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hdlzl 2007-09-21 05:45:35

上回问你的财务数据转换求和问题的方法忘了,我想再向你请教

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蓝帆·雨轩 2007-11-25

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接分?ok,thanks

hdlzl 2007-11-06

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谁来接分??准备结贴了:)

hdlzl 2007-09-24

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问题解决了。
yigepure，好久不见了，还好吗？

【重要提示】本资源设置为0积分下载，若非0积分请勿轻易下载亲爱的CSDN用户：首先感谢你点进这个资源页面。我需要提前说明一个重要情况：本资源原本已设置为“0积分下载”，即作者希望完全免费共享。但CSDN平台有时会根据文件的下载热度、文件大小、用户权限等因素，自动将部分资源的积分调整为非0数值（如1积分、2积分、5积分等）。这是平台系统的自动行为，而非作者本人的设定。因此，如果你当前看到该资源的下载所需积分不是0（例如显示为1、2、3……），请谨慎决定是否下载。如果你按照非0积分支付并下载后发现资源内容不符合预期、链接失效，或者实际上该资源本应是免费的，作者无法为此承担积分损失或退还操作。强烈建议：仅在页面显示为0积分时进行下载。另外，本资源描述中并未直接提供具体的下载地址或外部链接，因为它本身是一个通过CSDN官方上传通道提交的文件/内容包。如果你看到描述中没有外部网盘地址，这是正常的——资源文件应通过CSDN内置的“下载”按钮获取。若因平台积分显示异常导致你支付了积分，请优先联系CSDN客服咨询积分退还政策，作者没有权限修改平台自动设定的积分值。感谢你的理解与支持。技术分享本应开放，但受限于平台规则，特此提醒如上。祝学习进步！

包含： * - JTS 原生质心 * - 按面积 / 长度加权质心 * - 自定义权重质心 * - MultiPolygon 特殊处理 * - 外包矩形 * - 经纬度转 WKT POINT

源码链接： https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 适用于mcgs物联网显示屏的mcgs调试工具

内容概要：本文系统介绍了基于最小势能原理（即能量法）的物理信息神经网络（PINNs）在求解固体力学二维问题中的理论框架与应用实践，并提供了完整的PyTorch代码实现案例。该方法通过将物理系统的总势能泛函嵌入神经网络的损失函数中，利用深度学习框架直接求解满足控制方程和边界条件的位移场近似解，避免了传统数值方法对网格划分的依赖。文章重点剖析了基于变分原理的能量形式如何替代强形式偏微分方程构建损失项，提升了求解的稳定性与泛化能力。同时，研究对比了不同PINNs架构与训练策略在处理复杂几何形状、非均匀材料属性及非线性力学行为时的精度、收敛性与计算效率，验证了其在处理经典弹性力学问题（如平面应力/应变问题）中的有效性与潜力。配套代码便于读者复现结果并拓展至更广泛的工程应用场景。; 适合人群：具备一定深度学习基础和固体力学知识的研究生、科研人员及工程技术从业者，特别适用于从事计算力学、智能仿真、物理驱动建模、结构分析等方向的研究者。; 使用场景及目标：①掌握基于能量法的PINNs建模范式，理解其相较于传统有限元法的优势与局限；②研究物理信息神经网络在无网格求解复杂边界与非线性问题中的能力；③对比不同神经网络结构对求解精度与收敛速度的影响，推动PINNs在工程实际中的落地应用。; 阅读建议：建议读者结合所提供的PyTorch代码逐模块分析网络构建、能量泛函定义、边界条件施加及训练流程设计，深入理解物理约束与机器学习模型的融合机制，并鼓励在自定义问题中调整网络参数、采样策略与损失权重以优化性能。

【重要提示】本资源设置为0积分下载，若非0积分请勿轻易下载亲爱的CSDN用户：首先感谢你点进这个资源页面。我需要提前说明一个重要情况：本资源原本已设置为“0积分下载”，即作者希望完全免费共享。但CSDN平台有时会根据文件的下载热度、文件大小、用户权限等因素，自动将部分资源的积分调整为非0数值（如1积分、2积分、5积分等）。这是平台系统的自动行为，而非作者本人的设定。因此，如果你当前看到该资源的下载所需积分不是0（例如显示为1、2、3……），请谨慎决定是否下载。如果你按照非0积分支付并下载后发现资源内容不符合预期、链接失效，或者实际上该资源本应是免费的，作者无法为此承担积分损失或退还操作。强烈建议：仅在页面显示为0积分时进行下载。另外，本资源描述中并未直接提供具体的下载地址或外部链接，因为它本身是一个通过CSDN官方上传通道提交的文件/内容包。如果你看到描述中没有外部网盘地址，这是正常的——资源文件应通过CSDN内置的“下载”按钮获取。若因平台积分显示异常导致你支付了积分，请优先联系CSDN客服咨询积分退还政策，作者没有权限修改平台自动设定的积分值。感谢你的理解与支持。技术分享本应开放，但受限于平台规则，特此提醒如上。祝学习进步！

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