不管今后发生什么事情,先把技术学好。

本文强调了技术学习的重要性,并将其视为个人能力提升的过程。作者认为技术能够体现个人的学习能力、接受能力和自我要求等,而具备突出的技术能力可以吸引更多机会。

 

 

               第一步,一定要把技术学好。

               现在技术这活,不是太值钱,99% 人月薪都在2万元以下。

               我对技术的看法是,体现一个人的学习能力,接收能力,对自己的要求及控制能力,等等。

               能力是无价的。你只要能力突出,有人愿意花高价聘请你的。

               没有学好技术,也不代表你能力,不行。但是,目前我的目的是把技术学好。

 

              第二步......一步一个脚印!

          

 

             

该数据集通过合成方式模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据,旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源,特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集,涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。 时间戳:数据类型为日期时间,记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00,并以5分钟为间隔持续生成,体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度(摄氏度):以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间,反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速(转/分钟):以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成,符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率(公里/升):浮点型变量,用于衡量发动机的燃料利用效能,即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z:这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度,较高的数值通常暗示存在异常振动,可能与潜在的机械故障相关。 扭矩(牛·米):以浮点数表征发动机输出的旋转力矩,数值区间为50至200牛·米,体现了发动机的负载能力。 功率输出(千瓦):浮点型变量,描述发动机单位时间内做功的速率,取值范围为20至100千瓦。 故障状态:整型分类变量,用于标识发动机的异常程度,共分为四个等级:0代表正常状态,1表示轻微故障,2对应中等故障,3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量,支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式:字符串类型变量,描述发动机当前的工作状态,主要包括:怠速(发动机运转但无负载)、巡航(发动机在常规负载下平稳运行)、重载(发动机承受高负荷或高压工况)。 数据集整体包含1000条记录,每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类,有助于训练模型实现故障预测与诊断。所有数据均为合成生成,旨在模拟真实的发动机性能变化与典型故障场景,所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标,均为影响发动机故障判定的重要因素。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
在人工智能专业就业中,学好以下技术将会非常有帮助: 1. 机器学习:机器学习是人工智能的核心技术之一,它涉及训练算法来从数据中学习和改进。了解不同的机器学习算法和模型,以及如何应用它们来解决现实世界的问题是至关重要的。 2. 深度学习:深度学习是机器学习的一个分支,通过模拟人脑神经网络的结构和功能来解决复杂的问题。掌握深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch)和常见的深度学习模型(如卷积神经网络、循环神经网络)是必要的。 3. 自然语言处理:自然语言处理涉及处理和理解人类语言的技术。了解文本处理、情感分析、语义理解等自然语言处理技术对于开发智能对话系统、语音识别和机器翻译等任务至关重要。 4. 计算机视觉:计算机视觉是研究如何使计算机“看”和理解图像和视频的技术领域。掌握图像分类、目标检测、图像生成等计算机视觉技术能够应用于人脸识别、智能监控和自动驾驶等领域。 5. 数据挖掘和大数据处理:人工智能需要处理大量的数据,因此了解数据挖掘和大数据处理技术是必要的。学会如何收集、清洗、分析和可视化数据,并从中提取有价值的信息对于解决实际问题至关重要。 此外,还可以学习一些相关的编程语言(如Python和R)、统计学、优化算法等基础知识,以及了解人工智能的伦理和法律问题。综合掌握这些技术和知识将有助于在人工智能领域找到就业机会。
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