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最近在整产品测试工装，看起来很简单的几项检测功能，前后也就几百行代码，但是却花了两周时间将功能调试出来，过程可谓一波三折，现总结如下。

Web安全测试：《Appscan用户指南》《Web安全深度剖析（张炳帅编著）》

matlab求导代码Python水库模拟工具箱 Python Reservoir Simulation工具箱是MATLAB Reservoir Simulation工具箱的Python版本。 目的是克隆MRST中发现的功能，并添加测试。 PRST中提供的MRST-2015b功能 密谋 plotGrid-通过导出到ParaView获得部分支持 plotCellData-通过导出到ParaView获得部分支持 网格处理 grid_structure（现在是Grid类） 张量网格 cartGrid 计算几何 makeLayeredGrid 不完整 fluid_structure（现在为F类） 实用程序 伦码 解码 参数 rock_struture（现在是Rock类） wells_and_bc边界条件（现为BoundaryCondition类） 安装 目前，该项目没有Python或Conda软件包。 下载整个存储库，然后将“ PRST / pyrst”文件夹复制到您的项目中。 任何科学的Python3发行版（例如Anaconda）都可以满足要求。 PyPI上提供了一个实验软件包。 建议将其安装

matlab微分方程代码自述文件 GPU加速用于MRST（概念验证） 我今天（12月5日）开始进行评估和概念验证，以移植Matlab油藏模拟器以加速行驶。 部分工作需要SPE论文中的Eclipse数据集进行测试。 MRST。 我已将最重要的数据集上载到其自己的存储库中。 请参阅下面的参考。 由于PyTorch具有与GPU或GPU配合使用的内置功能，因此我们希望证明基于GPU的PyTorch可大大减少油藏模拟中的计算时间。 简而言之，这就是想法。 背景 少数科学家已经将他们的一些工作移植到了这种ML框架上，但是没有专门针对油藏模拟进行研究。 战略 测试构成MRST求解器核心的偏微分方程（PDE）。 使用Matlab和Octave测试求解器的运行时间。 最新书的作者提供了一些性能测试代码（请参阅附录）。 使用PyTorch for GPU复制Python中的功能。 将Matlab代码转换为PyTorch; 测量MRST求解器的计算时间。 如果在PyTorch中GPU的计算速度快10到100，则继续将更多的Matlab代码转换为基于PyTorch张量的计算。 感谢您的集思广益。 更新 已经有

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