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STAR-CCM+学习记录-问题与反思CFD萌新入门｜通用CFD软件STAR CCM+与ANSYS Fluent介绍
2024-09-14 10:08:57
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原创 图神经网络学习
pyg需要coo稀疏矩阵格式PyG|邻接矩阵转为coo_matrix格式【GNN图神经网络】邻接矩阵转化coo格式的稀疏矩阵稀疏矩阵的常用存储格式（COO、CSR、CSC）
2024-09-01 16:50:36
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原创 tecplot宏批量导入数据
File–>Load Data–>选中.cas和.dat文件，然后替换replace，然后File–>Write Data保存数据，保存数据时选择.dat格式。：首先点击Scripting–>Record Macro，生成一个脚本文件，即。这个时候，开始想进行的操作，比如，我们想读取数据然后保存为.dat格式的文件。这样，读取并保存.dat数据的操作就在tecplot中进行完了，并通过。：在脚本文件中修改，加上循环，使其可以自动遍历文件夹中所有数据。记录了这一过程，生成了脚本文件。文件，就会自动运行。
2024-09-01 16:45:01
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原创 Windows系统开机出现Minimal BASH-like line editingis supported解决方法
按回车，如果出现bootmgfw.efi，说明这个分区是windows的引导文件，否则查找该磁盘其他分区（如果是多个磁盘，再依次查找即可）。因为电脑不知道是不是安装了双系统，开机的时候会出现标题中的这个问题，网上查了之后说是引导项缺失，下面是解决办法。如果出现not a directory,也说明在这个分区，我的应该是最后面几个分区，(hd1,gpt1)将这个分区作为引导分区，回车。没有错误的反馈信息说明设置成功。1.输入ls并按下回车，查找硬盘上所有的磁盘和分区。回车，没有错误的反馈信息说明设置成功。
2024-08-12 09:15:39
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原创 获取网页logo图标
中含有favicon或icon的链接，右键点选“Edit attribute“（即编辑属性）以复制该链接，粘贴到空白页面后回车后即显示该网站的logo图标。最常用的方法（适用于90%的站点）是，直接在访问网址首页链接后加上上。按F12，进入开发者模式。选择上面的“元素”，
2024-07-11 16:38:59
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原创 【扩散模型应用方向】
借助扩散模型，生成具有比任何以前的工作更多样化的背景、纹理和材料的图像，将这个基准称为ImageNet-D。实验结果显示，ImageNet-D对于一系列视觉模型，从标准的ResNet视觉分类器到最新的基础模型如CLIP和MiniGPT-4，都导致了显著的精度降低，最高可降低60%。诸如ImageNet-C、ImageNet-9和Stylized ImageNet之类的合成图像提供了针对合成破坏、背景和纹理的特定类型评估，然而这些鲁棒性基准在指定的变化以及合成质量方面受到限制。34、扩散模型改进-补充。
2024-06-29 17:02:29
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原创 latent diffusion 原理+代码
latent diffusion - Github以下代码来自作者： 李宝璐链接： https://libaolu312.github.io/2023/11/27/Latent-Diffusion-Models-原理和代码/版权声明： 本博客所有文章除特别声明外，均采用 MIT 许可协议。转载请注明出处！核心代码：class LatentDiffusion(DDPM): """main class""" def __init__(self, fi
2024-05-24 20:02:38
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原创 不同归一化Normalization方法总结
我们将输入的 feature map shape 记为[N, C, H, W]，其中N表示batch size，即N个样本；H、W分别表示特征图的高度、宽度。1、BN是在batch上，对N、H、W做归一化，而保留通道 C 的维度。BN对较小的batch size效果不好。BN适用于固定深度的前向神经网络，如CNN，不适用于RNN；2、LN在通道方向上，对C、H、W归一化，主要对RNN效果明显；3、IN在图像像素上，对H、W做归一化，用在风格化迁移；4、GN将channel分组，然后再做归一化。
2024-04-23 16:30:29
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原创 Consistency Models一步生成模型
宋飏博士团队在今年基于diffusion与score-based SDE推出了一步生成的模型——Consistency Models。这是大佬的官方repo。
2024-04-16 20:37:14
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原创 Taichi （SIGGRAPH Asia 2019）与 DiffTaichi (ICLR 2020)：比TensorFlow快188倍、比PyTorch快13.4倍。
直播 | MIT在读博士生胡渊鸣: Taichi编程语言—高性能稀疏视觉计算与可微编程
2024-04-15 16:21:53
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原创 时空序列预测模型—PredRNN(Pytorch)
PredRNN_Main_Seq2seq_test.py #用于外推的Seq2seq//// 编码解码。(强对流天气临近预报)时空序列预测模型—PredRNN(Pytorch)PredRNN_Model.py #细胞单元堆叠而成的主干模型。PredRNN_Cell.py #细胞单元。
2024-04-02 16:30:52
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原创 凸优化和非凸优化
实心黑点组成的集合,是一个离散集,按照1中判断一个集合是否为凸集的技巧,我们很容易验证这个离散集是非凸的。因此整数规划问题也是一个非凸优化问题，并且它也是NP难的。因此求解凸优化问题相对来说是比较高效的。这也是为什么机器学习中凸优化的模型非常多,毕竟机器学习处理大数据,需要高效的算法。而非凸优化问题被认为是非常难求解的,因为可行域集合 可能存在无数个局部最优点,通常求解全局最优的算法复杂度是指数级的（NP难）。那么整数规划的求解思路呢，也遵循了科学研究的本质，即被分解为求解一个个的线性规划问题。
2024-03-04 15:06:03
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原创 【神经网络算子】
函数u，在固定的sensors上：x_1,x_2,…即u(x_i)和y。目的是，让神经网络学习算子G，从u(y)可以得到G(u)(y)。函数G(u)，在随机的y上。
2024-01-14 15:27:22
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原创 AI求解PDE
全连接神经网络 (FC-NN) 求解偏微分方程。可测量标签数据下的偏微分方程神经网络求解方法。1.数据驱动下的偏微分方程神经网络求解方法。2.物理约束下的偏微分方程神经网络求解方法。3.物理驱动下的偏微分方程神经网络求解方法。读任何深度学习模型的代码时，都应该先关注。基于其他网络的偏微分方程求解方法。基于 PINN 的改进方法。基于 CNN 的求解方法。CNN 求解偏微分方程。
2023-12-24 15:41:47
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原创 tensorflow模型的加载及保存，以及在C++端的部署
在实际测试中，发现用第二种方法保存的pb模型，经过冻结处理后，也可以被正常调用。文章里说明，需要用第一部分所介绍的模型保存方法中的第三种方法，便于C++部署。文件，该文件与tf1.x生成的pb文件类似，里面具备完整的图结构和所有参数。实现静态图转换，生成一个。
2023-12-06 11:35:50
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原创 WSL2+tensorflow-gpu 2.3.0 C++ 源码编译（Linux）
3.若需要切换gcc、g++的版本，输入以下命令后选择版本，便可以实现不同版本gcc之间的切换。2.将低版本的gcc,g++加入到gcc列表中，分别设置优先级(例如将旧的设置为10，新的设置为20)1.安装低版本的gcc,g++，需要用到的时候按照命令进行。，但同时还想保留较高版本的。故需下载一个低版本的。
2023-12-01 20:13:20
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原创 Windows从源码构建tensorflow-gpu C++（离线编译）
protobuf3.9.2 //protobuf的版本貌似非常重要，在tensorflow/tensorflow/workspace.bzl文件中可以查找到对应的版本。VS2019 //编译过程中好像因为VS版本问题报过错，查找VS的MSVC版本，在报错文件中会有要求。由一开始的在线编译，到后面的离线编译，一路踩坑无数。在此记录一下参考过的文章，有时间整理一下踩坑记录。二、编译前的准备工作，包括下载安装软件，配置环境变量，设置虚拟环境等。
2023-11-24 17:09:33
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原创 Windows配置全局代理
Windows下为PowerShell/CMD/Git设置代理——————————————————————————————————————————————————————[WinError 10061] 由于目标计算机积极拒绝，无法连接。 keyerror:192。 HTTP Error 403: Forbidden。解决方法——————————————————————————————————————————————————————
2023-11-21 16:25:14
846
原创 TensorFlow C++编译及推理
TensorFlow环境配置：Tensorflow c++源码编译（踩坑版）tensorflow C++服务开发指南预测推理代码：C++运行TensorFlow模型
2023-11-18 18:05:28
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空空如也
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