3月19日 JavaWeb 周一

本文介绍了Java中数组的多种初始化方法,包括静态初始化和动态批量初始化,并展示了使用传统for循环及foreach增强循环进行数组遍历的具体实现。
                //数组方法1  静态
                int[] a = {2,3,4,5,6,7};
                for(int i=0;i<a.length;i++){
                    System.out.print(a[i]+"\t");
                }
                System.out.println();
                //数组方法2  静态
                int[] b = new int[] {2,3,4,5,6,7};
                for(int i=0;i<b.length;i++){
                    System.out.print(b[i]+"\t");
                }
                System.out.println();
                //方法3 动态  批量初始化
                int[] c = new int[10];
                for(int i=0;i<c.length;i++){
                    c[i]=i;
                }
                for(int i=0;i<c.length;i++){
                    System.out.print(c[i]+"\t");
                }
                System.out.println();
                //新的输出方式foreach循环又称增强for循环
                int[] d = {1,2,3,4,5,6};
                //定义一个变量x去接收d
                //for(元素:容器)  只能从头到尾去一一输出
                for(int x:d){
                    System.out.print(x);
                }

我不是等你喜欢我,我在等我不喜欢你。

【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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