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Linux | Scalene | An AI-powered CPU+GPU+memory profiler for Python

Linux | 如何分析可執行程序？例如使用 ldd 或其他工具？ Linux | Python Profiler Scalene 是一个适用于 Python 的高性能 CPU、GPU 和内存分析器，它可以完成许多其他 Python 分析器没有也不能做的事情。它的运行速度比许多其他分析器快几个数量级，同时提供更详细的信息。它也是第一个采用人工智能驱动的优化建议的分析器。 Install c

2026-11-11

Linux

#conda #Micromamba #Python #profiler

CFD | 同位網格（Collocated Grid）加 Rhie-Chow 插值的組合

CFD | 同位網格（Collocated Grid）加 Rhie-Chow 插值的組合

CFD | Rhie-Chow interpolation From Gemini 交錯網格與同位網格的比較：為何現代 CFD 軟體全面轉向同位網格在計算流體力學（CFD）的早期發展中，交錯網格（Staggered Grid）（如 MAC 網格）是絕對的主流，因為它在數學上天然避免了壓力棋盤狀振盪。然而，現代商業和開源 CFD 軟體（如 ANSYS Fluent、Star-CCM+、Op

2026-11-06

CFD

#HPC #OpenFOAM

MPAS | Memory allocated

MPAS | Memory allocated

MPAS | Minimum computer resources for running MPAS Amount of memory needed to run a particular simulation is to multiply the number of horizontal cells in the mesh by 0.175 MB/cell

2026-10-29

MPAS

#NWP #WRF #MPAS

MPAS | Gradient, Curl, Divergence, Laplacian on Unstructured Grids

MPAS | Gradient, Curl, Divergence, Laplacian on Unstructured Grids

Scalable Vector Calculus for Geoscientific Analysis on Unstructured Grids | Uxarray | 2025 A Description of the Model for Prediction Across Scales, Atmosphere, Version 8 4.2 Transport for Cell-Cente

2026-10-27

MPAS

#NWP #WRF #MPAS

NWP | ECMWF IFS 9km free

NWP | ECMWF IFS 9km free

NWP | ECMWF | IFS | Open data NWP | IFS | Open data as IC/LBC NWP | Check grib files NWP | plot GFS grib files NWP | ECMWF（歐洲中期天氣預報中心）的IFS（Integrated Forecasting System）購買數據實際成本 NWP | CMA | CMA_GFS r

2026-10-22

NWP

#NWP #WRF #MPAS #GFS #FNL #ERA5 #IFS #CMA #BUFR

Linux | 如何分析可執行程序？例如使用 ldd 或其他工具？

Linux | 如何分析可執行程序？例如使用 ldd 或其他工具？

From Gemini Executable Binary Analysis 分析可執行程序（Executable Binary Analysis）通常分為靜態分析（不運行程序）和動態分析（運行程序並觀察行為）。以下是常見的工具與分析流程：一、靜態分析工具（Static Analysis）靜態分析在不安裝或不執行程序的情況下，檢查其結構、依賴項與符號資訊。 1. ldd — 查看動態連結

2026-10-20

Linux

#conda #Micromamba #ldd #gdb

NWP | CFD | Roughness Length K_s/z0

NWP | CFD | Roughness Length K_s/z0

From Gemini While both parameters quantify surface roughness in fluid dynamics and boundary layer meteorology, they are defined in fundamentally different contexts and represent different equivalent

2026-10-16

NWP

#HPC #NWP #WRF #MPAS #OpenFOAM #CFD #Roughness Length #K_s #z0

MPAS | Noah-MP

MPAS | Noah-MP

MPAS release MPAS Version 8.2.0 New physics The Noah-MP v5.0.1 land-surface model is now available by setting config_lsm_scheme = 'sf_noahmp' in the &physics namelist group. New static files th

2026-10-13

MPAS

#NWP #WRF #MPAS #GFS #ERA5 #Noah-MP

MPAS-JEDI | config_do_DAcycling vs config_do_restart

MPAS-JEDI | config_do_DAcycling vs config_do_restart

NWP | BUFR data | GFS - Binary Universal Form for the Representation of meteorological data MPAS | MPAS-JEDI MPAS | MPAS-JEDI V3.0.2 MPAS | MPAS-JEDI | spack-stack 1.9.3 MPAS | Joint MPAS/WRF Users W

2026-10-09

MPAS-JEDI

#MPAS #DA #MPAS-JEDI #atm

NWP | 為什麼中緯度地區的預報技巧優於熱帶地區？

NWP | 為什麼中緯度地區的預報技巧優於熱帶地區？

From Deepseek and Gemini 大氣運動的性質、可預測性來源以及觀測條件的差異在天氣預報中，中緯度地區的預報技巧通常優於熱帶地區，主要與大氣運動的性質、可預測性來源以及觀測條件的差異有關。以下是幾個核心原因： 1. 大尺度動力強迫 vs. 對流性降水中緯度：天氣系統主要由大尺度動力過程驅動，例如鋒面、溫帶氣旋、羅斯貝波（大氣長波）等。這些系統的生命週期較長（數天到一週

2026-10-08

NWP

#NWP #WRF #MPAS #CMA #CMA_GFS #CMA_MESO