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本文介绍了一个基于深度学习和传统机器学习的滚动轴承故障诊断系统。通过改进的CNN-ResNet模型和随机森林模型的对比分析，我们发现改进后的CNN+ResNet模型在准确率、召回率和F1分数等指标上均优于随机森林模型。实验结果表明，改进后的模型在滚动轴承故障诊断中具有较高的准确性和可靠性。未来的工作可以进一步优化模型架构，探索更高效的优化策略，并尝试在更多数据集上验证模型的性能。
Kimi 团队发布 Attention Residuals 论文，用 softmax 注意力替代传统均等残差连接，在深度方向实现选择性信息聚合，在 48B MoE 模型上实现 1.25x 计算效率提升，推理延迟增加不到 2%。
表贴式永磁同步电机一阶线性/非线性自抗扰（ADRC）matlab/simulink模型。ESO,扩张状态观测器。模型，带参考资料，文献。最近在研究表贴式永磁同步电机（SPMSM）的控制策略，一阶线性/非线性自抗扰控制（ADRC）引起了我的极大兴趣，今天就来和大家分享一下相关的 Matlab/Simulink 模型构建。
首先，我们在Matlab里定义一些关键参数，比如晶格常数、跳跃积分等。% 定义晶格常数a = 1;% 定义最近邻跳跃积分t1 = 1;t2 = 0.8;% 定义晶格尺寸Nx = 10;Ny = 10;这里我们设定了晶格常数 \( a \)，以及两种不同的最近邻跳跃积分 \( t1 \) 和 \( t2 \)，并定义了二维晶格在 \( x \) 和 \( y \) 方向的格点数 \( Nx \) 和
文章复现:电压控制，Python本文提出了一种基于DRL的数据驱动的MA-AVC方案来缓解大规模能源系统中的电压问题。将MA-AVC问题表述为一种具有启发式划分代理方法的马尔可夫对策。对MADDPG算法进行调整和修改，集中从操作数据中学习有效的策略。学习良好的基于DRL的代理可以实现以分散的方式控制电压分布的令人满意的性能。所提出的协调员可以根据学习中的系统状态，自适应地调节合作水平。最后，在伊利
其次，循环神经网络（RNN）及其变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），专为序列数据设计，能够学习长期的时间依赖性，对于检测周期性设备中的渐变性异常或行为漂移至关重要。此外，将物理知识（如设备动力学模型）与数据驱动的深度学习模型相结合，形成物理信息神经网络，有望进一步提升模型的准确性、泛化能力和可解释性，最终为实现真正智能、自主的工业系统奠定坚实基础。因此，模型轻量化技术，如剪
迪米特法则，也称为最少知识原则（Law of Demeter），是面向对象设计中的一个原则，旨在降低对象之间的耦合性，提高系统的可维护性和可扩展性。该原则强调一个类不应该直接与其它不相关的类相互交互，而是通过少数几个密切相关的类来进行通信。这有助于减少类之间的依赖关系，降低代码的耦合性，使得系统更加灵活和易于维护。假设我们有一个电商系统，包含了顾客（Customer）、订单（Order）和商品（P
随着科学计算库采用更快的编译工具链（如Numba的LLVM后端），Python正带领开发者在智能时代探索新的可能性。这种哲学让开发效率提升了40%——开发者可专注于逻辑本身而非冗余的语法约束，在需要构建机器学习管道时，这样的简洁性使迭代速度提升3倍。使用Dask.distributed搭建的200节点集群，在智慧城市电网优化项目中，将3TB的设备数据处理时间从4小时压缩到23分钟。算法实现层：Te
欢迎阅读！对面向对象设计原则的学习能够提高大家的系统设计能力和代码编写质量。本文内容丰富易懂，对每一个面向对象设计原则都会举出具体的例子来进行讲解。在文章最后会对所有的面向对象设计原则进行总结。另外，本篇文章有配套的讲解视频。欢迎大家阅读和观看~希望通过这篇文章的分享能够使得大家在今后利用面向对象语言编写代码时给大家带来一些帮助。
开放封闭原则是架构设计中的重要原则，通过对已有代码的扩展而不是修改来实现新功能。它可以通过接口和抽象类来实现代码的模块化和解耦，使代码具有良好的可扩展性和可维护性。在实践中，我们可以借鉴优秀的开源框架的设计，通过提供扩展点和插件机制来实现开放封闭原则。单一职责原则是架构设计中的重要原则，要求一个类只负责一个单一的职责或功能。这样的设计使得代码更加清晰、可维护和可扩展。通过拆分类，在每个类中实现单一
迪米特法则
——迪米特法则
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