一种运用迭代技巧改进的基于动量交换的浸没边界-格子Boltzmann方法,胡洋,袁海专,本文提出了一种新的模拟不可压粘性流的浸没边界-格子Boltzman方法(IB-LBM)。在原始的基于动量交换IB-LBM的基础上,通过引入一个迭代校
2024-03-03 12:47:38 954KB 首发论文
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教育数据挖掘正在将挖掘技术应用于与学习相关的数据。 由于学习领域的大量记录,预测学生的表现是一项复杂的工作。 现在一天缺乏现有的调查来清楚地了解预测。 在这个过程中有两个因素,例如预测的属性和预测方法。 本文的核心目的是利用挖掘方法的思想来预测学生的表现。 在本文中,我们比较了不同数据挖掘方法的准确率百分比,例如决策树、神经网络、朴素贝叶斯、K-最近邻和支持向量机。 在这些技术中,决策树和神经网络提供了最好的准确性。
2023-01-08 11:50:32 338KB Classification Technique Educational
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☆ 资源说明:☆ [Addison-Wesley Professional] 游戏编程算法及开发技术 (英文版) [Addison-Wesley Professional] Game Programming Algorithms and Techniques (E-Book) ☆ 图书概要:☆ Game Programming Algorithms and Techniques is a detailed overview of many of the important algorithms and techniques used in video game programming today. Designed for programmers who are familiar with object-oriented programming and basic data structures, this book focuses on practical concepts that see actual use in the game industry. Sanjay Madhav takes a unique platform- and framework-agnostic approach that will help develop virtually any game, in any genre, with any language or framework. He presents the fundamental techniques for working with 2D and 3D graphics, physics, artificial intelligence, cameras, and much more. ☆ 出版信息:☆ [作者信息] Sanjay Madhav [出版机构] Addison-Wesley Professional [出版日期] 2013年12月29日 [图书页数] 352页 [图书语言] 英语 [图书格式] PDF 格式
2022-10-09 14:52:30 6.94MB Game Programming Algorithm Technique
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摘录原文如下: 谁不想活得轻松?谁不想妙计百出?谁不想与时俱进?谁不想享受假期?但要怎么实现呢?频繁的中断 、重复的活动、迫近的期限,常常使我们力不从心。而这些压力又是最害人的:它们带来更多的压力、更多的被迫行为 、更多的难以为继,同时妨碍了我们自觉、专注、清醒地思考。结果是心智游走在过去未来之间,只为找某个人、某件事来顶罪,掩盖我们虚构中的无能。 我所发明的“番茄工作法”,意在让人们驻足、观察、醒悟,并在此过程中改进自我。时间不再是绷紧的弦,反而变成同盟战友,帮我们将 100% 的心智专注在当下,避免不必要的压力和负担。使用番茄工作法,你将学会微笑达成目标,做强者而无需逞强用力。 本书作者史蒂夫,是番茄工作法的认真实践者。而我多年来致力于协助个人和团队应用番茄工作法,改进运作流程、优化时间安排。在我看来,史蒂夫这本书体现了他的聪明才智和天马行空。令我印象深刻的是,他将工作法的概念成功地进行了视觉再现,读者可以徜徉其中,并从他的专业知识中获益。本书内容丰富,易于使用,充满启发,行之有效,不愧是一座宝山!祝大家探宝愉快! 叮铃!
2022-09-30 16:17:38 3.59MB 番茄工作法 图解 Pomodoro Technique
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SAP Adobe Form Technique.pdf
2022-09-07 12:11:10 1.07MB SAP;ADOBE FORM;ABAP
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计算模型与算法技术:9-Greedy Technique.ppt
2022-06-24 09:08:27 4.5MB 计算模型与算法技术
LSCE_NEXT 允许使用与线性平方复指数 (LSCE) 方法耦合的自然激励技术 (NEXT) 来识别模态参数(频率和模态阻尼)。 该操作模式分析算法仅基于传感器的测量值,并且至少需要三个传感器。 这种方法非常适合在白噪声或环境激励的情况下的多自由度系统,特别是当激励无法测量时。 识别顺序的选择和物理极点的选择通过使用频率和阻尼收敛准则的稳定图来辅助。 有关更多信息,请运行示例文件“LSCE_NEXT_file_test.m”。 一些使用建议功能的作品可以在以下参考资料中找到: * B. 乔梅特和 JL。 Le Carrou,应用于音乐会竖琴的操作模态分析,机械系统和信号处理 56, 81-91, 2015。 * JL。 Le Carrou,A.Paté和B.Chomette,乐器演奏家对电吉他动力学的影响,美国声学学会杂志146(5),3123-3130,2019
2022-02-12 20:29:24 10.75MB matlab
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SMOTE:synthetic minority over-sampling technique.pdf
2021-10-13 16:08:09 514KB 机器学习 分类算法
学习GPU渲染非常好的书籍~讲解了大量的实用技术,讲解透彻
2021-09-19 20:49:49 9.4MB GPU Rendering
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