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둘101

Classification of Fluids Fluid - In Fluid Dynamics, Fluid를 어떤 크기의 전단 응력(Shear Stress) 또는 외부 힘(External Force)이 작용할 때 연속적으로 변형하는 물질을 의미 - Solid 대비 Fluid 內 분자 사이 거리는 큼 → 입자 간의 상호작용 힘이 약하므로 Shear Stress 또는 External Force에 의해 연속적으로 변함 - 위와 같은 이유로 매우 작은 Volume 안에서 분자 수는 지속적으로 변함 (분자 간의 거리가 크기 때문) → Density가 계속 변함 → 충분한 Volume에서는 이런 효과 무시 가능 → Fluid는 보통 연속체로 가정 Fluid Continuum Hypothesis - 물체를 작은 요소로 무한히 나누어도 그 작은 요소가 전.. 2024. 4. 23.
3 Sigma(σ) Rule, 68–95–99.7 Rule, Empirial Rule In statistics, the 68-95-99.7 rule, also known as the empirical rule, is a shorthand used to remember the percentage of values that lie within an interval estimate in a normal distribution: 68%, 95%, and 99.7% of the values lie within one, two, and three standard deviations(σ) of the mean, respectively. 2024. 4. 11.
[C#] 특정 개수의 List 만들기 List YaxisDefault = new List(); for (int ii = 0; ii < XaxisTIME.Count; ii++) YaxisDefault.Add(0); 2023. 12. 8.
[C#] csv 파일에서 첫번째 열만 불러오기 ICollection XaxisTIME = new List(); string[] ValueTIME = File.ReadAllLines(file_path); foreach (string ValueTIMEList in ValueTIME) { XaxisTIME.Add(ValueTIMEList.Split(",")[0]); } 2023. 12. 8.
[C#] openFileDialog, 파일 불러오기 1. 도구상자에서 "openFileDialgo"를 Form 內 Drag 2. "File Browser" 버튼을 더블 클릭하여 Event 활성화 3. 아래 코드 입력 private void btnFileBrowser_Click(object sender, EventArgs e) { tboxFileAddress.Clear(); String file_path = null; // Current User's Desktop Address string localpath = Environment.GetFolderPath (Environment.SpecialFolder.Desktop); openFileDialog1.InitialDirectory = localpath; // Set openFileDialog's initia.. 2023. 12. 6.
HBM (High Band-width Memory) TSV (Through Silicon Via) 공정을 이용해 Memory Chip을 적층하여 Data 처리 속도를 극대화한 고대역폭 Memory Band-width (대역폭): Data 전달 성능 (Memory Bus 수 × Memory Clock 수) 대용량 Data 처리에 특화된 Memory → 주로 GPU와 같은 고성능 분야에 활용 초고온, 초절전, 초고속에 특화되어 자율주행, Machine Learning 등 산업분야에 적용 2023. 11. 23.
TSV (Through Silicon Via) Process 반도체 패키지 공정 중 Wafer간 또는 Chip간 연결 방식은 아래와 같이 3가지 有 1. Wire Bonding: Chip + Board을 금속 배선으로 연결 상대적으로 느린 속도 Chip을 Board에 Wire로 하나하나 연결 필요 2. Flip Chip Bonding: Chip 바닥에 연결용 Bump 부착 후 바닥을 아래로 향하도록 다시 뒤집어 Board에 부착 Chip이 Board에 직접 맞닿아 경로 단축 → 빠른 속도 구현 가능 Board와 맞닿는 부위만 연결이 되어 단일 Chip이나 Chip을 수평으로 이어붙인 구조에서만 적용 가능 3. TSV (Trough Silicon Via): 여러겹 쌓인 Chip에 구멍을 뚫어 전류를 흐르게 함 → 수직 관통 전극 수직으로 빠르게 Data 이동 가능 .. 2023. 11. 23.
Finite-Rate & Eddy Dissipation Finite-Rate/No TCI: Arrhenius Equation을 이용해 반응속도를 계산한다. 난류에 의한 혼합속도(Mixing Rate)는 고려하지 않는다. 반응속도 > 혼합속도인 경우 사용 Eddy-Dissipation Concept(EDC): 격자보다 작은 난류구조 안에서 화학반응속도를 계산함으로써, 난류오 화학반응속도의 상호작용을 고려한다. In ANSYS Fluent, "Finite Rate" and "Eddy Rate" are two different models that can be used to model chemical reactions. The main difference between the two is the way they calculate the reaction rates... 2023. 5. 18.
k-epsilon (k-ε) & k-omega (k-ω) The k-epsilon (k-ε) turbulence model is the most common model used in computational fluid dynamics (CFD) to simulate mean flow characteristics for turbulent flow conditions. It is a two-equation model that gives a general description of turbulence by means of two transport equations (partial differential equations, PDEs). The first transported variable is the turbulent kinetic energy (k) and the.. 2023. 5. 18.
[Error] TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'extra_args' Error entire text --------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[14], line 25 21 anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, init_func=init, 22 frames=FRAMES, interval=100) 24 # call our new function to display the animation ---> 25 display_animation(anim) Cell In[13], line 3, in display_animation(anim) 1 def displ.. 2023. 5. 16.
[Pandas] DataFrame Row & Column Limitation import pandas as pd pd.set_option("display.max_row", 20) pd.set_optino("display.max_column", 10) 2023. 5. 8.
Keras model.summary() result - Understanding the # of Parameters Reference: https://stackoverflow.com/questions/36946671/keras-model-summary-result-understanding-the-of-parameters Keras model.summary() result - Understanding the # of Parameters I have a simple NN model for detecting hand-written digits from a 28x28px image written in python using Keras (Theano backend): model0 = Sequential() #number of epochs to train for nb_epoch = 12 # stackoverflow.com It .. 2023. 5. 8.
[C#, Python] System.DllNotFoundException: 'DLL 'python37' C# GUI 작업하면서, ML.net을 사용하기 때문에 python37.dll 파일이 필요하다. https://www.dllme.com/ Download and Fix Missing .DLL Files - DLLme.com Download .DLL files for free and fix missing .DLL file errors. www.dllme.com 위 사이트를 통해서 python37.dll을 다운 받은 후, C:\Windows\System32 C:\Windows\SysWOW64 위 두 경로에 복사해서 넣어주면, 해결된다. 2022. 7. 12.
Handling "inf", "-inf" in Python Supervised Learning Accuracy를 계산하다보면, 종종 아래와 같이 inf 혹은 -inf 값을 볼 수 있다. print("Accuracy:", 100 - (100 * (abs(test_labels - test_predictions) / test_labels)).mean()) infinity의 줄임말로 값이 무한히 크다는 뜻이다. 이를 nan값으로 처리한 다음, dropna로 없애고, 구하고자하는 Accuracy를 아래와 같이 계산할 수 있다. (100 - (100 * (abs(test_labels - test_predictions) / test_labels))).replace([np.inf, -np.inf], np.nan).dropna().describe() 2022. 7. 12.
Layer ModuleWrapper has arguments in `__init__` and therefore must override `get_config` 기존 개발환경 Python 3.7.0 Tensorflow 2.5.0 위 버전에서 PC 포맷 겸, 버전을 아래와 같이 업그레이드했더니 나타난 에러이다. Python 3.9.0 Tensorflow 2.7.0 구글링하며, Stackoverflow를 보면, 모두들 하나 같이 def get_config(self): config = super().get_config().copy() config.update({ 'vocab_size': self.vocab_size, 'num_layers': self.num_layers, 'units': self.units, 'd_model': self.d_model, 'num_heads': self.num_heads, 'dropout': self.dropout, }) return c.. 2022. 7. 5.

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