LuaJIT 是一款高效、开源的 Lua 解释器和 Just-In-Time (JIT) 编译器，由 Mike Pall 开发。它将 Lua 语言的性能提升到了接近原生代码的程度，广泛应用于游戏开发、服务器脚本、嵌入式系统等领域。在 Android 和 iOS 平台上，LuaJIT 的应用尤其广泛，因为它的轻量级和高性能特性非常适合移动设备。 标题提到的是 LuaJIT 的 2023 年编译版本，版本号为 2.1.0 v2.1.ROLLING。这意味着这个版本是基于 2.1.0 的基础上进行了一些更新和改进，可能包括错误修复、性能优化或者兼容性增强。"ROLLING"通常表示这是一个持续更新的滚动版本，开发者可能会在此基础上不断发布新的补丁和更新。 描述中强调了这个版本适用于 Android arm64 和 iOS 平台。arm64 指的是 ARM 架构的 64 位版本，这是现代移动设备（如智能手机和平板电脑）普遍采用的处理器架构。而 iOS 是 Apple 公司的操作系统，主要用于 iPhone、iPad 和 iPod touch 设备。这意味着这个 LuaJIT 版本已经过优化，可以在这两个平台的 64 位设备上运行。 在标签中，我们看到 "ios 软件/插件 android"，这表明这个 LuaJIT 版本可以作为软件或插件集成到 iOS 或 Android 应用程序中，提供脚本处理能力，例如游戏逻辑、动态内容加载、配置管理等。 压缩包内的文件名为 LuaJIT-2.1.ROLLING，这通常包含了 LuaJIT 的源代码、编译好的二进制文件、头文件以及必要的文档。开发者可以下载这个包来编译自己的 LuaJIT 库，或者直接使用预编译的二进制文件。在 Android 上，开发者可以将 LuaJIT 集成到 Android Studio 项目中，使用 NDK（Native Development Kit）进行编译和链接。对于 iOS，LuaJIT 可能需要通过 Xcode 工程与 Objective-C 或 Swift 代码进行桥接。 使用 LuaJIT 的优势包括： 1. 性能：LuaJIT 的 JIT 编译技术使得 Lua 代码执行速度显著提升，接近 C/C++ 的水平。 2. 轻量级：LuaJIT 体积小，对资源需求低，适合资源有限的移动设备。 3. 易于集成：Lua 语法简洁，与 C/C++ 交互方便，适合编写游戏逻辑和控制层代码。 4. 动态性：Lua 支持热更新，可以在不重启应用的情况下更新脚本，便于维护和迭代。 LuaJIT 2.1.0 v2.1.ROLLING 是一个针对 Android arm64 和 iOS 平台优化的 Lua 解释器和 JIT 编译器，适用于需要高性能脚本处理能力的移动应用。开发者可以通过源码或预编译的二进制文件在各自平台上轻松集成和使用。

Rolling_Element_Bearings_Fault_Intelligent_Diagnosis_Based_on_Co

主要介绍了pandas中read_csv、rolling、expanding用法详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

python库，解压后可用。 资源全名：rolling_token_auth-0.1.2-py3-none-any.whl

资源来自pypi官网。 资源全名：rolling_technical_indicators-0.0.6.tar.gz

相比较pandas，numpy并没有很直接的rolling方法，但是numpy 有一个技巧可以让NumPy在C代码内部执行这种循环。 这是通过添加一个与窗口大小相同的额外尺寸和适当的步幅来实现的。 import numpy as np data = np.arange(20) def rolling_window(a, window): shape = a.shape[:-1] + (a.shape[-1] - window + 1, window) strides = a.strides + (a.strides[-1],) return np.lib.stride_trick

自己制作的跑马灯，虽然很简单，但是是我自己辛辛苦苦写的代码！如果有写的不好的地方，请大哥大姐们指导！

为了有效地识别滚动轴承的不同失效模式，本文提出了一种基于小波包分解和连续隐马尔可夫模型的滚动轴承故障预测方法。 首先利用小波包分解对滚动轴承的振动信号进行处理，以提取出能量特征，然后将提取出的特征作为连续隐马尔可夫模型的输入。 训练了大量样本以估计不同轴承故障的连续隐马尔可夫模型的参数。 一旦达到该学习阶段，便会在第二阶段中利用生成的模型来连续评估滚动轴承的当前健康状态，并通过计算监视不同CHMM数据的概率来评估故障模式。 测试结果表明，该方法可以准确预测滚动轴承的故障，并评估滚动轴承的损坏状态。

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