15、高效处理 MeteorJS 应用中的数据与部署应用

高效处理 MeteorJS 应用中的数据与部署应用

1. 高效处理大量数据

MeteorJS 秉持“数据无处不在”的原则,服务器端使用 MongoDB 存储和引用数据,客户端则有 MiniMongo 以类似 MongoDB 的方式存储数据,且查询方式统一。当应用面临大量数据时,若采用自动发布(autopublish)功能,服务器会将所有可用数据发送到客户端,这可能导致客户端因内存不足而崩溃。

为避免这种情况,应仅向客户端发送必要的数据,并让客户端仅请求所需的数据。可以将数据分页处理,即把数据分割成小块,每次只请求感兴趣的部分。此外,还可指定只订阅所需的字段,而非整个文档。

以下是具体操作步骤:
1. 创建应用 :创建一个名为 PageData 的应用,并移除 autopublish 和 insecure 包。
2. 导入数据 :编写脚本从 CSV 文件导入数据,这里选择使用 NPM 模块的方法。
- 安装 meteorhacks:npm 包,它能让我们在 MeteorJS 应用中使用 NPM 包。
- 在应用根目录创建 package.json 文件,添加以下内容:

{
    "csv-parse": "1.0.0",
    "stream-transform": "0.1.0"
}
- 在 PageData.js 的服务器块的 Meteor.startup 中添加以下代码:

                
【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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