8月总结&抽奖

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首先是小小总结下 8 月发文的情况,总共推文时间是 21 天,原创文章有 9 篇,分别如下:

  1. Jupyter 进阶教程

  2. PyTorch 系列 | 数据加载和预处理教程

  3. PyTorch系列 | 如何加快你的模型训练速度呢?

  4. Leetcode 系列 | 反转链表

  5. PyTorch系列 | 快速入门迁移学习

  6. 只需几行代码,即可实现多线程和多进程操作

  7. 进程和线程(上)

  8. 进程和线程(下)

  9. 你有哪些deep learning(rnn、cnn)调参的经验?

另外还推荐了一位非常优秀的同校的,考研逆袭的CV大佬:

推荐 | 考研逆袭+跨行计算机视觉的技术成长类公众号

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接着就是每月一次的抽奖活动,这次是送出 3 个10元红包,参与方式是:

  1.  关注公众号“算法猿的成长”

  2. 后台回复“抽奖

截止时间是今晚8点

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最后就是打算建立一个学习交流群,主要是计算机视觉方向和python编程的学习,如果希望加群的,可以加我微信,并备注“加群”。

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PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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