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油中溶解气体的相关数据 包括五种气体数据（H2，CH4,C2H6,C2H4,C2H2）及对应的故障类型 样本总数357组，故障类型7种（含正常） sheet1为排序数据，sheet2包含归一化数据

经常会遇到这样一个问题：对于理想变压器来说，一方面，通过原线圈的电流变化造成原线圈的磁通量变化，再通过铁芯引起副线圈的磁通量变化，从而在副线圈中产生电压，即因为原线圈的原因才有副线圈的结果；另一方面，根据输出功率与输入功率相等的原则，如果副线圈断开，没有输出功率，即变压器空载，那么就应该有输出电流为零，从而可知原线圈的电流也应该为零；如果是这样的话，既然原线圈电流为零，那么也就不存在原线圈的电流变化，当然也就没有原、副线圈的磁通量的变化，从而也就没有输出电压了；而事实当然不是这样，那又是为什么呢？这样的问题，一部分同学不得其解，其实，一部分老师也有类似的疑问；为了说明问题，我们先从变压器的原理

变压器-TTS Pytorch实现 与众所周知的saco2seq模型（如tacotron）相比，该模型的训练速度快约3至4倍，并且合成语音的质量几乎相同。 通过实验确认，每步花费约0.5秒。 我没有使用波网声码器，而是使用tacotron的CBHG模型学习了后网络，并使用griffin-lim算法将频谱图转换为原始波。 要求 安装python 3 安装pytorch == 0.4.0 安装要求： pip install -r requirements.txt 数据 我使用了LJSpeech数据集，该数据集由成对的文本脚本和wav文件组成。 完整的数据集（13,100对）可在下载。 我将和用作预处理代码。 预训练模型 您可以 下载预训练的模型（AR模型为160K，Postnet为100K） 在检查点/目录中找到预训练的模型。 注意图 约15k步后出现对角线对齐。 以下注意图以16

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