自动化回归测试系统是所有大型软件产品的必要组件,用于检测当前代码被修改后检测软件是否仍能正常工作。它是软件开发和测试生命周期的关键部分,允许开发人员在不影响软件功能的情况下不断增强软件。工程仿真CAE软件体量大,涉及面广,应用时间长,这些特点决定了仿真CAE软件必须要有一套完善的自动化回归测试系统来保证产品的稳定性与准确性。
WELSIM是目前世界上唯一一款将自动化回归测试系统开放给终端用户的工程仿真CAE软件。同时开源了所有的测试算例文件,用户可以下载所有的测试案例,在本机运行。同时可以快速创建自己的测试算例,用于验证当前软件版本的精确性与稳定性。
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http://euclidiq.com/2017/10/03/modeling-levels-content-adaptive-encoding/
在数字经济浪潮汹涌而来的今天,CAE(Computer Aided Engineering,指计算机辅助工程)作为一项成熟的技术领域,正在焕发出全新的生命力。
本文介绍了如何在abaqus中编写Python脚本,包括创建脚本的三种方法、在abaqus中运行脚本的七种方法以及从屏幕启动脚本的两种方法。通过这些方法,用户可以方便地在abaqus中编写和运行Python脚本,实现自动化操作和优化。
受“云计算”风潮影响,现在市面上也出现了不少CAE云计算平台,如老牌的蓝为EasyCAE、远算科技的云格物等等,这些云计算平台,有的在开源求解器基础上开发前端界面,有的是直接利用商用求解器,有的是两者皆而有之,不管采用何种样式,这种先驱行为值得我们为其点赞。虽然说,云计算代表着CAE计算平台的发展趋势,但是现在说普及还为时尚早,还有较多的问题需要解决。 问题1:计算能力 有些云计算平台宣称其倚靠超算中心,能够提供超乎想象的计算能力。当然,正常人的印象中,超算中心那动辄几十万上百万个CPU,似乎能够提供飞一般
在本系列前面的帖子中,我们梳理了Netflix、YouTube和Beamr在ABR方面的一些进展,本文将简要介绍一下编码优化领域的另一位成员—EuclidIQ的技术动态。 为了在有限带宽和较低成本开销
虽然CAE仿真分析软件的功能已经相当强大,但它并不涉及各个领域。未来的发展应该具备以下功能。
来自北京大学、香港大学和百度的研究者们近日提出了一种名为 CAE 的新型 MIM 方法。该方法通过对 “表征学习” 和 “解决前置任务(pretext task)” 这两个功能做完全分离,使得 encoder 学习到更好的表征,从而在下游任务上实现了更好的泛化性能。
机器之心专栏作者:陈小康 来自北京大学、香港大学和百度的研究者近日提出了一种名为CAE的新型 MIM 方法。 掩码建模方法,在 NLP 领域 (例如 BERT) 得到了广泛的应用。随着 ViT 的提出和发展,人们也尝试将掩码图像建模(MIM)应用到视觉领域并取得了一定进展。在此之前,视觉自监督算法主要沿着对比学习(contrastive learning)的思路去设计,而 MIM 无疑打开了新的大门。 来自北京大学、香港大学和百度的研究者近日提出了一种名为CAE的新型 MIM 方法。该方法通过对 “表征学
我们平时写API,时效性太慢了。而且花费的成本代价太高。特别是有严重的滞后性。当平台多,业务多,迭代多的时候,接口自动化实现出来的时候,黄花菜都凉了。
5月20号,在LiveVideoStack音视频技术社区举办的WebRTCon 2018大会上,上海交通大学图像所宋利教授在WebRTC与Codec专题作为出品人分享了关于视频编码优化方面的思考和看法。下面将介绍本次分享的主要内容。
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工程仿真CAE软件经过近几十年的高速发展,已经成为了体系庞大、复杂度极高的产品。用户对仿真CAE软件的期望也随之水涨船高,现代仿真软件既需要计算功能丰富、结果准确,还要求图形化交互界面GUI友好,容易学习和上手。这给中小型开发团队带来了很大的挑战。很多优秀的仿真CAE项目,由于缺乏后续的开发资源,导致项目最终失败或无人问津。也有一些历史悠久的优秀求解器,由于缺乏友好的GUI和保证长久发展的自动化运维系统,而无法扩大用户基数与社区影响力。优秀的求解器无人问津,这无疑给社会资源带来了一定的浪费。
2022年7月21日,IDC发布的《IDC 中国制造业数字孪生-CAE 市场厂商份额,2021:潜力无限》报告显示:2021年中国制造业CAE软件总市场份额32.1亿元人民币,年复合增长率为14.6%,保持稳定的增长速度。 从市场竞争格局来看,Ansys、西门子和达索系统在 2021 年中国 CAE 软件市场排名前三。 头部厂商在 CAE 产品的技术和应用方面各有特点,但均采取了相似的产品发展策略:在保持高研发投入的同时,通过持续的投资并购不断完善仿真产品拼图。 此外,安世亚太、欧特克、海克斯康、上海索辰分
原标题:Thoughts around VMAF, Content-Aware Encoding and No-Reference metrics
在 PBS 任务递交系统的 HPC 集群上,我们需要在登录节点上用 qsub 命令递交任务,把计算任务投递到计算节点中运算。如果你想在集群上使用 Jupyter Lab 或者 Jupyter Notebook,该怎么办?
Parks Associates最近的一份报告预测,未来5年,全球视频流服务将加速发展,到2024年,超过3.1亿个互联家庭将至少拥有一项OTT服务——相当于约5.86亿的总订阅量。
自动化测试系统是现代大型软件的必备设施,通用CAE仿真软件由于功能复杂,维护时间长,对计算结果要求高,因此必须要有自动化测试系统来维护产品的鲁棒性与精确性。除了测试系统以外,海量的测试算例也是重要的知识资产,需要投入大量的开发资源。笔者曾详细介绍了CAE软件的自动化测试相关内容,参见《快速创建WELSIM的回归测试算例》、《大型工程仿真CAE软件的自动化回归测试》二文。本文着重介绍运行工程仿真CAE软件的自动化测试。
本文将对 CVE-2016-0165 (MS16-039) 漏洞进行一次简单的分析,并尝试构造其漏洞利用和内核提权验证代码,以及实现对应利用样本的检测逻辑。分析环境为 Windows 7 x86 SP1 基础环境的虚拟机,配置 1.5GB 的内存。
原文 https://sonnati.wordpress.com/2019/12/03/thoughts-around-vmaf-contentawareencoding-and-no-ref-metrics/
来源 / ToB行业头条 (ID:wwwqifu) 作者 / 樊航
杨净 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 上回说道,何恺明时隔两年发一作论文,提出了一种视觉自监督学习新范式—— 用掩蔽自编码器MAE,为视觉大模型开路。 这一次,北大博士生提出一个新方法CAE,在其下游任务中展现的泛化能力超过了MAE。 来看看这是一项什么样的研究? 这是一项什么研究? 自何恺明提出MAE以来,基于MIM,Masked Image Modeling,这一自监督学习表征算法就越来越引发关注。 它的主要思路,就是对输入图像进行分块和随机掩码操作,然后对掩码区域做预测。 预测的目标
通用工程仿真分析软件WELSIM发布了最新的2024R1版本(内部版本号2.8)。相对于上一个版本,2024R1版本增加了新的功能,能够更好地支持各种类型的工程仿真CAE分析,尤其是电磁场相关的计算。
工作中需要将原本部署在物理机或虚拟机上的一些基础服务搬到kubernetes中,在搬的过程中遇到了不少坑,这里记录一下。
Abaqus/CAE是Abaqus的前后处理器,具有几何体建模、模型装配、定义材料性质、定义约束和接触、网格划分、后处理过程自动化等功能。具备Patran、Hepermesh等专用前后处理程序功能。此外,便于开发流程化环境。几何体建模模型装配定义材料性质定义约束和接触网格划分后处理过程自动化。
最近看到哔哩哔哩上线了一个 1024 程序员节的活动,其中有一个技术对抗赛,对抗赛又分为算法与安全答题和安全攻防挑战赛,其中安全攻防挑战赛里面有 7 个题,其中有 APP 逆向和解密的题目,作为爬虫工程师,逆向分析的技能也是必须要有的,于是 K 哥就以爬虫工程师的角度,尝试做了一下其中逆向相关的两个题,发现逆向不是很难,分享一下思路给大家。
物流装备行业近些年在国内发展的不错,各种物流技术不断出现,但是底层的技术却实际上被国外牢牢把控,我们只是在应用场景层面玩,并无高利润高价值的空间。
前言 上一篇博客?零基础学Docker【3】 | 一文带你快速进行Docker实战为大家带来了一些Docker应用实战的内容,本篇博客,我们需要完成的目标如下: 理解镜像原理之联合文件
http://scz.617.cn:8/windows/201704171416.txt
院士(Academician)源于Academy, Academy是古希腊传说中的一位拯救雅典免遭劫难而牺牲的英雄,属于科学及学术界的最高荣誉头衔。哪里盛产生院士?python爬虫告诉你。
校核结构在极限工况或者设计里程下是否存在屈服、断裂等风险,重点关注应力、应变、残余变形。
main函数中首先抛出了异常,导致Session对象析构,logDestruction被调用,抛出异常21,而析构函数没有捕获这个异常,而是让它流出了destructor以外,而此时异常20正在作用,C++会调用terminate函数,程序终止:
工作中需要将原本部署在物理机或虚拟机上的一些基础服务搬到kubernetes中,在搬的过程中遇到了不少坑,笔者在此特别分享一下所遇到的问题及相应的解决方法~ 一、异常网络引起的问题 之前使用redis-operator在kubernetes中部署了一套Redis集群,可测试的同事使用redis-benchmark随便一压测,这个集群就会出问题。经过艰苦的问题查找过程,终于发现了问题,原来是两个虚拟机之间的网络存在异常。 经验教训,在测试前可用iperf3先测试下node节点之间,pod节点
对于使用CAE进行仿真计算的的用户而言,材料的定义是一个细致且繁琐的过程,细致是因为材料参数对于仿真结果至关重要,需要确认每个参数的准确性;繁琐是当材料较多且含有多种属性时,定义和编辑属性的工作量较大。而采用脚本来定义材料是一个很好的方式。大型通用仿真CAE软件WELSIM可以通过自动化测试系统支持脚本定义材料,对于大量的材料集,可以通过XML脚本实现。
文 / Pratima Ashok Dhuldhule & Darshan Datt K. S.
“美丽、白雪皑皑的东京市熙熙攘攘。镜头追随着人们,一同欣赏美丽的雪景和热闹的摊位,感受雪花纷飞,樱花起舞。”(翻译自英文Prompt)
Pro/Engineer操作软件是美国参数技术公司(PTC)旗下的CAD/CAM/CAE一体化的三维软件。Pro/Engineer软件以参数化著称,是参数化技术的最早应用者,在目前的三维造型软件领域中占有着重要地位。Pro/Engineer作为当今世界机械CAD/CAE/CAM领域的新标准而得到业界的认可和推广,是现今主流的CAD/CAM/CAE软件之一,特别是在国内产品设计领域占据重要位置。 在国内又有ProE、Pro/E、破衣、野火等名称。 •可以在公众号后台回复『038』或『proe』获取Proe5.
邓力本科毕业于中科大,先后在美国威斯康星大学获硕士和博士学位,之后在加拿大滑铁卢大学任教获得终身正教授,其间还担任麻省理工学院和日本位于京东的 ATR 研究所职位。
今年就是狗年了,那么恭喜会在今年喜得贵子的妈妈们,因为你们会有一个“狗子”。对于新手妈妈而言,分娩是一件想想就害怕的事情。而那些还没有“接生”过的护理科学生,对这件事也是手足无措。 为了帮助护理科学生
昨天的文章《以太坊如何清除已发出未打包的交易》已经聊到txpool中未被清除的交易如何清除,今天就系统的再聊一聊txpool。
现代CAE软件不仅分析功能强大,而且人机可视化界面优异。但有时候仍需对某类模型进行大量的重复计算,即无需人工干预的批处理计算。这种类型的计算往往是对某个参数稍作改变,计算相应结果,以此获得最优的参数,如模型的几何尺寸,材料参数,或边界条件值等。通过批处理计算,可以快速的得到比较好的结论,提高CAE软件使用者的工作效率。
这个问题具有一定的普遍性和通用性,普遍性是很多人都会遇到,通用性是指应用场景很广泛,尤其是现在很多人赶时髦搞深度学习和机器学习什么的,需要进行大量计算和数据处理来构建数据集,这就不可避免的要进行批量化处理了,因此对这些问题进行基本的讲解也就有了意义,我原来也写过一些相关文章,点击下面图片可以跳转。
首先在 amd64 机器构建 lovelonger**/**perf-test:amd 镜像,然后在 arm64 机器构建 lovelonger/perf-test:arm 镜像,构建完成 push 到 dockerhub。
Linux 平台上的攻击者通常使用恶意 Shell 脚本作为初始的攻击向量,拉取恶意 Payload 到失陷主机执行。
摘 要 为解决冲压成形的零件与原产品数据偏差较大的难题,提供了2种回弹补偿方式,即AutoForm迭代补偿与几何补偿,以某车型顶盖为研究对象,分别对2种补偿方式重构的型面进行全工序CAE分析,对比其回弹结果。AutoForm迭代补偿在全夹持状态下,局部区域的回弹量超过3 mm,几何补偿方式在补偿量为6 mm时,全夹持状态下回弹量在1.5 mm以内,说明AutoForm迭代补偿不宜用于自由回弹量大的零件,采用几何补偿可以提高回弹补偿的准确性。三坐标检测试制首件的尺寸符合率为85.2%,模具状态研配到与数值模拟边界条件一致时,尺寸符合率可达96.5%,验证了几何补偿方式的有效性。
HyperWorks2019是一款全面的仿真应用软件,提供了一系列强大的解决方案,使用户能够快速有效地进行产品设计、开发和优化,以及模拟和分析各种工程应用场景。该软件的使用者可以通过虚拟仿真,验证、优化和仿真自己的设计,快速实现工程性能和效能的提高。
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