转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ada3be301011rjp.html 用FLUENT计算非稳态问题,是不是在计算时必须保证在每个时间步timestep里都要收敛才行,否则计算结果就不对呢?也就是说,在iteration选项里,max iteration pertime step设为一个值,比如500,就是如果500次迭代后仍未收敛,进入下一步迭代,那对结果会有什么影响. 对于隐式非定常格式,原则上,每个时间步长内必须保证结果收敛.在fluent 的帮助

下图是EFDC_EE的运行时间参数的设置界面,在时间步长的设置中,如果“Safety Factor”参数,设置为非0,即可实现自适应时间步长的设置,但要注意如下几点: 1.“Safety Factor”参数大小:如果小于1大于0,一般来说,安全系数较大,不容易出现迭代问题,如0.7或0.8,1也是不错的选择,但此时应尽量将Time Step设置得小一些: 2.尽管设置了自适应时间步长,但时间步长在变化过程中,好像是time step的倍数,即如果设置的time step是3的话,自适应时间步长的

LoadRunner中Action的迭代次数的设置和运行场景中设置 LoadRunner是怎么重复迭代和怎么增加并发运行的呢? 另外,在参数化时,对于一次压力测试中均只能用一次的资源应该怎么参数化呢?就是说这些资源用了一次就不能在用了的. --参数化时,在select  next row选择unique,update value on选择 each occurence, 1. 迭代跟虚拟用户数没什么必然联系 迭代是这样的: 迭代1次   迭代2次  迭代3次 用户1     X1        

在参数化时,对于一次压力测试中均只能用一次的资源应该怎么参数化呢?就是说这些资源用了一次就不能在用了的. --参数化时,在select  next row选择unique,update value on选择 each occurence, 1. 迭代跟虚拟用户数没什么必然联系 迭代是这样的: 迭代1次   迭代2次  迭代3次 用户1     X1           X2             X3 用户2     Y1           X2             Y3 其中的X1-3

Loadrunner中脚本的迭代次数和场景运行时间的关系 LR 的Vugen和controller中迭代是这样的: 当场景的持续时间为“运行至结束”时,以Vugen中设置的迭代次数为准 当场景的持续时间为“具体的几分钟”时,忽略Vugen中的迭代次数,脚步的action重复迭代,直到时间结束为止,按退出策略,执行退出操作

https://stackoverflow.com/questions/38369565/how-to-get-learning-rate-or-iteration-times-when-define-new-layer-in-caffe 参考上述网址上的方法,需要修改 common.hpp class Caffe { public: static Caffe& Get(); ...//Some other public members //Returns the current iterati

公众号:SAP Technical 本文作者:matinal 原文出处:http://www.cnblogs.com/SAPmatinal/ 原文链接:[HANA系列]SAP HANA查看某一用户最后登录时间及无效连接次数   前言部分 大家可以关注我的公众号,公众号里的排版更好,阅读更舒适. 正文部分 SAP HANA查看某一用户最后登录时间及无效连接次数 可以直接从表里查看:INVALID_CONNECT_ATTEMPTS ​ SELECT * FROM "SYS"."I

这句话大致意思就是: b = 0;for i = 1:3    a(i) = b;end是说变量的长度是变化的,经常在循环里出现,比如上面这个例子,这样会影响计算速度,最好的办法是预先定义a的长度,比如b = 0;a = zeros(1,3);for i = 1:3    a(i) = b;end 所以,为了减少运行时间,在对特定大小的矩阵进行预分配内存可以实现 a(10000,20000) = 0;      %方法一,直接赋值为零 time=0.0021832秒. a=zeros(10000

<s:iterator value="diys" status="d" begin="0" end="10" step="1">

假设 $w=\frac{内点个数 }{所有点的个数}$. 则 $p_{0}=w^n$表示采样的$n$个点全为内点的概率(可重复) 则至少有一个为外点的概率$p_{1}=1-p_{0}$ 则重复$K$次实验,每次都至少有一个外点的概率$p_{2}={p_{1}}^K$ 则$K$次采样中至少一次采样是有效采样的概率$p=1-p_{2}$ 计算$K$,$K=\frac{log(1-p)}{log(1-p_{0})}$ 标准差$SD(K)=\frac{\sqrt{1-w^n}}{w^n}$.(不知道标准

折腾了很久才把耦合模块搞定,用的还是网上别人编译好的UDF,不完美.自己编译的时候,老是提示无法找到fluent中的一些头文件,个人怀疑是操作系统和visual studio的问题,有时间换个系统和VS再试试,其实也挺简单. 此测试案例是EDEM官方提供的. 软件设置分为两部分,其中包括在FLUENT设置和EDEM设置,计算模型可以采用同一模型,也可以采用不同的网格模型,这里采用同一套网格模型.(EDEM可以读入msh文件). 1 案例描述 案例模型很简单,如下图所示的交叉管,流经模型的介质包括

在梯度提升树(GBDT)原理小结中,我们对GBDT的原理做了总结,本文我们就从scikit-learn里GBDT的类库使用方法作一个总结,主要会关注调参中的一些要点. 1. scikit-learn GBDT类库概述 在sacikit-learn中,GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类, 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类.两者的参数类型完全相同,当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相同.这些参数中,类似于Adabo

一.简介 Boosting 是一类算法的总称,这类算法的特点是通过训练若干弱分类器,然后将弱分类器组合成强分类器进行分类.为什么要这样做呢?因为弱分类器训练起来很容易,将弱分类器集成起来,往往可以得到很好的效果.俗话说,"三个臭皮匠,顶个诸葛亮",就是这个道理.这类 boosting 算法的特点是各个弱分类器之间是串行训练的,当前弱分类器的训练依赖于上一轮弱分类器的训练结果.各个弱分类器的权重是不同的,效果好的弱分类器的权重大,效果差的弱分类器的权重小.值得注意的是,AdaBoost

更新记录: 2018年2月5日 初始文章版本 近几天需要进行英语手写体识别,查阅了很多资料,但是大多数资料都是针对MNIST数据集的,并且主要识别手写数字.为了满足实际的英文手写识别需求,需要从训练集构造到神经网络搭建各个方面对现有代码进行修改. 神经网络的结构: 1.输入28*28=784维行向量 2.卷积层:卷积核大小5*5,共32个,激活函数ReLu 3.池化层:最大值池化,2*2窗口 4.卷积层:卷积核大小5*5,共64个,激活函数ReLu 5.池化层:最大值池化,2*2窗口 6.全连接

caffe finetune两种修改网络结构prototxt方法 第一种方法:将原来的prototxt中所有的fc8改为fc8-re.(若希望修改层的学习速度比其他层更快一点,可以将lr_mult改为原来的10倍或者其他倍数) 第二种方法:只修改name,如下例子所示: layer { name: "fc8-re" #原来为"fc8" type: "InnerProduct" bottom: "fc7" top: "

转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/29802325 本文对Boosting家族中一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 简称GBDT)做一个总结.GBDT有很多简称,有GBT(Gradient Boosting Tree), GTB(Gradient Tree Boosting ), GBRT(Gradient Boosting Regression Tree), MART(Multiple Additive Regr

关键部分转自http://www.cnblogs.com/pinard/p/6143927.html 第一次知道网格搜索这个方法,不知道在工业中是不是用这种方式 1.首先从步长和迭代次数入手,选择一个较大的步长,和较小的迭代次数.可以将步长设置为0.1,迭代次数从20-100网格搜索. 2.找到最合适的迭代次数,对决策树最大深度max_depth和内部节点再划分所需最少样本数min_samples_split进行网格搜索,最大深度3-15,样本100-800. 3.找到一个最大深度,由于min_

1. scikit-learn GBDT类库概述 在sacikit-learn中,GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类, 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类.两者的参数类型完全相同,当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相同.这些参数中,我们把重要参数分为两类,第一类是Boosting框架的重要参数,第二类是弱学习器即CART回归树的重要参数. 下面我们就从这两个方面来介绍这些参数的使用. 2. GBDT类库boost

在梯度提升树(GBDT)原理小结中,我们对GBDT的原理做了总结,本文我们就从scikit-learn里GBDT的类库使用方法作一个总结,主要会关注调参中的一些要点. 1. scikit-learn GBDT类库概述 在sacikit-learn中,GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类, 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类.两者的参数类型完全相同,当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相同.这些参数中,类似于Adabo

转自Caffe fine-tuning 微调网络 一般来说我们自己需要做的方向,比如在一些特定的领域的识别分类中,我们很难拿到大量的数据.因为像在ImageNet上毕竟是一个千万级的图像数据库,通常我们可能只能拿到几千张或者几万张某一特定领域的图像,比如识别衣服啊.标志啊.生物种类等等.在这种情况下重新训练一个新的网络是比较复杂的,而且参数不好调整,数据量也不够,因此fine-tuning微调就是一个比较理想的选择. 所谓fine tune就是用别人训练好的模型,加上我们自己的数据,来训练新的模