2020暑期研习Day2

本文介绍如何利用VMTools实现VMWare与Windows之间的文件互传,包括共享文件夹的设置方法。同时,深入浅出地讲解Docker的基础概念与使用技巧,适合初学者快速上手。

学习内容

VMWare与windows实现文件互传:
主要采用VMTools实现从windows向虚拟机传输文件,采用共享文件夹实现从虚拟机向windows传输文件。
VMTools是一个VMWare自带的工具插件,它能够使得VMWare变得更加便利好用。比如:可以将windows的一个文件直接拖入虚拟机界面,相当于拷贝了一份文件进入虚拟机;可以自动识别鼠标是否在虚拟机界面,当鼠标移出虚拟机界面时,会自动切换至windows界面。
而创建共享文件夹在网络上的教程已经十分多,这里就不再赘述。

Docker使用说明书:
作为初学者,重点在于理解容器、镜像这两个关键点。在理解这两个点之后,就可以根据该使用说明书上的教程渐渐开始实践如何使用Docker。
当然,笔者使用Docker的初衷是为了测试程序,让程序在虚拟机环境里跑起来测试。这一点在当天学习中并未完成。在接下来的学习过程中需要继续努力。

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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