打的软件 VS 扬招

        3月20日,上海慕尼黑电子展落下了帷幕。我司作为参展商也参加了此次展会。下午3:15,我跟同事收拾好展览物品,准备回公司。当拎着沉重的行李准备来到出口打车时,

拦了好几辆的士,都对我们说:"No."什么世道,又不是上下班高峰期间,头一次遭遇了打的难的问题。后来想起来了,是打的软件带来的不便。因为司机通过打车软件接单的话,能拿到软件提供商带来的额外收入,原来如此。好不容易拦到一辆的士,司机要求我们加价!我勒个去!

       后来跟他们磨蹭半天,他才同意带我们去公司。这些个软件不是方便乘客和司机吗,怎么实践起来,事与愿违呢?这样的问题出现了,这些个打车软件公司提供商是不是要反省一下?

【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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