java 框架通常采用 apache license 2.0，允许自由使用和分发，但需要署名；python、go 和 c# 框架中的类似框架则采用 mit、bsd 或 ms-pl 等更宽松的许可证，无需归属或商业用途限制

摘要 本文介绍如何使用Python脚本二次开发来批量提取ABAQUS输出数据库（ODB）文件中指定Step下的Set节点集变形量。

abaqus对参数化长方体进行自动仿真，外表面压力载荷100000Pa，用python编写代码，实现修改几何参数后，自动划分六面体网格，自动加载压力载荷； 1.

Practical_Finite_Element_Analysis,_ABAQUS_Python_Scripting.part2： 【超级会员V6】通过百度网盘分享的文件：Practica…等2个文件

Python高光谱遥感数据处理与机器学习实践 总结了高光谱遥感技术领域的基础原理与核心概念，采用编程语言复现经典数据处理和应用方法，追踪了最新的技术突破，在消化理解、触类旁通之后，用即使是遥感“小白”也容易接受的方式分享给你

实现这些操作首先要具备两个关键点： 关键点1：将xlwt库添加进Abaqus自带的python扩展库中，方法很简单直接下载xlwt相关安装包解压后将xlwt文件夹复制进相关路径中的即可...

今天就不在rpy里写了，我们打开cae之后，直接打开pythonReader，没有这个工具的...

经过一些配置，也可以运行 Python 脚本，目前大版本已经更新到4，网上的资源也很好找。 支持多标签、代码高亮、代码缩略图等实用功能，默认的软件界面也挺好看的。

Python与Abaqus Abaqus是一种被广泛使用的大型通用非线性有限元软件，应用于机械制造、航空航天、汽车交通、船舶、土木工程、能源矿产、医疗卫生以及日用家电等众多领域。

今天的第二个作品，哈哈哈哈，搞起来感觉还挺有意思的，不过代码里纸牌J，Q，K，A几个数字被我替换成了11，12，13，14......主要是没有想到简单的办法让其比较，索性都用数字了，我太菜了，希望有大佬指点一下。 代码如下： ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21

例如：工程师有一个计算线性动力学方程组的瞬态python程序，可以集成MS

例如：工程师有一个计算线性动力学方程组的瞬态python程序，可以集成MS

此贴给出了使用MATLAB建立随机分布颗粒骨料模型的建立方式，而且模型建立后导入abaqus的方法，由于描述过于繁琐，也没时间写，详细步奏暂未给出，暂时就只上效果图了，另外对于使用Python语言直接在

Python | 基于图像处理的投影建模技术 五星红旗照片 处理后生成的模型 处理后生成的模型 五星红旗迎风飘扬。 往期回顾 经验分享 经验分享 | 我对数值模拟软件的一些认识 学习分享 | 如何

Abaqus利用脚本读取结果并创建新的输出场 长安CAE Abaqus的后处理有时候采用Python脚本会比较方便，此次实例通过脚本语言读取已经存在的Odb结果文件，并且通过程序实现不同载荷步下的结果场数据运算

前言： Pycharm和VScode都是非常不错的Python IDE(VScode当然可以适用于其他编程语言，如C++，Java，JavaScript等)，就其界面功能和编辑器功能而言都无甚挑剔，但是

有关其他工业软件，如NAMD2、python深度学习（AI benchmark）、ANASYS fluent等，指路硬核up主 @51972 的投稿： 18:13 迟来的intel 12代酷睿处理器测试报告

一.软件模糊概述 1.ABI 2.API 应用程序开发接口 3.开发语言 系统级：汇编，C,C++ 应用级：java，python，go，php，perl，delphi，basic，ruby，bash

一、 基本介绍 deeptools是基于Python开发的一套工具，用于处理诸如RNA-seq、ChIP-seq、MNase-seq、ATAC-seq等高通量数据。

1、右键解压文件 2、进入解压后文件 3、右键管理运行 4、Next 5、点击IacceptNext 6、选择需要的Python模块Next 7、Next 8、如图顺序修改安装位置为D 9、Next 10

阅读本文先确认具备以下基础技能： 会使用 Python 编程（初级就OK...

我整理的一些关于【深度学习,机器学习,Python,TensorFlow】的项目学习资料（附讲解～～）和大家一起分享、学习一下： https://d.51cto.com/Hpqqk2 Tensorflow

Tensorflow slim 最近在做这个迁移学习，看了一本书，叫《21个项目玩转深度学习》里面的第三章介绍如何用自己的数据集去训练自己的深度模型，当然了 这本书的python版本好像是2.x，用现在的

首先打开anaconda，执行conda create --name tf2.0 python=3.7建立一个名为tf2.0的虚拟环境。 细节不说了，参考我之前的文章...

现在假设你已经安装好了anaconda环境，目录结构如下： 该目录下有个python.exe，如图： 它是默认的python环境。我们可以在这个环境下安装tensorflow 2.0版本...

现在假设你已经安装好了anaconda环境，目录结构如下： 该目录下有个python.exe，如图： 它是默认的python环境。我们可以在这个环境下安装tensorflow 2.0版本...

目前主流的有限元分析仿真软件有ANSYS、ABAQUS和NASTRAN等，而程序语言有FORTRAN、C++等编译语言，以及MATLAB、Python等解释语言...

ABAQUS中用的是Python，所以，3DE并不一定是一个完全整合、统一的平台。 这种语言作为一种胶水语言，将CATIA提供的各种知识工程接口粘合在一起。语法简单，面向对象，简单易学...

1.根据命名读取结构树上的信息，如求解项，mesh setup，name selection DataModel.GetObjectsByName("name") StaticSys = DataModel.AnalysisByName("

因为abaqus每次只能保存一个frame的数据放入abaqus.rpt，还需要选择帧，觉得太麻烦了，本人很懒，就写了个小脚本，很简单，只有几行代码。直接在abaqus里面调用就可以了 from abaqus import * from a

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzNzcyMDE3OA==&mid=2247484080&idx=1&sn=1b34a15a8bf79e8f9cdf901f43aac9b1&chksm=e8c505a

2020 年 4 月 7 日，宾夕法尼亚州立大学 - 数据分析、预测分析、流程改善领域的领导者 Minitab, LLC 宣布发布新版 Minitab®统计分析软件，此次版本名为Minitab®19.2020.1。 最新版Minitab®19.2020.1提供了更强大的预测分析功能，企业可以利用它来主动改进过程，从而取得更好的结果并避免代

这段时间，发生在哈工大身上的事，除了百年校庆千架无人机表演以外，可能最让人关注的就是哈工大花钱购买的正版 MATLAB 软件竟然被软件公司单方面停用了！ （哈工大学生@王霖玮 披露的停用内容） MATLAB 被封禁的来龙去脉想必大家都已经知晓，图灵君在此就不再赘述了。 而这一事件之所以能够引起人们强烈的关注，我想除了这件事是发生在哈工大、

2.4切片 切片和区间会忽略最后一个元素 这样做带来的好处有：1，当只有最后一个位置的信息时，我们也可以快速看出切片和区间里有几个元素，如从range(3)和my_list[:3]都返回三个元素。2，当起止位置都可见时，我们可以快速计算出切片和区间的长度，用后一个数减去第一个下标即可。3，这样做也可以让我们可以利用一个下表靶序列分割成不重

基础知识 历史输出变量与场输出变量所在位置不同，如下图所示。其中历史变量位于steps下的historyRegions容器。 历史变量所在位置 基础案例 在计算模型中定义了一圈接地弹簧，如下图所示。 接地弹簧展示 为了得到弹簧的受力结果，在step模块的历史变量中添加申请，获取弹簧径向受力[S11]。（因为不是标准圆形隧道，所以定义弹簧时

1、最短路径问题的常用算法 最短路径问题是图论研究中的经典算法问题，用于计算图中一个顶点到另一个顶点的最短路径。 1.1 最短路径长度与最短加权路径长度 在日常生活中，最短路径长度与最短路径距离好像并没什么区别。但在具体的图论问题中却可能是不同的概念和问题，经常会被混淆。 图论中有无权图和有权图，无权图中的边没有权，赋权图的边带有权，可以

1.库文件导入 用到的库：pandas、jieba、re。 Pycharm操作步骤: 会看到以下界面： 这个是为我们项目添加库文件的，我们添加后，库文件会导入项目文件目录里面。Packge为包名，Version是版本，我们默认有pip和setuptools两个库，我们不用管就行。但在接下来的代码中，我们要用到pandas函数和jieba函

1.创建一个数据库 use jira 2.空数据库 show dbs 是不显示 3. cli插入数据 db.jira.jira({"name":"hugo"}) 第一个jira表示数据 库，第二个jira表示表（collections） 4.查看表数据 db.jira.find() reference MongoDB与JavaScript

案例故事：有时候一个测试报告发过来，发现这个测试报告的Bug，很多信息未提及， 比如Bug严重级别(Proirity)，指派给谁了(assginee)，目前Bug状态(Status)等信息。 其实我们可以借助Jira的Jql(Jira Query Language)查询语句，实现批量查询这些Bug。 准备阶段 由于使用的是Jira Bug

JIRA简介 JIRA一般被归类为事务管理软件或者缺陷管理类的软件。在我们IT开发过程中的需求、BUG，或是任务流等都可以使用JIRA来管理，并且提供了专门的Scrum视图和Kanban视图，非常方便敏捷开发团队使用，像用友、新道、脸书等互联网公司都在使用。 软件测试人员使用JIRA主要在缺陷管理、跟踪，最多能用到其用户管理方面的功能（也

整体实现 excel设计用例 校验用例文件格式 从excel读取用例数据 创建用例 用例内添加步骤 代码特殊处理 excel读取时去除空行 步骤、测试数据、期望结果等列表字段，允许仅有一行 用例模版设计 文件格式：xls 固定字段顺序：项目、标题、等级、模块、标签、步骤、测试数据、期望结果 字段特殊要求：标签、步骤、测试数据、期望结果字段

Zephyr 可以将测试添加到计划、开发、缺陷跟踪和报告过程中，全部都在JIRA内管理。 Zephyr适用于JIRA5.0以上的插件，可以从Zephyr站点或者Atlassian插件市场下载该插件。 安装后，JIRA顶部的主菜单上浮现一个“测试”导航。所有的Zephyr功能都可以通过该菜单获得。 你可以直接创建问题类型为“测试”的问题，“

一.背景介绍 继自动提交bug到jira文章之后，这时候就会有人有疑问了，我每天都在跑自动化测试（美其名曰每日构建），也每天都在自动提交bug，可能昨天提交的bug尚未解决，今天又重新提了一遍，一周下来累计的bug好几千了，怎么办?一个个去手动过滤，有木有感觉直接崩溃了？那么为了解决这个问题，今天我们就来介绍一个自动化过滤的方案及其实践。

一、Jieba中文分词 本文使用jieba进行文本进行分词处理，它有3种模式，精确模式，全模式模式，搜索引擎模式： · 精确模式：试图将句子最精确地切开，适合文本分析； · 全模式：把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义； · 搜索引擎模式：在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分

最近在实现Pairwise Relational Networks for Face Recognition论文，预处理人脸时发现资料没那么好找，现整理成jupyter文档方便回顾。预处理的总体流程：人脸关键点检测 根据眼部关键点旋转图片做人脸对齐 旋转人脸关键点，使其与对齐后的图片匹配 根据关键点裁剪人脸到固定尺寸(此步骤和PRN论文略有不同) 变换人脸关键点...

求解器类型在Abaqus有限元计算中起着至关重要的作用。选择隐式求解器还是显式求解器会对求解的方程组、可用的单元类型、运行时间以及收敛性产生影响。本文将对Abaqus中的两种求解器进行详细解释。 首先，Abaqus/Standard是一种隐式分析求解器，可用于解决各种线性和非线性工程模拟问题。它具有广泛的分析能力，适用于各种常见的线性和复杂非线性问题...

使用幅值曲线可以描述边界条件和模型参数随时间或频率的变化。以下是几种常见的幅值曲线类型： 1. 默认的线性过渡幅值曲线Ramp Ramp是Abaqus/Standard默认的线性过渡幅值曲线，表示从一个分析步的初始状态线性过渡到结束状态。 2. 表格型幅值曲线Tabular 创建表格型幅值曲线时，只需给出每个时间点上对应的幅值。Abaqus会在各个数据点之间进行线性插值。需要注意...

ABAQUS线性屈曲分析的大致流程如下： 1. 创建部件，建立三维可变性平面壳体。 2. 创建材料属性，选择力学->弹性。 3. 创建截面，并指派壳体厚度和材料。 4. 为部件指派截面，在部件卷展栏下进行。 5. 在装配件卷展栏下创建实例，一个部件可以拓扑出多个实例，实例配合为装配件，一个分析只能有一个装配件。 6. 暂时使用默认网格划分。 7. 在部件卷展栏下，为后续载荷和约束添加建立集合...

问题描述：已知钢球尺寸、钢板大小以及钢球的速度，冲击时间为4e-5，需要分析钢板对钢球冲击的响应。 问题分析：由于平板是轴对称的，只需要建立模型的一半。针对钢球对平板的撞击响应研究，可以将钢球视为刚体处理。 分析过程： 1. 创建模型，可在平板被冲击的区域进行划分，并在网格划分时进行加密。 2. 定义材料属性，并给截面赋予材料，在界面指派给模型。 3. 定义装配体，并将球体移动一定的距离...

上期文章我们分享了NLP 自然语言处理的基础知识，本期我们分享几个比较流行的中文分词库，且这些中文分词库绝大部分是Java程序编写的，在linux系统上很容易使用，但是在windows环境下，如何使用python