estore clump_sample ball property fric 0.5 [txx=-10e3] [tyy=-10e3] [sevro_factor=0.2] [do_xSevro=true] [do_ySevro=true] [sevro_freq=100] [timestepNow=global.step-1] def sevro_walls compute_stress if timestepNow<global.step then get_g(sevro_factor) timestepNow+=sevro_freq endif if do_xSevro=true then Xvel=gx*(wxss-txx) wall.vel.x(wpRight)=-Xvel; sudu wall.vel.x(wpLeft)=Xvel endif if do_ySevro=true then Yvel=gy*(wyss-tyy) wall.vel.y(wpUp)=-Yvel wall.vel.y(wpDown)=Yvel endif end def wp_ini wpDown=wall.find(1) wpRight=wall.find(2) wpUp=wall.find(3) wpLeft=wall.find(4) end @wp_ini def computer_chiCun wlx=wall.pos.x(wpRight)-wall.pos.x(wpLeft) wly=wall.pos.y(wpUp)-wall.pos.y(wpDown) end def compute_stress computer_chiCun wxss=-(wall.force.contact.x(wpRight)-wall.force.contact.x(wpLeft))*0.5/wly wyss=-(wall.force.contact.y(wpUp)-wall.force.contact.y(wpDown))*0.5/wlx end @compute_stress def get_g(fac) computer_chiCun gx=0 gy=0 zongKNX=100e6*10 zongKNY=100e6*10 loop foreach ct wall.contactmap(wpLeft) zongKNX+=contact.prop(ct,"kn") endloop loop foreach ct wall.contactmap(wpRight) zongKNX+=contact.prop(ct,"kn") endloop loop foreach ct wall.contactmap(wpUp) zongKNY+=contact.prop(ct,"kn") endloop loop foreach ct wall.contactmap(wpDown) zongKNY+=contact.prop(ct,"kn") endloop gx=fac*wly/(zongKNX*global.timestep) gy=fac*wlx/(zongKNY*global.timestep) end @compute_stress set fish callback -1.0 @sevro_walls history id 1 @wxss history id 2 @wyss cycle 1 set timestep fix 1e-6 solve time 1e-2 save yuya在PFC5.0颗粒流软件中，上述代码的含义

在PFC5.0颗粒流软件中，上述代码的含义是对于一个名为"clump_sample"的粒子样本进行一些设置和操作。

首先，通过设置"ball"属性的摩擦系数为0.5，并设置了一些初始值。

然后，定义了一个名为"sevro_walls"的函数，用于计算应力和对墙壁施加的力。在函数内部，首先判断当前时间步是否小于全局步数，如果是，则根据"sevro_factor"获取g值，并更新时间步。然后，根据"do_xSevro"和"do_ySevro"的值，计算X和Y方向上的速度，并将其施加到墙壁上。

接下来，定义了一个名为"wp_ini"的函数，用于初始化墙壁的索引。

然后，定义了一个名为"computer_chiCun"的函数，用于计算墙壁的尺寸。

接着，定义了一个名为"compute_stress"的函数，用于计算应力。在函数内部，调用了"computer_chiCun"函数，并根据墙壁接触力计算出X和Y方向上的应力。

紧接着，定义了一个名为"get_g"的函数，用于计算g值。在函数内部，调用了"computer_chiCun"函数，并初始化gx和gy为0。然后，根据墙壁接触力的参数和全局时间步进行计算，得到gx和gy的值。

接着，使用"set fish callback"命令设置了一个回调函数，用于在每个时间步中调用"sevro_walls"函数。

最后，通过"history"命令记录了wxss和wyss的值，并设置了一些其他参数。

相关问题

``` estore_from_checkpoint ```

`estore_from_checkpoint`是一个TensorFlow函数，用于从指定的检查点文件中恢复模型变量。

以下是对代码的逐行注释：

def restore_model(sess, saver, model_dir):
    """
    :param sess: TensorFlow session
    :param saver: TensorFlow saver object
    :param model_dir: Directory containing the checkpoint files
    """
    
    # Find the latest checkpoint file in the directory
    ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(model_dir)
    
    # If a checkpoint file exists, restore the model from the checkpoint
    if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path:
        print("Restoring model from checkpoint file: %s" % ckpt.model_checkpoint_path)
        saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path)
    else:
        print("No checkpoint file found in directory: %s" % model_dir)

该函数需要三个参数：
- `sess`：表示当前的TensorFlow会话。
- `saver`：表示一个TensorFlow Saver对象，用于保存和恢复模型变量。
- `model_dir`：表示存储检查点文件的目录。

该函数的作用是恢复在指定目录中保存的最新检查点文件所表示的模型变量。如果没有找到任何检查点文件，则会打印一条消息。

具体地，该函数会通过调用`tf.train.get_checkpoint_state()`函数找到目录中最新的检查点文件，并使用`tf.train.Saver.restore()`函数将模型变量恢复为该检查点文件中保存的值。

estore商城案例(一)------用户注册&邮件激活(上)

好的，您想了解关于estore商城用户注册和邮件激活的相关细节，我可以为您进行介绍。

用户注册是estore商城中非常重要的一个环节，它是用户进入商城并进行购物的第一步。在注册过程中，用户需要填写一些基本的个人信息，如用户名、密码、电子邮件地址等。

在填写完个人信息后，用户需要点击“注册”按钮，系统会自动发送一封激活邮件到用户填写的电子邮件地址中。这封邮件包含一个激活链接，用户需要点击该链接以完成激活操作。

为了保证用户信息的准确性和安全性，estore商城还会对用户填写的个人信息进行验证。比如，用户名需要是唯一的，电子邮件地址需要是有效的等等。

如果用户在注册过程中遇到了问题或者无法完成注册，可以通过商城提供的帮助中心或者客服服务进行咨询和解决。

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