个人技术日记

UMR

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Python_Matplotlib极坐标系作全向反应谱图

\[ a_\theta(t)=a_x(t)\cos\theta+a_y(t)\sin\theta \]

  1. 通过NS和EW向地震波生成360度全方向地震波
  2. 计算出该条地震动反应谱
  3. 在极坐标系上使用等高线工具绘制全向反应谱图
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def graph(theta,r,value,name):#theta,r,value,命名（包含路径）
    fig, axes = plt.subplots(subplot_kw=dict(projection='polar'),figsize=(10,10))
    contourplot = axes.contourf(theta,r,value,cmap=plt.cm.jet)
    plt.colorbar(contourplot, shrink=.6, pad=0.08)
    plt.savefig(name)
  • 只需要计算0-180度反应谱去最大值，\(\theta+180\)取最小值即可,减少计算量
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题目

Given an array rectangles where rectangles[i] = [xi, yi, ai, bi] represents an axis-aligned rectangle. The bottom-left point of the rectangle is (xi, yi) and the top-right point of it is (ai, bi).

Return true if all the rectangles together form an exact cover of a rectangular region.

Example 1:

img
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需求

  • 例如frpc内网穿透服务要求在重启后立即执行，不要等到用户登入后

方案

  • 计划任务中使用SYSTEM用户进行
  • QQ截图20210914173300

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Python基于中心差分及Newmark法计算地震波反映谱

地震工程作业代码

代码

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import os
import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy

class spectrum:
    sw=np.array([]) #地震波a
    v=np.array([]) #地震波速度
    su=np.array([]) #地震波位移
    tf=np.array([]) #调幅后地震波a
    
    u=np.array([])  
    u0=np.array([])
    u00=np.array([])
    
    saT=np.array([])
    sa=np.array([]) #谱加速度
    sv=np.array([]) #谱速度
    sd=np.array([]) #谱位移

    PGA=0
    PGD=0
    PGV=0
    t=0
    
    def __init__(self,path,t):#路径，步长
        file_4=open(path,"r")
        str4="" #文件前四行
        for p in range(0,4):
            str4=str4+file_4.readline()
        data=file_4.readlines()# 读取后面全部数据
        file_4.close() #获取前四行
        lit=[]
        for d in data:
            tmpd=d.split()
            for num_tmpd in range(0,len(tmpd)):
                lit.append(float(tmpd[num_tmpd]))
        self.sw=np.array(lit)
        self.t=t
        return
    
    def newmark_beta(self,T,ksi=0.05,gamma=0.5,beta=0.25):#步长，周期，地震波
        if T==0:
            T=0.00000001
        n=len(self.sw)
        m=1.0
        c=2*m*ksi*(2*np.pi/T)
        #分别为加速度，速度，位移
        u00=np.zeros(n)
        u0=np.zeros(n)
        u=np.zeros(n)
        k=(2*np.pi/T)**2*m
        u00[0]=-self.sw[0]-c*u0[0]-k*u[0]
        a1=m/(beta*(self.t**2))+gamma*c/(beta*self.t)
        a2=m/(beta*self.t)+(gamma/beta-1)*c
        a3=(1/(2*beta)-1)*m+self.t*(gamma/(2*beta)-1)*c
        k_hat=k+a1 #k^/hat

        for i in range(1,n):
            p_hat=-self.sw[i]+a1*u[i-1]+a2*u0[i-1]+a3*u00[i-1]
            u[i]=p_hat/k_hat
            u0[i]=gamma/(beta*self.t)*(u[i]-u[i-1])+(1-gamma/beta)*u0[i-1]+self.t*(1-gamma/(2*beta))*u00[i-1]
            u00[i]=1/(beta*(self.t**2))*(u[i]-u[i-1])-u0[i-1]/(beta*self.t)-(1/(2*beta)-1)*u00[i-1]
        self.u=u
        self.u0=u0
        self.u00=u00+self.sw
        return u,u0,u00+self.sw
    
    def central_difference(self,T,ksi=0.05,gamma=0.5,beta=0.25):
        m=1.0
        n=len(self.sw)
        u00=np.zeros(n)
        u0=np.zeros(n)
        u=np.zeros(n+1)
        c=2*m*ksi*(2*np.pi/T)
        k=(2*np.pi/T)**2*m
        u00[0]=-self.sw[0]-c*u0[0]-k*u[0]
        u_1=u[0]-self.t*u0[0]+self.t**2*u00[0]/2
        k_hat=m/(self.t**2)+c/(2*self.t)
        a=m/(self.t**2)-c/(2*self.t)
        b=k-2*m/(self.t**2)
        for i in range(n):
            if i==1:
                p_hat=-self.sw[i]-a*u_1-b*u[i]
            else:
                p_hat=-self.sw[i]-a*u[i-1]-b*u[i]
            u[i+1]=p_hat/k_hat
            u0[i]=(u[i+1]-u[i-1])/(2*self.t)
            u00[i]=(u[i+1]-2*u[i]+u[i-1])/(self.t**2)
        self.u=u[:n]
        self.u0=u0
        self.u00=u00+self.sw
        return
            
    def get_PGA(self):
        self.PGA=max(abs(self.sw))
        return max(abs(self.sw))
    
    def get_PGV(self):
        self.PGV=max(abs(self.v))
        return max(abs(self.v))
    
    def get_PGD(self):
        self.PGD=max(abs(self.su))
        return max(abs(self.su))
    
    def get_sa(self,begin,end,step):
        T=np.arange(begin,end,step)
        sa=np.array([])
        sv=np.array([])
        su=np.array([])
        for i in T:
            u,v,a=self.newmark_beta(i)
            sa=np.append(sa,max(abs(a)))
            sv=np.append(sv,max(abs(v)))
            su=np.append(su,max(abs(u)))
        self.saT=T
        self.sa=sa
        self.sd=su
        self.sv=sv
        return
    
    def get_v(self):#步长，地震波
        v=[]
        for i in range(len(self.sw)):
            v.append(np.trapz(self.sw[:i+1],dx=self.t))
        self.v=np.array(v)
        return v
    
    def get_u(self):
        v=self.get_v()
        u=[]
        for i in range(len(self.sw)):
            u.append(np.trapz(v[:i+1],dx=self.t))
        self.su=np.array(u)
        return u
    
    def tiaofu_sa(self,T,target):# 地震波步长 地震波 要调幅到的周期和值'
        u,v,a=self.newmark_beta(T)
        sa=max(abs(a))
        self.tf=self.sw
        self.sw=self.sw*(target/sa)
        self.get_v()
        self.get_u()
        return target/sa
    
    def fypa(self,T,x,path):
        y=np.loadtxt(path)
        plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']
        plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
        plt.figure(figsize=(10,5))
        plt.title("标准加速度反应谱")
        self.get_PGA()
        plt.plot(T,x/self.PGA,label="python")
        plt.plot(T,y/self.PGA,label="SPECTR")
        plt.xlabel("T(s)")
        plt.ylabel("$\\beta$")
        plt.legend()
        
    def fypv(self,T,x,path):
        y=np.loadtxt(path)/1000
        plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']
        plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
        plt.figure(figsize=(10,5))
        plt.title("标准速度反应谱")
        self.get_PGV()
        plt.plot(T,x/self.PGV,label="python")
        plt.plot(T,y/self.PGV,label="SPECTR")
        plt.xlabel("T(s)")
        plt.ylabel("$\\beta$")
        plt.legend()
        
    def fypu(self,T,x,path):
        y=np.loadtxt(path)/1000
        plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']
        plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
        plt.figure(figsize=(10,5))
        plt.title("标准位移反应谱")
        self.get_PGD()
        plt.plot(T,x/self.PGD,label="python")
        plt.plot(T,y/self.PGD,label="SPECTR")
        plt.xlabel("T(s)")
        plt.ylabel("$\\beta$")
        plt.legend()
        
    def sw_a(self):
        plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']
        plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
        plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来正常显示负号
        plt.figure(figsize=(10,5))
        plt.title("地震波加速度时程")
        t=np.linspace(0,len(self.sw)*self.t,len(self.sw))
        plt.plot(t,self.sw)
        plt.xlabel("t(s)")
        plt.ylabel("a(g)")
        #plt.legend()

使用实例

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基于GitHub-webhook进行Hexo自动部署

  1. wget https://github.com/yezihack/github-webhook/releases/download/v1.5.0/github-webhook1.5.0.linux-amd64.tar.gz
  2. tar -zxvf github-webhook1.5.0.linux-amd64.tar.gz
  3. cp github-webhook /usr/local/bin/
  4. 写执行脚本vim webhook.sh
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#!/bin/bash
cd /root/hexo/blog #注意：替换自己hexo所在路径
git pull
hexo g -d
  1. github-webhook -b [shell脚本路径] -s [github webhook的密码]

详细配置webhook官方脚本有详解，地址在下面

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Step.1 安装samba

yum install samba

Step.2 添加samba用户

smbpasswd -a samba 必须为系统存在的用户

smbpasswd -e samba激活用户

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Step.1 安装pm2

npm install pm2 -g

Step.2 在source目录下创建 start.js

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var process = require('child_process');

process.exec(' hexo g -d', function (error, stdout, stderr) {
    if (error !== null) {
      console.log('exec error: ' + error);
    }
});

Step.3 在source目录下创建 watch.json

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CSV是可以直接导入Mysql的，不过有时候条目不对应，CSV数量过多，直接导入就不方便了

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import os
import csv
import pymysql
conn=pymysql.connect(host='xx.xx.xx.xx',port=3306,user='root',password='password',db='weibo',charset='utf8mb4') # 数据库连接信息
cursor=conn.cursor()
for root,dirs,files in os.walk(r"E:\"): #遍历目录
    for f in files:
        if f.split(".")[-1] == "csv":
            user_id=f.split(".")[0]
            csv_file=open(os.path.join(root,f),"r",encoding='utf-8')
            csv_reader=csv.reader(csv_file)
            csv_comment=list(csv_reader)
#             print("test")
            for t in csv_comment:
                if t[0].find("微博id") > -1:
                    continue
                insert="INSERT INTO `weibo` (`id`, `user_id`, `content`, `article_url`, `original_pictures`, `retweet_pictures`, `original`, `video_url`, `publish_place`, `publish_time`, `publish_tool`, `up_num`, `retweet_num`, `comment_num`) VALUES ('{0}', '{1}', '{2}', '{3}', '{4}', '{5}', '{6}', '{7}', '{8}', '{9}','{10}', '{11}', '{12}', '{13}');".format(t[0],user_id,t[1],t[2],t[3],"NULL","1",t[4],t[5],t[6],t[7],t[8],t[9],t[10]) #对应的插入语句
                try:
                    cursor.execute(insert)
                    conn.commit()
                    print("成功")
                except:
                    print("失败")

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由于服务器迁移导致自用图床chevereto的数据库丢失（忘记备份是大锅，那段时间忙于考试了），但多处引用了外链不方面自身再次上传，所以根据数据文件补全数据库

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import os
import hashlib
from PIL import Image

def update_info(path,f,root):  #查询图片信息，生成SQL语句
    image_name=os.path.splitext(f)[0]
    image_extension=f.split(".")[-1]
    file=open(path,"rb")
    image_size=os.path.getsize(path)
    im=Image.open(path)
    image_width=im.size[0]
    image_height=im.size[1]
    image_date=path.split("\\")[2]+'-'+path.split("\\")[3]+"-"+path.split("\\")[4]+" 12:00:00"
    image_user_id=1
    image_uploader_ip="60.211.13.123"
    image_md5=hashlib.md5(file.read()).hexdigest()
    image_original_filename=f
    i_th=os.path.join(root,image_name+".th."+f.split(".")[-1])
    i_md=os.path.join(root,image_name+".md."+f.split(".")[-1])
    if(os.path.exists(i_th) and os.path.exists(i_md)):
        image_chain=7
        image_thumb_size=os.path.getsize(i_th)
        image_medium_size=os.path.getsize(i_md)
    else:
        image_chain=5
        image_thumb_size=os.path.getsize(i_th)
        image_medium_size=0
    info="INSERT INTO `chv_images` (`image_id`, `image_name`, `image_extension`, `image_size`, `image_width`, `image_height`, `image_date`, `image_date_gmt`, `image_title`, `image_description`, `image_nsfw`, `image_user_id`, `image_album_id`, `image_uploader_ip`, `image_storage_mode`, `image_storage_id`, `image_md5`, `image_source_md5`, `image_original_filename`, `image_original_exifdata`, `image_views`, `image_category_id`, `image_chain`, `image_thumb_size`, `image_medium_size`, `image_expiration_date_gmt`, `image_likes`, `image_is_animated`) VALUES (NULL, '{0}', '{1}', '{2}', '{3}', '{4}', '{5}', '{5}', '{6}', NULL, '0', '1', NULL, '60.211.13.123', 'datefolder', NULL, '{7}', NULL, '{8}', NULL, '0', NULL, '{9}', '{10}', '{11}', NULL, '0', '0');".format(image_name,image_extension,image_size,image_width,image_height,image_date,image_name[:99],image_md5,f,image_chain,image_thumb_size,image_medium_size)
    return info

#遍历图片储存文件夹，所有SQL语句写入文本
total =0
new_info=open("update_info.txt","w")
for root,dirs,files in os.walk(r"D:\images"):#这里写路径
    for f in files:
        #print(f)
        if f.split(".")[-1] not in ["jpg","png"]:
            #print(f.split(".")[-1])
            continue
        if f.split(".")[-2] in ["th","md"]:
            #print(f.split(".")[-2])
            continue
        #print(root)
        str_info=update_info(os.path.join(root,f),f,root)
        #print(str_info)
        new_info.write(str_info)
        new_info.write("\n")
        total=total+1
        print(total)
        #print(f)

说明

  • 可以通过pymysql直接写入数据库，我不想开远程数据库访问权限没有使用
  • 直接通过服务端命令行或者PHPmyadmin上传mysql执行即可
  • total的值很有用，本代码默认图床个人使用，图片所有者为id为1的用户。请在数据库chv_users中的user_image_count和chv_stats中total的stat_images加上total的值，否则仪表台的统计数据有误。
  • 修改数据库chv_stats中total的stat_disk_used为images文件夹实际大小，否则仪表台统计数据有误
  • 上述两条不影响使用，只影响观感
  • 另外由于服务器时间和照片时间不一致，容易存在照片信息时间与上传图片的时间文件夹不同，所以图片时间为按照真实时间填写，均设置为上传当天的中午12点，不影响使用。如果使用真实时间戳，导致与文件夹名对不上，后台图片会显示为空。
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