Python Challenge 06 Solution

本文通过Python脚本解析了一个名为channel.zip的文件。该脚本从一个初始线索开始,自动读取zip文件中一系列文本文件的内容,并提取出下一个线索直至最终揭示隐藏消息。此外,还收集了每个文件的注释部分,最终打印出来。

gist: https://gist.github.com/genesislive/5098123


#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
# http://www.pythonchallenge.com/pc/def/channel.html
# <!-- <-- zip -->
# see readme in http://www.pythonchallenge.com/pc/def/channel.zip
 
import os
import re
import urllib
import zipfile
 
nothing = '90052'
pattern = 'Next nothing is (\d+)'
file_pattern = '%s.txt'
channel_file = 'channel.zip'
uri = 'http://www.pythonchallenge.com/pc/def/channel.zip'
comments = []
 
if not os.path.exists(channel_file):
    urllib.urlretrieve(uri, channel_file)
 
file = zipfile.ZipFile('channel.zip')
 
while True:
    try:
        nothing = re.search(pattern, file.read(file_pattern % nothing)).group(1)
    except:
        # Collect the comments.
        print file.read(file_pattern % nothing)
        break
 
    # print file.getinfo(file_pattern % nothing).comment)
    comments.append(file.getinfo(file_pattern % nothing).comment)
 
print ''.join(comments)
 
'''
***************************************************************
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**                                                            **
**   OO    OO    XX      YYYY    GG    GG  EEEEEE NN      NN  **
**   OO    OO  XXXXXX   YYYYYY   GG   GG   EEEEEE  NN    NN   **
**   OO    OO XXX  XXX YYY   YY  GG GG     EE       NN  NN    **
**   OOOOOOOO XX    XX YY        GGG       EEEEE     NNNN     **
**   OOOOOOOO XX    XX YY        GGG       EEEEE      NN      **
**   OO    OO XXX  XXX YYY   YY  GG GG     EE         NN      **
**   OO    OO  XXXXXX   YYYYYY   GG   GG   EEEEEE     NN      **
**   OO    OO    XX      YYYY    GG    GG  EEEEEE     NN      **
**                                                            **
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'''


【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验与算法优化。
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