June 10th 看书 & 迁移文章

本文分享了一个勤奋女生准备注册会计师(CPA)考试的经历,强调了两人间相互支持的重要性,同时也提到了作者处理个人项目的进展。
她是一个非常用功的女生,因为9月份要考CPA,每天她都会复习一会,1小时或者2小时。

昨天玩了一天之后,说好今天她要在家复习看书,那我就不打扰她了,也搞一些自己的事情,写点代码(哥哥的那个东西来催了,汗。。。)。两个人在一起,既能开心地玩,也能静静地努力,我觉得是难能可贵的。so let's fighting! :)

and the other thing is:

原来注册帐号的时候考虑到好记,所以注册了jinweijielovezhuye,又考虑到语法,也注册了jinweijieloveszhuye。既然前些天已经注册了www.jwj-zy.com,好记就不是问题了,所以,花了点时间将原来jinweijielovezhuye下的的所有文章转移到此帐号下面(顺便说一句,javaeye的导入导出太不好用了,只能手动贴)。

ok...现在比较称心了,jinweijieloveszhuye :D 觉得太长的话,可以访问www.jwj-zy.com
【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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