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  1. windowsnt 技术内幕

  2. 理解Microsoft专家认证程序 理解Microsoft认证的不同等级和类型 选择成为MCP(Microsft认证专家)的考试科目 选择成为MCSD的考试科目 选择成为MCT的考试科目 MCSE认证考试的科目 选择合适的MCSE课程组合 核心课程考试 选修课程考试 考试编号的识别 课程内容和考试内容的对照 理解微软的MCSE长远考虑 理解微软出题的方式 使用本书帮助备考 在Internet上寻找对考试有帮助的信息 寻求微软认可的课程指导 寻找高质量的和三方帮助 寻找可利用的评估软件拷贝 报名

  3. 所属分类：Windows Server

    • 发布日期：2014-04-09
    • 文件大小：23mb
    • 提供者：wonder450103

  1. 一种用于轴承故障诊断的迁移学习模型_张根保.pdf

  2. 一种用于轴承故障诊断的迁移学习模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-17
    • 文件大小：820kb
    • 提供者：gcl1997

  1. IBM SDK Java V8用户指南中文版(2019)

  2. IBM SDK Java Technology Edition V8用户指南中文版的PDF文档，共计364页，可以系统性的了解及学习IBM Java8及其相关的IBM Java虚拟机JVM,有助于优化项目和银行业相关实施运维工作 第1章：产品概述 第2章：迁移 第3章：安装SDK 第4章：配置环境 第5章：开发Java应用程序 第6章：运行Java应用程序 第7章：性能调整 第8章：安全性 第9章：故障诊断与支持 第10章：利用数据压缩设备 第11章：利用图形处理单元 第

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2020-04-13
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：long2010yu2010

  1. (原文+译文)2019_用于智能故障诊断的无监督深度迁移学习：开放源代码和比较研究.zip

  2. 严如强团队2019年文章UnsupervisedDeepTransferLearningforIntelligentFaultDiagnosis-AnOpenSourceandComparativeStudy用于智能故障诊断的无监督深度迁移学习：开放源代码和比较研究 关键词：无监督深度学习；智能故障诊断；开源研究 1.介绍 2.简要回顾 3.算法评估 4.基于UDTL的智能故障诊断应用 5.数据集 6.数据预处理和拆分 7.评估方法 8.评价结果 9.进一步讨论 10.结论

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-02-29
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：laexl123

  1. （译文）2019_Knowledge Transfer for Rotary Machine Fault Diagnosis旋转机械故障诊断的特征迁移.zip

  2. Knowledge Transfer for Rotary Machine Fault Diagnosis 旋转机械故障诊断的知识迁移 关键词：迁移学习，旋转机械故障诊断，多工况，多位置，多机器，多故障类型。 1.引言 2.知识迁移的理论背景 3.知识迁移在旋转机械故障诊断领域的应用 4.旋转机械故障诊断中知识迁移的研究动态 5.结论

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-02-16
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：laexl123

  1. Redis 4.x Cookbook 中文版 高清

  2. Redis是一个十分热门的内存数据库，号称后端的“瑞士军刀”，它拥有诸多优良特性，已经被越来越多的公司采用，值得每一位Web开发者学习。通过本书讲述的Redis在设计、开发和运维等方面的80多个实战案例，读者不仅可以由浅入深地学习到有关Redis的几乎所有知识，还可以将案例中所讲解的内容直接用于包括设计、开发和运维等在内的各类生产实践。本书中的每一个案例、每一个案例中所涉及的各种知识、命令和工具等，均来自于作者一线企业级应用的总结；本书中总结的各类参数配置和故障诊断的案例等，也均来自于作者真实企

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2019-05-24
    • 文件大小：156mb
    • 提供者：wangcx

  1. (原文+译文)DeepConvolutionalTransferLearningNetworkANewMethodforIntelligentFault

  2. DeepConvolutionalTransferLearningNetworkANewMethodforIntelligentFaultDiagnosisofMachineswithUnlabeledData(深度卷积迁移学习网络：一种新的无标记机器故障智能诊断方法) 雷亚国团队2018年文章。 机械智能故障诊断的成功依赖于两个条件。1)含有故障信息的有标签数据是可用的。2)训练和测试数据是从相同的概率分布中获取的。然而，对于大部分机械，很难获得大量的有标签数据。此外，尽管一些机械可以获取有标

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-10-20
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：laexl123

  1. UDTL:论文“用于智能故障诊断的无监督深度迁移学习”的源代码-Source code learning

  2. 基于UDTL的智能诊断基准 代码发布，张启阳和余晓磊的。 更正 2020.06.02，我们修改了util / train_utils_combines中的错误。 （class_num-> num_classes）。 指导 该项目仅提供基线（下限）精度和基于无监督深度转移学习（UDTL）的统一智能故障诊断库，该库为每个人保留了扩展的接口，以供他们自己加载自己的数据集和模型以进行新的研究。 同时，所有实验都是通过在装有Intel Core i7-9700K，GeForce RTX 2080Ti

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：187kb
    • 提供者：weixin_42129005