有些网站在 PC 端浏览非常的方便,但是在手机端,每次都要输入网址,或者是利用搜索引擎搜索,或者是把喜欢的网页,做成手机浏览器的标签,但以上方法,每次都要打开手机浏览器,然后找到网址,才能进入网站,十分的不方面,今天就介绍一个小技巧,把喜欢的网站保存到手机主屏。
有一些冷门的网站不被大众所知,功能不仅强大,而且还实用免费,最重要的是能够快速高效帮助我们解决实际问题或者达成某种结果。今天将自己的收藏几个不错的网站分享给大家,希望能够帮助到你。
成功就是从失败到失败,也依然不改热情。——丘吉尔 学好英语的好处太多了,找工作、出国旅游、赚外快,而想把英语学好,有一个很重要的方法,就是自学。即便上课学英语,自学也是必不可……
为在未来与中国的“多域战”中取胜,海军和陆军两个军种必须使用快速发射的小卫星,通过简单、稳健的网络连接起来。美军不需要大量带宽来处理视频电话会议、无人机采集的全动态视频、幻灯片简报,以及与管控过多过细的所谓“微观管理”相关的所有数字工具;仅需要一个区域指挥控制网络来传输语音指令和简单基础的数据。
时隔三个月,ANSYS 又发布新版本了,ANSYS 18.2!现在仿真软件的更新速度真是越来越快,这么大的软件包如果你网速较慢的话,可能还没等下载完,新版本就出来了,讲真,18.0 的新功能我都还没有来得及实实在在的体验
超大模型主要从两个方面定义,一个是几何单元的数量,一个是网格的数量,分别对应几何复杂度和仿真复杂度。继续细分的话,考量几何单元数量的同时还需统计每个单元具体的面,边,点等数据以及曲面,曲线的数量。相同的面,参数平面和曲面的数据量可以相差数量级。本文再探讨一下超大模型前处理性能
我们在编写代码的时候经常用到已有的接口,他们是以库的形式提供给我们使用的,而常见形式有两种,一种常以。a 为后缀,为静态库;另一种以。so 为后缀,为动态库。那么这两种库有什么区别呢?
早在 2004 年,北京大学硕士起点博士生的基本学习年限就由原先的 3 年改为 4 年。近年来,也有多所高校探索将博士学制由 3 年延长至 4 年。那么,为何要延长博士学制?延长学制会带来哪些影响?如何理性看待博士生教育学制改革?
众所周知,对于有限元分析来说,网格划分是其中最关键的一个步骤,网格划分的好坏直接影响到解算的精度和速度。在 ANSYS 中,大家知道,网格划分有三个步骤:定义单元属性(包括实常数)、在几何模型上定义网格属性、划分网格。在这里,我们仅对网格划分这个步骤所涉及到的一些问题,尤其是与复杂模型相关的一些问题作简要阐述。
运用 ANSYS/LS-DYNA 进行隐、显式分析时,由于隐、显式分析过程中所涉及的对象一般会有所不同,动力松弛过程是执行一次稳态或是准静态分析,目的就是将隐式分析的结果中的位移、温度结果作为体载荷施加到相关节点上,实现相应部件的应力初始化,作为后续分析的初始条件。
许多工程问题需要我们测定各种材料在高应变率下的力学特性。为达致这个目的,分离式 Hopkinson 杆是现今世界上公认最成熟的、应用得也最广泛的现代实验技术。
Python 代码编辑器怎么选?PyCharm、VS Code、Jupyter Notebook 都各有特色,Jupyter 适合做数据分析这些需要可视化的操作,PyCharm 更适合做完整的 Python 项目。然而,因为交互式操作,很少会有开发者想到用 Jupyter 做 Debug。
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首次使用 TrueGrid 软件划分网格的朋友可能摸不着头脑,TrueGrid 的启动让人心生恐惧,仿佛在穿越,其实 TrueGrid 有多种运行模式,下面分别介绍在 Windows 系统和 Unix 系统下运行。
调试一个算例要做什么,我们太知道了,要做的工作数不清,网格和所有的设置、模型都要一一验证他们对结果的影响,确保使用最正确合理的方法。但是我们无法同时面对这么多问题,因此我们真正要知道的是可以不做什么!将自己从复杂的蜘蛛网中解脱。
高性能计算,又称超级计算,是计算机科学重要的前沿性分支,它不仅是一个国家综合科研实力的体现,更是对国家安全、经济和社会发展具有举足轻重的意义。高性能计算可以应用于工程仿真、深度学习研究、计算材料研究、生物学研究、气象学研究、石油勘探等方面。
问答版块新增“助攻题主”功能,研友提出好的问题、或是好的回答,可以获得丰厚的能量回报,问题解决前,参与助攻的人员,其能量也会因此保值,问题解决后,后续人员查看答案时,需要消耗解决问题时,众多研友消耗的等值能量,并分配给提问者和回答者。所以如果看到了尚未解决的好问题,推荐你与我一起助攻题主吧。
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现在可以使用非常流行的脚本语言 Python 来实现,WorkBench 应用程序的项目页面、工程数据和参数管理器,这一点非常的方便;但同时由于 Python 也适用于 Microsoft Excel,使用 Python 连接 Excel 和 WorkBench,凭借着 Excel 几乎无学习成本的亲民性,将极大的简化和降低使用 WorkBench 的门槛和学习成本。
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