IDEAL Household Energy Dataset包括来自255个英国家庭的数据。除了来自每个家庭的电力和燃气数据之外，语料库还包含各个房间的温度和湿度读数以及来自锅炉的温度读数。255个家庭中有39个有更详细的数据，包括个人电器使用数据和个人散热器数据。传感器数据由匿名调查数据和元数据扩充，包括居住者人口统计、自我报告的能源意识和态度，以及建筑、房间和电器特征。00README.txt

报错信息：Error polling for event status: failed to query event: CUDA_ERROR_ILLEGAL_INSTRUCTION: an illegal instruction was encountered2022-03-24 23:32:13.170887: F tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_e

本文基于学习分享——基于深度学习的NILM负荷分解（二）电器数据提取在这个基础上，参考nilmtk的手册，再深入理解代码首先导入import syssys.path.append('G:/Code/')from nilmtk import DataSetimport numpy as nptest = DataSet(r'G:\Code\DataSet\UKDALE\UK-DALE-2015\uk

这篇文章主要介绍用于非侵入式负荷识别领域目前的公开数据集、工具和其它等。

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非侵入式负荷识别（NILM,non-intrusive load monitoring）领域的深度学习论文及代码实现，全网最全。

如图，金士顿DataTraveler读文件时候发现经常出现错误，用DiskGenuis一看发现很多坏块，打算重新量产。先用ChipGenuis看一眼主控是群联PS2251-07的主控，固件版本是05.00.50海力士TLC颗粒在http://www.upantool.com/liangchan/Phison/) 和upan.cc(http://www.upan.cc/tools/mass/Phis

REDD数据集是NILM的第一个公开数据集下载和转换成H5格式此处不再累述，参考此处即可最近在啃nilmtk这个库，随手记录一下。首先导入nilmtkimport warnings;warnings.filterwarnings('ignore')import syssys.path.append('G:/Code/') #nilmtk这个库的位置from nilmtk import DataSe

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