19、编程学习与Raspberry Pi实用指南

编程学习与Raspberry Pi实用指南

1. 编程基础概念

1.1 面向对象编程特性

在编程世界里,面向对象编程有着几个重要特性,像多态、方法重载和封装等。多态指的是一个操作在不同实例中能展现出不同行为,其行为取决于操作中使用的数据类型。在 Python 里,函数天然具有多态性,因为无需明确指定函数接收参数的类型。比如下面这个例子:

class Ground:
    def move(self):
        print("The animal walks")


class Aquatic:
    def move(self):
        print("The animal swims")


class Crocodile(Ground, Aquatic):
    pass


c = Crocodile()
c.move()

在这个例子中,当调用 c.move() 时,由于 Ground 类在继承列表中更靠左,所以会打印出 “The animal walks”。

方法重载在 Python 中并不存在。在其他语言如 Java 里,方法重载很常见,但在 Python 中,由于其动态性,不清楚变量类型会引发冲突。虽然可以模拟重载,但这既荒谬又没必要,所以在 Python 中不应有同名方法或用不同类型参数调用同一方法。

封装是面向对象编程的一个概念,指的是将类的内部状态对外部隐藏。在 Python 中,没有访问修饰符,通常通过变量名来决定访问权限。如果变量名以两个下划线开头

【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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