登录
首页 » Others » 735677

735677

于 2018-05-25 发布 文件大小:6KB
0 309
下载积分: 1 下载次数: 3

代码说明:

  cfd经典PISO算法的FORTRAN程序()

文件列表:

Psh29_41_1.f, 1119 , 2004-03-16
RI29_41.f, 30638 , 2004-03-16

下载说明:请别用迅雷下载,失败请重下,重下不扣分!

发表评论

0 个回复

  • 15082012
    求解矩阵的最大最小特征值及对应的特征向量,以及计算条件数()
    2020-08-31 01:18:10下载
    积分:1
  • TurbulentWindGenerator
    三维风场模拟.利用Kaimal spectrum结合FFT进行风场模拟,生成风速时程得进行必要参数的定义。(3D Turbulent Wind Generation。 Generation of three-dimensional turbulent wind fields, by employing a Kaimal spectrum and IEC-based coherence function. )
    2017-02-28 11:35:25下载
    积分:1
  • 妹子图
    通过Python对妹子图网站的图片集进行爬取(Crawling the collection of images on the sister map site via Python)
    2018-11-15 16:13:39下载
    积分:1
  • Adaboost
    Python实现Adaboost算法,数据集为horseColic马疝气病数据集,准确率和sklearn库中的adaboost算法一样。(Python implementation adaboost algorithm, the data set is horseColic horse hernia disease data collection, accuracy and sklearn library adaboost the same algorithm.)
    2017-04-21 15:00:34下载
    积分:1
  • 0056764
    这是一本经典数值算法书,包含多种算法的理论,为编程者具有一定参考意义()
    2018-05-25 16:07:55下载
    积分:1
  • project
    数据挖掘,推荐系统,堆叠降噪自编码器,逻辑回归(Data mining, recommender systems, stack noise reduction, self coder, logic regression)
    2021-01-25 23:58:43下载
    积分:1
  • sklearn-tree-BN-knn
    分类器的性能比较与调优: 使用scikit-learn 包中的tree,贝叶斯,knn,对数据进行模型训练,尽量了解其原理及运用。 使用不同分析三种分类器在实验中的性能比较,分析它们的特点。 本实验采用的数据集为house与segment。(Performance comparison and optimization of classifiers: We use tree, Bayesian and KNN in scikit-learnpackage to train the data model and try to understand its principle and application. The performances of three classifiers are compared and their characteristics are analyzed. The data set used in this experiment is house and segment.)
    2021-04-16 15:08:53下载
    积分:1
  • SSTCA
    半监督迁移SSTCA算法实现,matlab代码。包括拉普拉斯图矩阵(Semisupervised Domain Adaptation via Transfer Component Analysis)
    2021-04-23 13:58:48下载
    积分:1
  • pu_ju_lei
    将数据集转换为拉普拉斯矩阵,然后利用基于图论的谱聚类进行聚类。拉普拉斯矩阵采用高斯核函数,全连接方法计算。谱聚类擅长处理高维数据或非凸数据集。(The data set is transformed into Laplacian matrix, and then clustered by spectral clustering based on graph theory. The Laplacian matrix is calculated by using the Gauss kernel function and the full connection method. Spectral clustering is good at dealing with high-dimensional or non-convex data sets.)
    2019-07-01 16:05:39下载
    积分:1
  • 用python 做的网络数据爬虫
    说明:  用python 做的网络数据爬虫,爬取淘宝数据,并分析。(Use Python to do the network data crawler, crawl the Taobao data, and analyze.)
    2020-02-25 18:34:31下载
    积分:1
  • 696516资源总数
  • 106914会员总数
  • 0今日下载