''' ============== 特征提取的类 =====================时域特征 ：11类频域特征 : 13类总共提取特征 ： 24类参考文献 英文文献 016_C_(Q1 时域和频域共24种特征参数 )Fault diagnosis of rotating machinery based on multiple ANFIS combination with GAs'''im

注意，这里需要对 μ 取绝对值，即 μ=2.273，2.273是介于 1.96 到 2.58 之间，所以 p 值介于 0.01 到 0.05 之间。下图中，μ0 表示整个地区的总体均值，μ 表示整个矿区的整体均值，如下图所示，S 表示标准差，n 表示样本数。

一、浅拷贝于深拷贝关于浅拷贝于深拷贝：Python 的深拷贝和浅拷贝直接赋值：其实就是对象的引用（别名）。浅拷贝(copy)：拷贝父对象，不会拷贝对象的内部的子对象。深拷贝(deepcopy)： copy 模块的 deepcopy 方法，完全拷贝了父对象及其子对象。======================================================二、区别[ 0 ] * n

结果：一面是过了，但是面试官说 AIDU 的要求比较高，背景还不够硬，关键时候还是要看硬性条件…非科班泪奔1、自我介绍 & 项目介绍百度 AIDU 提前批，上来先介绍项目，挑一个最熟悉的项目介绍。大概介绍了二十分钟，面试官想听的大概是项目背景，要解决什么问题具体思路，怎么解决问题困难，遇到什么困难，怎么解决的收获所以介绍项目的时候也基本按照这个套路介绍，关键还是解决困难2、开放题有一群粘性

一、核心公式时域==>==>==> 频域X(w)=∫−∞+∞ x(t)e−jwtdtX(w) = \int_{-\infty}^{+\infty} \,x(t){e^{-jwt}}{\rm d}tX(w)=∫−∞+∞​x(t)e−jwtdt频域==>==>==> 时域x(t)=12π∫−∞+∞ X(w)ejwtdwx(t) =\frac{1}{2\pi} \in

tf.squeeze 和 tf.reduce_sum 是可以起到一样的作用的直接上代码#!/usr/bin/env python# coding=utf-8"""tf version: 1.15.0"""import tensorflow as tf# 维度 [batch_size, 1]a = tf.constant([[1],[6],[11]])b1 = tf.squeeze(a, axis=

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有时，需要对某些 label 做 mask#!/usr/bin/env python# coding=utf-8"""tf version: 1.15.0"""import tensorflow as tf# 维度 [batch_size, 1]label1 = tf.constant([[0.0],[1.0],[1.0]])label2 = tf.constant([[1.0],

一、原理脚本语言的第一行，#!/usr/bin/env python目的：指出该文件中的代码用什么可执行程序去运行#!/usr/bin/python3是告诉操作系统执行这个脚本的时候，调用/usr/bin下的python3解释器；#!/usr/bin/env python3这种用法是为了防止操作系统用户没有将python3装在默认的/usr/bin路径里。当系统看到这一行的时候，首先会到env设置

#!/usr/bin/env python# coding=utf-8import numpy as npfrom sklearn.metrics import roc_curvefrom sklearn.metrics import aucdef auc_calculate(labels,preds,n_bins=100):postive_len = sum(labels)negative_le