#import"GPUImageBrightnessFilter.h"//亮度
#import"GPUImageExposureFilter.h"//曝光
#import"GPUImageContrastFilter.h"//对比度
#import"GPUImageSaturationFilter.h"//饱和度
#import"GPUImageGammaFilter.h"//伽马线
#impor
隐式：PISO
半隐式：SIMPLE
组合式：PIMPLE（PISO + SIMPLE）PISO算法PISO算法是一种常用于求解不可压缩流体流动问题的数值方法，它在OpenFOAM中被广泛应用。PISO算法的全称为Pressure Implicit with Splitting of Operators，即利用算子分裂的方法进行隐式求解压力和速度。PISO算法主要分为两步，分别是预处理和求解。预处
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2024-09-24 14:47:02
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NVIDIA GPU上的直接线性求解器 NVIDIA cuSOLVER库提供了密集且稀疏的直接线性求解器和本征求解器的集合，它们为计算机视觉，CFD，计算化学和线性优化应用程序提供了显着的加速。cuSOLVER库包含在NVIDIA HPC SDK和CUDA Toolkit中。 cuSOLVER性能
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2021-02-20 07:48:00
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摘要：常规的阵列天线方向图综合是基于阵因子分析法，且不考虑单元之间电磁耦合的一种快速分析手段。本次推文则简单阐述一个基于HFSS的线阵综合实例。HFSS中的直线阵均匀直线阵的基础知识已在前面的推文中进行了多次阐述举例，这里就不赘述。援引浅谈阵列天线及布阵中的单元模型，在HFSS中复现如下：按单元间距进行等间隔布阵，激励端口名从左到右依次为1, 2, 3, ... ,10。此时，在天线工作的中心频率
前言：搭建目标——Windows10+Anaconda3+Tensorflow-GPU+（VS）+CUDA+CUDNN+Pycharm一、准备工作：1.安装Anaconda简介：Anaconda是一个管理Python版本、 依赖工具包、开发环境的软件。可以建立独立的开发环境，在独立的开发环境中下载各依赖工具包。步骤：（1）网址https://www.anaconda.com/distri
cuSPARSE，一个CUDA的稀疏矩阵求解库官网教程链接
介绍该库包含了一系列的用于处理稀疏矩阵的线性代数的子例程，适用于0元素占比高达95%的矩阵求解，适用于C与C++调用 库的方案可以被分为4类：（类别1234）稀疏的向量与密集向量转化的方法（1）稀疏的矩阵与密集矩阵转化的方法（2）稀疏的矩阵与密集的向量之间的转化（3）允许不同格式之间的转化，以及CSR矩阵的压缩（4）cuSPARSE 库允
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2024-07-04 21:14:04
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1、求解器HFSS求解器是传统的基于有限元法（FEM）的求解器，是一直以来采用的最经典的求解器如图1 所示可以打开并设置HFSS求解类型 图1 HFSS求解类型设置步骤及求解类型 $~$ 求解类型名称中文解释Model模式驱动求解类型Teminal终端驱动求解类型Transient瞬态求解类型Eigenmode本征模求解类型Characteristic Mode特征模式求解类型SBR+弹跳射
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2024-07-12 22:31:52
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基本原理vCUDA通过劫持CUDA的显存申请和释放请求，为每个容器管理它的显存使用量，进而实现了显存隔离。唯一需要注意的是申请context并不通过malloc函数，因此无法知道进程在context使用了多少显存。因此vcuda每次都去向GPU查询当前的显存使用量。在算力隔离方面，使用者可以指定容器的GPU利用率。vCUDA将会监控利用率，并在超出限制利用率时做一些处理。此处可以支持硬隔离和软隔离
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2024-07-24 13:17:12
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终于抽出时间来复习下python基础语法了,都快忘完了,首先从Python基本解释器来开始练习,至于什么是Python解释,它其实被称为"对话模式",用户能够以和Python对话的形式进行编程,比如问它1+2等于几,它返回3,所谓的对话模式就是指这样的交互,接下来我们来实际操作一下~ ps: Python的安装请自行百度吧,这里不再一一赘述了,我使用的是Python-3.6.5算数计算首先我们来看
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2024-01-04 13:34:15
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作为目前世界上运行速度最快的超级计算机，Summit在距其初次亮相数周后就已经凭借其迅猛的性能为各个科研领域提供了强力支持。从超导体到成瘾性机制的研究，Summit的出现对于科学领域研究成果的突破起到了至关重要的作用。Summit位于美国田纳西州橡树岭国家实验室 (ORNL)，目前已开始为 CoMet(可识别出与疾病相关联的基因模式的应用程序)提供运行支持，其运行速度要比上一代产品Titan快15
名企硬件工程师面试考题大全一、模拟电路1、基尔霍夫定理的内容是什么？（仕兰微电子）2、平板电容公式(C=εS/4πkd)。（未知）3、最基本的如三极管曲线特性。（未知）4、描述反馈电路的概念，列举他们的应用。（仕兰微电子）5、负反馈种类（电压并联反馈，电流串联反馈，电压串联反馈和电流并联反馈）；负反 馈的优点（降低放大器的增益灵敏度，改变输入电阻和输出电阻，改善放大器的线性和非 线性失真，有效地扩
写在前面的话作为一只想要努力毕业的科研小白，终于也到了用cplex来求解一下我东拼西凑出来的小数学模型这一步了。应老板的要求，也是为了锻炼一下我的编程能力，决定用python调用docplex来求解。显然，这年头，这么看颜值的时代，谁还不用个好用又好看的IDE啊。因为之前念本科的时候用过JetBrains公司的WebStorm，好看又好用，快捷键也很方便，于是在选用python的IDE时，就自然而
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2024-05-29 00:25:52
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矩阵分析和处理6、 矩阵的特征值和向量7、矩阵初等变化及二次型7.1、求行阶梯矩阵及向量组的基7.2、正交基、正交矩阵7.3、正定矩阵7.4、矩阵的对角化 <Matlab 科学计算学习笔记> 6、 矩阵的特征值和向量计算矩阵A的特征值和特征向量的函数是eig(A)和eigs(A): 1、E = eig(A) :求矩阵A的全部特征值，构成向量E。 2、[V,D] = eig(A)：求
简单介绍 ipopt是一个解决非线性规划最优化问题的工具集，当然，它也能够用于解决线性规划问题的求解。它提供了c/c++接口，很易于使用。问题解决类似以下的非线性问题：Ipopt工具採用内点法求解非线性优化问题。求解前的准备需要计算1. 梯度计算目标函数的梯度，和约束条件Jacobian矩阵2. Hessian矩阵delta and lambda are parameters
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2024-04-30 20:38:06
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Fluent中的求解设置Pressure-Based Solver是基于压力法的求解器，使用的是压力修正算法，求解的控制方程是标量形式的，擅长求解不可压缩流动，对于可压流动也可以求解；Fluent 6.3以前的版本求解器，只有Segregated Solver和Coupled Solver，其实也就是Pressure-Based Solver的两种处理方法；Density-Based Solver
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2023-11-25 21:41:25
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CST 优化器 optimizer 使用实例优化贴片超表面单元1. 单元结构2. 优化目标3. 优化器设置3.1. settings设置3.2. goals设置3.3. 开始优化3.4. 优化结果 1. 单元结构cst优化器相关介绍可以参考如下链接:CST 优化器设置 Optimizer-Settings 使用cst自动优化参数 演示采用矩形贴片结构，由贴片-介质层-金属底板组成。2. 优化目标
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2024-04-05 13:11:56
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CPLEX求解器入门案例官方中文JAVA手册：https://www.ibm.com/docs/zh/icos/12.9.0?topic=application-structurecplex是IBM开发的一款线性规划问题的求解器。一、适用范围cplex适用于求解的问题类型：CPLEX的适用范围：
1.适用于一般的线性规划（LP）问题.
2.CPLEX 还可对 LP 的多个扩展求
# Python求解器：高效解决问题的工具
随着科技的不断进步，数据科学和编程语言Python的普及，使得越来越多的人开始使用Python来解决各种各样的问题。Python不仅以其简单易读的语法受到了广泛欢迎，还拥有强大的科学计算库，能够作为求解器来处理复杂的数学问题。
## 什么是Python求解器？
Python求解器是一种利用Python编程语言，将输入的数据转化为可解的数学模型并而进
原创
2024-08-23 08:33:51
200阅读
# 求解器 Python 实现指南
Python 中的求解器是一种能够帮助我们解方程、优化问题或进行数据分析的工具。在这篇文章中，我们将逐步介绍如何实现一个简单的求解器，适合刚入门的开发者。首先，我们梳理一下整个开发流程。
## 开发流程
以下是实现一个求解器的分步流程：
| 步骤 | 说明 |
|------|-------------------
原创
2024-09-05 04:52:08
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PCG，让Ansys算的更快（下）
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2021-08-03 11:05:00
590阅读
