内容概要：本文详细介绍了基于Transformer的轴承故障诊断项目的实现过程。首先，使用凯斯西储大学提供的经典轴承数据集进行预处理，将振动信号转换为适用于模型的numpy格式。接着，构建了一个轻量级的Transformer模型，通过卷积层提取局部特征并利用Transformer捕捉长距离依赖。训练过程中采用了动态学习率调整、梯度裁剪等技术确保模型稳定收敛。最终，模型在测试集上达到了98%以上的准确率，并展示了详细的混淆矩阵和损失曲线。此外，还提供了多种优化建议，如数据增强、频谱增强以及使用Focal Loss处理类别不平衡等问题。 适合人群：具备一定机器学习基础，特别是对深度学习和时间序列分析感兴趣的工程师和技术研究人员。 使用场景及目标：①用于工业设备维护中的轴承故障预测；②研究如何应用Transformer模型解决非自然语言处理领域的任务；③探索振动信号处理的新方法。 其他说明：附带完整的代码实现和实验结果图表，便于读者快速上手并进行进一步的研究和优化。

在MySQL的学习过程中，掌握核心概念和技术是至关重要的。《MySQL 45讲》是一本深入浅出的教程，结合小林coding的《图解MySQL》的解析，可以帮助我们更好地理解和运用这个广泛使用的数据库系统。这份笔记集合了两本书中的精华，并可能加入了作者kwan1117的个人见解和实践经验，旨在提供一个全面且实用的学习资源。 1. **数据库基础** - **关系型数据库**：MySQL是一个典型的关系型数据库管理系统（RDBMS），它基于SQL（结构化查询语言）进行数据操作。 - **表与字段**：在MySQL中，数据存储在表中，每个表由多个字段（列）组成，定义了数据的结构。 2. **SQL语法** - **CRUD操作**：创建（CREATE）、读取（SELECT）、更新（UPDATE）和删除（DELETE）是最基本的SQL操作。 - **JOIN操作**：用于将两个或更多表的数据联接在一起，例如INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN和FULL OUTER JOIN。 - **子查询**：嵌套在其他SQL语句中的查询，可以用来获取复杂的数据。 3. **索引** - **主键索引**：唯一标识表中每一行的字段，通常用于快速查找和关联数据。 - **普通索引**：提高查询速度，但允许重复值。 - **唯一索引**：确保字段中的所有值都是唯一的。 - **全文索引**：适用于搜索长文本字段，如搜索引擎。 4. **存储引擎** - **InnoDB**：默认存储引擎，支持事务处理和外键约束。 - **MyISAM**：非事务处理引擎，适合读取密集型应用，但不支持事务。 5. **视图** - **虚拟表**：视图不是实际存储数据的表，而是基于一个或多个表的查询结果。 - **视图的作用**：简化复杂查询、隐藏敏感信息、提供安全层。 6. **触发器** - **自动执行的程序**：在特定事件（如INSERT、UPDATE或DELETE）发生时，自动执行的SQL语句。 7. **事务处理** - **ACID属性**：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability）。 - **事务控制语句**：BEGIN、COMMIT、ROLLBACK用于管理事务的开始、提交和回滚。 8. **性能优化** - **查询优化**：使用EXPLAIN分析查询执行计划，优化JOIN顺序和索引使用。 - **慢查询日志**：记录执行时间过长的查询，帮助找出性能瓶颈。 - **分区表**：通过分割大表来提高查询效率。 - **内存配置**：调整缓冲池大小以提高缓存效率。 9. **安全性** - **用户权限管理**：GRANT和REVOKE语句用于分配和回收用户的数据库访问权限。 - **加密存储**：对敏感数据进行加密，保护信息安全。 10. **备份与恢复** - **mysqldump**：常用的MySQL数据库备份工具，可以生成SQL脚本或二进制文件。 - **恢复操作**：使用mysql命令行客户端或者LOAD DATA INFILE语句进行数据恢复。 这些只是MySQL学习笔记可能涵盖的部分主题。通过深入学习这些内容，你可以逐步掌握MySQL的核心技术和最佳实践，无论是开发还是运维，都能得心应手。kwan1117的笔记很可能包含了这些知识点的详细解释和实例，对于进一步提升MySQL技能大有裨益。

BP神经网络，全称为Backpropagation Neural Network，是一种在机器学习领域广泛应用的多层前馈神经网络。Python作为现代数据科学的主要编程语言，为实现BP神经网络提供了丰富的库和工具，如TensorFlow、Keras、PyTorch等。在这个主题中，我们将深入探讨BP神经网络的原理以及如何用Python来实现它。 BP神经网络的核心思想是通过反向传播算法来调整网络中的权重和偏置，以最小化预测输出与实际目标之间的误差。它由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层可以有多个。每个神经元都与下一层的所有神经元相连，并通过权重进行信息传递。 在Python中实现BP神经网络，首先需要导入必要的库，例如numpy用于数值计算，matplotlib用于绘图，以及随机数生成库等。下面是一个简单的步骤概述： 1. **初始化网络**：定义网络结构（输入节点数、隐藏层节点数、输出节点数），并随机初始化权重。 2. **前向传播**：给定输入数据，通过激活函数（如Sigmoid或ReLU）计算每个神经元的输出。 3. **计算损失**：比较网络的预测输出与真实目标，计算损失函数（如均方误差MSE）。 4. **反向传播**：从输出层开始，根据损失函数的梯度更新权重，然后逐步向隐藏层传播更新。 5. **迭代优化**：重复步骤2-4，直到满足停止条件（如达到最大迭代次数或损失低于阈值）。 6. **模型评估**：使用测试数据集评估模型的泛化能力。 在Python中，我们可以自定义BP神经网络的类，包含上述功能。例如，我们可以使用`numpy`创建权重矩阵，使用激活函数实现前向传播，然后利用链式法则计算反向传播的梯度。此外，还可以利用优化库如`scipy.optimize`中的`minimize`函数或深度学习框架中的优化器来自动处理权重更新。 例如，以下是一个简单的BP神经网络Python实现的伪代码： ```python import numpy as np class BPNetwork: def __init__(self, input_nodes, hidden_nodes, output_nodes, learning_rate): self.weights_input_hidden = np.random.rand(hidden_nodes, input_nodes) - 0.5 self.weights_hidden_output = np.random.rand(output_nodes, hidden_nodes) - 0.5 self.learning_rate = learning_rate def sigmoid(self, x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def train(self, inputs_list, targets_list): # 前向传播 inputs = np.array(inputs_list, ndmin=2).T hidden_inputs = np.dot(self.weights_input_hidden, inputs) hidden_outputs = self.sigmoid(hidden_inputs) final_inputs = np.dot(self.weights_hidden_output, hidden_outputs) final_outputs = self.sigmoid(final_inputs) # 计算误差 output_errors = targets_list - final_outputs hidden_errors = np.dot(self.weights_hidden_output.T, output_errors) # 反向传播 self.weights_hidden_output += self.learning_rate * np.dot(output_errors * final_outputs * (1 - final_outputs), hidden_outputs.T) self.weights_input_hidden += self.learning_rate * np.dot(hidden_errors * hidden_outputs * (1 - hidden_outputs), inputs.T) def query(self, inputs_list): # 同训练中的前向传播部分 inputs = np.array(inputs_list, ndmin=2).T hidden_inputs = np.dot(self.weights_input_hidden, inputs) hidden_outputs = self.sigmoid(hidden_inputs) final_inputs = np.dot(self.weights_hidden_output, hidden_outputs) final_outputs = self.sigmoid(final_inputs) return final_outputs ``` 以上代码展示了BP神经网络的基础结构，但实际应用中，我们通常会使用更高级的库，如TensorFlow或PyTorch，它们提供自动求导、GPU加速等功能，使得大规模神经网络的训练更为高效。 总结起来，BP神经网络是机器学习中的基本模型，而Python为实现这一模型提供了便利的工具和库。通过理解BP网络的工作原理，以及掌握Python的编程技巧，你可以构建自己的神经网络模型解决各种复杂问题。

用Python代码实现了一个GBDT类，训练和预测数据，给出了运行示例。代码解释说明的博客地址：https://blog.csdn.net/u013172930/article/details/143473024 梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree，简称GBDT）是一种基于集成学习的机器学习算法，它通过迭代地添加新的树来改进整体模型。GBDT的核心思想是通过不断学习前一个树的残差来构建新的树，以此来修正前一个树的预测误差。在每次迭代中，GBDT都会生成一棵新的决策树，然后将新的决策树与现有的模型集成在一起，以优化目标函数。这种算法特别适合处理回归问题，同时在分类问题上也有不错的表现。 Python作为一门高级编程语言，因其简洁性和强大的库支持，在数据科学领域得到了广泛的应用。在Python中实现GBDT算法，通常需要借助一些专门的机器学习库，例如scikit-learn。然而，在给定的文件中，我们有一个从头开始编写的GBDT类实现，这意味着它可能不依赖于任何外部的库，而是直接用Python的原生功能来完成算法的实现。 文件列表中的"gbdt.ipynb"可能是一个Jupyter Notebook文件，这是一个交互式编程环境，非常适合进行数据科学实验。该文件很可能是对GBDT算法实现的解释和使用说明，其中可能包含了详细的代码注释和运行示例。"cart.py"文件名暗示了它可能是实现分类与回归树（CART）算法的Python脚本。CART是一种决策树算法，可以用于生成GBDT中的单棵树。"utils.py"文件通常包含一些辅助功能或通用工具函数，这些可能是为了支持GBDT类的运行或者在实现过程中使用的通用功能。 这个压缩包文件包含了用Python从零开始实现GBDT算法的完整过程。它不仅提供了GBDT算法的代码实现，还可能包括了如何使用该算法进行训练和预测的示例，以及相关的辅助代码和工具函数。通过这样的实现，用户可以更深入地理解GBDT的工作原理，而不仅仅是作为一个“黑盒”使用现成的机器学习库。

二极管的性能可用其伏安特性来描述。在二极管两端加电压U，然后测出流过二极管的电流I，电压与电流之间的关系i=f(u)即是二极管的伏安特性曲线，如图1所示。     图1 二极管伏安特性曲线     二极管的伏安特性表达式可以表示为式1-2-1         其中iD为流过二极管两端的电流，uD为二极管两端的加压，UT在常温下取26mv。IS为反向饱和电流。     1、正向特性     特性曲线1的右半部分称为正向特性，由图可见，当加二极管上的正向电压较小时，正向电流小，几乎等于零。只有当二极管两端电压超过某一数值Uon时，正向电流才明

《C#图解教程(第4版)》是一本针对初学者和有一定基础的程序员设计的C#编程指南。本书以其清晰的配图、深入浅出的实例解析和详尽的目录结构，为读者提供了全面而实用的学习体验。在超过120MB的超清扫描版中，每一个细节都得以清晰呈现，使读者能够更直观地理解和掌握C#编程的核心概念和技术。 C#是微软公司推出的一种面向对象的编程语言，广泛应用于Windows平台的应用程序开发、游戏开发、Web服务等。C#语法简洁明了，支持多种编程范式，包括面向对象、面向组件以及函数式编程。 本书的详细目录可能包含以下几个主要部分： 1. **C#基础**：介绍C#的基本语法，如变量、数据类型、运算符、控制流（条件语句、循环）、数组和字符串等。 2. **面向对象编程**：讲解类、对象、继承、多态、封装等核心概念，以及接口、抽象类等高级特性。 3. **泛型**：解释如何使用泛型提高代码的复用性和类型安全性，包括泛型类、接口和方法。 4. **集合与LINQ**：介绍ArrayList、List、Dictionary等常用集合类型，以及强大的Language Integrated Query (LINQ)技术，用于查询各种数据源。 5. **委托与事件**：阐述C#中的委托和事件机制，这是构建异步和响应式应用程序的关键。 6. **异常处理**：讲解如何使用try-catch-finally结构捕获和处理运行时错误。 7. **文件和流**：讨论I/O操作，包括读写文件、网络流和内存流。 8. **多线程编程**：介绍如何创建和管理线程，以及同步和互斥锁等并发控制机制。 9. **高级话题**：可能涵盖匿名方法、Lambda表达式、动态类型、扩展方法、匿名类型等C#的高级特性。 10. **.NET Framework和Windows应用**：讲解.NET框架的基础知识，以及如何使用C#开发Windows Forms或WPF应用程序。 通过这本书的学习，读者不仅能够掌握C#语言的基本用法，还能了解到如何利用C#进行实际项目开发。无论你是刚开始接触编程，还是想要提升C#技能，这本《C#图解教程(第4版)》都将是你不可或缺的参考资料。通过深入阅读和实践书中的示例，你将能够逐步建立起坚实的C#编程基础。

在CAD（计算机辅助设计）领域，"解除多重插入块"是一项重要的操作，它涉及到图层管理、块编辑以及图纸组织等多个方面。当我们处理一个包含多个插入块的CAD图纸时，可能会遇到块被锁定或者无法编辑的情况，这通常是为了保护设计的完整性或避免意外修改。然而，在某些情况下，我们需要解锁并编辑这些块，以便进行调整或更新。 我们需要理解"块"在CAD中的概念。在CAD中，块是一种可以重复使用的图形对象集合，它可以是简单的线条、文字或复杂的几何形状。块可以被插入到图纸的不同位置，形成多重插入块，用于创建标准化的设计元素或提高绘图效率。 当块被锁定时，用户通常无法直接编辑它们。这可能是因为设计者为了防止无意间的改动或者保持设计的一致性。要解除这种锁定，我们可以遵循以下步骤： 1. **打开CAD文件**：你需要使用CAD软件（如AutoCAD）打开包含锁定块的图纸。 2. **进入块编辑模式**：选择“插入”菜单下的“块编辑器”选项，这将允许你单独编辑选定的块。 3. **选择目标块**：在图纸中找到你需要解锁并编辑的块，用鼠标点击选中它。 4. **解锁块**：在命令行输入`UNLOCK`命令，然后按回车键。这将解锁选定的块，使其可编辑。 5. **编辑块**：现在你可以对解锁的块进行所需的修改，包括移动、旋转、缩放或更改其属性。 6. **保存修改**：完成编辑后，记得保存你的更改。如果这个块在图纸的其他地方也被使用，那么这些地方的块也会反映出你的修改。 7. **关闭块编辑器**：完成编辑后，退出块编辑器，返回到主图纸界面，确认所有更改都已正确应用。 需要注意的是，解除锁定并编辑块可能会影响图纸的整体结构和一致性，所以在进行此类操作时，务必谨慎并确保备份原始文件，以防不测。 在提供的压缩包文件中，很可能是包含了一份详细的指导文档，它可能详细阐述了上述步骤，甚至可能包含了一些高级技巧或特定CAD软件的特殊操作。如果你遇到了任何问题，可以参考这个文档来解决。 解除CAD多重插入块的锁定是一个对CAD用户非常实用的技能，它能帮助我们更好地管理和修改复杂的设计。通过熟练掌握这一操作，你可以在CAD设计过程中更加灵活高效。

随着信息技术的不断发展，数据共享成为了一个重要的研究领域。本文档集旨在通过Python编程语言，复现一篇关于生产和运营管理（Production and Operations Management，简称POMS）的学术论文。该论文探讨了在线市场中具有合作竞争关系的卖家如何共享信息以优化其销售策略。本压缩包不仅包含了这篇论文的全文，还提供了详细的推导过程以及用于求解博弈论问题的Python代码。 该压缩包提供了相关的学术论文，这为理解和复现研究结果提供了理论基础。论文详细描述了在线市场中卖家之间的互动模式，以及信息共享如何影响他们的最优利润和定价策略。通过对合作竞争卖家行为的研究，作者们为读者揭示了信息共享对市场效率的影响机制。 压缩包中包含了一个名为“推导过程.docx”的Word文档，详细记录了从数学模型的建立到最终求解过程的所有步骤。这份文档对于理解和掌握整个求解过程至关重要，尤其是对于初学者或对博弈论不太熟悉的人来说，它提供了一个清晰的学习路径。 此外，还有四个Python脚本文件，分别是case 1到case 4 solve POMS information sharing.py。这些脚本对应论文中的不同情景案例，用以求解相关的博弈论问题。每个脚本都是一个独立的Python程序，可以单独运行，并展示出在特定假设条件下，信息共享对于卖家最优利润、价格以及响应策略的影响。 还有三个图片文件，分别是case1_optimal_profits.png、case1_optimal_price.png和case1_reseller_respond.png。这些图片进一步可视化了信息共享前后卖家的最优利润、定价和响应情况，使得复杂的数据分析和数学模型变得更加直观易懂。 对于那些希望通过编程实践来理解和掌握博弈论在实际商业环境中的应用的人来说，这套资料提供了一个宝贵的学习机会。同时，对于学术研究人员而言，本压缩包中的论文和代码能够帮助他们验证研究结果，甚至在此基础上进一步进行研究。通过这套资料的共享，我们可以期待在生产和运营管理领域，尤其是在线市场信息共享问题上，会有更多的创新和进步。 这套资料不仅为学术研究提供了实用的工具和方法，也为企业实践提供了指导。它通过Python编程语言和详细的数据分析，为理解和应用博弈论在现代商业环境中的策略决策提供了深入的见解和操作指南。

### 中医舌诊基础知识及临床应用 #### 一、引言 中医舌诊作为中医诊断的重要组成部分，通过观察患者的舌头状态来判断健康状况和疾病情况。作为一种直观且实用的诊断手段，舌诊不仅被广泛应用于临床实践中，也成为个人健康管理的重要工具之一。 #### 二、舌诊的历史与意义 - **历史背景**：舌诊起源于中国古代，早在《黄帝内经》中就有相关记载。随着中医理论的发展和完善，舌诊逐渐形成了一套系统性的诊断方法。 - **临床意义**： - **诊断疾病**：通过观察舌质的颜色、形态、润燥等变化，辅助诊断各种疾病。 - **指导治疗**：根据不同的舌象特点，选择合适的治疗方法和药物。 - **评估疗效**：在治疗过程中，观察舌象的变化来判断疗效的好坏。 - **体质辨识**：通过舌诊了解个体体质特征，进行个性化的健康管理。 #### 三、舌诊的基本内容 - **舌质**：包括颜色（如淡红、红、绛红等）、形态（胖大、瘦小、裂纹等）。 - **舌苔**：涉及颜色（白、黄、灰黑等）、厚度（薄、厚）、润燥程度。 - **特殊舌象**：如镜面舌、地图舌等，这些舌象往往提示特殊的疾病状态或体质特征。 #### 四、舌诊的实际应用 - **疾病诊断**：舌诊能够帮助识别多种疾病的早期症状，例如心脑血管疾病、消化系统疾病等。 - **用药指导**：根据患者的具体舌象特征，选择合适的中药配方，实现个性化治疗。 - **疗效评价**：在治疗过程中，定期检查舌象变化，以评估治疗效果，及时调整方案。 - **体质养生**：结合舌诊结果，为个人提供定制化的饮食建议和生活方式指导，促进身体健康。 #### 五、舌诊教学资源 - **书籍资料**：《中医舌诊临床图解》等专业书籍提供了大量的舌象图片和临床案例，有助于学习者理解和掌握舌诊技巧。 - **在线资源**：网络上有许多关于舌诊的教学视频和文章，可供自学参考。 - **临床实践**：参与实际诊疗活动，亲身体验舌诊过程，是提高舌诊技能的有效途径。 #### 六、结语 中医舌诊作为一门古老而实用的诊断技术，在现代医学体系中仍然占有重要地位。通过对舌象的细致观察，不仅可以帮助医生更准确地判断疾病状态，还能为个人健康管理提供有力支持。随着现代科技的发展，舌诊的研究也在不断进步，其科学性和实用性将进一步得到提升。 中医舌诊不仅是一种独特的诊断方法，更是连接传统与现代、理论与实践的桥梁。通过不断的学习和实践，每个人都可以掌握这项宝贵的技术，从而更好地维护自己和他人的健康。

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