在金属切削加工过程中,刀具与工件之间剧烈的自激振动通常被称为“颤振”。机床颤振会使加工过程变得不稳定,造成加工表面质量和金属切削率的下降,引起加工工件的表面精度和光洁度下降,降低刀具使用寿命和生产率，严重时甚至会破坏刀具和机床。因此,颤振成为提高机床加工能力的最主要障碍。
提高生产数量与产品质量始终是制造业努力追求的目标，工业4.0更勾勒出智能制造的美好愿景，促使被制造业视为是重要生产设备的CNC工具机（数控机床）也得因应这样的趋势不断地精益求精。而数控机床制造商在积极改善自家机器性能并提升加工精度以符合客户需求的过程中，机器校准正确与否是影响加工精度的重要因素之一。但一直以来制造业都是靠累积多年经验的老师傅来进行机器校准，工厂每日必须先以这种传统作法来检查设备才能正式开工；如果该厂需要制造的产品种类较多，每一次产线调整时还得再次为机器重新设定与校准。如此不科学的作业模式既繁琐又费时，一旦作业程序有所疏失就会发生加工精度失准的问题。
镗刀是采用的数显读数屏的精密镗头，在使用精镗刀加工时，也会出现不同的问题。加工中心镗孔时由于切屑的流出方向在不断地改变，所以刀尖、工件的冷却以及切屑的排出都要比车床加工时难的多。特别是用卧式加工中心进行钢的盲孔粗镗加工时，尤为困难。镗孔加工时最常出现的、也是最令人头疼的问题是颤振。今天我们来分析下镗刀发生颤振的主要原因有哪些：
机床被称为工业母机, 中国拥有世界最大的机床市场, 2016年底全国机床产量达到 270000 台,并每年高速的成长,预计到 2020 年机床年产量将会达到 304000 台。制造业需要大批高效、高性能、专用数控机床和柔性生产线,因此推进机床智能化,实现设备联网、健康诊断并利用云计算和大数据技术进行预测性维护与集群管理成为机床产业的重要议题之一。
如果您的刀具过度磨损，切削产生的切削力将会增加。这些增加的切削力会导致切削过程中出现颤动。
Zuse Z4 可以说是目前世界上现存的最古老的计算机。这台数字计算机建造于 1945 年，在 1949 到 1950 年间进行过大修和扩建。
机床在加工过程中震动，最常见于车床，镗床加工过程中，造成工件表面有颤纹，返工率、废品率高，伴有振刀打刀现象。机床振动原因一般是机床–工件–刀具三个系统中任一个或多个系统刚性不足，振动、振刀产生时，我们该从哪些方面入手排查解决这类问题。
“本文介绍了梁的有限元动力学分析基本原理，并基于梁有限元模型，运用MIMO（多输入多输出）算法，计算梁在多个输入力下的振动响应。单自由度质量-弹簧-阻尼系统的振动动力学方程的计算和求解是深入理解本文的基础。”
导 读 2017研华数据采集与量测解决方案，包括高速采集、动态测试、PCIE采集卡、USB DAQ、EtherCAT IO、掌上型DAQ一体机及数据采集软件DAQ Navi和MCM。 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 PPT视频版 📷 PPT中内容详细资料 2017 数据采集明星产品 研华PCIE-1840高速数字化仪解决方案 数据采集一体化电脑MIC-1800特性与应用 研华MIC-3100强固型工业电脑特性与应用
ROS和Android配合使用非常有趣，这里推荐，ROSClinet，使用rosbridge让android和ROS通信：
首先，有点离题。做出决定的最简单方法是回顾历史。让我们沿着怀旧之路走一趟。早在2000年初，JAVA就有两个UI框架。一个是AWT，它是一种为多个操作系统构建UI的方法，同时仍然保持操作系统的外观。 每个操作系统都有自己的组件，这些组件映射回使用AWT框架创建的AWT组件。 Java随后决定开发自己的渲染组件库Swing。Swing所做的是处理自己的渲染 依赖底层操作系统组件的风险。Swing得了这场战斗，不久AWT就从地球上消失了。 这有什么关系？我为什么要离题？ 如果您一直在关注React Nati
Flutter框架已经推出有两年了，但是之前一直在移动端App发力，慢慢发展到了PC端。在window电脑的应用程序和mac电脑的应用程序。
设备健康诊断系统已成为智能工厂的重要组成部分，现场机器千差万别，一套开放架构可组态的系统成为现场运维工程师,设备开发技术人员的迫切需求。本系统演示针对旋转机械主轴部件进行健康诊断。
数据的归一化和标准化都是对数据做变换，指通过某种处理方法将待处理的数据限制在一定的范围内或者符合某种分布。
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本文实例为大家分享了OpenGL ES正交投影展示的具体代码，供大家参考，具体内容如下
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在做Kaggle项目的时候，碰到的问题，通常拿到一个比赛项目，将特征分为数字型特征和文字性特征，分别进行处理，而对于文字型特征如何处理，这时就需要用LabelEncoder（标签编码）和One—Hot（独热编码）将其转换为相应的数字型特征，再进行相应的处理。 首先了解机器学习中的特征类别：连续型特征和离散型特征
工业生产过程中会产生大量的数据，比如电压、温度、流量等等，不同的工况条件下，数据的走势不同，比如产量稳定时，流量走势平稳，产量增加时，流量势必也会增加，体现在图像上就是流量曲线上升。
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点击上方蓝色“程序猿DD”，选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料！ 来源 | https://www.oschina.net/question/4518194_2319246 世界上保存最久的计算机被认为是 Zuse Z4，现在被保存在慕尼黑的德国博物馆。Zuse Z4制造于1945年，在1949/1950年有大修和扩展，1950年至1955年间在苏黎世联邦理工学院(ETH Zurich)外借运行。但 Z4的操作说明书丢了很长时间，前几天，有人说她朋友的父亲保存着罕见的历史文件RenéBo
研华WebAccess/SCADA(以下简称WebAccess)软件提供基于HTML5技术用户界面，实现跨平台、跨浏览器的数据访问体验。用户可以通过仪表板查看器来查看数据以及在电脑，Mac，平板电脑和智能手机通过任何浏览器无缝观看体验。
这是google发表在SIGGRAPH2019上面的一篇超分辨的文章，也就是在自家手机Pixel3中使用的Super Res Zoom技术。在Google AI Blog中已经对该技术做了初步的介绍，而这篇文章则更加详细的介绍了技术实现细节。
1.竞争神经网络函数 1.1创建函数 1.1.1 newc函数 newc函数用于创建一个竞争层，这是一个旧版本的函数，现在用competlayer函数代替。函数调用格式： net = newc(range,class,klr,clr); 其中，class是数据类别个数，也是竞争层神经元的个数；klr和clr分贝是网络的权值学习速率和阈值学习速率。竞争型网络在训练时不需要目标输出，网络通过对数据分布特性的学习，自动地将数据划分为制定类别数。 返回参数net是一个新的竞争层。该网络采用negdist作为权值函数
如下图所示，蓝色的圈圈图代表的是两个特征的等高线。其中左图两个特征X1和X2的区间相差非常大，X1区间是[0,2000]，X2区间是[1,5]，其所形成的等高线非常尖。当使用梯度下降法寻求最优解时，很有可能走“之字型”路线（垂直等高线走），从而导致需要迭代很多次才能收敛；
使用单一指标对某事物进行评价并不合理，因此需要多指标综合评价方法。多指标综合评价方法，就是把描述某事物不同方面的多个指标综合起来得到一个综合指标，并通过它评价、比较该事物。由于性质不同，不同评价指标通常具有不同的量纲和数量级。当各指标相差很大时，如果直接使用原始指标值计算综合指标，就会突出数值较大的指标在分析中的作用、削弱数值较小的指标在分析中的作用。为消除各评价指标间量纲和数量级的差异、保证结果的可靠性，就需要对各指标的原始数据进行特征缩放。
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今天我们要说的是，在机器学习常用的算法里面，那些需要归一化，那些不需要，通过scikit-learn中的预处理的一些方法，实际了解如何正则化和归一化数据。看完本文，应该对于一般的机器学习任务，都可以轻松上手操作。 先看一下归一化是什么意思，对于一个机器学习任务来说，首先要有数据，数据怎么来？一种情况是别人整理好给你，一种是自己造数据，根据不同的业务场景，自己提取想要的数据，一般来自各个维度的数据，也就是常说的统计口径不一样，造成的结果是得到的数据大小范围变换非常大，并且可能数据类型也不一样，统计学里面把
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半导体载流子即半导体中的电流载体，包括电子以及电子流失导致共价键上留下的空位（空穴）。少数载流子即非平衡载流子,对于p型半导体来说便是其中的电子,对于n型半导体来说便是其中的空穴，它们在电场作用下能作定向运动，形成电流。半导体少数载流子寿命可以用来表征材料纯度与结构完整性,是半导体材料的一个重要参数。
iDAQ系列是研华发布的，针对电动汽车、半导体、5G通信和新型电池等领域的分布式测试测量数据采集模块，包括iDAQ-900系列机箱和iDAQ-700和800系列。具有模块化配置、灵活方便、宽温抗震、多通道同步等特性，配合各种行业应用软件可以轻松构建各种测试测量、品质监控、振动监测、同步采集等系统。现邀请具有测控软件定制开发能力的系统集成合作伙伴共同打造行业增值测控方案。主要合作方向：电动汽车测试，电子半导体测试，电力电能检测，振动监测，高速同步采集，军工科研等。详见iDAQ测试测量系统集成伙伴 诚邀加盟!
数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，当各指标间的水平相差很大时，如果直接用原始指标值进行分析，就会突出数值较高的指标在综合分析中的作用，相对削弱数值水平较低指标的作用。为了消除指标之间的量纲影响，保证结果的可靠性，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。
在今天的Flutter Interact上，谷歌描绘展示了Flutter的环境计算愿景，它允许开发者从同一个代码库构建嵌入式、移动、桌面和web应用程序。开发人员能够在各种设备上使用Flutter，包括电话、可穿戴设备、平板电脑、台式机、笔记本电脑、电视和智能显示器。
http://blog.csdn.net/zbc1090549839/article/details/44103801
在本专栏的第十二篇记录过神经网络的原理和常用函数 此次记录实战中的一次使用，目的是预测垃圾量的增长，垃圾量和其它几个因素相关 此实例包含训练和预测
多项式回归是一种回归分析方法，用于建立因变量（目标）和自变量（特征）之间的关系。与线性回归不同，多项式回归假设这种关系不是线性的，而是一个多项式函数。多项式回归的一般形式如下：
在生物识别系统中，为防止恶意者伪造和窃取他人的生物特征用于身份认证，生物识别系统需具有活体检测功能，即判断提交的生物特征是否来自有生命的个体。一般生物特征的活体检测技术利用的是人们的生理特征，例如活体指纹检测可以基于手指的温度、排汗、导电性能等信息，人脸活体检测可以基于头部的移动、呼吸、红眼效应等信息，活体虹膜检测可以基于虹膜振颤特性、睫毛和眼皮的运动信息、瞳孔对可见光源强度的收缩扩张反应特性等。
目录 一、线性回归 1、代价函数 2、梯度下降算法 3、均值归一化 4、最终运行结果 5、使用scikit-learn库中的线性模型实现 二、逻辑回归 1、代价函数 2、梯度 3、正则化 4、S型函数（即） 5、映射为多项式 6、使用的优化方法 7、运行结果 8、使用scikit-learn库中的逻辑回归模型实现 逻辑回归_手写数字识别_OneVsAll 1、随机显示100个数字 2、OneVsAll 3、手写数字识别 4、预测 5、运行结果 6、使用scikit-learn库中的逻辑回归模型实现 三、BP
关于作者：Japson。某人工智能公司AI平台研发工程师，专注于AI工程化及场景落地。持续学习中，期望与大家多多交流技术以及职业规划。
数据预处理是最令数据科学家头秃的工作 之前在知乎看过一个问题你为什么离开数据科学行业?一位知友est答曰：数据清洗10小时，拟合2分钟，如此重复996。 这条回答下面的评论更是精彩，居然真的会眼瞎。
最近一段时间在研究如何利用预测其销量个数，在网上搜索了一下，发现了很多模型来预测，比如利用回归模型、时间序列模型，GM（1,1）模型，可是自己在结合实际的工作内容，发现这几种模型预测的精度不是很高，于是再在网上进行搜索，发现神经网络模型可以来预测，并且有很多是结合时间序列或者SVM（支持向量机）等组合模型来进行预测，本文结合实际数据，选取了常用的BP神经网络算法，其算法原理，因网上一大堆，所以在此不必一一展示，并参考了bp神经网络进行交通预测的Matlab源代码这篇博文，运用matlab 2016a,给出了下面的代码，并最终进行了预测
小编邀请您，先思考： 1 您使用Python做过什么？ 2 如何用Python实现决策树系列算法？ 人生苦短，就用 Python。 在 Kaggle 最新发布的全球数据科学/机器学习现状报告中，来自
transforms属于torchvision模块的方法，它是常见的图像预处理的方法 在这里贴上别人整理的transforms运行机制：
作者 | Lawlite 人生苦短，就用 Python。 在 Kaggle 最新发布的全球数据科学/机器学习现状报告中，来自 50 多个国家的 16000 多位从业者纷纷向新手们推荐 Python 语言，用以学习机器学习。 那么，用Python实现出来的机器学习算法都是什么样子呢？营长刚好在 GitHub 上发现了东南大学研究生“Lawlite”的一个项目——机器学习算法的Python实现，下面从线性回归到反向传播算法、从SVM到K-means聚类算法，咱们一一来分析其中的Python代码。 目录
BN于2015年由 Google 提出，Google在ICML论文中描述的非常清晰，即在每次SGD时，通过mini-batch来对相应的activation做规范化操作，使得结果（输出信号各个维度）的均值为0，方差为1。最后的“scale and shift”操作则是为了训练所需而“刻意”加入的BN能够有可能还原最初的输入，从而保证数据中有用信息的留存。
选自towardsdatascience 作者：Agnis Liukis 机器之心编译 编辑：杨阳 如果你要构建你的第一个模型，请注意并避免这些问题。 数据科学和机器学习正变得越来越流行，这个领域的人数每天都在增长。这意味着有很多数据科学家在构建他们的第一个机器学习模型时没有丰富的经验，而这也是错误可能会发生的地方。 近日，软件架构师、数据科学家、Kaggle 大师 Agnis Liukis 撰写了一篇文章，他在文中谈了谈在机器学习中最常见的一些初学者错误的解决方案，以确保初学者了解并避免它们。 Agni
在机器学习算法中，我们经常会遇到分类特征，例如：人的性别有男女，祖国有中国，美国，法国等。 这些特征值并不是连续的，而是离散的，无序的。通常我们需要对其进行特征数字化。
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