Advertisement

preCICE(精确代码交互耦合环境)是一种用于开发和测试的平台。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
preCICE,即精确代码交互耦合环境,是一种专门为分区多物理场模拟设计的耦合库。 其功能涵盖了流体与结构之间相互作用以及共轭传热模拟等诸多方面。 核心优势在于,preCICE的耦合机制能够模拟涉及的完整物理子部分的现有程序(求解器),从而赋予用户在复杂多物理场景下实现所需精细解决方案的强大灵活性。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • (preCICE)
    优质
    preCICE是一款开源中间件软件,旨在促进多物理场模拟中不同求解器之间的精确数据交换和动态负载平衡,支持科研人员开发复杂系统仿真应用。 preCICE(精确代码交互耦合环境)是一个用于分区多物理场模拟的库,包括但不限于流体-结构相互作用和共轭传热模拟。 分区意味着 preCICE 能够将现有的程序(求解器)中涉及完整物理的部分拆分为子部分进行模拟。这使得在复杂的多物理场景下能够保持适当的解决方案所需的灵活性。
  • NocoBase款免费——JavaScript
    优质
    NocoBase是一款专为JavaScript开发者设计的免费开源无代码开发平台,旨在通过灵活、强大的框架支持快速构建应用程序。 NocoBase目前仍处于早期开发阶段,仅供预览使用,在生产环境中不适合采用。如果您对NocoBase感兴趣,请加入我们共同讨论与开发它。 NocoBase是一个开源且免费的无代码开发平台。无论您是不懂编程的业务主管还是精通编程的技术人员,都可以快速上手并利用该平台进行应用构建和管理。
  • Windows几延时
    优质
    本项目提供多种用于评估和测量Windows操作系统中不同延时精度的方法及实现的源代码。通过这些工具,开发者可以更深入地理解系统性能瓶颈并优化应用程序响应时间。 在Windows环境下使用Sleep函数时经常会遇到这样的问题:明明设置了1毫秒的延时,但实际上被唤醒的时间却超过了这个值。这是因为Windows的Sleep函数是基于毫秒级别的,对于那些需要更高精确度的延迟控制来说并不适用。如果要实现微秒级的延时功能,则需要采用不同的方法来解决这个问题。
  • DataSphereStudio:站式数据应与管理,适场景,涵盖数据...
    优质
    DataSphereStudio是一站式数据应用开发与管理平台,支持多种开发场景和高效的数据交互、集成及治理,助力企业快速构建智能数据生态系统。 介绍 DataSphere Studio(简称DSS)是WeBank开发的一个大数据平台,旨在为用户提供一站式数据应用程序的开发与管理门户。 DSS基于计算中间件构建,可以轻松地集成上层的数据应用系统,使数据应用开发变得简单便捷。 作为专注于数据应用开发的门户,DataSphere Studio覆盖了整个开发流程。通过统一且直观的工作流式图形化界面,用户能够方便地进行从数据导入、脱敏处理与清理、数据分析和挖掘、质量检查到可视化展示及计划调度等一系列操作直至最终的数据输出。 借助Linkis的技术支持,DSS具备高并发性、高可用性和多租户隔离等特点,并且在资源管理方面达到了金融级别的标准。
  • 移动易数据欺诈检机器学习模型...
    优质
    本研究专注于在移动平台上开发和应用先进的机器学习技术,以精准识别并防范交易数据中的欺诈行为,保障用户财产安全。 在开发用于检测移动平台交易数据欺诈的机器学习模型过程中,面临的主要挑战之一是缺乏公开可用的数据集,尤其是在新兴的移动货币交易领域。金融数据对于许多研究人员来说至关重要,特别是在我们研究的欺诈检测领域中。由于金融交易本身的私密性质,导致没有大量的公开可用数据集可以使用。 为了解决这个问题,提出了一种名为PaySim的模拟器来生成综合数据集,并注入恶意行为以评估不同的欺诈检测方法性能。这些合成的数据基于从一个非洲国家实施的一项移动货币服务一个月的日志中提取的真实交易样本进行创建和调整规模。 原始日志由一家跨国公司提供,该公司是全球14个国家以上运营的移动金融服务提供商之一。PaySim生成的数据集为原数据集大小的四分之一,并且已经发布在Kaggle平台上以供研究使用。
  • Motif 安装与源,跨LinuxUnix界面库及配置
    优质
    Motif是一款用于Linux和Unix系统的图形用户界面开发库。本教程涵盖了Motif的安装步骤、源代码分析以及如何在不同平台上进行有效的开发环境配置。 本段落档旨在介绍如何在跨Linux和Unix平台的环境中配置Motif开发环境。内容涵盖安装Motif软件、源代码以及相关依赖库的方法说明。
  • 在Linux上构建QT
    优质
    本教程详细介绍了如何在Linux操作系统上搭建Qt开发环境,包括安装必要的软件和配置步骤,帮助开发者快速开始Qt应用程序的编写。 直接下载并使用我提供的编译好的Qt库需要正确配置才能正常使用。可能出现的问题之一是:在将我编译的QT库移入Ubuntu下的QTCreator中时,可能会遇到“Qt version is not properly installed, please run make install”的提示信息。这表示Qt没有被正确安装,请运行make install命令进行正确的安装设置。 这个问题是比较常见的一个错误。出现此问题的原因是:qmake.exe在编译过程中生成,并且包含了Qt相关的路径信息。如果直接拷贝使用,而新的环境中的路径结构与原路径不同,则会导致Qt库无法正常使用。提示“Qt version is not properly installed”即表示了这种情况。
  • Sendria:Sendria(原名MailTrap)款专为设计SMTP服务器,主要捕捉并处理...
    优质
    Sendria,原称MailTrap,是一个专为开发者与测试者打造的虚拟SMTP服务器。它允许用户捕获、审查并通过友好的界面管理邮件数据,从而简化应用程序中电子邮件功能的调试过程。 森德里亚(Sendria,原名MailTrap)是一款专为开发与测试环境设计的SMTP服务器工具,其主要功能是捕获并展示您或应用程序发送的所有电子邮件内容,而非将其实际投递至收件人邮箱中。无论目标地址为何,该软件都可以确保不向真实用户误发任何测试邮件。 使用时,请将您的应用或邮件客户端配置为指向smtp://127.0.0.1:1025端口,并通过http://127.0.0.1:1080查看捕获的电子邮件内容。Sendria的发展基于塞缪尔·科克伦(Samuel Cochran)最初的想法,以及早期版本的基础代码。 当前稳定版为2.2.2,主要特性包括:全面支持多部分消息格式;能够展示邮件中的HTML和纯文本部分等。
  • STM32下基MQTT通信
    优质
    本项目在STM32微控制器环境中开发,利用MQTT协议实现与云端服务器的数据交互,构建了一个高效的环境监测系统,能够实时收集并上传温度、湿度等数据。 STM32环境监测云平台MQTT通信是一种基于物联网技术的应用程序,用于实时收集并处理环境数据。STM32是意法半导体公司推出的一款高性能、低功耗且具有丰富外设接口的微控制器系列,在嵌入式系统中被广泛应用。MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)是一种轻量级的消息协议,常用于设备到云端的数据传输,并特别适合资源有限的物联网设备。 在STM32环境中实现MQTT通信通常包括以下关键步骤: 1. **硬件准备**:你需要一个STM32开发板和相应的传感器。这些传感器负责采集环境数据并通过I2C或SPI接口与STM32连接,例如温湿度、CO₂浓度以及土壤湿度等参数的监测。 2. **无线网络连接**:STM32通过WiFi模块(如ESP8266或ESP32)进行无线通信,并使用AT命令来控制WiFi模块以实现其与STM32之间的数据交换。你需要配置WiFi模块的相关信息,例如SSID和密码。 3. **MQTT库集成**:在固件中需要包含用于处理MQTT协议的客户端库,如Paho MQTT或EMQX MQTT库,这些库提供了API函数来简化与服务器端的交互操作。 4. **建立连接**:通过WiFi模块将STM32设备连接到MQTT服务提供商(云平台),并使用TCP/IP协议栈建立必要的网络链接。需要提前在代码中设置好服务器地址和端口信息。 5. **身份验证机制**:当尝试与远程服务器通信时,必须提供有效的客户端标识符、用户名及密码等认证信息以确保安全访问权限。部分MQTT服务支持SSL/TLS加密功能来保护数据传输的安全性。 6. **消息订阅发布**:STM32设备可以作为MQTT的客户端,并能够根据需要向特定主题发送或接收数据,例如环境温度和湿度值的主题设置为“envtemperature”、“envhumidity”。 7. **格式化传感器输出**:采集到的数据应以JSON或其他标准格式进行转换,以便于云平台解析并存储。示例如下: ```json { timestamp: 1642345678, temperature: 25.3, humidity: 60.5, co2: 450, soil_humidity: 30, light_intensity: 1200 } ``` 8. **心跳维护**:为了保持与服务器的持续连接,客户端需要定期发送心跳消息以避免因长时间无通信而被中断。具体的心跳间隔时间可以根据服务提供商的要求来设定。 9. **异常处理机制**:考虑到可能存在的网络不稳定情况,需要设计自动重连逻辑,在检测到断开时能够尝试重新建立与服务器的链接。 10. **云平台交互操作**:接收到的数据会被上传至云端进行进一步处理、存储和展示。用户可以通过网页界面或API接口获取这些数据,并据此作出相应的分析决策。 通过上述步骤,STM32环境监测系统可以实现高效地与云服务平台通信并实时传输相关环境信息,在农业监控、环境保护以及智能家居等多个领域发挥重要作用。在实际部署过程中还需根据具体需求进行代码优化和功能扩展,比如增加远程控制或异常告警等功能模块。
  • Python3、DjangoVue自动化
    优质
    本项目旨在开发一个集成了Python3与Django后端及Vue前端框架的自动化测试平台,以实现高效且灵活的软件测试流程。 在构建“基于Python3+Django+Vue自动化测试平台”的过程中,我们将涉及到多个技术栈的知识点,涵盖了后端开发、前端开发以及项目整合等多个方面。 1. Python3:作为此项目的基石语言,Python以其简洁易读的语法和丰富的库资源著称。在自动化测试平台上,它主要用于编写如单元测试和集成测试等脚本,并利用requests库模拟HTTP请求以检验API接口的有效性。 2. Django框架:Django是基于Python的一个高级Web开发框架,用于快速创建安全且易于维护的应用程序。在这个项目中,Django将作为后端服务提供RESTful API供前端调用。它采用的MTV架构(模型-模板-视图)有助于分离数据处理、界面呈现和用户交互逻辑,便于代码管理和维护。 3. Vue.js:Vue是一款轻量级且易于学习使用的JavaScript框架,以其组件化开发模式著称。在该项目中,Vue将负责构建前端页面,并使用Axios库与Django后端通信以获取或发送数据。它采用的单向数据绑定和虚拟DOM技术可以提高页面渲染效率;而Vuex则用于管理全局状态,在多个组件之间保持数据同步。 4. RESTful API设计:借助于Django Rest Framework (DRF),我们可以方便地创建遵循REST原则的API接口,该框架提供了序列化、认证及权限控制等功能来简化开发流程。通过定义Serializer类,我们能够将Python对象转化为JSON格式以供前端使用。 5. 前后端分离架构:在本项目中,前端Vue应用与后端Django服务是独立部署的,并且两者之间仅通过HTTP/HTTPS协议进行交互。这种架构有助于提高开发效率以及维护和扩展能力。 6. 自动化测试:自动化测试平台的核心功能在于执行测试用例并展示结果。这可以通过调用Python内置的unittest或pytest框架,或者直接使用Django自带的客户端来实现,并将结果返回给前端界面显示;同时还可以考虑利用持续集成工具如Jenkins或GitHub Actions以自动运行和生成测试报告。 7. 数据库管理:借助于Django ORM(对象关系映射),我们可以轻松地操作数据库。根据具体需求,可以选择SQLite、MySQL或者PostgreSQL等不同的数据库系统,并遵循规范化原则来保证数据的一致性与完整性。 8. 安全防护措施:在开发过程中需特别注意防止SQL注入、XSS攻击和CSRF攻击等问题的发生;而Django本身则提供了相应的安全机制以帮助开发者进行输入验证及清理工作,从而进一步增强系统的安全性保障。 9. 部署与运维支持:项目完成后需要部署到服务器上运行。可以选择云服务提供商如AWS, Google Cloud Platform或阿里云等平台,并通过使用容器化技术(例如Docker)来简化部署流程并确保环境一致性;此外还可以配置Nginx作为反向代理和负载均衡器,以及Gunicorn作为WSGI应用服务器以提高系统的稳定性和性能表现。 综上所述,在这个项目中我们将主要采用Python3编程语言、Django Web框架及Vue.js前端技术栈,并通过RESTful API实现前后端的互动协作。同时还需要考虑自动化测试流程设计、数据库架构规划、安全防护策略以及部署运维方案等多个方面,以确保整个平台能够高效稳定地运行和提供服务。