Mac: GroupLogic发布ExtremeZ-IP v8

ExtremeZ-IPv8为Windows文件系统提供了AFP访问协议和CUPS打印服务,方便Mac用户无缝集成到现有WindowsAD网络中。它支持DFS、VSS等高级功能,提供全面的文件系统访问体验。购买方案灵活,从3客户许可起,价格从$795起。详情请见官网。


ExtremeZ-IP v8的主要用途是,在Windows的文件系统上,提供AFP访问协议和CUPS打印服务,这样可以更好地把Mac用户集成到现有的Windows AD网络环境中。Mac电脑本身使用AFP文件系统协议来访问文件系统,虽然它也支持SMB协议用来访问Windows网络共享,但是有诸多限制,比如Time Machine就不支持(直接支持);而且AFP提供诸多特有的特性,比如对resource fork的支持和Spotlight搜索等,在使用SMB时不能很好的支持。而有了ExtremeZ-IP,它把Mac用户集成到现有的Windows环境中,并如同访问Mac服务器一样的,访问Windows的共享以及打印机服务。使用DFSConnectShadowConnectare附件,还可以提供对Distributed File System (DFS)和Volume Shadow Copy Services (VSS)的支持。


购买费用也是比较客观的,最少的3客户许可是$795,25客户许可$1995,直到无限制客户许可$6,995。


详见官方说明:http://www.grouplogic.com/enterprise-file-sharing/mac-windows-file-sharing/

【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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