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利用OpenFOAM和Python在现场数据中开展分析与机器学习-C/C++编程开发

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简介：
本项目结合OpenFOAM流体模拟软件与Python的数据分析及机器学习能力，在现场采集的数据基础上进行深入研究，并使用C/C++语言优化关键算法，以提高计算效率。 使用Python模块通过OpenFOAM 8进行现场数据分析。这不是PyFOAM，后者是用于自动化运行OpenFOAM案例的工具。 在该存储库中，您会看到利用OpenFOAM调用Python函数和类来进行原位数据分析的内容。 出于各种原因，您可以将部分计算任务转移到Python环境中执行（主要是为了快速原型制作数据驱动的任务和算法，并使用Python机器学习生态系统）。

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  • 利用OpenFOAM和Python在现场数据中开展分析与机器学习-C/C++编程开发
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    本项目结合OpenFOAM流体模拟软件与Python的数据分析及机器学习能力，在现场采集的数据基础上进行深入研究，并使用C/C++语言优化关键算法，以提高计算效率。 使用Python模块通过OpenFOAM 8进行现场数据分析。这不是PyFOAM，后者是用于自动化运行OpenFOAM案例的工具。 在该存储库中，您会看到利用OpenFOAM调用Python函数和类来进行原位数据分析的内容。 出于各种原因，您可以将部分计算任务转移到Python环境中执行（主要是为了快速原型制作数据驱动的任务和算法，并使用Python机器学习生态系统）。
     
  • PythonFOAM: 利用OpenFOAM与Python开展现场数据解析及机器学习
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    PythonFOAM是一款结合了OpenFOAM和Python的工具包，用于处理流体动力学领域的实验数据，并支持进行高级数据分析和机器学习应用。 PythonFOAM 是一个利用 OpenFOAM 和 Python 进行原位数据分析的工具。它不是 PyFOAM（一种用于自动化运行 OpenFOAM 案例的工具）。在这个存储库中，OpenFOAM 调用 Python 函数和类来执行现场数据分析。出于各种原因，您可能会将计算任务的一部分转移到 Python 中，例如使用 Python 机器学习生态系统快速原型制作数据驱动的任务和算法。 PODFoam/ 目录包含一个 pimpleFoam 解算器，该解算器具有在求解过程中收集快照数据以进行流式奇异值分解的功能。它提供了一些与 OpenFOAM 的 Python Streaming-SVD 类对象的绑定功能。 APMOSFoam/ 目录也包含一个 pimpleFoam 解算器，其特点是在求解时并行化地收集快照数据，并执行奇异值分解。不同于前面提到的例子仅对单级的数据进行 SVD 分析，这个求解器可以处理更复杂的情况。
     
  • 利用ML.NET和C#开展机器学习-附带资源
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    本教程详细介绍如何使用Microsoft的ML.NET库在C#中进行机器学习项目开发，并提供相关学习资料。适合开发者入门实践。 使用ML.Net和C#进行机器学习涉及利用微软的开源机器学习框架来开发智能应用程序。此过程包括数据准备、模型训练以及最终的应用部署，全部采用.NET生态系统的强大功能。通过这种方式，开发者可以构建高效的预测性分析解决方案，并将其无缝集成到现有的. NET项目中。
     
  • 利用Python编程实现的ArcGIS点数据分析工具开发.docx
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    本文档介绍了一种基于Python语言编写的用于ArcGIS平台的点数据处理工具。该工具能够提高地理空间信息分析效率与精度，适用于多种研究场景及应用需求。 基于Python程序设计的ArcGIS点数据统计分析工具开发主要探讨了如何利用Python语言在ArcGIS平台下进行高效的地理空间数据分析与处理。此文档涵盖了从基础环境配置到复杂数据分析应用的一系列步骤，旨在帮助用户掌握使用Python脚本自动化完成点要素的空间分布特征提取、频率计算等任务的方法和技术细节。通过对实际案例的研究和解析，读者可以深入理解如何结合ArcGIS强大的地图分析功能与Python灵活的数据处理能力开发出满足特定需求的地理信息系统工具。
     
  • HLs4ML：在FPGA上利用HLS开展机器学习
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    HLs4ML项目专注于通过使用高层次综合(HLS)技术，在FPGA硬件平台上高效实现机器学习算法。该项目致力于优化资源利用率和加速深度学习模型部署，推动机器学习应用的边界。 在FPGA上用于机器学习推理的软件包。我们使用高级综合语言（HLS）来创建机器学习算法的固件实现。我们将传统的开源机器学习软件包模型转换为HLS，可以根据您的具体需求进行配置。 安装pip install hls4ml 若要安装额外依赖项以进行分析，请执行以下操作： pip install hls4ml[profiling] 入门指南： 导入hls4ml # 从我们的示例仓库获取一个keras模型 # 这将把我们的示例模型下载到您的工作目录，并返回一个配置实例。
     
  • PrivatML: 利用SPDZ开展机器学习
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    PrivatML项目采用SPDZ框架进行隐私保护下的机器学习研究，致力于开发安全多方计算技术以保障数据在训练模型过程中的私密性和完整性。 使用SPDZ训练卷积神经网络（CNN）的私人语言；阅读以下内容以获取更多信息。 该存储库是原有项目的扩展。为了运行代码，请确保安装了以下组件： - Python 3.6（最好在virtualenv或conda环境中使用） - Tensorflow（仅用于下载数据集） 要安装其他所需软件包，可以通过命令行执行： ``` pip install --upgrade -r requirements.txt ``` 现在您可以打开完整的代码示例：jupyter notebook image_analysis/Convnet.ipynb。运行代码前，请确保选择正确的内核，因为可能默认设置为python 2.7。 如果需要将环境添加到内核列表中，请执行以下命令： ```shell pip install ipykernelpython -m ipykernel install --user --name=[YOUR ENV NAME] ``` 请根据您的实际虚拟环境名称替换`[NAME OF YOUR ENV]`。
     
  • 利用SPSS开展数据分析
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    本课程旨在教授学员如何运用SPSS软件进行高效的数据分析，涵盖数据管理、统计测试及结果解释等内容。适合各领域研究者和从业者学习使用。 文档主要介绍了SPSS的SYNTAX语法规则及其应用，对于学习SPSS数据分析的人来说具有一定的参考价值。同时，文档还提供了关于SYNTAX语法的一些特殊情况和应用技巧，有助于掌握其实际应用。 ### 使用SPSS进行数据分析 #### SPSS SYNTAX语法规则及其应用 SPSS是一款广泛应用于社会科学领域的统计软件包，能够帮助研究人员进行复杂的数据分析。本段落档重点介绍了SPSS的SYNTAX语言，这是一种允许用户通过编写脚本来自动化数据分析过程的语言。 **一、SYNTAX语言概述** 1. **语法基础** - **命令格式**：每条命令必须从新行开始，并且需要以句点（.）结束。 - **特殊情况**：`BEGIN DATA`语句不需要句点作为终止符，而是以空行为终止符。 - **子命令分隔**：大多数子命令由斜杠(/)分隔，但第一条子命令前的斜杠可以省略。 - **字符串处理**：单引号或双引号内的文本必须位于同一行上。 - **小数表示**：无论系统设置如何，在SYNTAX语言中都使用句点(.)作为小数分隔符。 - **大小写不敏感**：SYNTAX语言不区分大小写，例如`FREQUENCIES`和`freq`被视为相同命令。 - **语法长度限制**：每行命令不能超过256个字符。 2. **特殊规则** - `END DATA`语句必须在数据结尾后的第一行第一列开始。 - 引用其他SYNTAX文件时，所有命令都需从第一列开始。为了提高可读性，在第一列使用加号(+)或减号(-)进行缩进。 - 若引用的SYNTAX文件中某行命令超过256个字符，则超出部分将被截断。 3. **数据保护** - 在处理数据前，确保原始数据的安全。对于非SPSS格式的数据（如DATABASE、TXT、EXCEL等），可以通过备份或设置为只读来保护数据。 **二、SYNTAX的应用实例** 1. **定义变量列表** - 示例命令：`DATA LIST FREE var1 var2.` 这个命令用于定义数据文件的结构，其中FREE表示字段位置不定，var1和var2是两个变量名。 2. **频率分析** - 示例命令：`FREQUENCIES VARIABLES=JOBCAT GENDER PERCENTILES=25 50 75 BARCHART.` 此命令生成职位类别（JOBCAT）和性别（GENDER）的频数分布表，并计算第25%、第50%及第75%百分位值。 3. **表格创建** - SPSS Tables模块提供了强大的功能，可以生成包含各种统计量的表格。适用于市场研究和调查等多种场景。 - 支持多种单元和摘要统计量（如最大值、最小值、均数等），帮助深入分析数据。 - 可处理复选题中的缺失值，区分不同类型的未回答情况。 4. **美化与控制** - 用户能够全面定制表格内容及格式，包括选择显示的统计数据类型、调整列宽以及添加标题和注释等。 **三、SYNTAX高级应用** 1. **数据集管理** - `DATASET NAME`命令指定当前工作数据集名称。 - 使用`DATASET CLOSE`或`DATASET ACTIVATE`指令关闭或者激活特定的数据集。 2. **脚本复用与扩展** - 通过使用`INCLUDE`语句引入外部SYNTAX文件，实现代码的重用和功能拓展。 - 编写自定义函数及宏命令进一步增强语言的功能性。 SPSS的SYNTAX语言为用户提供了一种灵活且强大的方式来自动化数据处理流程。深入了解并熟练应用语法细节有助于提高数据分析效率与准确性。
     
  • 利用C语言开发词法分析器与语法分析器【100011954】
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    本项目旨在使用C语言实现一个简单的编译器组件——词法分析器和语法分析器。通过该项目，可以深入了解编程语言解析的核心机制和技术。代码量约达1000行。 词法分析要求：创建一个词法分析程序来支持对正规文法的解析工作。此项目必须使用 DFA（确定性有限自动机）或 NFA（非确定性有限自动机）。该程序需要处理两个输入，一个是包含产生式的文本段落件，另一个是待识别源代码字符串。输出为符号表（二元式），包括关键词、标识符、常量、界符和操作符这五种类型。 语法分析要求：创建一个采用 LL(1) 或 LR(1) 方法的语法分析程序。该程序需要处理两个输入，一个是包含 2 型文法（上下文无关文法）产生式的文本段落件，另一个是任务一中词法分析器产生的符号表。输出为“YES”或“NO”，表示源代码字符串是否符合给定的 2 型文法。
     
  • 运用机器学习开展电影数据的情感分析（movie-data.csv）
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    本研究利用机器学习技术对电影评论数据进行情感分析，旨在识别和量化观众情绪倾向，以movie-data.csv文件中的评论为基础，探索影响电影评价的关键因素。 本段落介绍了如何使用机器学习进行情感分析，并以movie_data.csv文件为例进行了详细讲解。通过构建模型来识别电影评论的情感倾向，包括正面、负面或中立情绪。文章涵盖了数据预处理、特征提取以及训练分类器等步骤，展示了如何利用Python和相关库（如pandas、nltk及scikit-learn）实现这一过程。
     
  • 运用Python开展数据分析.pdf
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    本资料深入讲解如何利用Python进行数据处理与分析，涵盖基础语法、常用库如Pandas和NumPy的应用以及数据可视化技术。适合编程新手入门及进阶学习使用。 利用Python进行数据分析可以实现数据的高效处理与挖掘，帮助用户从庞杂的数据集中提取有价值的信息。通过使用各种库如Pandas、NumPy以及Matplotlib等工具，分析人员能够轻松地完成数据清洗、统计分析及可视化等工作流程。这种方法在商业智能、科研探索和金融建模等领域中得到了广泛应用，并且极大地提高了工作效率与决策质量。