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

笔者寄语:机器学习中交叉验证的方式是主要的模型评价方法,交叉验证中用到了哪些指标呢? 交叉验证将数据分为训练数据集.测试数据集,然后通过训练数据集进行训练,通过测试数据集进行测试,验证集进行验证. 模型预测效果评价,通常用相对绝对误差.平均绝对误差.根均方差.相对平方根误差等指标来衡量. 只有在非监督模型中才会选择一些所谓"高大上"的指标如信息熵.复杂度和基尼值等等. 其实这类指标只是看起来老套但是并不"简单",<数据挖掘之道>中认为在监控.评估监督模型

ARIMA模型(完整的Word文件可以去我的博客里面下载) ARIMA模型(英语:AutoregressiveIntegratedMovingAverage model),差分整合移动平均自回归模型,又称整合移动平均自回归模型(移动也可称作滑动),时间序列预测分析方法之一.ARIMA(p,d,q)中,AR是"自回归",p为自回归项数:MA为"滑动平均",q为滑动平均项数,d为使之成为平稳序列所做的差分次数(阶数). ARIMA(p,d,q)模型是ARMA(p,q)模

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

上传到Wish3D的模型加载不出来,作品显示页面漆黑一片,是什么原因? 很有可能是操作过程中的小失误,不妨从以下几点检查.还是不行的请加QQ群(Wish3D交流群3):635725654,@Wish3D技术支持解决您的问题. 01   压缩格式是否为zip Wish3D目前支持的模型数据格式有 .osgb..3ds..fbx和.obj数据,无论是倾斜摄影数据还是传统三维数据,上传网站时都需要压缩成zip文件后上传,很多用户一不注意就压缩成了rar文件,导致模型无法正常显示. .osgb数据压缩过

用T4模版生成的数据库映射文件.cs对应不上数据库的字段而引起的错误(我是修改了cs里面的属性),只要根据数据库字段,修改回来就OK.问题就解决了.

(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

目录 1.介绍两大UI插件NGUI和UGUI 2.unity渲染顺序控制方式 3.NGUI的控制 4.UGUI的控制 5.模型深度的控制 6.粒子特效深度控制 7.NGUI与模型和粒子特效穿插层级管理 8.UGUI与模型和粒子特效穿插层级管理 写在前面 这篇笔记是整理了之前做的记录,在做项目的过程中,遇到了各种各样的界面穿插问题,界面层级混乱,比如,手机卡了或点快了,就导致两个界面相互交叉.对于界面,这应该算是一个很严重的bug,很大部分原因是整个UI框架没有从整体上考虑这个,后来决心弄清楚层级

原文:Model Validation 作者:Rachel Appel 翻译:娄宇(Lyrics) 校对:孟帅洋(书缘) 在这篇文章中: 章节: 介绍模型验证 验证 Attribute 模型状态 处理模型状态异常 手动验证 自定义验证 客户端验证 客户端模型验证器 远程验证 介绍模型验证 在一个应用程序将数据存储到数据库之前,这个应用程序必须验证数据.数据必须检查潜在的安全隐患,验证类型和大小是正确并且符合你所制定的规则.尽管验证的实现可能会是冗余和繁琐的,却是有必要的.在 MVC 中,验证发生

内核空间和用户空间:由于操作系统都包括内核空间和用户空间(或者说内核态和用户态),内核空间主要存放的是内核代码和数据,是供系统进程使用的空间.而用户空间主要存放的是用户代码和数据,是供用户进程使用的空间.目前Linux系统简化了分段机制,使得虚拟地址与线性地址总是保持一致,因此,Linux系统的虚拟地址也是0-4G.Linux系统将这4G空间分为了两个部分:将最高的1G空间(从虚拟地址0xC0000000到0xFFFFFFFF)供内核使用,即为"内核空间",而将较低的3G空间(从虚拟地

线性回归模型 "回归"这个词,既是Regression算法的名称,也代表了不同的计算结果.当然结果也是由算法决定的. 不同于前面讲过的多个分类算法或者逻辑回归,线性回归模型的结果是一个连续的值. 实际上我们第一篇的房价预测就属于线性回归算法,如果把这个模型用于预测,结果是一个连续值而不是有限的分类. 从代码上讲,那个例子更多的是为了延续从TensorFlow 1.x而来的解题思路,我不想在这个系列的第一篇就给大家印象,TensorFlow 2.0成为了完全不同的另一个东西.在Tenso

Kaggle网站流量预测任务第一名解决方案:从模型到代码详解时序预测 2017年12月13日 17:39:11 机器之心V 阅读数:5931   近日,Artur Suilin 等人发布了 Kaggle 网站流量时序预测竞赛第一名的详细解决方案.他们不仅公开了所有的实现代码,同时还详细解释了实现的模型与经验.机器之心简要介绍了他们所实现的模型与经验,更详细的代码请查看 GitHub 项目. GitHub 项目地址:https://github.com/Arturus/kaggle-web-tra

https://mp.weixin.qq.com/s/JwRXBNmXBaQM2GK6BDRqMw 选自GitHub 作者:Artur Suilin 机器之心编译 参与:蒋思源.路雪.黄小天 近日,Artur Suilin 等人发布了 Kaggle 网站流量时序预测竞赛第一名的详细解决方案.他们不仅公开了所有的实现代码,同时还详细解释了实现的模型与经验.机器之心简要介绍了他们所实现的模型与经验,更详细的代码请查看 GitHub 项目. GitHub 项目地址:https://github.com

多路复用I/O模型在应用层工作效率比我们俗称的 BIO 模型快的本质原因是,前者不再使用操作系统级别的“同步 I/O”模型 . 在 Linux 操作系统环境下, 多路复用 I/O 模型就是技术人员通常简称的 NIO 技术.多路复用I/O 目前具体的实现主要包括四种: select. poll , epoll .kqueue . 多路复用 I/O技术最适用的是“高并发”场景,所谓高并发是指 l 毫秒内至少同时有成百上千个连接请求准备就绪,其他情况下多路复用I/O技术发挥不出它的明显优势 . 重要概

此文为David M. Blei所写的<Introduction to Probabilistic Topic Models>的译文,供大家参考. 摘要:概率主题模型是一系列旨在发现隐藏在大规模文档中的主题结构的算法.本文首先回顾了这一领域的主要思想,接着调研了当前的研究水平,最后展望某些有所希望的方向.从最简单的主题模型——潜在狄立克雷分配(Latent Dirichlet Allocation,LDA)出发,讨论了其与概率建模的联系,描述了用于主题发现的两种算法.主题模型日新月异,被扩展和

今天和大家分享的是webgl渲染树形结构的流程.用过threejs,babylonjs的同学都知道,一个大模型都是由n个子模型拼装而成的,那么如何依次渲染子模型,以及渲染每个子模型在原生webgl中的流程是怎样的呢,我就以osg框架为原本,为同学们展示出来. 首先介绍osg框架,该框架是基于openGL的几何引擎框架,目前我的工作是将其翻译成为webgl的几何引擎,在这个过程中学习webgl原生架构的原理和工程构造方式,踩了各种坑,每次爬出坑都觉得自己又强大了一点,呵. 闲话少叙,切入正题,首先

概率主题模型简介 Introduction to Probabilistic Topic Models      转:http://www.cnblogs.com/siegfang/archive/2013/01/30/2882391.html   此文为David M. Blei所写的<Introduction to Probabilistic Topic Models>的译文,供大家参考. 摘要:概率主题模型是一系列旨在发现隐藏在大规模文档中的主题结构的算法.本文首先回顾了这一领域的主要思

http://www.cnblogs.com/dotNETCoreSG/p/aspnetcore-4_2_2-validation.html 介绍模型验证 在一个应用程序将数据存储到数据库之前,这个应用程序必须验证数据.数据必须检查潜在的安全隐患,验证类型和大小是正确并且符合你所制定的规则.尽管验证的实现可能会是冗余和繁琐的,却是有必要的.在 MVC 中,验证发生在客户端和服务器端. 幸运地是, .Net 有一些拥有抽象验证的验证 Attribute .这些 Attribute 包含验证代码,从