INT（E）NSE是IN插值的二维（D）-Navier-Stokes-Equations的缩写（双关语）。 这是我在业余时间开发的不稳定的Navier-Stokes解算器。 使用混合的二阶和一阶精确方案对面部速度进行插值，以便能够捕获涡旋。 使用SIMPLE算法实现了压力-速度耦合，并且随着向后有限差分离散化，时间步长是一阶精确的。

前言 本文主要介绍了关于MongoDB存储数据的相关内容，分享出来供大家参考学习，下面来一起看看详细的介绍： 想要深入了解MongoDB如何存储数据之前，有一个概念必须清楚，那就是Memeory-Mapped Files。 Memeory-Mapped Files 下图展示了数据库是如何跟底层系统打交道的。 内存映射文件是OS通过mmap在内存中创建一个数据文件，这样就把文件映射到一个虚拟内存的区域。 虚拟内存对于进程来说，是一个物理内存的抽象，寻址空间大小为2^64 操作系统通过mmap来把进程所需的所有数据映射到这个地址空间(红线)，然后再把当前需要处理的数据映射到物理内存(

Java虚拟机深入了解，吃透JVM，清晰扫描

linux内核情景具体分析，对于深入了解内核会有很大帮助

作为一门动态语言，php是如何实现的，其底层机制如何，具有什么样的特点，本文深入浅出介绍了包括php设计理念、整体结构、核心数据结构和变量在内的相关底层知识，对我们更好的开发php程序，优化性能等有一定的指导意义。Php底层机制性能优化目录1、概述…1whatisphp?.1了解它底层实现的目的?.12、php的设计理念及特点…13、Php的四层体系…24、Sapi35、Php的执行流程&opcode.56、HashTable—核心数据结构…67、Php变量…8概述…8Zval9整数、浮点数类型变量…10字符串变量…10数组变量…11资源类型变量…11Php变量的作用域…12whatisphp

DCGAN DCGAN是深度卷积生成对抗网络。 DCGAN由彼此相对的两个神经网络组成。 生成器神经网络学习创建看起来真实的图像，而鉴别器学习识别伪造的图像。 随着时间的流逝，图像开始越来越像训练输入。 图像以随机噪声开始，并且随着时间的推移越来越类似于手写数字。 下面的gif显示了100个训练纪元： [1] Goodfellow，Ian等。 “生成对抗网络。” 神经信息处理系统的进步。 2014.（全文： : ） [2] Radford，Alec，Luke Metz和Soumith Chintala。 “具有深度卷积生成对抗网络的无监督表示学习。” arXiv预印本arXiv：1511.06434（2015）。 （全文： : ） [3] Y. LeCun，L。Bottou，Y。Bengio和P. Haffner。 “基于梯度的学习应用于文档识别。” IEEE会议论文集，

MuttonTimeSeries:利用澳大利亚羊肉统计局提供的历史数据，应用SARIMA建模方法，并使用ADF，PADF，BIC，EACF等诊断工具进行验证，以深入了解来年将要生产的羊肉的数量和趋势

深入了解示波器，示波器XYZ。 本读本提供的概念将引导读者逐步理解示波器的基础知识和操作方式。 本读本的后面的术语表对各术语进行了定义。针对示波器的原理和控 制，本读本列出了词汇表以及练习中设计的多项选择题，对课堂学习很 有帮助。并不要求有数学和电子学的基础知识。 在实际工作中使用示波器时，借助随同示波器一同提供的手册，能帮助 您了解更多特定的信息。一些示波器制造商也提供各种应用备忘录，其 中的注意事项可以帮助您优化示波器，以满足特定测量的需求。

神经网络可视化 神经网络架构和参数的可视化。 描述 这个项目是为我的硕士论文完成的。 可以从论文中获得一般描述： 抽象的 人工神经网络是人工智能研究的热门领域。 大型模型的大小和复杂性的增加带来了某些问题。 神经网络内部工作缺乏透明度，因此很难为不同任务选择有效的架构。 事实证明，解决这些问题具有挑战性，并且由于缺乏对神经网络的深入了解，这种情况变得根深蒂固。 考虑到这些困难，介绍了一种新颖的3D可视化技术。 通过使用来自神经网络优化领域的既定方法，可以估算出经过训练的神经网络的属性。 批处理规范化与微调和特征提取一起使用，以估计神经网络不同部分的重要性。 重要值与各种方法（如边缘捆绑，光线跟踪，3D冒名顶替者和特殊的透明技术）的组合产生了代表神经网络的3D模型。 证明了所提取的重要性估计的有效性，并探索了开发的可视化的潜力。 如何使用 使用描述的参数准备configs/processi

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