荷重位移曲线仪广泛适用于各种按键及开关、DOME片、按键、微力弹片、硅胶按键、汽车开关之荷重-行程测定；Windows中英文双语软件，操作简单方便，软件流畅稳定，所有测试资料(测试条件，曲线，数据结果，实验分析)均可存储并追溯； 小行程标准型荷重试验机，主要适合于压向测试，亦可定制加长带拉向测试版本。 荷重位移曲线仪功能：1、 PF,RF,CK,FP,PT,OP,RP,PK,BT,CP
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2024-08-26 11:13:07
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文章编号:100926825(2010) 230089202 基于 Matlab 的冲击荷载下构件位移时程曲线分析 收稿日期:20100418 作者简介:明 伟(19812) ,男 ,助教 ,河北理工大学轻工学院 ,河北 唐山 063000 明 伟 摘 要 :介绍了几种冲击荷载的加载方式 ,通过 Matlab 软件对不同冲击荷载作用下的位移时程曲线作了分析 ,得出一定的规律 ,对于结构抵抗
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2024-08-27 22:02:55
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Hype作为一款专业的MacOS平台HTML5创作工具，支持元素动态制作与展示，它具有自己的一套网页动画制作系统。下面小编就通过一则教程，教大家使用Hype的动画制作功能，让元素根据预先指定好的运动路径进行规则运动。先行声明，小编使用的是Hype 4版本来为大家进行演示讲解。一、创建运动路径首先，大家需要先创建一条元素的运动路径。运动路径是两个或多个时间点之间的动画，这需要大家创建两个时间点之间元
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2024-04-19 14:14:27
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前段时间，由谷歌大脑研究科学家 David Ha 与瑞士 AI 实验室 IDSIA 负责人 Jürgen Schmidhuber（他也是 LSTM 的提出者）共同提出的「世界模型」让人工智能在「梦境」中训练的论文吸引了人们的热烈讨论。本文将带你一步步实现论文中研究的赛车和躲避火球智能体。简言之，该论文被称为杰作的原因有三：1. 它结合了多种深度/强化学习技术以得到惊人的结果——已知第一个解决当下流
abaqus快速入门1、问题描述2、打开abaqus3、part步骤-创建零件3.1、创建部件3.2、导入零件4、创建材料和截面属性5、定义装配体6、设置分析步7、定义边界条件和载荷8、划分网格9、提交作业10、后处理 我们以一个问题为例子，来说明abaqus的建模过程和注意事项 1、问题描述一前后左右对称支座底面固定约束，上面承受载荷1Mpa，结构尺寸如图所示，求此支座受载荷后的Mises应
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2023-10-09 00:02:09
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plot函数多曲线对比图绘制Python中的matplotlib包堪称二维统计图表神器之一，一句import matplotlib.pyplot as plt 也是科研人员必备的武器。但是如何绘制漂亮的图表、特别是多个二维曲线对比的图表，是新手科研人员苦恼的问题。下面，我会结合深度学习中不同学习率和动量的优化效率可视化比较这个例子，来解释如何使用plot进行绘图。梯度下降配置深度学习中学习率的设置
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2024-01-10 16:45:09
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在完成弹塑性时程分析之后，会得到大量的数据，如何在大量的数据中提取出有用的信息，并对结构进行性能评估成为了一个非常重要的课题。通常来讲我们会从整体结构和重点构件两个层面分别进行评估，其中结构层面的评估一般是通过顶点位移时程、最大层间位移角以及基底剪力时程等大指标确定；而构件层面则是通过转角、力以及应变等构件指标确定。本文主要介绍如何在ETABS中进行构件性能校核。1 可接受准则在ETABS中，构件
作者：烧仙草 导读：Abaqus结构分析中，如果只对结构承受载荷后的长期响应感兴趣，那么只做静力分析就足够了。然而，如果加载时间很短(例如在地震中)或者载荷在性质上是动态的(例如来自旋转机械的载荷)，就必须采用动态分析(Dynamic Analysis)。与静态分析不同的是，动态分析需要考虑到惯性力和阻尼力的作用。常见的Abaqus线性动态分析包括：（1）模态分析；（2）瞬时模态动态分析；（3）响
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2023-12-23 17:57:25
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# Python画曲线对比图
## 简介
曲线对比图是一种常用于比较不同数据集之间差异的可视化方式。Python提供了丰富的库和工具，使得绘制曲线对比图变得简单快捷。本文将介绍如何使用Python绘制曲线对比图，并提供代码示例。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装以下库：
- `matplotlib`：用于绘制图表
- `numpy`：用于生成数据
可以使用以下命令安装这些库：
原创
2023-09-28 12:09:03
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# 如何实现 Python 曲线对比相似度
在数据分析和机器学习中，曲线的相似度比较是一项重要的任务。特别是在时间序列分析、图像识别等领域，学习如何衡量两条曲线之间的相似度，可以帮助你更好地提取特征和进行预测。这篇文章将指导你如何在 Python 中实现曲线对比相似度的功能。
## 流程概述
下面是实现曲线对比相似度的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
# 实现“载荷谱 Python”教程
## 整体流程和步骤
为了实现“载荷谱 Python”，我们需要按照以下步骤逐步操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 安装Python以及必要的库 |
| 步骤二 | 编写Python脚本 |
| 步骤三 | 运行Python脚本生成载荷谱 |
## 具体操作步骤
### 步骤一：安装Python以及必要的库
原创
2024-03-04 06:21:59
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文章目录1.HTTP概念2. URLurlencode 和 urldecode转义规则3. HTTP的宏观理解HTTP的请求HTTP的响应4. 见一见HTTP请求和响应请求报头1. 模拟一个简单的响应response响应报头2. 从路径中获取内容ReadFile函数的实现3.不同资源进行区分反序列化的实现ReadOneLine函数的实现ParseRequestLine函数的实现路径path的最终
目录 1 什么是因子分析2 因子分析法的步骤3 因子分析法的实例 [1]4 因子分析与主成分分析的区别 [2]5 相关条目6 参考文献什么是因子分析因子分析法是指从研究指标相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些信息重叠、具有错综复杂关系的变量归结为少数几个不相关的综合因子的一种多元统计分析方法。基本思想是：根据相关性大小把变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，但不同组的变量不相关或相关性较
1 总体的\(k\)-因子模型1.1 模型设定固定\(k\lt r\)，则\(k\)因子模型的设定为其中\(f\)为\(k\)维随机向量，称为共同因子（common factor），\(A\)为\(d\times k\)的线性变换，称为因子载荷（factor loading）。一般会做出这些假设：\(f\sim(0,I_k)\)，\(\epsilon\sim(0,\Psi)\)（其中\(\Psi\
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2023-11-22 18:22:46
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目录1. 问题描述2. 有限元模型准备2. 等向硬化分析2.1 导入数据2.2 参数拟合3. 随动硬化分析（Bilinear Kinematic hardening）3.1 参数提取3.2 修改硬化模型参数4. 混合硬化分析4.1 修改模型参考资料1. 问题描述有一长条状的钢条，中间被钻了一个直径5mm的孔，试分析在左端固定，有端拉力500Pa状态下，孔周围的受力状态。采用子模型的方法。弹性模量：
论文“LINE: Large-scale Information Network Embedding”发表在WWW‘15上，提出了一个适用于大规模网络embedding算法“LINE”。论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/1503.03578.pdf作者公布的代码：https://github.com/tangjianpku/LINE介绍本篇文章提出的算法定义了两种相似度：一
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2024-01-09 11:22:47
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之前我以为主成分分析用协方差矩阵→散度矩阵，而fa用相关系数矩阵，这也是区别之一。但事实上先对数据进行标准化后，其协方差矩阵就是相关系数矩阵（忘了在哪看的了）。还有一点，fa的因子载荷矩阵是特征值开根号*特征向量，而pca的好像没开根号？继续学习了一下，大致可以认为，主成分分析是因子分析的前半部分。 具体可见参考文献1： 重点看文献1中关于两种分析方式的步骤，以及对于差异的总结。 Fa就是在pca
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2024-08-27 14:09:56
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# 如何实现“python两条曲线对比”
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[导入数据] --> B[绘制第一条曲线]
B --> C[绘制第二条曲线]
C --> D[显示图表]
```
## 状态图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 数据准备
数据准备 --> 第一条曲线绘制
数据准
原创
2024-05-18 04:58:54
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一、学习目标：理论部分了解python中基本的变量类型，运算符，及数据类型。了解python的位运算练习部分 3. 课后思考题 4. leetcode练习题二、知识大纲三、新知识点记录：1.位运算符（难点）（把数字当作二进制数进行运算） 注：了解二进制转换原理，了解相关应用场景。学习时参考阅读位运算1位运算2应用： 1、与运算通常应用的场景是获取某一位的值为1还是0（如判断奇数偶数，统计数值中1的
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2023-08-09 15:29:11
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模型介绍： 值得注意的是，特殊因子是不能被公共因子包含的。 载荷矩阵的几个统计性质：下面通过一个例题来展示。ssgs = [43.31 7.39 8.73 54.89 15.35
17.11 12.13 17.29 44.25 29.69
21.11 6.03 7 89.37 13.82
29.55 8.62 10.13 73 14.88
11 8.41 11.8
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2024-09-03 13:08:54
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