linux操作工具（Xshell+WinSCP结合体）

提出了一种将非线性频谱与堆叠式降噪自动编码器（SDAE）相结合的复杂系统故障诊断方法。 为了解决计算量大的问题，利用广义的频率响应函数（GFRF），利用一维非线性输出频率响应函数（NOFRF）来获得非线性频谱。 为了解决故障特征提取能力弱的问题，采用了堆叠式降噪自动编码器（SDAE）。采用神经网络从非线性频谱中提取故障特征。 该方法通过识别算法得到了永磁同步电动机各状态的四阶非线性频谱。 然后，从四阶频谱中选择合适的采样点，以构建高维数据； 最后，设计了堆叠式去噪自动编码器（SDAE）神经网络，实现了故障分类的输出。 仿真表明，该方法具有良好的实时性和较高的诊断精度。

测试工程师知识点总结（功能+性能+接口+自动化）最详细图文结合，包含jmeter，linux服务器，数据库，Python，APP测试，web测试，loadrunner，postman，性能测试，自动化测试，接口测试，功能测试，计算机基础，所有内容图文结合。 面试项目分析详解全过程。

参考网上的例子，实现了简单的matplotlib pyqt5绘图  相关知识点：  （1）pyqt5中添加控件要在布局中添加  （2）布局可以使用replaceWidget替换控件  （3）信号与槽机制 timer = QtCore.QTimer(self) timer.timeout.connect(self.update_figure) self.btnPlot.clicked.connect(self.plotButton_callback) 实现的效果 import sys from PyQt5 import QtCore, QtGui, uic from PyQt5.

情境化主题模型 上下文化主题模型（CTM）是一系列主题模型，这些主题模型使用语言的预训练表示形式（例如BERT）来支持主题建模。有关详细信息，请参见论文： Bianchi，F.，Terragni，S.，Hovy，D.，Nozza，D.，＆Fersini，E.（2021）。具有零镜头学习功能的跨语言情境主题模型。 EACL。 Bianchi，F.，Terragni，S.和Hovy，D.（2020年）。预培训是一个热门话题：上下文化文档嵌入可提高主题一致性 具有上下文嵌入的主题建模 我们的新主题建模系列支持许多不同的语言（即，HuggingFace模型支持的一种），并有两个版本： CombinedTM将上下文嵌入与旧的单词组合在一起，以使主题更连贯； ZeroShotTM是完成任务的理想主题模型，在该模型中，您可能在测试数据中缺少单词，并且，如果经过多语言嵌入训练，则可以继承多语言主题模型

使用Python Selenium 进行自动化测试 支持在PC、H5上运行，代理获取接口数据，无头模式，生成报告（含截图），发送邮件等 快速开始 复制并修改全局配置，cp config.example.yaml config.yaml，此文件为全局配置，config目录下文件可覆盖此配置 使用：python test.py filename，filename 为项目 config 目录下的文件名，如python3 test.py default，没有输入文件名， 则默认使用default.yaml 测试用例采用YAML通用格式编写，详见 执行已有用例：python3 test.py default,test1，打开百度并搜索 "stingbo pystest"，然后跳转到github目录，最后打开指定项目 其它命令 查看 config 目录下所有用例:python3 test.py ls

FPGA里面三种存储器（RAM+ROM+FIFO）实战代码，可结合我的原创博客使用

通过将粒子群算法也支持向量机结合，使用支持粒子群算法优化支持向量机参数，并训练支持向量机

（仙侠）固定的白天场景和基础PBR效果展示（结合后处理）

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