DataCastle轴承故障预测数据集，可供下载使用的有2个文件：1.train.csv，训练集数据，1到6000为按时间序列连续采样的振动信号数值，每行数据是一个样本，共792条数据，第一列id字段为样本编号，最后一列label字段为标签数据，即轴承的工作状态，用数字0到9表示。
2.test_data.csv，测试集数据，共528条数据，除无label字段外，其他字段同训练集。
总的来说，每行数据除去id和label后是轴承一段时间的振动信号数据，选手需要用这些振动信号去判定轴承的工作状态label。
2.test_data.csv，测试集数据，共528条数据，除无label字段外，其他字段同训练集。
总的来说，每行数据除去id和label后是轴承一段时间的振动信号数据，选手需要用这些振动信号去判定轴承的工作状态label。
2023/6/15 11:38:32
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数据集本身保存在matlab环境下所以以.mat命名自己是在python环境下用的在SVM和BPNN下都取得良好结果，原始数据集本身比较整齐，服从正态分布。
2023/5/29 5:41:33
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转动轴承的缺陷检测、分类源代码，且怪异有word版大报告。
图文并茂详尽做的内容是：针对于转动轴承这种非平稳振动信号付与的小波包剖析的方式来检测缺陷的存在，使用神经收集来实现缺陷的分类，还松散D-S实际领悟了多个传感器的诊断下场，普及了缺陷诊断的准确性并经由试验仿真证实。
图文并茂详尽做的内容是：针对于转动轴承这种非平稳振动信号付与的小波包剖析的方式来检测缺陷的存在，使用神经收集来实现缺陷的分类，还松散D-S实际领悟了多个传感器的诊断下场，普及了缺陷诊断的准确性并经由试验仿真证实。
2023/5/12 14:26:27
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输入数据描摹：轴承缺陷数据，缺陷有十类，行使滑动窗口举行数据采样，一个样本大小为1024，每一类缺陷有1000个样本，总共10000个样本，输入数据方式为10000x1024，至关于1024个变量，标签付与one-hot编码，参数调解：ga妹妹a：责罚参数（自己调参），kernel：核函数（自己遴选）sigma：核函数宽度（自己调参）
2023/3/30 23:48:08
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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