本文主要讲解两种方法用来显示OpenFOAM的计算残差,一种是采用OpenFOAM自带的foamMonitor来输出残差,另一种就是大家经常看见的采用pyFoam来输出残差.不管采用哪一种方法都必须安装gnuplot. 安装gnuplot的方法为:在Linux(以乌班图为例)的终端中输入 sudo apt-get install gnuplot 方 法一:采用自带的foamMonitor来输出残差我们首先需要将OpenFOAM中输出残差的文件拷贝到算例的system目录下,我们可以采用以下命 令

https://blog.csdn.net/jmydream/article/details/8764869 In statistics and optimization, statistical errors and residuals are two closely related and easily confused measures of "deviation of a sample from the mean": the error of a sample is the d

回归诊断 回归诊断 1.样本是否符合正态分布假设? 2.是否存在离群值导致模型发生较大误差? 3.线性模型是否合理? 4.误差是否满足独立性.等方差.正态分布等假设条件? 5.是否存在多重共线性 正态分布检验:函数shapiro.test() P>0.05,正态分布 例题1 Anscomber数据 数据 1-3 1 2 3 4 4 号 X Y Y Y X Y 1 10.0 8.04 9.14 7.46 8.0 6.58 2 8.0 6.95 8.14 6.77 8.0 5.76 3 13.0 7

示例1:求极值 首先我们以Ceres库官网中的Hello World例子来进行说明.这里例子的目的是为了计算方程取得最小值时x的值.从这个方程很容易看出来当x=10时,f(x)取得最小值0.这个方程虽然没有什么实际意义,但是为了演示Ceres库还是很不错的例子. 1.编写一个g(x)=10-x的残差方程.代码如下: structCostFunctor { template <typename T> bool operator()(const T* const x, T* residual) c

一.计算图中的操作 在这个例子中,我们将结合前面所学的知识,传入一个列表到计算图中的操作,并打印返回值: 声明张量和占位符.这里,创建一个numpy数组,传入计算图操作: import tensorflow as tf import numpy as np # Create graph sess = tf.Session() # Create data to feed in x_vals = np.array([1., 3., 5., 7., 9.]) x_data = tf.placehold

Baggging 和Boosting都是模型融合的方法,可以将弱分类器融合之后形成一个强分类器,而且融合之后的效果会比最好的弱分类器更好. Bagging: 先介绍Bagging方法: Bagging即套袋法,其算法过程如下: 从原始样本集中抽取训练集.每轮从原始样本集中使用Bootstraping的方法抽取n个训练样本(在训练集中,有些样本可能被多次抽取到,而有些样本可能一次都没有被抽中).共进行k轮抽取,得到k个训练集.(k个训练集之间是相互独立的) 每次使用一个训练集得到一个模型,k个训练

教学目标:1.使学生了解JAVA课程的性质.定位.作用:为什么要学习JAVA?让学生知道如何学好JAVA: 教学内容: 一.        问几个问题 1.             你们到这里来干什么的? 来学习JAVA程序设计 为什么要来学习JAVA呢? 找个好工作,拿到高薪水 2.             怎么样才能达到你们的目标呢? 有的同学说学好JAVA就可以了,但是如何才能学好呢? 学好JAVA的几个关键 1.             认认真真上课 2.             按时按

本算例来自<ANSYS Fluid Dynamics Verification Manual>中的VMFL009: Natural Convection in a Concentric Annulus 外环温度为327K,内环温度为373K 圆环内流体的物性参数为: 对于一般的流动来说,可以通过临界雷诺数的大小来判断流态.而对于自然对流来说,流动的驱动力为浮力,为了反映由于温差引起密度的变化,从而产生浮力驱动流体流动,在自然对流中我们经常使用瑞利数(Ra)来判断流态. 首先进行建模操作,任何建

OpenFOAM初学者常常对于软件的使用流程感到很迷惑,与其他的具有GUI的CFD软件不同,OpenFOAM的所有操作均为基于文本操作,譬如说里面各种计算模型.计算参数.流程控制参数等,均为通过修改对应的文本文件来进行指定.那么什么时候该用哪些文件,该修改哪些参数,要了这些则需要花费时间去了解OpenFOAM的内部运作机理. 1 CFD的一般流程 如果只是将OpenFOAM当做一款CFD软件的话,则其使用流程与其他的商用CFD软件使用流程一致.通常的CFD使用流程包括以下几个步骤: 问题定义与规

1 为什么要学习OpenFOAM 掐指算起来,接触CFD也差不多有十个年头了,其间一直使用的商用CFD软件,有Fluent.CFX.StarCCM+等,这些商用软件各有其优缺点,都能较好的解决常规的工程问题.然而,最近当我试图往这些软件中添加一些核心求解算法时,发现这是一个不可完成的任务,这些软件的核心计算程序都已经被封装得严严实实,外人连看一眼的资格都没有,更别说去修改了.这时我将目光投向了开源CFD软件OpenFOAM. 其实严格来讲OpenFOAM并不能称之为一款软件,说其是一个C++类库

CFD技术发展到今天,已经超过了大半个世纪了,已经涌现出非常多的CFD软件可供人们使用.通用商业CFD软件譬如Fluent.CFX.Star CCM+等在工业上得到了广泛的应用,另外一些专用的软件(如旋转机械领域Numeca.电子散热领域的Flotherm等)也以其专业性牢牢占据着各自领域的市场.这些软件都具有良好的前后处理.众多的物理模型.较高的并行求解效率及可靠性. 但是细数起来,这些软件仍然具有一些劣势,可以简单的归纳为: 价格很贵.这些商用软件,价格一个比一个贵,少则好几万,高则几十万上

"Two weeks of playing with a CFD code will save you one afternoon of reading" 什么是OpenFOAM(力荐) 注意,下面列的资料都在不断更新,本站博文也不断更新.   OpenFOAM国内使用情况调查 在大家眼里OpenFOAM难点在哪? 不断有新人加入OpenFOAM的学习和使用中来,因此一些问题反复被提起,比如:刚开始怎么学openfoam? 因此这里花一点时间稍微总结一些入门的建议,首先通读本文可以事半

学了264有将近3个月有余,好多时候都在学习老毕的书和反复看JM86的代码,最近才找到264分析两大利器:264VISA和Elecard StreamEye Tools.不由得感叹,恨不逢同时. 简单的说下这两个软件: 264visa 强力的h264实时分析工具 ,能分析各种场合下的h264资源,适用于h264开发者,学习者.在图像分析上,VISA还是比EYE更加厉害,它包括了滤波前以及预测残差等等数据的输出. H264Visa下载(点击下载) 下面来说下另一款软件:Elecard Stream

转自:http://blog.csdn.net/solomonlangrui/article/details/52455638   ABSTRACT:           神经网络的训练因其层次加深而变得愈加困难.我们所提出的残差学习框架可以更轻松的对比前人所提深很多的网络进行训练.相对于之前网络所学习的是无参考的函数,我们显著改进的网络结构可根据网络的输入对其残差函数进行学习.我们提供的详实经验证据表明对这样的残差网络进行寻优更加容易,并且随网络层次的显著加深可以获得更好的准确率.我们利用Im

Deep Residual Learning for Image Recognition 微软亚洲研究院的何凯明等人 论文地址 https://arxiv.org/pdf/1512.03385v1.pdf Abstract 更深层次的神经网络训练更加困难.我们提出一个 Residual的学习框架来缓解训练的网比之前所使用的网络深得多.我们提供全面的经验证据显示这些残余网络更容易优化,并可以从显着增加的深度获得准确性.在ImageNet数据集上我们评估深度达152层残留网比VGG网[41]更深,但

opencv中提供的基于haar特征级联进行人脸检测的方法效果非常不好,本文使用dlib中提供的人脸检测方法(使用HOG特征或卷积神经网方法),并使用提供的深度残差网络(ResNet)实现实时人脸识别,不过本文的目的不是构建深度残差网络,而是利用已经训练好的模型进行实时人脸识别,实时性要求一秒钟达到10帧以上的速率,并且保证不错的精度.opencv和dlib都是非常好用的计算机视觉库,特别是dlib,前面文章提到了其内部封装了一些比较新的深度学习方法,使用这些算法可以实现很多应用,比如人脸检测.

0.随机森林的思考 随机森林的决策树是分别采样建立的,各个决策树之间是相对独立的.那么,在我们得到了第k-1棵决策树之后,能否通过现有的样本和决策树的信息, 对第m颗树的建立产生有益的影响呢?在随机森林建立之后,采用的投票过程能否增加一定的权值呢?在选取样本的时候,我们能否对于分类错误的样本给予更大的权值,使之得到更多的重视呢? 1.什么是提升思想 提升是一个机器学习技术,可以用于回归和分类问题,它每一步产生一个弱预测模型,并加权累加到总的模型之中,如果每一步的弱预测模型生成都是依据损失函数的梯

发现博客园也可以支持Markdown,就把我之前写的博客搬过来了- 欢迎转载,请注明出处:http://www.cnblogs.com/alanma/p/6877166.html 下面是正文: Deep Residual Learning for Image Recognition 1. 思想 作者根据输入将层表示为学习残差函数.实验表明,残差网络更容易优化,并且能够通过增加相当的深度来提高准确率. 核心是解决了增加深度带来的副作用(退化问题),这样能够通过单纯地增加网络深度,来提高网络性能.

http://blog.itpub.net/31542119/viewspace-2199549/ XGBoost是boosting算法的其中一种.Boosting算法的思想是将许多弱分类器集成在一起形成一个强分类器.因为XGBoost是一种提升树模型,所以它是将许多树模型集成在一起,形成一个很强的分类器.而所用到的树模型则是CART回归树模型.讲解其原理前,先讲解一下CART回归树. 一.CART回归树 CART回归树是假设树为二叉树,通过不断将特征进行分裂.比如当前树结点是基于第j个特征值进

原文:NeurIPS 2018 | 腾讯AI Lab详解3大热点:模型压缩.机器学习及最优化算法 导读 AI领域顶会NeurIPS正在加拿大蒙特利尔举办.本文针对实验室关注的几个研究热点,模型压缩.自动机器学习.机器学习与最优化算法,选取23篇会议上入选的重点论文进行分析解读,与大家分享.Enjoy! NeurIPS (Conference on Neural Information Processing Systems,神经信息处理系统进展大会)与ICML并称为神经计算和机器学习领域两大顶级学