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原创 【UG安装错误】-15错误解决方法

右击我的电脑属性-进入高级系统设置-高级—环境变量—找到SPLM_LICENSE_SERVER—点击进入，将变量值中的28000改为27800就完事了。

原创 ANSYS里Solution输出的选用及含义

值得一提的是，根据剪应力互等定律，剪应力大小有τxy=τyx，τzy=τyz，τzx=τXz。最大剪应力理论：τmax≤[τ]，由于τmax=（σ1-σ3）/2≤[τ]= [σs/2/n]=[σs/n] /2=[σ]/2，得到。，是物体三向应力状态下，综合考虑三个主应力的结果值，标量，其值为：σm=[1/2（（σ1- σ2）²+(σ2-σ3) ²+ (σ3- σ1)²）]½，主要用于第四强度理论。应力的截面只有正应力，没有剪应力。（σ1-σ3）/2≤=[σ]/2，即σ1-σ3≤[σ] ，σI≤[σ]。

原创 CFL3D使用教程_编译与WSL

CFL3D是NASA的CFD计算流体力学软件,功能强大,用途广,可用于科研和实际工程计算。源代码,已开源,可用于科研

原创 tecplot常用笔记

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原创 论文阅读：智能机器故障诊断方法综述Applications of machine learning to machine fault diagnosis: A review and roadmap

论文链接：link 2020年雷亚国西交团队文章目录1 介绍2 过去：基于传统机器学习理论的IFD问题2.1 概述2.2 Step1:数据收集2.3 Step2:手工特征提取2.3.1. 特征提取Feature extraction2.3.2. 特征筛选Feature selection2.4 Step 3: 健康阶段诊断2.4.1. 基于专家系统的方法2.4.2 基于ANN方法2.4.3 基于svm的方法2.4.5 其他方法2.5 结语3 现在：基于深度学习方法的IFD问题3.1 概述3.2 Step

原创 目标检测学习笔记+附入门资料+表面缺陷检测

文章目录放在最前——MARK入门阅读学习资料（一）目标检测基本概念（1）名词含义目标检测目标检测方法的分类Bounding box滑动窗口R-CNN步骤详解交并比Interest over Union（IoU）平均精确率Mean Average Precision（MAP）（二）目标检测基本原理基本思路网络评估指标评估网络的损失放在最前——MARK入门阅读学习资料文献《Deep Learning for Generic Object Detection: A Survey》2018年2018年由

原创 雅思复习-入门

文章目录1 听力（30min+10min填卡）2 阅读（1h）3 口语（11~14min）4 写作（1h）5 总结6 附录8:30停止入场，9:00开考1 听力（30min+10min填卡）听力4个section。听力一共有4个section，有选择有填空，还有多选。4个section是依次增强难度的。section1一般是注册、招聘、填表、找工作等题材，一般会牵涉到地址、电话号码、人名的填写，这些都不难的，注意大小写，第一部分尽量拿到满分。section2一般是广播，经理介绍一个新开的公园（这

转载 循环神经网络实现变长度输入

推荐阅读：Pytorch 中如何处理 RNN 输入变长序列 padding主要处理函数：torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence和 torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequenceREF2：keras搭建LSTM处理可变长度序列LSTM的一大优势就是其能够处理变长序列。而在使用keras搭建模型时，如果直接使用LSTM层作为网络输入的第一层，需要指定输入的大小。如果需要使用变长序列，那么，只需要在LSTM层前加一个Masking

原创 【数据集链接已添加】注塑成型工艺的虚拟量测和调机优化_第四届工业大数据竞赛题目发布

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转载 水电站入库流量预测_第四届工业大数据竞赛题目发布

文章目录1 题目描述2 比赛任务3 数据描述4 评分规则5 答案提交REF：官网1 题目描述对于水电站来说，发电是主要经济效益来源，而水就是生产的原料。对进入水电站水库的入库流量进行精准预测，能够帮助水电站对防洪、发电计划调度工作进行合理安排，实现避免洪涝灾害和提升发电经济效益的目的。入库流量受到降水、蒸发、土壤（直接影响地表径流、地下径流）、上游来水等诸多因素的综合影响（如下图所示），但这些因素作用关系复杂，不少因素很难直接精准观测。如果能通过数据分析方法，基于大量的历史数据和可获取的监测数据，

原创 DC竞赛_故障诊断_旋转机械_PHM_项目练习汇总

1 第三届工业大数据创新竞赛——转子部件脱落故障预测地址：https://www.dcjingsai.com/v2/cmptDetail.html?id=300内容：大型旋转机组设备高速旋转、动能巨大，转子部件脱落故障给设备安全运行带来巨大威胁。而且这类故障维修成本高、耗时长，早期征兆难以捕捉，是故障预测的世界性难题。如果能通过大数据方法，实现此故障征兆的早期发现和程度预测，将带来显著的安全价值和经济效益。第四届地址（官网）：第四届工业大数据竞赛2 轴承故障检测训练赛竞赛背景：.

转载 李宏毅anomaly detection_异常检测（7/7）

课程视频地址ref：文章目录# 7- 1# 7-2 类一_CASE1# 7-3# 7-4# 7-5 类二_CASE2# 7-6#7-7 加入更多features# 7- 1设训练数据（Training data）为（x1,x2，…，xN），x为输入目的：构造一个function，以探究侦测出输入x与训练集数据到底是否相似如何定义异常（anomaly）——不同的traning data会导致不同的侦测结果应用：诈欺侦测网络攻击侦测癌症侦测怎么做异常侦测？——是否可以视

原创 《笔记——机器学习与物理模型》by鄂维南院士讲座

力学所的郭永怀力学进展讲座笔记。

转载 matplotlib设置图线颜色

原创 LSTM学习笔记原理、结构、应用

文章目录2 LSTM视频课笔记#1 RNN与LSTM原理及其结构应用Ref：https://mp.weixin.qq.com/s/HKVFXMtBWjsbl4pNiZLnuQBP与RNN网络异同：RNN比BP多了参数h0整一个RNN结构共享1组（U, W, b），是RNN结构最重要的特性；每一个隐藏层神经元h的计算公式是由当前输入X与上一个隐藏层神经元的输出组成RNN优势：...

原创 tips

train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习;train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合;train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题;train loss 趋于不变，test loss趋于不变，说明学习遇到瓶颈，需要减小学习率或批量数目;train loss 不断上升，test lo...

转载 6 种 LSTM 时序模型结构

根据问题的输入输出模式划分，6种时间序列问题所对应的 LSTM 模型结构如何实现。文章目录1.1 Univariate1.2 Multiple Input1.3 Multiple Parallel1.4 Multi-Step1.5 Multivariate Multi-Step1.6 Multiple Parallel Input & Multi-Step Outputfocus 输...

转载 NumPy教程笔记_菜鸟教程

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原创 python数据类型学习笔记

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原创 python语言程序设计_北理MOOC视频笔记

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教程_Python语言程序设计python100题numpy100题matplotlib50题不求刷完，但求爱过

原创 5_参考的书、网站、代码、文档与数据集

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这篇文章用来汇总准备本科毕设过程中遇到的一些问题、参考资料等，会随时更新，因为是给自己当笔记看的，出发点是方便自己以后随时取阅，可能不会非常详尽。欢迎指正。目录深度学习相关的笔记深度学习各种模型的代码与笔记汇总各种API含义、使用笔记第一个算例实现过程中遇到的问题及解决办法汇总参考的书、网站、代码、文档与数据集...