ISBN: 1547202386 Pages :140 Format:AZW3 Language:English Publish:2017-6-8 Whether you are new to 3D printing, or you have dozens of successful prints under your belt, this book is going to help you! Sean Aranda and David Feeney have hundreds of thousands of successful 3d printing hours combined, so let them help you achieve consistent clean prints. The failures that are discussed in great detail by chapter are: • Bed Adhesion • Build Plate Not Heating • Build Plate Not Reading Correct Temperature • Built Up Material in Nozzle • Extruder Stepper Skipping • Filament Snapping • Hotend Can't Reach or Maintain Temperature • Hotend Not Heating • Hotend Not Reading Correct Temperature • Layer Shifts • LCD Blank or Dark • Model Errors • Not Finding Home • Nozzle Clogs • Over Extrusion • Parts Not Mating Together • Print Pauses Mid Print • Running Out of Filament • Settings Issues • Stepper Motors Overheating or Malfunctioning • Stripped Filament • Unlevelled Build Plate • Warping • Z-Axis Wobble • Z-Height Issues • And much more!

基于振动信号的滚动轴承故障诊断 1.介绍 毕设研究课题，根据轴承的振动数据信息来诊断轴承故障的位置和故障严重等级。方法思路走的是数据驱动，使用传统机器学习方法以及深度学习方法。这个开源项目做的是整理基于传统机器学习的轴承故障诊断的内容。 主要分为三个部分： 数据集预处理：数据集增强(utils.augment) 特征工程(utils.feature):均值(mean), 均方差(rms), 标准差(std), 偏度(skewness), 峭度(kurtosis), 包络谱最大幅值处频率(maxf), 信号熵(signal_entropy), 信号幅值中位数处概率密度值(am_median_pdf) 分类器训练和保存 2.在0HP上测试集score： KNN score is: 90.295% in test dataset GaussianNB score is: 91.561% in t

matlab信息熵代码 校创-利用机器学习实现“烟雾病”诊断 说明 该仓库用于 兰州大学-物理科学与技术学院-ML校创项目 使用 成员：钮博恒、魏弘量、吴若岑、王悦晨、张峰瑞 本次校创旨在 从具体的项目中，相互学习。大家应该都是第一次参与校创/使用GitHub合作，如有任何建议或问题，均可以在仓库专门区域，或者是qq群中提出:beaming_face_with_smiling_eyes: 4月2日更新 我跟俞老师联系了一下，他表示确实需要计算多种熵，所以目前主要在于搜集熵计算方法，不仅要了解算法，还要给出代码实现。我们最后拿到的是3+1维（空间+时间）的时间序列，熵算法分为时域和频域，所以还涉及到数值傅里叶变换，这个后面再说。我大概查了下，表格中给出的算法基本上在谷歌上可以查到具体的代码，但是读懂原理，理解代码可能还是比较费劲。 现分配如下： 钮博恒和王悦晨：Time domain entropy全部 吴若岑：Renyi entropy 魏弘量：Spectral entropy 张峰瑞：Tsallis entropy 文章我已经查了一些了，在article文件夹里，可以直接参考。大家查的时候依据自己搜索习惯来查吧，知网啥的我没去看。 最后以md文

How to diagnose the high CPU utilization of ORACLE.EXE in Windows environment