 0<=X,Y,Z<1,000,000,000 模拟 #include<cstdio> #include…

1.I/O基础知识 1.1 什么是文件描述符? 在网络中,一个socket对象就是1个文件描述符,在文件中,1个文件句柄(即file对象)就是1个文件描述符.其实可以理解为就是一个“指针”或“句柄”,指向1个socket或file对象,当file或socket发生改变时,这个对象对应的文件描述符,也会发生相应改变. 1.2 什么是I/O 1.先了解什么是I/O? I/O(input/output),即输入/输出.操作系统会对IO设备进行编址,IO设备用操作系统分配的地址来处理自己的输入输出信息.…

一.Qt样式表介绍 Qt样式表是一个可以自定义部件外观的十分强大的机制,可以用来美化部件.Qt样式表的概念.术语和语法都受到了HTML的层叠样式表(Cascading Style Sheets, CSS)的启发,不过与CSS不同的是,Qt样式表应用于部件的世界. 二.使用代码设置样式表 样式表使用文本描述,可以使用 QApplication:: setStyleSheet() 函数将其设置到整个应用程序上,也可以使用 QWidget::setStyleSheet() 函数将其设置到一个指定的部件…

P1689 方程求解 题目描述 给一个方程,形如X+Y=Z或X-Y=Z.给出了其中两个未知数,请求出第三个数.未知数用‘?’表示,等式中也许会出现一些多余的空格. 输入输出格式 输入格式: 一行,方程. 输出格式: ‘?’代表的值 输入输出样例 输入样例#1: 复制 样例输入1 1+2=? 样例输入2 3 +? = 2 输出样例#1: 复制 样例输出1 3 样例输出1 -1 说明 0<=X,Y,Z<1,000,000,000 思路:模拟 #include<cstdio> #incl…

BFM模型介绍及可视化实现(C++) BFM模型基本介绍 Basel Face Model是一个开源的人脸数据库,其基本原理是3DMM,因此其便是在PCA的基础上进行存储的. 目前有两个版本的数据库(2009和2017). 官方网站:2009,2017 数据内容(以2009版本为例) 文件内容 01_MorphableModel.mat(数据主体) BFM模型由53490个顶点构成,其shape/texture的数据长度为160470(53490*3),因为其排列方式如下: shape: x_1…

1. 自动化测试模型介绍 随着自动化测试技术的发展,演化为了集中模型:线性测试.模块化驱动测试.数据驱动测试和关键字驱动测试. 下面分别介绍这几种自动化测试模型的特点. 1.1 线性测试 通过录制或编写对应用程序的操作步骤产生相应的线性脚本,每个测试脚本相对独立,且不产生其他依赖与调用,这也是早期自动化测试的一种形式:它们其实就是单纯的来模拟用户完整的操作场景. 前面写的所有文章所编写的测试脚本都属于线性测试. 这种模型的优势就是每一个脚本都是完整且独立的.所以,任何一个测试用例脚本拿出来都可以…

参考博客: https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/9056511.html 内容回顾 协程实际上是一个线程,执行了多个任务,遇到IO就切换 切换,可以使用yield,greenlet 遇到IO gevent: 检测到IO,能够使用greenlet实现自动切换,规避了IO阻塞问题. 昨天没有讲到的小问题,看下面的例子: ? 1 2 3 4 5 import gevent def func():     print('eating')   gevent.sp…

一 生产者消费者模型介绍 为什么要使用生产者消费者模型 生产者指的是生产数据的任务,消费者指的是处理数据的任务, 生产数据目的,是为了给消费者处理. 在并发编程中,如果生产者处理速度很快,而消费者处理速度很慢,那么生产者就必须等待消费者处理完,才能继续生产数据.同样的道理,如果消费者的处理能力大于生产者,那么消费者就必须等待生产者.为了解决这个问题于是引入了生产者和消费者模式. import time def producer(): '''生产者是厨师''' for i in range(1,4…

ORM模型介绍: 随着项目越来越大,采用写原生SQL的方式在代码中会出现大量的SQL语句,那么问题就出现了: 1.SQL语句重复利用率不高,越复杂的SQL语句条件越多,代码越长.会出现很多相近的SQL语句:2.很多SQL语句是在业务逻辑中拼出来的,如果有数据库需要更改,就要去修改这些逻辑,这会很容易漏掉对某些SQL语句的修改:3.写SQL时容易忽略web安全问题,给给未来造成隐患.SQL注入: 如何解决上面的问题: ORM ,全称 Object Relational Mapping ,中文叫做对…

昨日内容回顾 协程实际上是一个线程,执行了多个任务,遇到IO就切换 切换,可以使用yield,greenlet 遇到IO gevent: 检测到IO,能够使用greenlet实现自动切换,规避了IO阻塞问题. 昨天没有讲到的小问题,看下面的例子: import gevent def func(): print('eating') gevent.spawn(func) # 协程任务开启 执行程序,没有输出结果 加上join import gevent def func(): print('eati…

每一种数据存储系统,对应有一种存储模型,或者叫存储引擎.我们今天要介绍的是三种比较流行的存储模型,分别是: Hash存储模型 B-Tree存储模型 LSM存储模型 不同存储模型的应用情况 1.Hash存储模型 redis memcache 2.B-Tree存储模型 MySQL(以及大多数的关系型数据库) MongoDB 3.LSM树存储模型 HBase RocksDB 不同存储模型介绍 1.Hash存储模型 Hash存储模型其实就是HashMap(哈希表)的持久化实现.这种模型的特点是与Hash…

前言 随着项目越来越大,采用写原生SQL的方式在代码中会出现大量的SQL语句,那么问题就出现了: 1.SQL语句重复利用率不高,越复杂的SQL语句条件越多,代码越长.会出现很多相近的SQL语句. 2.很多SQL语句是在业务逻辑中拼出来的,如果有数据库需要更改,就要去修改这些逻辑,这会很容易漏掉对某些SQL语句的修改. 3.写SQL时容易忽略web安全问题,给未来造成隐患.SQL注入. 所以我们采用ORM模型 ORM模型介绍 orm全称Object Relational Mapping,中文叫做对…

今天给大家写广义混合效应模型Generalised Linear Random Intercept Model的第一部分 ,混合效应logistics回归模型,这个和线性混合效应模型一样也有好几个叫法: Mixed Effects Logistic Regression is sometimes also called Repeated Measures Logistic Regression, Multilevel Logistic Regression and Multilevel Bina…

目录 1.GWAS模型 1.1卡方检验 1.2 相关性系数的t检验 1.3 一般线性模型GLM 1.4 混合线性模型MLM 1.5 压缩混合线性模型CMLM 1.6 SUPER 1.7 FarmCPU 1.8 Blink 2.GS模型 2.1 MAS 2.2 GBLUP 2.3 GBLUP的扩展(ssBLUP,sBLUP,cBLUP) 2.4 rrBLUP 2.5 rrBLUP的扩展(Bayes类) 2.6 BLUP vs Bayes 3.GWAS和GS模型比较 最近看了不少统计基因组方面的资料…

在JSP课程中有 Model1 模型的介绍 模型二: 实例接JSP课程,先去看JSP课程了…