现代企业架构框架： https://mp.weixin.qq.com/s/SlrEu0_t0slijrNZ6DP4Ng
有限元模拟过程中，由于收敛性问题通常涉及面广，甚至有时候因为解方程组引起的收敛性问题。采用内聚力模型分析具体工程问题过程中，时常会遇到不收敛问题，研究表明，循环内聚力模型参数对有限元计算的收敛性具有一定的影响，在界面单元的初始刚度选取的非常大，容易引起结果震荡，造成收敛性问题。根据相关参考文献，对简单的三单元模型进行分析，探究内聚力单元收敛的条件。
临界平面法广泛应用于工程构件在复杂应力状态下的疲劳寿命预测。临界平面法的基本思想是认为裂纹的萌生具有一个危险平面，定义一个综合参数，用来衡量不同截面裂纹萌生的难易程度。
周五晚上便便太硬，最后出血了。搞不清楚是痔疮还是肠炎，打算去看看。先去了距离比较近的深圳天元中医肛肠医院。想着名字起的专业对口。
元数据是指来自企业内外的所有物理数据和知识，包括物理数据的格式，技术和业务过程，数据的规则和约束以及企业所使用数据的结构。
子领域、限界上下文、分层架构与聚合皆为领域驱动设计的核心元模型，分属战略设计和战术设计，贯穿了从问题空间到解空间的全过程。
应对复杂度的挑战，或许是构建软件的过程中唯一亘古不变的主题。为了更好地应对软件复杂度，许多顶尖的软件设计人员与开发人员纷纷结合实践提出自己的真知灼见，既包括编程思想、设计原则、模式语言、过程方法和管理理论，又包括对编程利器自身的打磨。毫无疑问，通过这些真知灼见，软件领域的先行者已经改变或正在改变我们构建软件的方法、过程和目标，我们欣喜地看到了软件的构建正在向着好的方向改变。然而，整个客观世界的所有现象都存在诸如黑与白、阴与阳、亮与暗的相对性，任何技术的发展都不是单向的。随着技术日新月异向前发展，软件系统的复杂度也日益增长。中国有一句古谚：“道高一尺，魔高一丈。”又有谚语：“魔高一尺，道高一丈。”究竟是道高还是魔高，就看你是站在“道”的一方，还是“魔”的一方。
SolidWorks的主要功能包括建模、装配、绘图和分析。首先，建模是SolidWorks的核心功能。它可以帮助用户创建三维模型，包括实体模型、表面模型和曲面模型等。用户可以使用SolidWorks提供的各种工具，例如拉伸、旋转、扫描等，来创建复杂的三维模型。
最新一代语言模型（尤其是 GPT-4、PaLM 和 LLaMa）已经成功拓展了自然语言处理和生成的边界。这些大规模模型可以解决许多不同任务，从写莎士比亚风格的十四行诗到总结复杂的医疗报告和解决竞赛级的编程问题。尽管这些模型可以解决多种多样的问题，但它们并非总是正确的，有时候也会生成不准确、误导性或矛盾的响应结果。
自然语言处理（NLP）包含一系列技术，用以实现诸多不同的目标。下表中列出了解决某些特定问题对应的技术。
这是一个特殊的有向图，θ称为权重，x0称为偏置项，函数f是激活函数。在感知器模型中，激活函数是sign；在逻辑回归中，激活函数是sigmoid。
本文尝试指出领域驱动设计的四个不足。目前我们采用的领域驱动设计，其主线是Eric Evans提出的所谓领域驱动设计元模型。该元模型因其高度的概括性与松散性，故而能够随着时间推移历久不衰。但也正因为此，使得它在指导领域驱动设计落地时，缺乏规范性和实践意义，更多需要凭借经验才能成功实施领域驱动设计。
博客原标题：Representation Power of Neural Networks
2020年，受到“黑天鹅”事件的影响，数字化加速进入各行业、企业的战略主航道。通过数字化进行业务重塑和创新，成为企业新的发力点和主战场。ThoughtWorks作为一家数字原生型咨询公司，在广泛的实践中，洞察出“业务平台化”再次成为企业数字化建设中的关键领域之一。
Abaqus软件是一款广泛用于工程仿真分析的有限元分析软件，具有多种功能和工具，包括结构力学、传热分析、振动分析等。本文将介绍Abaqus软件的主要功能和使用方法，并通过实际案例进行举例说明，探讨其在工程领域中的应用价值。
从变分原理角度来看，按照所选取的独立自变函数的类型，可以分为如下几种类型： 1 协调类型 以位移作为独立自变函数，使用的变分原理是最小势能原理。作为独立自变函数的位移首先要满足几何方程，位移边界条件以及单元间的连续性条件，故这种单元称为位移协调元。若位移函数不完全满足单元间的连续性，此类单元称为非完全协调元。 2 平衡类型 以应力作为独立自变函数，使用的变分原理是最小余能原理。作为独立函数的应力首先要满足平衡方程，应力边界条件以及单元间的应力平衡条件，故这种单元称为平衡单元。 3 混合类型 以位移，应力作
我们了解神经网络以及它们从数据科学到计算机视觉的多个领域中的无数成就。众所周知，它们在解决有关泛化性方面的复杂任务中表现良好。从数学上讲，他们非常擅长近似任何的复杂函数。让我们形象化地理解这种近似概念，而不是前向和后向传播方法中的最小化预测误差。假设你了解前向和后向传播的一点基础，其旨在借助梯度和网络中的错误传播来近似函数。让我们通过另一种视觉解释来理解神经网络的近似能力。其中涉及基础数学和图形分析。
当限界上下文根据不同的业务场景定义为不同的通信边界时，即演变为面向服务架构模式（或者认为是单体架构与微服务架构组成的混合架构）；
需要说明的是:这里所说的罚函数法只是一种近似的方法，最终求解的精度，特别是支反力的求解精度，取决于
神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。 神经网络中最基本的成分是神经元模型，即上述定义中的“简单单元”。如果某神经元的电位超过一个阈值，那么它就会被激活，即兴奋起来，向其他神经元发送化学物质。
冰溜子，也称为冰锥，通常是在雪融化成水，顺屋檐或其他高处滴下时，由于气温骤降至冰点以下，这些雪水会迅速冻结，形成上粗下细的锥形冰柱。
读者提问：我最近在对比学习BIZBOK、TOGAF、ABAE聚合架构、《华为数字化转型之道》中提到的业务架构要素（元模型），怕自己理解有偏差，您能否出一期解读不同业务架构元模型的文章，对比哪些元素相同、哪些不同
每个行业的工程师都将有限元分析（FEA）集成到设计周期中，以确保其产品安全，具有成本效益并且可以快速推向市场。 但是，分析并不像将CAD模型放入任何FEA包中那样简单。
大家好，很高兴在这里和大家探讨和分析元数据管理的技术和想法。本次分享的内容包括以下三部分： 首先，通过以下这张片子我们先看一下传统元数据管理都在管哪些内容。 由于元数据管理是随着数据仓库建设过程逐渐完
有限元计算结果主要包括位移和应力两个方面。在位移方面一般无需进行整理工作。但是由于应力在单元间不连续，一般要做一定的修正。比如，三角形常应变单元也是常应力单元。 这个CST单元建立的有限元模型得到的X
如图所示，杆一端固定，另一端距离刚性墙为, 杆中间位置作用一个F，当时，求杆两端的反力。 当时，杆右端已经与刚性墙接触。有限元模型如下图所示，平衡方程为 考虑边界条件,于是 解得 代入平衡方程可得，支座反力 杆系结构有限元分析有以下3个层次： (1)单元分析。将结构离散为若干有限单元，研究典型单元的力学特性，确定单元坐标系中的单元刚度矩阵。此外，还要将单元坐标系中的刚度矩阵，节点力转化成为整体坐标系中的。 (2)整体分析。在单元分析的基础上，形成整体刚度矩阵，整体节点力向量，进一步形成刚度方程。并求解得
GME是做学术研究的一个开源建模工具。如果要学会GME，我们需要大量的篇幅介绍才能完成这个学习过程。如果大家有兴趣，我可以在以后的文章中单独介绍。如果你有专研精神，可以自己参照网站提供的英文操作手册。
N-gram是机器学习中NLP处理中的一个较为重要的语言模型，常用来做句子相似度比较，模糊查询，以及句子合理性，句子矫正等. 再系统的介绍N-gram前，我们先了解一下这几种概率.
每个组织都有自己的数据管理方式。有的公司准备自研并制定了长期计划，有的公司使用最新的数据管理工具和技术，有的公司则是为了满足监管机构的要求。这几种的思路完全不一样。
神经元是神经网络中最基本的结构，也可以说是神经网络的基本单元，它的设计灵感完全来源于生物学上神经元的信息传播机制。我们学过生物的同学都知道，神经元有两种状态：兴奋和抑制。一般情况下，大多数的神经元是处于抑制状态，但是一旦某个神经元收到刺激，导致它的电位超过一个阈值，那么这个神经元就会被激活，处于“兴奋”状态，进而向其他的神经元传播化学物质（其实就是信息）。
Zachman框架是John Zachman在1987年提出的，成为工程企业架构中广泛使用的方法。它以信息系统架构框架（frameworkforinformationsystemarchitecture）的名义发表在IBM的系统期刊上。Zachman于1964-1990年在IBM工作，是IBM业务系统规划（BSP）的创始人之一。
不得不说，现在AI模型的发展很快；之前觉得，AI可以帮忙做一些重复性高、有规律的工作，没想到一下子可以进入创造环节，也诞生出AIGC（人工智能生成内容）这个概念。
本文以图文的形式对模型算法中的集成学习，以及对集中学习在深度学习中的应用进行了详细解读。
TOGAF 9之前的版本中没有企业架构的具体内容相关的论述，需要与其他具有企业架构内容描述的框架（例如Zachman框架）进行配合。随着内容框架（Content Framework）的引入，以及企业架构开发方法与该内容框架的相互结合，TOGAF已经成为一个独立完备的企业架构框架标准。
昨天提到了应力云图，其实质是用不同的颜色填充等值线。有了结点的应力值，单元内任意一点的应力值是通过插值实现的。下面来看一个悬臂梁的综合后处理。 如图所示，一个悬臂梁受集中力作用。 集中力P=1000N
业务架构 (Business Architecture) 定义了企业各类业务的运作模式及业务之间的关系结构。它以承接企业战略为出发点，以支撑实现企业战略为目标， 通过对于业务能力的识别与构建，并将业务能力以业务服务的方式透出，实现对于业务流程的支撑， 并最终通过组织给予保障。
Zachman 框架并不完全是一种方法论，至少不像大多数 IT 管理框架那样，主要是因为它不提供处理数据的特定流程。相反，它被认为是一种“本体”或“模式”，可以帮助组织企业架构师工件，例如文档、规范和模型。该框架考虑了受工件影响的人，例如企业所有者，并将其与正在解决的问题或问题进行权衡。
选自arXiv 机器之心编译 参与：Jane W，吴攀 神经形态计算被认为是未来人工智能计算的重要方向，近日，电气和电子工程师协会（IEEE）多位研究者联合发表了一篇长达 88 页的概述论文，对神经
这是谷歌在9月最近发布的一种新的架构 TSMixer: An all-MLP architecture for time series forecasting ，TSMixer是一种先进的多元模型，利用线性模型特征，在长期预测基准上表现良好。据我们所知，TSMixer是第一个在长期预测基准上表现与最先进的单变量模型一样好的多变量模型，在长期预测基准上，表明交叉变量信息不太有益。”
在机器学习领域，Stacking是一种高级的集成学习方法，它通过将多个基本模型的预测结果作为新的特征输入到一个元模型中，从而提高整体模型的性能和鲁棒性。本文将深入介绍Stacking的原理、实现方式以及如何在Python中应用。
一个软件产品存储架构是需要仔细斟酌和考虑的事情，既要保持稳定性也要保持跟上主流技术的发展趋势。元数据产品从最初主要支持关系型的数据管理到现在的大数据平台、数据湖、微服务这种新的数据架构形态的管理。原有的存储架构从分析元数据关系效率、检索速度都不能满足应用的需求了。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在做文本挖掘时，首先要做的预处理就是分词。英文单词天然有空格隔开容易按照空格分词，但有时也需要把多个单词做为一个分词，比如一些名词如“New York”，需要做为一个词看待。而中文由于没有空格，分词就是一个需要专门去解决的问题了。无论是英文还是中文，分词的原理都类似，本文就对文本挖掘时的分词原理做一个总结。 分词的基本原理 现代分词都是基于统计的分词，而统计的样本内容来自于一些标
本教程展示了改善文本分类的方法，包括：做一个验证集，为AUC预测概率，用线性模型代替随机森林，使用TF-IDF权衡词汇，留下停用词，加上二元模型或者三元模型等。 有一个Kaggle的训练比赛，你可以尝试进行文本分类，特别是电影评论。没有其他的数据——这是使用文本分类做一些实验的绝佳机会。 Kaggle有一个关于本次比赛的tutorial，( https://www.kaggle.com/c/word2vec-nlp-tutorial/details/part-1-for-beginners-bag-of-w
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“Linear Regression with multiple variables——Multiple features”
一次前向传播便可预测几乎任何神经网络的参数，我们离用单一元模型取代手工设计的优化器又近了一步。
有一个Kaggle的训练比赛，你可以尝试进行文本分类，特别是电影评论。没有其他的数据——这是使用文本分类做一些实验的绝佳机会。 Kaggle有一个关于本次比赛的tutorial，它会带你走进流行的词袋方法以及word2vec。本教程几乎代表了最佳实践，最有可能让参赛选手的优化变得很容易。而这正是我们要做的。 验证 验证是机器学习的基石。这是因为我们之后会推广到未知的测试实例。通常，评估一个模型推广的唯一明智方式是使用验证：如果你有足够的例子，你可以进行单一训练、验证分割；又或者如果你有几个训练点，你可以进
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