流体力学模拟：在MATLAB中分析平板流

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0 下载量 80 浏览量 更新于2024-10-30 收藏 20KB ZIP 举报
资源摘要信息:"the-patience-stone_farsi_persian-780009.zip_Patience_matlab_olde" 从提供的文件信息中，我们可以提炼出以下知识概念： 1. 文件标题分析： 标题 "the-patience-stone_farsi_persian-780009.zip" 指出了文件是一个与“the patience stone”相关的文件，这可能是指一部名为《The Patience Stone》的电影或书籍。文件格式表明这是一个压缩文件，其后缀名为.zip，意味着文件被打包和压缩以便于传输和存储。而“780009”则可能是一个特定的编号或者版本号。标题中的“farsi_persian”表明文件内容与波斯语或伊朗文化相关，farsi即是波斯语的另一种称呼。 2. 文件描述分析： 描述 "Flow past over a flat plate MATLAB" 指出了一个特定的工程问题和使用MATLAB软件的背景。在流体力学和工程计算领域，研究“流动过平板”的问题是很常见的。MATLAB是一个高性能的数学计算和可视化软件，广泛应用于工程、科学以及教育等领域。描述中提及的内容暗示了此文件可能包含用于模拟和分析平板上流动问题的MATLAB脚本、代码或数据。 3. 文件标签分析： 标签 "patience matlab oldestmuu" 看似是一组没有直接关系的词汇。"patience" 可能指向电影《The Patience Stone》或者与耐心、坚持相关的主题。"matlab" 与描述中的内容相吻合，证实了文件与MATLAB软件的使用有关。"oldestmuu" 部分则不够明确，可能是打字错误、特定项目的代码名，或者是一个特定的标识符。但是没有足够的信息来确定其具体含义。 4. 压缩包文件的文件名称列表分析： 文件列表中的 "The Patience Stone 2012 BluRay 720p.srt" 表明这是一份电影《The Patience Stone》的字幕文件，格式为.srt，这是SubRip字幕的常见格式，通常用于视频文件的字幕显示。文件的命名提示我们，电影可能是2012年发布的高清蓝光版本，分辨率为720p。这部电影根据阿富汗作家阿提克·拉希米（Atiq Rahimi）的同名小说改编，讲述了一个女性在丈夫昏迷期间，与他对话并倾诉自己的内心世界的故事。 总结以上分析，我们可以推测文件 "the-patience-stone_farsi_persian-780009.zip_Patience_matlab_olde" 可能是围绕电影《The Patience Stone》或者与波斯文化相关的主题，结合MATLAB进行某种工程计算或仿真分析。而 "Flow past over a flat plate MATLAB" 描述则意味着文件可能包含了与流体力学中的平板流动分析相关的MATLAB代码或数据。标签中的 "patience" 和 "matlab" 进一步强调了这一点，而 "oldestmuu" 的含义则不明确。最后，文件列表中的字幕文件 "The Patience Stone 2012 BluRay 720p.srt" 则提供了电影的相关信息。

linux下安装nginx

2012-05-16 上传
Linux 下安装 Nginx 服务器 Linux 作为一款流行的开源操作系统，广泛应用于服务器领域。...Nginx 服务器的安装和配置需要 patience 和细心，但是一旦安装成功，您将拥有一个高性能的 Web 服务器。

Encryption_DES_java.zip_Image Encryption_The First_honest matlab

2022-09-19 上传
Java code for multi-layer/multi-level image encryption. At first level, effectively encrypts the image. At second level, re-... Have patience when reading the code (an honest advise for java beginners)

python train.py --data_dir cora --prefix degree --uniform --patience 10 --mode_node_sig_feature 1 --gpu 0

2023-10-30 上传
此外，它还使用了一些参数，如“uniform”和“patience”，以及“mode_node_sig_feature”和“gpu”等选项。这个脚本的具体实现可能需要使用到一些库，如Gensim、PyTorch、scikit-learn等。 相关问题: 1. 什么是...

python 匹配字符串‘'../best_status/GGNN_3edge/GGNN-loss_lr_9e-07_WeightDecay_7e-05_workers_8_batchSize_8_hidden_100_patience_10_size_512_steps_24.csv’ 中最后一个‘/’ 与 '.'之间的字符串

2023-06-13 上传
text = "../best_status/GGNN_3edge/GGNN-loss_lr_9e-07_WeightDecay_7e-05_workers_8_batchSize_8_hidden_100_patience_10_size_512_steps_24.csv" pattern = r"/([^/]*)\." result = re.search(pattern, text) ...

HTML5-Up_and_Running

2013-03-30 上传
HTML5 - Up and Running 英文原版 最适合入门的原版HTML5书籍，由浅入深，...-HTML5- Up and Running English original HTML5 best books of original entry, Deep, patience, help you step by step to master HTML5!

### ------- training settings -------------- parser.add_argument('--cols', type=str, nargs='+', help='file list') parser.add_argument('--num_workers', type=int, default=0, help='data loader num workers') parser.add_argument('--itr', type=bool, default=False, help='multiple seeds or not') parser.add_argument('--train_epochs', type=int, default=100, help='train epochs') parser.add_argument('--batch_size', type=int, default=32, help='batch size of train input data') parser.add_argument('--patience', type=int, default=10, help='early stopping patience') parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.0001, help='optimizer learning rate') parser.add_argument('--loss', type=str, default='mae',help='loss function') parser.add_argument('--lradj', type=int, default=1,help='adjust learning rate') parser.add_argument('--save', type=bool, default=True, help='save the output results') parser.add_argument('--model_name', type=str, default='LightTS') parser.add_argument('--resume', type=bool, default=False) parser.add_argument('--evaluate', type=bool, default=False)

2023-06-08 上传
它包括了许多参数设置，例如训练时的epoch数、batch size、学习率、损失函数、early stopping的patience、是否保存输出结果等等。另外，还有一些参数用于控制训练的细节，例如是否使用多个种子来训练（itr参数）、...

my_early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, verbose=1) 但实际收敛指标是val_activation_13_loss: 1.2988e-04 - val_activation_14_loss: 0.0065 ， my_early_stopping 是不是会起不到作用？

2023-06-10 上传
根据你提供的信息，如果 `val_activation_13_loss` 和 `val_activation_14_loss` 是你的实际收敛指标，而 `my_early_stopping` 中的 `monitor` 参数设置为了 `val_loss`，那么 `my_early_stopping` 是不会起到作用的...

qts = np.asarray([0.9, 0.1]) # 80%置信区间 qts_num = len(qts) print('qts--', qts, '\n', 'qts_num--', qts_num) inputdata = Input(shape=(time_step, fea)) output = LSTM(64, return_sequences=False)(inputdata) output = Dense(qts_num, activation='linear')(output) model = Model(inputs=inputdata, outputs=output, name='LSTM-QR') opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) model.compile(loss=[lambda ytrue, ypred: tilted_loss(ytrue, ypred, qts)], optimizer=opt) model.summary() lr_reducer = ReduceLROnPlateau(factor=0.5, patience=5) callbacks = [lr_reducer]

2023-07-14 上传
这段代码是一个使用分位数损失函数训练 LSTM 模型的示例。 首先，`qts` 是一个包含要计算的分位数的列表。在这个例子中，设置为 `[0.9, 0.1]`，表示要计算的两个分位数是 0.9 和 0.1。`qts_num` 是分位数的数量，...

Namespace(aa='rand-m9-mstd0.5-inc0,1,2,3,7,8,9,10,11,12,13,14,6', batch_size=64, clip_grad=None, color_jitter=0.4, cooldown_epochs=10, cutmix=0, cutmix_minmax=None, data_path='../OPTIMAL-31-37', data_set='IMNET', decay_epochs=30, decay_rate=0.1, device='cuda', dist_url='env://', distributed=False, drop=0.01, drop_block=None, drop_path=0.1, epochs=240, eval=False, inat_category='name', input_size=224, load_pretrain=False, lr=0.06, lr_noise=None, lr_noise_pct=0.67, lr_noise_std=1.0, min_lr=1e-05, mixup=0, mixup_mode='batch', mixup_prob=1.0, mixup_switch=True, mixup_switch_prob=0.5, model='seresnext50_32x4d', model_ema=True, model_ema_decay=0.99996, model_ema_force_cpu=False, momentum=0.9, no_aug=False, num_workers=10, opt='sgd', opt_betas=None, opt_eps=1e-08, output_dir='../deit-main/checkpoint/', patience_epochs=10, pin_mem=True, pretrain_address='', print_epoch=2, recount=1, remode='pixel', repeated_aug=False, reprob=0.25, resplit=False, resume='', scale=(0.2, 1.0), sched='cosine', seed=0, smoothing=0.1, start_epoch=0, train_interpolation='bicubic', use_prefetcher=False, warmup_epochs=5, warmup_lr=1e-06, weight_decay=0.0001, world_size=1)给出这段参数的详细解释

2023-06-06 上传
- patience_epochs: 在验证集上等待的 epochs 数量，用于提高验证集性能。 - pin_mem: 是否使用 pinned memory 进行数据加载。 - pretrain_address: 预训练模型的地址。 - print_epoch: 每多少个 epochs 打印一次...

arser = argparse.ArgumentParser(description="Run GHCN.") parser.add_argument('--data_path', type=str, default='./data/', help='Input data path') parser.add_argument('--model_path', type=str, default='checkpoint.pt', help='Saved model path.') parser.add_argument('--dataset', type=str, default='Cora', help='Choose a dataset from {Cora, CiteSeer, PubMed}') parser.add_argument('--split', type=str, default='full', help='The type of dataset split {public, full, random}') parser.add_argument('--trim_prob', type=float, default=0.2, help='The probability to trim adj, 0 not trim, 1 trim') parser.add_argument('--seed', type=int, default=123, help='Random seed') parser.add_argument('--epoch', type=int, default=1000, help='Number of epochs to train') parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.005, help='Initial learning rate') parser.add_argument('--weight_decay', type=float, default=5e-4, help='Weight decay (L2 norm on parameters)') parser.add_argument('--k', type=int, default=10, help='k-hop aggregation') parser.add_argument('--hidden', type=int, default=64, help='Number of hidden units') parser.add_argument('--dropout', type=float, default=0.7, help='Dropout rate') parser.add_argument('--patience', type=int, default=100, help='How long to wait after last time validation improved') args = parser.parse_args() for arg in vars(args): print('{0} = {1}'.format(arg, getattr(args, arg))) 修改代码要求：如果dataset不等于{Cora, CiteSeer, PubMed}中的任何一项则不打印split

2023-05-31 上传
parser.add_argument('--patience', type=int, default=100, help='How long to wait after last time validation improved') args = parser.parse_args() if args.dataset in {'Cora', 'CiteSeer', 'PubMed'}: ...
寒泊
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