本指南面向工业振动监控的初学者，手把手教你用Python完成数据采集、特征工程、异常检测模型训练，并最终将方案部署到STM32等边缘设备。核心算法采用**隔离森林（Isolation Forest）**，兼顾精度与轻量。

参照LeNet-5模型，把CNN用在工业生产中，分析生产过程数据，提高问题诊断及时率和工作效率。实验采用TensorFlow人工智能架构，搭建3层卷积和三层全连接神经网络，在4000个样本条件下，训练模型，达到80%准确率。本文分享了实验中关键点和填过的坑。

本文介绍Python开发工具Jupyter Notebook安装及使用入门，学习Tensorflow安装及数据流图入门，并使用Tensorboard实践图形化展示数据流图。

macOS环境安装/卸载python实践笔记

本文基于Mongo DB为例实践matebase的使用，将以“原生查询”为入门经历记录。轻松浏览数据，即使你不是分析师，Metabase也能让你感觉自己是分析师。

Pandas高级数据分析快速入门包括开发环境、基础操作、数据挖掘与统计分析篇、数据可视化、机器学习特征工程、机器学习预测分析等培训内容综述与集成。（5次课，共计交流10小时，内附代码案例）

Pandas高级数据分析快速入门之工具使用——Jupyter导出PDF问题。nbconvert failed: xelatex not found on PATH, if you have not installed xelatex you may need to do so.

我们在设计、训练Tensorflow神经网络时，无论是简易的BP神经网络，还是复杂的卷积神经网络、循环神经网络，都要面临梯度爆炸、梯度消失，以及数据越界等一系列问题，这也是计算机资源和数学原理所决定。通常，我们在模型训练过程中，特别是非图像识别模型，经常会出现Loss（损失）与gradients（梯度）的Nan情况，接下来我们一起讨论此实践所遇到的情况，以及解决方案

21天很快过去了，vue前端，特别是经过vue-element-admin整合后的框架，对于我这样的前端了解者，还是比较容易掌握的，剩下就是熟练应用及经验的积累和提升。做为大数据人工智能开发者，是需要一个前端可视化的工具，把咱们自己后台研究成果展现出来，特别是让人能看懂、理解非常重要。

获得相关系数有什么用呢？简而言之，有了相关系数，就可以根据回归方程，进行A变量到B变量的估算，这就是所谓的回归分析，因此，相关分析是一种完整的统计研究方法，它贯穿于提出假设，数据研究，数据分析，数据研究的始终。本文基于Pandas实现相关系数及其散点图分析。