方程navier-stokes过程navier
微积分 A(1) —— 常微分方程
122 常微分方程（1） 内容：\(\newcommand{\eps}{\varepsilon}\) \(\newcommand{\bs}{\backslash}\)\(\newcommand{\e}{\mathrm{e}}\)\(\newcommand{\d}{\mathrm{d}}\) \(\n ......
01.一条SQL查询和更新语句的执行过程
一、MySQL 逻辑结构 首先 MySQL 整体结构上分为 server层、存储引擎层。其中 Server 层包含如下组件： 连接器：管理客户端连接，权限认证 查询缓存：缓存查询的语句和结构 分析器：分析查询SQL语句，包括词法分析、语法分析 优化器：生成执行计划，选择更高效查询方式的索引 执行器： ......
易基因：DNA甲基化和转录组分析揭示番茄黄化曲叶病毒感染过程中的转录和表观遗传学变化
大家好，这里是专注表观组学十余年，领跑多组学科研服务的易基因。 双生病毒（Geminiviruses）是一种DNA植物病毒，可引起影响全球作物的高度破坏性疾病。在感染过程中，双生病毒调控细胞过程，抑制植物防御，并导致感染细胞的大量重编程，导致整个植物稳态重大变化。测序技术进步允许大规模同时分析病毒感 ......
记录一次RPC服务有损上线的分析过程
1. 问题背景 某应用在启动完提供JSF服务后，短时间内出现了大量的空指针异常。 分析日志，发现是服务依赖的藏经阁配置数据未加载完成导致。即所谓的有损上线或者是直接发布，当应用启动时，service还没加载完，就开始对外提供服务，导致失败调用。 关键代码如下 数据的初始化加载是通过实现Command ......
R语言泊松过程及在随机模拟应用可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34697 原文出处：拓端数据部落公众号 泊松分布是概率论中最重要的分布之一，在历史上泊松分布是由法国数学家泊松引人的。近数十年来，泊松分布日益显现了其重要性而将泊松随机变量的概念加以推广就得到了泊松过程的概念。泊松过程是被研究得最早和最简单的一类 ......
【Mathematical Model】Python拟合多元方程（线性回归）
Python中可以使用多种库进行拟合方程，其中最常用的是NumPy和SciPy。NumPy是一个用于处理数组和矩阵的库，而SciPy则提供了大量的科学计算函数，包括拟合算法。之前已经分享过一元一/二次方程的拟合，有兴趣的可以查看：Python拟合一元方程。今天给大家分享下如何使用Python拟合多元... ......
PMP-6. 监控过程组
######################################################### 所有以PMP-3开头的都是启动过程组的内容。 所有以PMP-4开头的都是规划过程组的内容。 所有以PMP-5开头的都是执行过程组的内容。 这里给出的列表，只作为索引，具体的工具和使用， ......
rust 过程宏
简介 Rust 编程语言里面有两种宏系统，一种是声明宏（Declarative Macros），另一种为过程宏（Procedural Macros）。声明宏和过程宏是两种基本上完全不一样的宏系统，编写的方式也完全不一致，使用方式除了函数式外也不一致。关于声明宏学习，Rust 宏小册 里面有比较详细的 ......
某字段在哪些存储过程
select * from sysobjects o, syscomments s where o.id = s.id and text like '%t_user_goods%' ......
虚拟技术-时分复用、空分复用、进程状态切换、程序生成过程、进程同步、虚拟内存
虚拟技术把一个物理实体转换为多个逻辑实体。 主要有两种虚拟技术：时（时间）分复用技术 空（空间）分复用技术 多进程与多线程：多个进程能在同一个处理器上并发执行使用了 时分复用技术，每个进程轮流占用处理器，每次只执行一小个时间片并快速切换。 虚拟内存使用了空分复用技术，它将物理内存抽象为地址空间，每个 ......
FPGA学习笔记---verilog学习（2）--过程块always@(*)
在Verilog中always@(*)语句的意思是always模块中的任何一个输入信号或电平发生变化时，该语句下方的模块将被执行。 1、always语句有两种触发方式。第一种是电平触发，例如always @(a or b or c)，a、b、c均为变量，当其中一个发生变化时，下方的语句将被执行。 2 ......
一起从零开始学电06【数学与电之联立方程与矩阵-上】
之前我们讲了基尔霍夫定律，但是只讲了其原理并没有提到其具体的运算，而是采用了欧姆定律的计算方法。这一次我们将正式的学习基尔霍夫定律。 电压降 之前我们提到过负载就像一个石头阻碍电流，现在想象一下假如我们就是电流，负载是个山坡。 我们作为电流在再爬山时需要克服山坡的大小(电阻大小)，电压在我们后面推着 ......
一起从零开始学电07【数学与电之联立方程与矩阵-下】
行列式解二元方程组 上一章我们有一个方程组 \[\begin{cases} 9x+y=12\\ x+8y=24 \end{cases} \]我们将其转换为了矩阵形式 \[\begin{bmatrix} 9&1\\ 1&8 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x\\ y \en ......
R语言估计多元标记的潜过程混合效应模型（lcmm）分析心理测试的认知过程|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=24172 最近我们被客户要求撰写关于潜过程混合效应模型（lcmm）的研究报告，包括一些图形和统计输出。 每个动态现象都可以用一个潜过程（Λ(t)）来表征，这个潜过程在连续的时间t中演化。有时，这个潜过程是通过几个标志来衡量的，因此潜过程是它们的共同 ......
《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》笔记三
在阅读《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》的七到最后一章后，我对基于模型驱动的需求开发过程有了更深入的理解和掌握。这些章节详细介绍了需求工程的实践案例、团队协作和沟通技巧，以及持续改进和评估等方面的内容，为我提供了更全面的指导和启示。 在实践案例方面，书中通过多个真实的案例分析了需求 ......
《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》笔记二
在阅读《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》的四到六后，我对基于模型驱动的需求开发过程有了更深入的理解和掌握。这些章节详细介绍了需求工程的实践案例、团队协作和沟通技巧，以及持续改进和评估等方面的内容，为我提供了更全面的指导和启示。 在实践案例方面，书中通过多个真实的案例分析了需求开发过 ......
《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》笔记一
在阅读《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》的一到三章后，我对基于模型驱动的需求开发过程有了更深入的理解和掌握。这些章节详细介绍了需求工程的实践案例、团队协作和沟通技巧，以及持续改进和评估等方面的内容，为我提供了更全面的指导和启示。 在实践案例方面，书中通过多个真实的案例分析了需求开发 ......
【Mathematical Model】Python拟合一元一/二次方程（线性回归）
Python中可以使用多种库进行拟合方程，其中最常用的是NumPy和SciPy。NumPy是一个用于处理数组和矩阵的库，而SciPy则提供了大量的科学计算函数，包括拟合算法。 ......
从0起步,vscode开发一个插件过程,付简单例子
开发 VS Code 插件需要以下步骤： 安装开发环境：首先，确保你的本地环境已经安装了 Node.js 和 Git。然后，通过 npm 安装 yo 和 generator-code 脚手架工具。 创建插件项目：使用脚手架工具快速生成项目框架。你可以通过运行以下命令来生成插件项目：npm insta ......
PINNs解麦克斯韦方程
1 问题介绍 麦克斯韦方程控制着光的传播及其与物质的相互作用。因此，利用计算电磁学模拟求解麦克斯韦方程对理解光与物质相互作用和设计光学元件起着至关重要的作用。对于线性、非磁性、各向同性材料没有电、磁电流密度的方程通常可以写成如下形式： 2 物理驱动深度学习方法简介 神经网络作为一种强大的信息处理工具 ......
泄漏检测与修复(LDAR)过程管控平台 应对LDAR造假套路
泄漏检测与修复(Ldar)综合管理平台 泄漏检测与修复(Ldar)综合过程管控平台 泄漏检测与修复（LDAR）综合管理系统 VOCs综合过程管控平台 VOCs管理系统 LDAR管理系统 LDAR泄漏检测与修复 LDAR(泄漏检测与修复)综合管理系统 泄漏检测与修复(Lda... ......
Feign源码解析：初始化过程（二）
背景 上一篇介绍了Feign源码初始化的一部分，内容主要是，@EnableFeignClients、@FeignClient这些注解，都支持设置一些自定义的配置类： A custom @Configuration for all feign clients. Can contain override ......
基于物理的渲染（2）：渲染方程
基于物理的渲染（2）：渲染方程 \[L_o(p,ω_o)=∫_Ωf_r(p,ω_i,ω_o)L_i(p,ω_i)n⋅ω_idω_i \] 其中\(L_o\)为P点的出射辐射率，\(f_r\)是P点入射方向到出射方向光的反射比，也叫双向反射分布函数（BRDF），\(L_i\)是P点入射光辐射率。渲染 ......
一次线性方程组 高斯消元笔记
高斯消元原理 高斯消元用来解如下形式的方程组： \[\begin{cases} a_{1, 1} x_1 + a_{1, 2} x_2 + \cdots + a_{1, n} x_n = b_1 \\ a_{2, 1} x_1 + a_{2, 2} x_2 + \cdots + a_{2, n} x ......
将excel数据导入到SQL server数据库的详细过程
原文链接：https://www.xjx100.cn/news/415146.html?action=onClick 1.将要导入的excel表格数据如下，第一行数据默认为数据库表中的字段，所以这个必须要有，否则无法映射导入。如下图（只截部分数据） 2.打开Microsoft SQL Server ......
一次异常OOM问题学习跟踪的过程
摘要 春节后第一周一个项目出现了OOM的问题. 平台研发和产品研发跟踪了接近一周的时间也没有最终确认问题根因. 这里总结一下整个过程, 希望以后在遇到相同问题时会有进一步的结论. 产品的稳定运行离不开所有人的努力. 不管是框架,产品平台还是其他. 现象和暂时的结论 产品需要在月初处理一个月度数据. ......
学习过程遇到的问题
问题一：打开jupyter notebook，运行代码，不显示结果，直接跳到了下一行，[]里面什么都不显示 类似这样的，当时忘记了截图，在网上找了相似的问题，借用了一下图片。 经过一番寻找，最终找到了解决的方案。 原因 pyzmq版本太高的原因，与Jupyter Notebook不兼容 解决方案 1 ......
在灾难推文分析场景上比较用 LoRA 微调 Roberta、Llama 2 和 Mistral 的过程及表现
引言 自然语言处理 (NLP) 领域的进展日新月异，你方唱罢我登场。因此，在实际场景中，针对特定的任务，我们经常需要对不同的语言模型进行比较，以寻找最适合的模型。本文主要比较 3 个模型: RoBERTa、Mistral-7B 及 Llama-2-7B。我们用它们来解决一个常见问题 —— 对灾难相关 ......
软件用的过程中出现闪退、死机
问题出现了两天了，终于解决了。记录下。 现象是登录正常，用起来也正常（说明软件跑起来没问题），中间不确定什么时候会闪退，死机。 因为不确定时间，所以有点难判断。电脑8g的内存，一般都没问题。 解决：软件的路径不是正常安装的默认路径，安装应该有问题，卸载重装就可以了。 以下为网络搜集方法： 原文链接: ......
远程过程调用：门和Sun RPC
一、门 门提供了调用同一台主机上的另外一个进程中某个过程的能力。门是一种特殊类型的IPC，因为客户端和服务器之间以函数参数和返回值形式交换信息。 示意图： 本想验证书中源码，发现头文件：#include <door.h> 都没有，互联网上查了很久，也没有相关的信息。暂且作罢。。。 二、Sun RPC ......