PyroMark ID 演示

第1章安装准备安装PyroSim为了工作，通过本教程，您必须能够运行PyroSim。

您可以从互联网下载PyroSim，将可获得免费试用。

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单位除非另有说明，在本教程中所给予的指示，将承担PyroSim的现行SI单位制。

如果PyroSim是使用不同的单位系统，模拟不会产生预期的结果。

为了确保您使用的是SI单位：1、在View菜单上，单击Units。

2、在Units的子菜单，确认SI是选定的。

你可以在任何时候，SI和英制单位之间切换。

数据存储在原有存储系统，所以当你切换单位时，不会损失精度。

操作的三维图像•为了旋转（spin）三维模型：选择然后在模型上单击左键并移动鼠标。

该模型会旋转，就像您选择球体上的一个点。

•放大zoom：选择（或按住ALT键）和垂直拖动鼠标。

选择然后按一下拖动以定义一个缩放框。

•移动move模式：选择（或按住Shift键）并拖动来重新定位模型窗口。

•改变重点：选择对象（S），然后选择定义一个较小的“查看选定对象周围的领域。

选择将重置，包括整个模型。

•在任何时候，选择（或按Ctrl + R），将重置模型。

您还可以使用Smokeview和以人为本的控制。

请参阅用户手册为PyroSim 说明。

FDS的概念和术语材料用于定义材料热性能和热解行为。

表面表面是用来定义在您的FDS模型的固体物体和通风口的属性。

在混合物或层表面可以使用先前定义的材料。

默认情况下，所有的固体物体和通风口都是有惰性的，一个固定的温度，初始温度。

障碍物障碍物的根本在火灾动力学模拟的几何表示（FDS）[FDS- SMV的官方网站]。

障碍物两点定义在三维的矩形固体空间。

表面特性，被分配到每个面对的阻挠。

设备和控制逻辑可以定义创建或删除在模拟过程中的一个障碍。

当创建一个模型，障碍物的几何形状并不需要相匹配的几何网格的解决方案中使用。

然而，产品安全的解决方案将配合所有几何解决方案网状。

在FDS分析，阻塞所有的面转移到对应最近的网状细胞。

cmark 使用例子cmark 是一个用于将 Markdown 格式的文本转换为 HTML 的标记语言处理器。

它提供了一种简单而强大的方式来解析和转换标记语言。

在下面的例子中，我将演示如何使用 cmark 进行基本的 Markdown 转换：```pythonimport cmark# 输入 Markdown 格式的文本markdown_text = '''# 标题这是一个段落。

- 列表项1- 列表项2- 列表项3'''# 将 Markdown 转换为 HTMLhtml_text = cmark.markdown_to_html(markdown_text)# 输出转换后的 HTMLprint(html_text)```输出：```html<h1>标题</h1><p>这是一个段落。

</p><ul><li>列表项1</li><li>列表项2</li><li>列表项3</li></ul>```以上代码演示了如何使用 cmark 将 Markdown 格式的文本转换为相应的 HTML。

首先，我们导入 cmark 库，然后定义一个包含 Markdown 文本的字符串。

接下来，我们使用 `cmark.markdown_to_html()` 函数将 Markdown 文本转换为 HTML 字符串。

最后，我们打印出转换后的 HTML。

通过使用 cmark，我们可以轻松地处理 Markdown 格式的文本，将其转换为适用于网页显示的 HTML。

这为我们提供了一种方便而强大的方式来展示和分享文本内容。

python reedsolo 用法Python Reed-Solomon（里德-所罗门）编解码库用法详解引言：Reed-Solomon编解码技术是一种在数据通信和磁盘存储等领域广泛应用的前向纠错码。

它能够检测和纠正一定数量的错误，因此在传输环境中十分有用。

Python Reed-Solomon是一个强大的开源库，提供了用于进行Reed-Solomon编解码的函数和工具。

本文将着重介绍PythonReed-Solomon库的用法，包括安装、初始化、编码和解码等，并通过实例演示如何应用这些功能。

一、安装：要开始使用Python Reed-Solomon，首先需要安装该库。

我们可以通过pip 命令来进行安装。

在终端中输入以下命令：pip install reedsolo这将自动下载并安装最新版本的Python Reed-Solomon库。

二、初始化：在使用Python Reed-Solomon库之前，需要先导入相应的模块并初始化ReedSolomon对象。

下面是一个初始化的示例：pythonfrom reedsolo import ReedSolomon# 定义符号大小（Symbol Size）和纠错码的数量symbol_size = 8parity_symbols = 4# 初始化ReedSolomon对象rs = ReedSolomon(symbol_size, parity_symbols)在这个示例中，我们创建了一个ReedSolomon对象，并指定符号大小为8并且冗余编码为4。

三、编码：编码是将输入数据转换成带有冗余编码的一系列编码符号的过程。

Python Reed-Solomon库提供了encode()函数来执行编码操作。

以下是一个编码的示例：python# 定义输入数据data = b"Hello world!"# 对数据进行编码encoded_data = rs.encode(data)在这个示例中，我们定义了一个输入数据"Hello world!"，然后利用编码函数encode()对数据进行编码。

简介&安装Pymol是一个开放源码，由使用者赞助的分子三维结构显示软件，由Warren Lyford DeLano编写，并且由DeLano Scientific LLC负责商业发行。

Pymol被用来创作高品质的分子（特别是生物大分子如蛋白质）三维结构。

据软件作者宣称，在所有正式发表的科学论文中的蛋白质结构图像中，有四分之一是使用Pymol来制作的。

Pymol名字的来源：“Py”表示该软件基于python这个计算机语言，“Mol”则是英文分子（molucule）的缩写，表示该软件用来显示分子结构。

由于实验需要，本人正在学习该软件，在这里把学习过程记录下来，希望对有需要的朋友有所帮助。

今天先来说说安装吧。

自2006年8月1日起，DeLano Scientific 对事先编译好的PyMOL执行程序（包括beta版）采取限定下载的措施。

目前，只有付费用户可以取得。

不过源代码目前还是可以免费下载，供使用者编译。

如果你和我一样，不想为此花钱的话：1.如果你是Windows用户，首先下载Pymol的源代码。

然后安装CygWin，并且确保正确安装以下模块：▪C++ (gcc or g++ package name)▪Python▪OpenGL▪PNG然后在源代码目录里面依次运行：2.如果你是Linux用户，首先确保以下东东已安装：▪Python▪Pmw▪OpenGL driver（我用的是NVdia）▪libpng▪Subversion client（下载源代码需要）然后下载Pymol的源代码$ mkdir pymol-src$ svn co https:///svnroot/pymol/trunk/pymolpymol-src然后进入源代码目录# cd pymol-src开始依次编译# python setup.py install# python setup2.py install拷贝执行脚本到某个$PATH，安装就搞定了# cp ./pymol /usr/bin如果运行时得到错误信息"ImportError: No module named Pmw"，那么你应该运行# python setup2.py install pmw如果你在使用Gentoo，请确保编译python时添加了tcl/tk支持，否则运行是会提示错误"ImportError: No module named _tkinter"# USE="tcl tk" emerge python好了，下面我们就可以进入Pymol的世界了。

PY-2020iD手动操作指南一`D-S模式选择furance,selective sample`及输入programmer 参数——〉放样品安装好sample r——〉purge 3 min后关闭旋钮——〉按PY软件上的”START”——〉待PY软件上出现READY/start stop 的操作提示后-----→手动降下D-S sampler入PY炉同时点击READY/start stop中的”START”---→待programmer中的desorption结束后, PY软件上出现prepare for pyrolysis step/yes no的选择提示--→拔起D-S sampler----→待柱前压稳定后,点击prepare for pyrolysis step/yes no中的yes,启动GC分析Thermally desorbed components---→待前述分析结束,GC柱温复原, PY软件上出现prepare for pyrolysis /start stop后,---→按压D-S按钮扔下样品CUP,并立即点击start --→至分析结束.二`Driect EGA模式预先换好EGA柱，设定Driect EGA模式——〉选check”V”于furnace/interface/selective-sampler——〉设定参数于程序升温栏目内（注意设定方法）——〉将sample cup放入PY 上，purge 2 min——〉点PY软件上的start,——〉当PC上出现Ready for injection/start,按sampler上的按钮释放sample cup,同时按start，——〉至分析结束。

三`Heart-cut EGA模式要先做Driect EGA取得热解吸图。

设定Heart-cut EGA模式——〉选check”V”于furnace/interface/selective-sampler——〉设定参数于程序升温栏目内——〉根据EGA图中的时间段设定S-S中的时间表。

python代码实现二维云台转动二维云台转动是指通过控制机械结构的方式，使云台在水平和垂直方向上进行旋转或摆动。

在机器人控制、摄影、航空航天等领域都有广泛的应用。

本文将使用Python代码实现二维云台的转动，并通过详细的代码解析和实例说明，帮助读者理解和掌握该技术。

我们需要了解二维云台的基本原理。

二维云台通常由两个舵机控制，一个负责控制云台在水平方向上的旋转，另一个负责控制云台在垂直方向上的旋转。

舵机是一种能够精确控制角度的电机，在机械结构中起到关键作用。

接下来，我们可以使用Python编程语言实现二维云台的转动。

首先，我们需要导入相关的库和模块，如下所示：```pythonimport timeimport RPi.GPIO as GPIO```在代码中，我们使用了time模块来控制舵机转动的时间间隔，并使用RPi.GPIO库来控制树莓派的GPIO引脚。

然后，我们需要定义舵机控制的引脚，根据实际连接的引脚进行设置，如下所示：pan_pin = 17 # 水平方向舵机控制引脚tilt_pin = 18 # 垂直方向舵机控制引脚```接下来，我们需要初始化GPIO引脚，并设置引脚的工作模式和初始角度，如下所示：```pythonGPIO.setmode(GPIO.BCM)GPIO.setup(pan_pin, GPIO.OUT)GPIO.setup(tilt_pin, GPIO.OUT)pan_pwm = GPIO.PWM(pan_pin, 50) # 创建水平方向舵机的PWM对象，设置频率为50Hztilt_pwm = GPIO.PWM(tilt_pin, 50) # 创建垂直方向舵机的PWM 对象，设置频率为50Hzpan_pwm.start(0) # 启动PWM信号，初始占空比为0tilt_pwm.start(0) # 启动PWM信号，初始占空比为0```然后，我们可以编写函数来控制舵机的转动。

PyroSim入门教程PyroSim入门教程1.2 建立网格选择Model > Edit Grid ... 在跳出的面板上点New。

把网格的边界设置为Min X = 0，Max X = 10，Min Y = 0，Max Y = 10，Min Z = 0，Max Z = 10。

同时把网格数量设为X cells = 20，Y cells = 20，Z cells = 20。

如下图所示:在FDS里面，基本形状只能是长方体的(尽管通过长方体的组合，能模拟复杂的几何形状)。

网格也只能是正交网格(点确定后可以看到)。

这个例子是模拟风洞内的燃烧，风洞尺寸为10米*10米*10米。

每边划分成20个网格，总共有8000个网格。

在FDS中，由于求解器的特殊要求，每边划分的单元数通常要求是2，3或5的倍数。

点击OK后，网格就生成了，如下图所示:1.3 定义粒子这里的粒子并不是通常CFD软件里的拉格朗日粒子，只是为了后处理方便而定义的示踪粒子。

选择Model > Edit Particles ...，然后点New。

不要选Particle Have Mass，这样粒子没有质量，仅是示踪粒子。

选中Color Particles During Animation，使用默认的颜色，红色。

这样在结果中会有红色的示踪粒子。

1.4 建立面实际上，在建立网格的时候，我们已经得到了计算模型。

这里的面是用来定义边界条件。

要注意的是，这里仅仅定义边界条件，而没有给模型中的面指定边界条件。

也就是说只定义边界上的物理条件，但并没有和模型中的边界联系起来。

定义入口边界。

Model > Edit Surface Properties ...，点New。

Surface name是BLOW，使用INERT作为模板。

选择surface type为"Fan/Wind”。

然后下面会有很多选项。

系统定义的表面类型都有明确的物理意义，还是比较好懂的。

torchviz make_dot 用法torchviz是一个用于可视化PyTorch模型的工具，可以将模型的计算图以图形的形式展示出来。

使用方法如下：1. 首先，确保已经安装了torchviz库。

可以通过命令`pip install torchviz`进行安装。

2. 在代码中导入torchviz模块。

```pythonimport torchviz```3. 定义你的PyTorch模型，并创建一个输入示例。

```pythonimport torchimport torch.nn as nnclass Model(nn.Module):def __init__(self):super(Model, self).__init__()self.fc1 = nn.Linear(10, 5)self.fc2 = nn.Linear(5, 2)def forward(self, x):x = self.fc1(x)x = torch.relu(x)x = self.fc2(x)return xmodel = Model()inputs = torch.randn(1, 10)```4. 使用`torchviz.make_dot`函数将模型的计算图可视化并保存为一个PDF文件。

```pythontorchviz.make_dot(model(inputs),params=dict(d_parameters())).render("model_graph") ```在此示例中，`model(inputs)`返回模型的输出，`params=dict(d_parameters())`将模型的参数添加到可视化图中，最后使用`render`函数将可视化结果保存为名为"model_graph.pdf"的PDF文件。

请注意，为了保证可视化的结果正确，需要将模型的输入Tensor和可视化函数的参数都传递给`torchviz.make_dot`函数中。

详解pytest实现mark标记功能详细介绍mark标记在实际⼯作中，我们要写的⾃动化⽤例会⽐较多，也不会都放在⼀个py⽂件中，如果有⼏⼗个py⽂件，上百个⽅法，⽽我们只想运⾏当中部分的⽤例时怎么办？p ytest提供了⼀个⾮常好⽤的mark功能，可以给测试⽤例打上各种各样的标签，运⾏⽤例时可以指定运⾏某个标签。

mark功能作⽤就是灵活的管理和运⾏测试⽤例。

标签既可以打到⽅法上，也可以打到类上，标记的两种⽅式：直接标记类或⽅法或函数：@pytest.mark.标签名类属性：pytestmark = [pytest.mark.标签名, pytest.mark.标签名]，需要注意的是属性名称是固定的import pytest@pytest.mark.beta # 可以给类打标签class TestLogin: # 标记类@pytest.mark.qc@pytest.mark.beta # 也可以多个标签def test_login(self): # 标记⽅法pass@pytest.mark.smoke # 单个标签def test_register(): # 标记函数passclass TestClass:# 加⼀个 pytestmark的类属性pytestmark = [pytest.mark.qc, pytest.mark.beta] # 标签存放在⼀个列表pytest.main()注册标签名我们要想运⾏已经打好标记的函数，还需要对标签名进⾏注册，告诉pytest有哪些标签，如果不进⾏注册运⾏时（pytest的⾼级版本）可能会报警告让你进⾏注册。

我们只需要在项⽬根⽬录下创建⼀个pytest.ini⽂件，注意⽂件名是不可修改的，否则pytest会找不到。

内容格式如下：# pytest.ini# 只能修改=右边的值[pytest]python_files = demo_*.py # 模块名以demo_开头python_functions = demo_* # ⽅法名以demo_开头python_classes = Demo* # 类名名以Demo开头# 注册标签markers =qcbetasmoke运⾏指定的标签通过命令⾏执⾏单个标签：pytest -m "标签名"(-m意思是执⾏标签mark)，不想执⾏某个标签可以⽤not来取反，即pytest -m "not 标签名"多个标签：可以加上判断，pytest -m "qc and beta" 或者pytest -m "qc or beta"效果是⼀样的注意：标签名⼀定要加双引号，单引号是会报错的。

Python 模板库Mako 的⽤法Mako 是⼀个⾼性能的Python 模板库，它的语法和API 借鉴了很多其他的模板库，如Django 、Jinja2等等。

基本⽤法创建模板并渲染它的最基本的⽅法是使⽤ Template 类：传给 Template 的⽂本参数被编译为⼀个Python 模块。

模块包含⼀个 render_body() 函数，它产⽣模板的输出。

调⽤ render() ⽅法时，Mako 建⽴了⼀个模板的运⾏环境，并调⽤ render_body() 函数，把输出保存到缓冲，返回它的字符串内容。

render_body() 函数中可以访问⼀个变量集。

可以向 render() ⽅法发送额外的关键词参数来指定这些变量：ender() ⽅法使Mako 创建⼀个 Context 对象，它存储模板可以访问的所有变量和⼀个⽤来保存输出的缓冲。

也可以⾃⼰创建 Context ，⽤render_context() ⽅法使模板⽤它来渲染：使⽤⽂件模板Template 也可以从⽂件加载模板，使⽤ filename 参数：为了提⾼性能，从⽂件加载的 Template 还可以在⽂件系统中将⽣成的模块缓存为⼀般的Python 模块⽂件（.py ⽂件），这通过添加module_directory 参数实现：上⾯的代码渲染后，会创建⼀个/tmp/mako_modules/docs/tpl.txt.py ⽂件，其中包含模块的源代码。

下次同样参数的 Template 创建时，⾃动重⽤这个模块⽂件。

12345from mako.template import Template t = Template('hello world!') print t.render()12345from mako.template import Template t = Template('hello, ${name}!') print t.render(name='yeolar')123456789101112131415from mako.template import Template from mako.runtime import Context from StringIO import StringIO t = Template('hello, ${name}!') buf = StringIO() c = Context(buf, name='yeolar') t.render_context(c) print buf.getValue()12345from mako.template import Template t = Template(filename='/docs/tpl.txt') print t.render()12345from mako.template import Templatet = Template(filename='/docs/tpl.txt', module_directory='/tmp/mako_modules') print t.render()使⽤TemplateLookup到现在的例⼦都是有关单个 Template 对象的⽤法。

PyTorch 实战：经典模型LeNet5实现⼿写体识别在上⼀篇博客中，我们以LeNet为例介绍了CNN的重要概念。

在这篇博客中，我们将利⽤著名深度学习框架PyTorch实现LeNet5，并且利⽤它实现⼿写体字母的识别。

训练数据采⽤经典的MNIST数据集。

本⽂主要分为两个部分，⼀是如何使⽤PyTorch实现LeNet模型，⼆是实现数据准备、定义⽹络、定义损失函数、训练、测试等完整流程。

⼀、LeNet模型定义LeNet是识别⼿写字母的经典⽹络，虽然年代久远，但从学习的⾓度仍不失为⼀个优秀的范例。

要实现这个⽹络，⾸先来看看这个⽹络的结构：这是⼀个简单的前向传播的⽹络，它接受32x32图⽚作为输⼊，经过卷积、池化和全连接层的计算，最终给出输出结果。

实现的过程并不复杂：我们继承了nn.Module模块，在__init__中完成了卷积层和全连接层的初始化。

值得注意的是由于池化层没有参数，因此并没有⼀起初始化。

初始化参数包括输⼊个数、输出个数，卷积层的参数还有卷积核⼤⼩。

除此之外在第⼀个卷积层C1中还定义了padding，这是因为数据集中图⽚是28x28的，padding=2表明输⼊的时候在图⽚四周各填充2个像素的空⽩，将输⼊变成了32x32。

在forward中我们实现了前向传播。

这⾥我们根据定义对输⼊依次进⾏卷积、激活、池化等操作，最后返回计算结果。

在全连接层之前，有⼀个对数据的展开操作，我们使⽤Tensor 的view函数实现，这个函数可以将Tensor转变成任意合法的形状。

我们只定义了forward函数，⽽没有定义backword函数，这是因为PyTorch的⾃动微分功能⾃动帮我们完成了反向传播的定义。

LeNet模型这样就定义完成了。

但是需要注意的是，这个⽹络和最初LeCun论⽂中的实现略有不同：原始论⽂中C3与S2并不是全连接⽽是部分连接，这样能减少部分计算量。

⽽现代CNN 模型中，⽐如AlexNet ，ResNet 等，都采取全连接的⽅式了。

python prometheus 事例Prometheus 是一款广泛应用于监控和报警的开源系统。

它可以收集各种应用程序的指标数据，并对这些数据进行存储、查询和展示。

本文将介绍如何使用 Python 结合 Prometheus 实现一个简单的监控示例。

1. 背景介绍在当前的云计算环境下，高效的监控系统对于保障服务的可用性至关重要。

Prometheus 是一种基于 Pull 模型的监控系统，其核心特点包括具有多维度数据模型、强大的查询语言以及灵活的图表和告警机制。

而 Python 是一种简洁、易学且功能强大的编程语言，广泛应用于各种应用开发和数据处理场景。

结合 Python 和 Prometheus 可以快速实现定制化的监控功能。

2. 安装与配置首先，我们需要安装 Prometheus 并进行必要的配置。

在官方网站上下载适合你操作系统的发行包，并解压到指定目录。

进入 Prometheus的安装目录，修改 prometheus.yml 配置文件，定义需要监控的目标和指标的抓取频率。

示例如下：```yamlglobal:scrape_interval: 15sscrape_timeout: 10sscrape_configs:- job_name: 'python_app'static_configs:- targets: ['localhost:8000']```在该示例中，我们定义了一个名为 "python_app" 的工作，指定了需要监控的目标为本地运行的一个 Python 应用程序，监听端口为 8000。

3. 编写监控指标在 Python 应用程序中，我们需要使用 Prometheus 客户端库来收集和暴露指标数据。

在 Python 社区中，有多个 Promethues 客户端库可供选择，比如 prometheus-client 等。

本文以 prometheus-client 为例，介绍如何在 Python 应用程序中生成指标数据。

robotframework pycharm 写用例在PyCharm中使用Robot Framework编写用例需要进行以下步骤：1. 安装Robot Framework插件：打开PyCharm，点击菜单栏的"File" -> "Settings" -> "Plugins"，在搜索框中输入"robot framework"，然后点击"Install"按钮安装插件。

2. 创建一个新的Robot Framework项目：点击PyCharm的"File" -> "New Project"，选择"Robot Framework"作为项目类型，输入项目名称并选择保存路径。

3. 在项目中创建测试套件：在项目中右键点击"New" -> "Directory"，输入测试套件的名称并点击"OK"。

然后右键点击测试套件的目录，在"New"菜单中选择"Robot File"，输入测试套件的名称并点击"OK"。

4. 编写用例：在测试套件的文件中，使用Robot Framework的关键字语法编写用例。

例如：```robot*** Test Cases ***Example Test Case[Documentation] This is an example test case[Tags] exampleOpen Browser chromeClick Element xpath://button[@id='example-button']Element Text Should Be xpath://div[@id='example-div']Example TextClose Browser```5. 运行用例：右键点击测试套件的文件，选择"Run 'robot'"来运行用例。