- 博客(2806)
- 资源 (1)
- 问答 (1)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 smote的主要作用是过采样，他并没有欠采样的作用？
是的，）的主要作用是，它专注于，并不涉及欠采样。SMOTE 通过对少数类样本的特征空间进行插值，生成新的少数类样本，从而增加少数类的数量。SMOTE 通过随机选择一个少数类样本的，在它们之间生成一个新样本，目的是增加少数类样本的分布范围，而不是简单地重复样本。它主要用于解决，尤其是分类问题中少数类样本数量过少导致分类器偏向多数类的情况。由于 SMOTE 不进行欠采样，它无法减少多数类样本的冗余。因此，如果多数类样本数量过多，直接使用 SMOTE 可能无法完全解决数据不平衡问题。
2024-12-06 08:56:33
263
原创 在进行目录对齐的时候更多的考虑行距
调整目录时，要特别注意行距和段落间距，确保它们统一并且符合排版规范。通过合适的行距设置，可以增强目录的可读性和整洁度。
2024-12-05 11:28:19
437
原创 如何理解完成大于完美？
先完成，再完美”不是反对追求高质量，而是先完成基础任务，迈出第一步，然后在此基础上逐步改进。这一原则尤其适用于需要快速迭代、应对复杂任务或时间紧迫的场景。
2024-12-05 09:02:23
496
原创 常见的段落标记还有什么?
如果文档中有隐藏文本，它会以虚线下划线显示（前提是Word选项中启用了“显示隐藏文本”），便于查看和控制是否需要在文档中保留或删除这些文本。调整段落位置时，锚点对象会跟随移动。在Word中，除了段落标记“¶”之外，还有一些常见的段落标记和隐藏符号，帮助我们更好地控制和调整文档格式。插入分页符（Ctrl+Enter）时，会显示“——分页符——”，用于控制文档的页面分隔，适合在不同章节或部分间断开页面。每次按下Tab键插入的制表符会显示为一个箭头“→”，帮助识别制表符的位置和数量，便于调整内容对齐。
2024-11-06 13:27:00
1060
原创 分节符的作用是什么？
分节符在Word文档中有非常重要的作用，它用于将文档划分为不同的“节”。每个节可以独立设置页面格式、页眉页脚等，从而实现灵活的排版效果。分节符允许在同一文档中为不同部分设置独立的页面格式。例如，不同节可以设置不同的页面方向（如部分页面为横向，部分为纵向）、页面大小、页边距等。这在处理内容丰富且多样的文档（如报告或手册）时非常实用。分节符可以让不同的节拥有独立的页眉和页脚设置。例如，可以在某一节去掉页码、调整页码格式，或者添加章节标题。
2024-11-06 13:26:23
710
原创 在样式中的样式基于和后续样式基于是什么意思？
样式基于”是指当前样式会继承另一个样式的格式设置。例如，如果定义一个“副标题”样式，可以基于“标题”样式，这样“副标题”会自动继承“标题”的大部分格式（比如字体、大小、颜色等）。修改“标题”样式时，“副标题”也会自动更新相同的属性，从而实现全局统一格式。“后续样式”是指在应用某个样式后，按回车键换行时，Word自动应用的下一个样式。比如，定义标题的“后续样式”为“正文”，那么当标题样式段落换行后，新段落将自动应用“正文”样式。“后续样式”**可以让段落流畅衔接，帮助快速编排内容。
2024-11-06 12:51:12
1088
原创 在排版中使用样式来提高排版效率
如果需要更改某类文本的样式（比如更换标题字体），只需修改样式定义，整篇文档都会自动更新，节省大量时间。：使用样式标注标题层级后，Word可以自动生成目录，方便查阅和跳转，特别是在长文档中极具实用性。：样式可以让所有同类型内容（如标题、正文、引言）一键统一格式，不必逐段手动调整，减少出错概率。：使用样式有助于保持文档排版的专业性，符合排版标准，尤其在需要提交或展示的正式文档中尤为重要。因此，使用样式不仅提升效率，也让文档更加整洁、易读、专业。
2024-11-06 12:45:30
257
原创 在Word排版中不使用样式会有什么问题？
样式在文档中不仅仅是外观上的一致性，还可以帮助Word识别文档结构（如标题层级）。：如果需要对文档中的某一类元素（如标题、正文、引用）做格式调整，手动操作需要逐一修改；而使用样式可以直接修改样式定义，整个文档会自动更新，大大提高了修改效率。：使用样式可以在不同设备、软件中更好地保持一致性，而直接手动调整的格式在跨平台或转换成PDF等格式时容易出问题，可能出现布局错乱等情况。：样式可以让多个段落快速应用相同的格式，而手动调整则耗时费力，尤其在文档较长时需要大量重复操作。
2024-11-06 12:44:27
122
原创 检出是什么意思？checkout在游戏中和编程软件中的含义各有什么特定的含义？
将指定的分支、版本或文件复制到本地的工作区，以便查看、编辑或运行。这一操作让开发人员能够切换到特定的代码版本，或开始在特定的分支上工作。当玩家选购了游戏道具、皮肤或游戏内容后，通过“checkout”操作来完成支付流程，确认购买并将物品添加到他们的账户中。“checkout” 在编程中的作用主要是便于版本管理和协作，而在游戏中则涉及结算和交易功能。在编程中，特别是版本控制系统（如 Git）中，“checkout” 是指从代码库中。在游戏中，“checkout”常用于指玩家在游戏商店中。
2024-11-04 08:59:49
265
原创 将doc文件转换为docx文件
大多数现代的文字处理软件（如 Microsoft Word 2007 及之后的版本、Google Docs、LibreOffice 等）都支持。是 Microsoft 在 2007 年引入的新版文件格式，基于开放 XML 标准，具有更好的跨平台兼容性和开放性。文件支持高级格式（如更复杂的图形、表格、智能图形等）以及更多的编辑功能，这些在。文件通常不会导致兼容性变差，反而可能提升兼容性。：虽然在少数情况下可能会遇到格式不完全匹配的情况，但在大多数情况下，文件通常更小，支持更多的格式和功能。
2024-11-04 08:56:43
930
原创 参考文献著录的简写和全称
这些缩写让读者快速了解文献的类型，有助于理解文献的来源和权威性，并且便于学术写作中的引用和格式规范。通常是研究机构、政府部门或公司发布的研究报告或技术报告。通常用于标识一般文章，特别是报纸、杂志上的非学术性文章。用于标识学术期刊上的文章，比如论文、评论等。用于指代一本完整的、系统研究某一主题的书籍。通常用于表示电子公告、网络文献、或在线文章。通常用于博士、硕士或本科的学位论文。用于标识行业、国家或国际标准文件。用于标识一项发明或技术的专利文件。用于指代在学术会议上发表的论文。表示电子公告或在线资源，
2024-11-04 08:54:59
742
原创 为什么要对参考文献著录进行要求？
这体现了学术研究的严谨态度，并帮助防止错误或误解。：许多学术数据库和文献管理软件需要参考文献符合特定格式，以便于自动识别、分类和检索，从而提高科研工作的效率。：有规范的参考文献可以提升论文的专业性和可读性，使其更容易被同行引用和认可，从而增加研究的影响力。：规范的文献格式让读者可以轻松找到引用的资料来源，便于追溯信息的出处，核实内容的准确性。：规范的引用方式也是对原作者劳动成果的尊重，避免剽窃行为，并且帮助营造良好的学术氛围。这些规范可以帮助建立透明、可信的学术环境，对个人和整个学术界的发展都有积极意义。
2024-11-04 08:52:28
541
原创 对一维时序数据来说对比学习的作用
总之，在一维时序数据中使用对比学习，主要是为了自动提取有效的特征表示，这些特征可以帮助你更好地理解数据的内在规律，提高模型的性能和泛化能力。通过学习样本之间的相似性和差异性，对比学习为后续的各种机器学习任务提供了坚实的基础。
2024-10-24 09:48:43
382
原创 对比学习是机器学习的一种方法
对比学习是一种机器学习方法，它通过正负样本对的对比，学习到更好的特征表示。虽然最初应用在图像数据中，但它也可以扩展到一维时序数据、文本数据等领域。它的主要优点是能够在无监督或半监督的环境下学习有效特征，尤其适合在数据标注稀缺的场景中使用。
2024-10-24 09:46:18
334
原创 考虑将LGBm方法和对比学习结合起来，完成二分类
将方法与结合起来进行二分类是可行的，这种方法可以充分利用对比学习的特征学习能力和 LightGBM 的强大分类能力。
2024-10-24 09:26:55
599
原创 少样本和样本不平衡并不是一回事
指的是数据集中不同类别的样本数量差异很大。例如，在二分类问题中，一个类别的样本数量远多于另一个类别，这会导致模型偏向于预测占比大的类别，从而忽视少数类别的表现。：指的是数据集中样本的总量较少。这种情况下，模型可能难以充分学习到数据中的规律，因为训练数据不足，容易导致过拟合或泛化能力差的问题。总结来说，少样本指的是整体数据量少，而样本不平衡指的是类别分布不均。这两者是不同的问题，但在某些实际应用中可能会同时存在。少样本和样本不平衡并不是一回事，虽然它们有时会一起出现。
2024-10-24 09:25:25
214
原创 在绘制图像的时候的参数的解释
这样，您将能够看到GADF数据的彩色图像，以及表示颜色映射与数据值关系的颜色条，并且图形的标题为“Gram-Angle Difference Field”。表示使用彩虹颜色映射，将不同的值映射为不同的颜色。其他常用的颜色映射包括 ‘gray’、‘viridis’、‘jet’ 等。用于在图形旁边添加一个颜色条（colorbar），用于说明颜色映射与数据值之间的关系。用于创建一个新的图形（figure）对象，可以包含一个或多个子图（axes）。: 要显示的数据，是一个二维数组。: 指定图像数据的原点位置。
2024-07-16 15:10:30
514
原创 将时序数据转化为格拉姆角差场数据【浅尝】
要将时间序列数据转换为格拉姆角差场（Gram-Angle Difference Field，GADF），需要使用一些数学转换。GADF 是一种将时间序列数据转换为图像的技术。
2024-07-16 15:08:32
640
原创 通过pandas库读取油压数据并可视化
要读取一个txt文件中的两列数据并将其可视化，您可以使用pandas库读取数据，并使用matplotlib库进行可视化。以下是一个示例代码，展示如何读取并可视化1.txt。
2024-07-16 14:57:53
495
原创 变负载和变转速
变负载是指在电力系统或机械系统中，负载随时间或操作条件的变化而发生变化的情况。简单来说，变负载就是负载不是恒定的，而是随着使用情况、环境条件等因素的变化而改变。在电力系统中，变负载通常指电力负荷的变化。例如，一个家庭的用电量会随时间、季节和使用电器的种类和数量而变化。在工业生产中，机器和设备的负荷也会随着生产任务的变化而变化。在机械系统中，变负载可能指设备在不同工作状态下的负荷变化。例如，汽车在加速、减速和匀速行驶时，发动机和传动系统所承受的负荷都是不同的。
2024-07-16 09:32:25
427
原创 通过油压信号观察GADF特征图的明显变化
油压信号的数据可以在GADF特征图中清晰地反映出各种变化，包括波峰、波谷、剧烈波动和较小震动。通过GADF特征图，可以更直观地分析和理解油压信号中的模式和特征，为故障诊断和性能监测提供有力支持。如果你有具体的油压信号数据，我可以帮助你生成相应的GADF特征图并进行分析。
2024-07-12 15:13:28
436
原创 油压能否作为一种信号？
油压作为一种信号具有重要的应用价值，特别是在工业监测和故障诊断领域。通过对油压信号的处理和分析，可以实现设备状态监测、故障诊断、预防性维护和系统性能优化等目标，提升系统的运行可靠性和效率。如果你有更多具体的问题或需要进一步的讨论，请告诉我。
2024-07-12 15:10:14
459
原创 【神经网络】SAE稀疏自编码器网络的感性认识
自编码器是一种神经网络，用于学习输入数据的低维表示（编码），再从这种表示中重构原始数据。编码器（Encoder）：将输入数据转换为低维表示。解码器（Decoder）：从低维表示重构原始数据。自编码器的目标是最小化输入数据与重构数据之间的差异，通常通过重建误差（例如均方误差）来衡量。稀疏自编码器（SAE）是一种强大的无监督学习方法，通过引入稀疏性约束，能够学习数据的稀疏特征表示。它在特征提取、降维、异常检测和数据去噪等方面具有广泛应用。通过合理设计和训练，SAE可以有效提高数据表示的质量和任务的性能。
2024-07-12 14:50:09
540
原创 油压数据通过GADF来体现图像颜色深浅的对应关系
是的，Gram-Angle Difference Field (GADF) 是一种将时间序列数据转换为二维图像的方法，可以用来提取和展示时间序列数据中的时序特征。这种方法不仅适用于振动信号，也适用于油压数据等其他类型的时间序列数据。GADF 的主要优点是它能够在二维图像中保留时间序列数据的时序信息和模式，这些信息在原始一维数据中可能不容易观察到。通过转换为二维图像，可以更直观地观察数据中的特征，如波峰、波谷等。
2024-07-12 09:25:34
412
原创 深度监督机制的学术认识
深度监督（Deep Supervision）机制是一种在训练深层神经网络时，通过在网络的中间层引入额外的监督信号，以加速训练过程、改善梯度传播、并提高模型性能的方法。深度监督机制旨在缓解深层网络中常见的梯度消失问题，使得中间层在训练过程中能够更有效地学习有用特征。
2024-07-12 09:22:41
846
原创 柱塞泵和滚动轴承这两种机械设备有何相通之处？
总结来说，尽管柱塞泵和滚动轴承在具体应用和结构上有所不同，但在故障诊断的原理、技术方法和应用场景上有很多相通之处。这种共性使得在研究和实践中可以相互借鉴和融合，提高故障诊断的效率和准确性。
2024-07-12 09:11:31
278
原创 柱塞泵和滚动轴承的故障诊断有什么联系？
总之，柱塞泵和滚动轴承的故障诊断虽然在具体实现上有所不同，但在数据采集、信号处理、特征提取与模式识别等方面有许多共性和相互借鉴的地方。通过这些共性的技术和方法，可以有效地提高设备故障诊断的准确性和可靠性。柱塞泵和滚动轴承的故障诊断在工业设备维护中都有重要地位。
2024-07-12 09:10:29
225
原创 数据项中小数点对齐, 留千分空 是什么意思?
这是指在展示数值数据时，将所有数值的小数点对齐，以便于对比不同数值的大小。：这意味着在展示较大数值时，每隔三位数字使用一个分隔符（通常是逗号）来提高可读性。这样可以确保各个数值的小数点在同一垂直线上，使得数据更加整齐易读。这可以帮助人们更容易地阅读和理解大数值。这样处理后的数据更加整齐和容易阅读。
2024-07-10 09:09:49
748
原创 【思路准备】使用DS-DSCNN和格拉姆角差场对转辙机油压信号进行故障诊断
数据转换：将转辙机的油压信号转换为图像数据，使得可以利用卷积神经网络进行处理。构建模型：使用DSCNN模型进行特征提取和分类，并引入深度监督来改进训练效果。训练模型：利用训练数据进行模型训练，优化主损失和辅助损失。故障诊断：利用训练好的模型对新数据进行预测，实现故障诊断。这种方法结合了深度监督和DSCNN的优势，可以有效提高转辙机故障诊断的准确性和效率。
2024-07-09 15:39:16
560
原创 深度监督的一些数学公式推导及其在深度学习中的使用
假设一个深度神经网络包含 (L) 层，第 ( l ) 层的输出表示为 ( h_l )，主输出层的损失函数为 ( \mathcal{L}其中，( N ) 是样本数量，( y_n ) 是真实标签，( \hat{y}_{n,l} ) 是第 ( l ) 层辅助分类器的预测值。其中，( W_{l} ) 是辅助分类器的权重，( b_{l} ) 是偏置，( h_{l} ) 是第 ( l ) 层的输出。在中间层 ( l_1, l_2, \ldots, l_k ) 引入辅助损失函数 ( \mathcal{L}
2024-07-09 15:37:09
1085
原创 深度监督的理论学习策略
深度监督（Deep Supervision）是一种在深度学习中应用的策略，通过在神经网络的中间层添加辅助损失函数，来改进模型的训练过程和性能。深度监督的核心思想是通过引导网络的中间层学习有用的特征，来提升最终模型的收敛速度和准确性。这种方法最早由 Lee 等人在 2015 年的论文“Deeply-Supervised Nets”中提出。
2024-07-09 15:34:24
559
原创 YOLOv5的训练日志能看出什么？
您的训练已经开始，第一个epoch已经完成了部分进度（大约完成了24%），每个epoch的进度以及GPU内存使用情况也在日志中显示。综上所述，您可以继续监视训练的进度和性能指标，确保模型在每个epoch都有适当的学习，并根据训练过程中的日志调整需要的参数和策略。: 显示了用于训练的超参数设置，例如学习率、动量、权重衰减等。: 日志中显示了自动锚点分析的结果，这有助于优化目标检测任务中的锚点设置，以提高模型的检测性能。目录中，这包括模型权重、训练指标、TensorBoard日志等。
2024-07-09 12:10:01
280
原创 实例级权重调整的感性认识
实例级权重策略（Instance-level Weighting Strategy）是指在机器学习或统计建模中，针对每个数据点（实例）单独调整其在模型训练中的重要性或权重的策略。：在领域适应或迁移学习中，不同领域或来源的数据可能有不同的分布或重要性，实例级权重策略可以根据数据的来源或领域属性调整权重，提升模型的泛化能力。：当数据集中不同类别或样本的分布不均衡时，可以通过实例级权重策略来给予少数类别或重要样本更大的权重，以平衡模型对不同类别或样本的关注程度。
2024-07-09 10:31:55
693
原创 对比学习的感性认识
对比学习可以是无监督的（例如通过自监督学习从数据中学习特征表示），也可以是半监督的（例如在半监督对比学习中，利用带标签的数据来增强学习过程）。：对比学习已被广泛应用于自然语言处理（如学习词嵌入）、计算机视觉（如图像表示学习）、推荐系统（如学习用户和物品的表示）、和许多其他领域中。总之，对比学习通过利用数据中的相似性和差异性来学习有效的特征表示，是一种强大的学习范式，能够在许多领域中提升模型性能和泛化能力。：对比学习中，通常会构建正样本对和负样本对。正样本对包含相似的样本，而负样本对则包含不相似的样本。
2024-07-09 10:30:34
342
原创 【创新点2雏形】基于格拉姆角差场和深度监督可分离神经网络的转辙机故障诊断方法
将油压信号转换为图像数据，再利用 DSCNN-DS 和深度监督策略进行故障诊断，可以充分利用图像处理和深度学习的优势，提高故障诊断的精度和鲁棒性。
2024-07-09 09:53:17
415
analysisData4567.R
2024-01-08
createData123.R
2024-01-08
Fault Diagnosis of Induction Motor Using Convoluti
2022-11-03
计算机学习，程序体会人生
2022-07-14
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人