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PFC5.0模型生成实例

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简介：
PFC5.0模型生成实例介绍了使用颗粒流模拟软件PFC5.0创建各类工程与地质学模型的具体步骤和技巧，涵盖岩石力学、土木工程等领域应用。 主要包括离散元模型生成的主要代码，用于学习离散元软件PFC 5.0。

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  • PFC5.0模型生成实例
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    PFC5.0模型生成实例介绍了使用颗粒流模拟软件PFC5.0创建各类工程与地质学模型的具体步骤和技巧，涵盖岩石力学、土木工程等领域应用。 主要包括离散元模型生成的主要代码，用于学习离散元软件PFC 5.0。
     
  • PFC5.0随机块体生成算法_基于PFC的随机块体生成方法_
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    本研究介绍了PFC5.0软件中开发的一种创新性随机块体生成算法，为基于颗粒流代码(PFC)的模拟提供了一种高效且准确的方法。该算法能够自动生成复杂多变的块体结构，极大地提高了仿真试验的灵活性和真实性，在岩土工程、地质灾害预测等领域具有广泛应用前景。 基于Fish语言编写，可以随机生成尺寸可控的块体。
     
  • GMSH模型生成库(gmodel)
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    GMSH模型生成库(GModel)是用于创建和操作几何模型的核心模块，支持复杂三维实体建模与网格划分前处理。 Gmodel 是一个基于C++ 11的库，它使用网格生成代码中的.geo格式实现了一个简化的CAD内核，目的是让用户能够更轻松地快速构建适用于Gmsh的CAD模型。 安装与入门指南如下： - 需要具备 C++ 11 编译器。 - 使用命令行执行以下步骤： - `git clone git@github.com:ibaned/gmodel.git` - `cd gmodel` - `cmake . -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/your/choice` - `make install` 这将把 Gmodel 安装在您指定的前缀下，您可以使用以下 CMake 命令从自己的CMake文件中访问它： - 找到包：`find_package (Gmodel 1.3.0)` - 链接库：`target_link_libraries (myprogram gmodel)` 在 tests/ 目录内有多个示例可执行文件供参考。 功能特点： Gmodel 至少提供以下内容： - 多边形支持
     
  • TCases：模型驱动的测试用例生成工具
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    TCases是一款先进的软件开发辅助工具，采用模型驱动技术自动生成测试用例，帮助开发者提高测试效率和代码质量。 Tcases：基于模型的测试用例生成器 什么是新的？ 最新版本现在可在Maven中央存储库中获得。 Tcases 3.5.1对Tcases for OpenAPI进行了改进。 遇到问题时，可以查看相关文档以获取帮助。 它有什么作用？ Tcases是一款用于设计测试的工具。无论您要测试的是哪种系统——UI、命令行还是后端，都可以使用此工具进行设计。被测系统的级别无关紧要——单元级、子系统或整个系统均可适用。您可以利用Tcases定义被测系统的输入空间以及所需的输出条件，在任何这些情况下都可灵活应用以生成有效的测试用例。
     
  • IOCP模型示例（完成端口模型）
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    简介：本文介绍了基于IOCP（Input/Output Completion Ports）的网络编程模型，并通过实例代码展示了如何利用Windows操作系统提供的完成端口来实现高效的I/O事件驱动程序设计。 简单的IOCP（I/O完成端口）模型示例包含服务端和客户端的实现。
     
  • MATLAB自动生成Verilog代码——Vitis Model Composer：Xilinx模型编辑器与系统生成器设计实例
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    本教程详细介绍如何使用Vitis Model Composer和Xilinx模型编辑器将MATLAB算法自动转换为高效的Verilog硬件描述语言，涵盖多个设计实例。 从2020.2版本开始，MATLAB自动生成Verilog代码的Vitis模型作曲家的产品示例将存储在GitHub上以方便用户访问最新内容。 您可以使用以下三种方法之一获取这些示例： 1. 直接从ModelComposer下载：这是推荐的方式。只需在MATLAB命令窗口输入“doc”，然后按照提示进入补充软件部分，点击“Xilinx Model Composer”并选择“ModelComposerExamples”。这将自动提供与您当前使用的工具版本匹配的最新示例。 2. 克隆GitHub仓库：如果您熟悉Git操作，则可以直接克隆此存储库到本地系统。在完成克隆后，请确保切换至对应于您的Vitis模型作曲家软件安装版本的分支，例如通过运行命令 `git checkout ` 来选择正确的代码版本。 3. 查看特定工具版本下的示例：点击页面顶部的“main”按钮以访问与您所用ModelComposer对应的其他分支。这允许查看旧版工具中的相关实例文件及文档资料。 请根据您的需求和偏好选取合适的获取方式来探索这些资源并开始使用它们吧！
     
  • 利用C++调用DeepSeek模型实现文本生成的代码示例
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    本代码示例展示了如何使用C++语言集成并调用DeepSeek模型进行高效准确的文本生成任务，适合对C++和深度学习技术感兴趣的开发者研究与应用。 使用 C++ 调用 DeepSeek 模型进行文本生成需要借助 libtorch（PyTorch 的 C++ 前端）来加载和运行模型，并且利用 tokenizers-cpp 库来进行文本的分词和编码。 环境准备： 1. 安装 PyTorch C++ 库（libtorch）。从 PyTorch 官方网站下载适合你系统的预编译版本。 2. 安装 tokenizers-cpp。可以从其 GitHub 仓库获取并编译安装。
     
  • ASP生成Word实例
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    本项目展示了如何使用ASP技术动态生成Microsoft Word文档，适用于需要服务器端创建和处理Word文件的应用场景。 ASP生成Word的实例经过测试可以成功运行。但需要注意正确配置服务器。
     
  • 非监督生成模型.zip
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    《非监督生成模型》是一本关于机器学习中无须标签数据训练生成模型的研究资料，深入探讨了多种非监督学习算法和应用场景。 近年来，利用卷积网络（CNN）的监督学习在计算机视觉应用中的使用已经非常广泛。相比之下，基于CNN的无监督学习则较少受到关注。在这项工作中，我们旨在缩小CNN监督学习与无监督学习之间的成功差距。为此，我们引入了一类称为深层卷积生成对抗网络（DCGAN）的CNN架构，并对其施加了一些特定的设计约束条件以使其成为无监督学习的强大候选者。 通过对多种图像数据集进行训练，我们的研究展示了有力证据表明：在发生器和鉴别器组件中，这些深度卷积对抗网络能够从对象到场景层面都成功地学得表征层次。此外，我们利用学到的特性来完成新的任务，这进一步证明了它们作为通用图像表示的有效性。 这项工作旨在推动无监督学习领域的发展，并为未来的相关研究提供了坚实的基础和有价值的见解。
     
  • Unity3D中动态生成模型
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    本简介介绍如何在Unity3D引擎中实现动态生成模型的功能，包括使用脚本创建和操作游戏对象、应用材质与纹理以及优化性能等关键技术。 本段落旨在介绍如何动态生成模型，并作为这一系列文章的开篇之作。其核心目标是根据用户的输入来创建指定的模型。文中首先实现了一个简单的隧道模型示例，对于更复杂的模型，则需要更多的数学知识支持，但使用Unity3D的基本方法保持一致。这种功能在非静态工厂环境中特别重要，因为场景会经常发生变化，并不能依赖工程人员或研发者在现场持续维护。