计算1991-2020年（30年）1月500hPa的平均位势高度场（即气候态），绘制环流平均图 计算2008年1月500hPa位势高度距平（即相对于气候态的偏差），绘制环流距平图； 计算2008年1月500hPa位势高度纬偏值（即相对于2008年1月500hPa位势高度纬向平均值的偏差），绘制环流纬偏图。

Google高级软件工程师Brett Slatkin 融合自己多年Python开发实战经验，深入探讨编写高质量Python代码的技巧、禁忌和最佳实践 涵盖Python 3.x和Python 2.x主要应用领域，汇聚59条优秀实践原则、开发技巧和便捷方案，包含大量实用范例代码

数据集预处理：数据集增强(utils.augment) 特征工程(utils.feature):均值(mean), 均方差(rms), 标准差(std), 偏度(skewness), 峭度(kurtosis), 包络谱最大幅值处频率(maxf), 信号熵(signal_entropy), 信号幅值中位数处概率密度值(am_median_pdf) 分类器训练和保存

一维DCNN用于轴承故障诊断，仿真数据集为CWRU（凯西私储大学的公开轴承数据集） 轴承故障诊断时机械状态监测的热门研究方向，其算法的核心在于信号特征提取与模式分类两个部分。在轴承故障诊断领域，常见的特征提取算法有快速傅里叶变化，小波变换，经验模式分解以及信号的统计学特征等，常见的模式分类算法有支持向量机，BP 神经网络（也称为多层感知器），贝叶斯分类器以及最近邻分类器等。当下轴承故障诊断的研究热点是可以归结为 3 类：寻找更好的特征表达；寻找最适合的特征表达以及分类器的组合；以及发明新的传感器。

LSTM和SVM实现设备故障诊断(PYTHON代码+数据)； 电机轴承是一个用于支撑电机轴的零件，电机的轴从轴承的内圈穿过，外圈固定在电机壳上。滚珠轴承在内外圈之间有一圈滚珠，当电机旋转时带动内圈旋转，滚珠随之运动。轴承的使用可以避免电机轴与电机外壳产生的较大摩擦。轴承的使用寿命以及可靠性对主机的使用寿命有决定性作用。在机械设备上，有旋转的地方就有轴承。

基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法（python代码） 轴承故障诊断时机械状态监测的热门研究方向，其算法的核心在于信号特征提取与模式分类两个部分。在轴承故障诊断领域，常见的特征提取算法有快速傅里叶变化，小波变换，经验模式分解以及信号的统计学特征等，常见的模式分类算法有支持向量机，BP 神经网络（也称为多层感知器），贝叶斯分类器以及最近邻分类器等。当下轴承故障诊断的研究热点是可以归结为 3 类：寻找更好的特征表达；寻找最适合的特征表达以及分类器的组合；以及发明新的传感器。

画出列车运行图，给出列车运行的最佳调度（python代码）

本项目是基于视频的车辆跟踪及流量统计，是一个可跟踪路面实时车辆通行状况，并逐帧记录不同行车道车流量数目的深度学习项目。 该项目对输入的视频进行处理，主要分为以下几个步骤： 使用YOLOV3模型进行目标检测 使用SORT算法进行目标追踪，使用卡尔曼滤波器进行目标位置预测，并利用匈牙利算法对比目标的相似度，完成车辆目标追踪 利用虚拟线圈的思想实现车辆目标的计数，完成车流量的统计

这个代码可以很好的实现学校的成绩管理系统

皮尔森相关性系数的计算python代码（四）