翟永明:在古代

《在古代》
翟永明

在古代 我只能这样
给你写信 并不知道
我们下一次
会在哪里见面

现在 我往你的邮箱
灌满了群星 它们都是五笔字形
它们站起来 为你奔跑
它们停泊在天上的某处
我并不关心

在古代 青山严格地存在
当绿水醉倒在他的脚下
我们只不过抱一抱拳 彼此
就知道后会有期

现在 你在天上飞来飞去
群星满天跑 碰到你就象碰到疼处
它们象无数的补丁 去堵截
一个蓝色屏幕
它们并不歇斯底里

在古代 人们要写多少首诗?
才能变成崂山道士 穿过墙
穿过空气 再穿过一杯竹叶青
抓住你 更多的时候
他们头破血流 倒地不起

现在 你正拨一个手机号码
它发送上万种味道
它灌入了某个人的体香
当某个部位颤抖 全世界都颤抖

在古代 我们并不这样
我们只是并肩策马 走几十里地
当耳环叮当作响 你微微一笑
低头间 我们又走了几十里地

【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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