[Flex]Flash Builder Beta 2 serial number(sn)

Adobe Labs 更新了 Flash Builder Beta2 版本,提供下载地址并介绍了申请序列号的方法。新版本的中文汉化更加人性化。

详细请看:http://www.k-zone.cn/zblog/post/flash-builder-beta-2-serial-number.html
十一长假期间要数最“爽”的事情,除了雷人牌TV的“羽毛”后,还要看Adobe的动作。
Adobe Labs大换血,Flash Builder Beta 2已经提供了下载地址,新版本的体验随后放出。
我感觉的第一印象是:中文版本的汉化更人性化了,同时比较郁闷的事情是,Flash Builder Beta1的sn不适合Flash Builder Beta 2,需要重新申请。

申请地址:http://s.k-zone.cn/sn
申请方法:
1、填入Flex Builder 3 sn,然后才能获取到Flash Builder Beta 2 serial number(sn),那么Flex Builder 3 serial number(sn)在哪里获取呢?我就不明说了,大家心知肚明:)
2、需要填写一个正确的Email地址,以获取Flash Builder Beta 2 serial number(sn)
例如我获取到的Flash Builder Beta 2 serial number(sn):1424-4008-9664-3602-3439-171X(最后一位隐藏掉了,是一个小于4的数字)

Flash Builder Beta 2下载地址:(需要登录)
http://s.k-zone.cn/fbb2
同时更新的还有Flash Catalyst Public Beta 2,下载地址:(需要登录)
http://s.k-zone.cn/fcb2

【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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