AntStudentOne

本文详细介绍了构建Web应用的流程,包括清理类包、创建类包、生成EJB jar、文件测试、创建WAR包和EAR包等关键步骤。
<project name="SupportWeb" basedir=".">
<property file="build_sup.properties" />

<property name="list.dir" value="${project.home.dir}\list" />
<property name="pro.dir" value="${project.home.dir}" />


<!--clean classes packgae -->
<target name="clean" description="clean classes package">
<delete dir="${list.dir}"/>
</target>


<!--create classes package -->
<target name="prepare" depends="clean" description="create classes package">
<mkdir dir="${list.dir}" />
<mkdir dir="${classes.dir}" />
</target>

<!--create ejb jar -->
<target name="ebj_jar" description="create ejb_jar">
<jar destfile="${list.dir}/CodeGenerator_EJB.jar">
<fileset dir="${pro.dir}/CodeGenerator_EJB/ejbModule">
<include name="**/*.*"/>
</fileset>
</jar>
</target>


<!-- file test -->
<target name="file_test" description="create file_test">
<!--copy single file
<copy file="F:\\test.txt" tofile="E:\\test.txt" />-->

<!--copy single file to directory
<copy file="F:\\test.txt" todir="E:\\DB" />-->

<!--copy directory to the other one directory
<copy todir="E:\\t1">
<fileset dir="F:\\t2" />
</copy>-->

<!--copy passel file to directory
<copy todir="E:\\t1">
<fileset dir="F:\\t2">
<include name="**/*.txt"/>
</fileset>
</copy>-->

<!--give file add postfix
<copy todir="E:\\t1">
<fileset dir="F:\\t2"/>
<mapper type="glob" from="*.doc" to="*.bak"/>
</copy>-->

<!--delete one file
<delete file="E:\\t1\\test.txt"/>-->

<!--delete file set
<delete dir="E:\\t1"/>-->

<!--move one file
<move file="F:\\t2\test.txt" todir="E:\\t1" />-->

<!--move directory to the other one directory
<move todir="E:\\t1">
<fileset dir="F:\\t2"/>
</move>-->
</target>


<!--create web_war -->
<target name="web_war" description="create web_war">
<war destfile="${list.dir}/${web.name}.war" webxml="${pro.dir}/${web.name}/WebContent/WEB-INF/web.xml">
<fileset dir="${pro.dir}/${web.name}/WebContent">
<include name="**/*.*"/>
</fileset>
</war>
</target>

<!--create ear -->
<target name="ear" description="create ear">
<ear destfile="${list.dir}/${ear.name}.ear" appxml="${pro.dir}/${ear.name}/META-INF/application.xml">
<fileset dir="${list.dir}">
<include name="**/*.jar"/>
<include name="**/*.war"/>
</fileset>
<fileset dir="${pro.dir}/${ear.name}">
<include name="META-INF/*.*" />
</fileset>
</ear>
</target>
</project>
【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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