给深度学习入门者的python教程，包括常用的numpy和matplotlib的入门知识，简单易懂。

OpenFOAM方腔驱动流算例 里面包括详细注释的icoFoam求解器icoFoam_learn 运行脚本为allrun，清理算例文件脚本为allclean 使用方法： 1、linux环境下安装OpenFOAM-7，并配置好环境变量 2、下载算例《icoFoam学习算例+程序》并解压 3、进入文件夹cavity_learn/icoFoam_learn在终端输入$wmake编译求解器icoFoam_learn 4、返回文件夹cavity_learn在终端运行脚本allrun，$./allrun 学习时在cavity_learn目录中打开vscode，建议将整个OpenFOAM拖入这个文件夹中，便于函数跳转

icoFoam 求解器名称 |-createFields.H 场变量的声明和初始化 ————————————————————————————————————————————— Info<< "Reading transportProperties\n" << endl; //屏幕提示读入参数控制文件，等价于 C++中std::cout //声明属性字典类对象，该对象由 constant 文件夹下的“transportProperties”初始化创建。 IOdictionary transportProperties ( IOobject //其实IOobject，顾名思义就是输入输出对象，它完成的是一个桥梁的作用，即连接要构造的类及硬盘中的相应文件。这可以通过其成员函数objectStream()了解到，当完成了“搭桥”之后，便可通过这一成员函数返回硬盘文件对应的输入流，从而从输入流中读入将要构造的类的相关信息// ( "transportProperties", // 文件名称 runTime.constant(), // 文件位置，case/constant mesh, // 网格对象 IOobject::MUST_READ_IF_MODIFIED, //如果更改，必须读入 IOobject::NO_WRITE // 不对该文件进行写操作 ) ); //字典查询黏性，以便初始化带有单位的标量 dimensionedScalar nu ( transportProperties.lookup("nu") ); //屏幕提示创建压力场 Info<< "Reading field p\n" << endl; //创建压力场 volScalarField p //声明一个带单位的标量场,网格中心存储变量。 ( IOobject // IOobject主要从事输入输出控制 ( "p", // 压力场初始文件名称 runTime.timeName(), // 文件位置，由case中的system/controlDict中的startTime控制 // 在OpenFOAM中，icoFoam是一个用于模拟无粘或低粘流动的求解器，常用于处理不可压缩流体的问题。在这个学习笔记中，我们将深入理解icoFoam的【createFields.H】文件中涉及的关键概念和技术。 `IOdictionary`是OpenFOAM中的一个重要类，它用于处理配置文件，例如`transportProperties`。`IOdictionary`通过`IOobject`类与硬盘上的文件建立联系，允许读取和写入特定的数据。在示例中，`transportProperties`字典读取了`constant`文件夹下的`transportProperties`文件，该文件定义了流体的物理性质，如黏度（nu）。`lookup("nu")`方法则用于获取黏度值，这是一个具有物理单位的标量。 接着，我们看到了`volScalarField p`的声明，它是压力场。`volScalarField`是OpenFOAM中用于表示在整个计算域内存储的标量场的类。`p`的压力场由`IOobject`控制，文件名为`p`，存储位置基于当前时间（由`runTime.timeName()`决定），这在处理非稳态问题时非常关键，因为它会随着模拟时间的变化而变化。`MUST_READ`表示必须读取此文件，而`AUTO_WRITE`意味着OpenFOAM会根据`controlDict`中的设置自动写入数据。 然后，`volVectorField U`声明了速度场，它是一个体向量场，同样使用`IOobject`进行管理和输入输出。`U`的定义方式与`p`类似，但代表的是流动的速度分量，也是在每个网格中心存储的。 `createPhi.H`包含的`surfaceField phi`涉及到界面流率，它被存储在体之间（volume）的交界面上。这种类型的场对于处理自由表面流动或者多相流问题至关重要，因为它能够追踪不同相之间的界面。 icoFoam求解器在启动时会读取必要的参数，如黏性（nu）和压力、速度场的初始条件。这些场都是基于网格的对象，它们的输入输出由`IOobject`管理，并且会随着模拟时间的推进动态更新。了解这些基本概念对于理解和使用icoFoam进行流体模拟至关重要。在实际应用中，用户还需要熟悉如何编写和修改相应的控制文件，如`controlDict`，以定制模拟的具体设置。

Azure AI 900 学习测试题知识点总结 Azure AI 900 学习测试题是微软官方提供的一份学习资源，旨在帮助用户熟悉 Azure 人工智能PLATFORM 的各项功能和技术。以下是该资源的知识点总结： 知识点1: Azure 人工智能 PLATFORM 介绍 Azure 人工智能 PLATFORM 是微软提供的一款基于云端的人工智能服务平台，旨在帮助开发者和企业快速构建、部署和管理人工智能模型。该平台提供了多种人工智能服务，包括计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。 知识点2: Azure AI 900 认证考试大纲 Azure AI 900 认证考试是微软官方提供的一项认证考试，旨在评估考生的 Azure 人工智能 PLATFORM 使用能力和知识。该考试涵盖了 Azure 人工智能 PLATFORM 的多方面知识，包括人工智能模型的开发、部署和管理等。 知识点3: Azure AI 900 学习资源 Azure AI 900 学习资源提供了多种学习资源，包括在线课程、实践 LAB、视频教程等，旨在帮助用户快速学习和掌握 Azure 人工智能 PLATFORM 的使用。 知识点4: AI-900 125Q 试题详解 AI-900 125Q 试题是 Azure AI 900 认证考试的试题库，涵盖了 Azure 人工智能 PLATFORM 的多方面知识，包括人工智能模型的开发、部署和管理等。该试题库旨在帮助用户更好地掌握 Azure 人工智能 PLATFORM 的使用。 知识点5: Azure 人工智能 PLATFORM 的应用场景 Azure 人工智能 PLATFORM 可以应用于多个领域，包括图像识别、自然语言处理、语音识别等，旨在帮助企业和组织解决实际问题和挑战。 知识点6: Azure 人工智能 PLATFORM 的技术架构 Azure 人工智能 PLATFORM 的技术架构包括数据准备、模型训练、模型部署和模型管理等多个方面，旨在帮助开发者和企业快速构建、部署和管理人工智能模型。 知识点7: Azure 人工智能 PLATFORM 的安全性和合规性 Azure 人工智能 PLATFORM 提供了多种安全和合规性功能，旨在保护用户的数据和模型，确保用户的隐私和安全。 知识点8: Azure 人工智能 PLATFORM 的成本和定价 Azure 人工智能 PLATFORM 提供了多种定价模式，旨在满足不同用户的需求和预算，帮助用户更好地掌握 Azure 人工智能 PLATFORM 的使用。 知识点9: Azure 人工智能 PLATFORM 的开发和集成 Azure 人工智能 PLATFORM 可以与多种开发工具和框架集成，旨在帮助开发者和企业快速构建、部署和管理人工智能模型。 知识点10: Azure 人工智能 PLATFORM 的未来发展 Azure 人工智能 PLATFORM 的未来发展将会继续推动人工智能技术的发展，旨在帮助企业和组织更好地解决实际问题和挑战。

《Silvaco学习笔记》是一份详尽的资料，涵盖了Silvaco软件的使用和学习内容。Silvaco是一款在半导体工程领域广泛应用的仿真软件，主要用于晶体管、电路以及器件的模拟和设计。该笔记可能包含了Silvaco软件的基础操作、高级功能、典型应用案例以及一些实用技巧。 在Silvaco的学习过程中，首先会接触到的是软件的基本界面和工作流程。这包括如何创建新项目、设置仿真参数、导入电路或器件模型，以及进行仿真运行和结果分析。理解这些基础操作是进一步深入学习的关键。 Silvaco的主要工具包括ATLAS（用于晶体管物理模拟）、TCAD（半导体工艺与器件模拟）和THINC（非线性光学薄膜设计）。在ATLAS部分，笔记可能会讲解如何构建半导体器件的物理模型，设定电场、浓度分布的边界条件，并进行量子效应的考虑。而TCAD则涵盖了从半导体加工步骤到器件性能预测的全过程，包括扩散、氧化、离子注入等工艺过程的模拟。 THINC软件则专注于光学领域的应用，可能涉及薄膜光学特性的计算、优化设计和性能预测。在学习笔记中，这部分可能会讲解如何利用THINC来设计光栅、滤波器等光学器件。 除了基本功能外，笔记还可能涉及了Silvaco的一些高级特性，如自定义模型开发、脚本编程（如使用TCL语言）以自动化工作流程，以及如何进行多物理场耦合仿真。这些进阶内容对于解决复杂问题和提高工作效率至关重要。 此外，笔记可能还包含了一些实例分析，比如模拟MOSFET、FinFET等现代半导体器件的性能，或者设计和优化太阳能电池、光电探测器等光电器件。通过这些案例，读者可以更好地理解和掌握Silvaco软件在实际问题中的应用。 《Silvaco学习笔记》是一份全面介绍Silvaco软件的资源，适合对半导体器件模拟感兴趣的工程师、科研人员和学生参考学习。通过深入学习和实践，用户将能够运用Silvaco工具解决各种复杂的半导体设计和分析问题。

学习python量化交易的代码

在IT行业中，深度学习是一种强大的人工智能分支，它模拟人类大脑的工作方式来解析和理解大量数据。这个特定的数据集，名为“建筑物外墙缺陷数据集（开裂，鼓包，脱皮）”，是为训练深度学习模型而设计的，目标是识别和检测建筑物外墙的常见问题，如开裂、鼓包和脱皮。这些缺陷可能对建筑结构的安全性和持久性造成重大影响，因此及时发现并修复至关重要。 数据集是机器学习和深度学习的基础，它由一系列标记的实例组成，这些实例代表了我们想要模型学习的类别。在这个案例中，数据集包含图像数据，这些图像显示了各种外墙缺陷，如开裂的纹理、鼓起的部分以及剥落的涂层。这些图像经过精心挑选和标记，以便模型可以学习区分不同类型的缺陷。 深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNN），在图像识别任务上表现出色。CNN通过学习特征来识别图像，例如边缘、形状和颜色，然后将这些特征组合起来以识别更复杂的模式。对于外墙缺陷检测，模型需要学会区分细微的视觉差异，比如裂缝的宽度、鼓包的大小或脱皮的程度。 为了构建这样的模型，我们需要首先进行数据预处理，包括调整图像大小、归一化像素值和可能的增强操作，如翻转、旋转或裁剪，以增加模型的泛化能力。然后，我们将数据集分为训练集、验证集和测试集，用于模型的训练、参数调整和性能评估。 在训练过程中，模型会尝试最小化损失函数，通常采用交叉熵损失，以优化权重和偏差。常用的优化器有随机梯度下降（SGD）、Adam等，它们负责更新模型参数以提高预测准确性。随着训练的进行，模型会逐渐学习到缺陷的特征，并在新的图像上进行预测。 训练完成后，我们可以使用测试集来评估模型的性能。常用的评估指标包括精度、召回率、F1分数和混淆矩阵。如果模型在测试集上的表现令人满意，就可以将其部署到实际环境中，用于实时检测建筑物外墙的缺陷。 在实践中，我们可能还需要考虑其他因素，比如如何将模型集成到现有的建筑维护系统中，如何处理新类型的缺陷，以及如何保证模型在不同光照、角度和天气条件下的鲁棒性。此外，数据集的多样性和平衡性也非常重要，因为不足或偏斜的数据可能导致模型过拟合或欠拟合，从而影响其在真实世界应用中的效果。 这个“建筑物外墙缺陷数据集”为我们提供了一个宝贵的资源，可以用来训练深度学习模型以解决实际的工程问题。通过有效的数据处理、模型选择和训练，我们可以构建出一个能够自动检测外墙缺陷的智能系统，为建筑维护带来更高的效率和安全性。

Machine Learning。学习交流使用勿做商业用途

LabVIEW（Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench）是一种图形化编程环境，主要用于开发各种控制系统和数据采集应用。在当今快速发展的科技领域，深度学习已经成为解决复杂问题的重要工具，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。LabVIEW深度学习是NI（National Instruments）为满足这一需求而推出的功能，它允许用户在LabVIEW环境中构建和训练深度学习模型。 在LabVIEW中进行深度学习，通常涉及以下几个关键步骤： 1. **数据预处理**： - `xml_to_csv.py` 文件可能用于将XML格式的数据转换为CSV格式，这是许多机器学习和深度学习项目中常见的数据整理步骤。XML文件通常包含结构化的标签信息，而CSV则方便进行数据分析和模型训练。这个脚本会帮助用户将原始数据转换为更容易处理的形式。 2. **创建数据集**： - `generate_tfrecord.py` 文件可能用于生成TensorFlow记录文件。TensorFlow是一种广泛使用的深度学习框架，它的记录文件格式（TFRecord）可以高效地存储和读取大量数据，便于模型训练。这个脚本可能是将预处理后的数据转换为TFRecord格式，以便于LabVIEW与TensorFlow接口进行交互。 3. **模型架构**： - 在LabVIEW中，用户可以通过图形化界面设计神经网络架构。这包括选择合适的层（如卷积层、全连接层等）、定义激活函数、设置损失函数和优化器等。 4. **训练模型**： - `one_command_train.py` 文件可能是一个Python脚本，用于在命令行环境中执行模型的训练。它可能调用了TensorFlow库，利用预处理后的数据对模型进行训练。LabVIEW可以通过执行这样的Python脚本来控制和监控训练过程。 5. **模型评估与调整**： - 在LabVIEW中，用户可以实时监控训练指标，如损失值和准确率，并根据这些信息调整模型参数，以优化性能。 6. **部署与应用**： - 一旦模型训练完成，可以在LabVIEW中集成它，用于实时分析或控制任务。LabVIEW的可扩展性和硬件支持使其能够将模型应用于实际的嵌入式系统或实验室设备中。 LabVIEW深度学习结合了LabVIEW的图形化编程优势和深度学习的强大功能，使得非Python程序员也能在熟悉的环境中进行深度学习开发。通过上述文件，我们可以看到从数据预处理、模型训练到模型应用的整个流程，这些都是在LabVIEW中实现深度学习的关键步骤。

SSD（Single Shot MultiBox Detector）是一种在深度学习领域广泛应用的目标检测算法，它结合了卷积神经网络（CNN）和区域建议网络（RPN），在单一的前向传播过程中完成目标定位和分类，大大提高了检测速度。PyTorch是一个开源的Python库，用于构建和训练深度学习模型，因其简洁易用的接口而广受欢迎。在这个名为"ssd-pytorch-master.zip"的压缩包中，我们很可能找到了一个实现SSD目标检测算法的PyTorch版本。 该压缩包可能包含以下关键组件： 1. **源代码**：`ssd.py` - SSD架构的实现，包括基础的网络结构，如VGG16或MobileNetV2，以及SSD特有的多尺度预测层。 2. **损失函数**：`loss.py` - SSD损失函数的定义，通常包括分类损失和定位损失。 3. **数据预处理**：`data.py` - 用于处理图像数据，如归一化、缩放、填充等，使其适应网络输入的要求。 4. **训练脚本**：`train.py` - 包含训练模型的逻辑，如定义超参数、加载数据集、初始化模型、定义优化器等。 5. **测试脚本**：`test.py` - 用于验证模型性能，评估精度和速度。 6. **配置文件**：`.yaml`或`.json` - 存储模型参数、训练设置等信息。 7. **预训练权重**：`weights.pth` - 可能提供预训练的模型权重，用于快速启动训练或微调。 8. **数据集处理工具**：可能包括读取PASCAL VOC或COCO等标准数据集的脚本。 9. **可视化工具**：如`visualize.py`，用于展示检测结果，帮助理解和调试模型。 SSD的关键技术点包括： - **Multi-scale Feature Maps**：SSD利用不同尺度的特征图来检测不同大小的目标，这样可以同时处理大范围尺寸的目标，提高检测效果。 - **Default Boxes (也称为Anchor Boxes)**：每个位置的默认框具有不同的宽高比和比例，覆盖了多种可能的目标尺寸和形状。 - **位置敏感得分映射**：通过位置敏感的卷积层，对每个默认框的分类和定位进行独立预测，提高了精度。 - **多任务损失**：结合了分类损失和回归损失，一起优化目标检测任务。 在PyTorch环境中实现SSD，你需要理解PyTorch的张量操作、模块化网络设计以及自动梯度计算。此外，理解数据预处理、训练循环和模型保存/加载机制也是至关重要的。这个项目提供了从零开始构建SSD模型的机会，对于学习深度学习和目标检测的实践者来说是一个宝贵的资源。你可以通过运行和调整这个项目，深入了解SSD的工作原理，并尝试优化模型性能。