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缝纫机是缝制机械行业最基础的设备，被广泛应用于纺织服装领域，我国目前的缝纫机生产技术成熟度已经较高。由于整机企业可以便利地从市场上获得各类配件，也可以实现高效经济的委托加工，进入缝纫机整机行业门槛相对较低，目前我国缝制机械企业较多。据中国缝制机械协会的不完全统计，我国缝制机械行业现有大小零部件生产企业上千家，从业人员约6 万人，其中，年产值超过500 万元且具有一定规模和影响力的企业的约有200 余家。 1790 年，美国木工托马斯•赛特发首先发明了世界上第一台先打洞、后穿线、缝制皮鞋用的单线链式线迹手摇缝纫机。1841 年，法国裁缝B•蒂莫尼耶发明和制造了机针带钩子的链式线迹缝纫机。胜家公

内容概要：本文档介绍了《自然语言处理》课程设计的四个实验，涵盖了文本聚类、文本分类、文本情感分析和个性化新闻推荐。实验一通过经典机器学习方法对新闻数据进行文本聚类，使用TF-IDF和KMeans算法，分析了文本数据的预处理、特征提取和模型评估。实验二基于经典机器学习模型（SVM、K近邻、随机森林）对新闻进行分类，通过数据清洗、可视化、文本预处理、特征向量化和模型选择，实现了对新闻内容的精准分类。实验三利用深度学习方法（TextCNN、TextRNN、TextLSTM）对天问一号事件的Bilibili评论进行情感分析，通过数据探索、文本预处理、模型构建与评估，揭示了用户对航天事件的情感倾向。实验四基于浏览记录实现个性化新闻推荐，通过数据探索、预处理、构建物品相似度矩阵，实现了基于物品的协同过滤推荐。 适合人群：具备一定编程基础，对自然语言处理和机器学习感兴趣的高校学生或初入职场的研发人员。 使用场景及目标：①理解文本聚类、分类、情感分析和个性化推荐的基本原理和实现方法；②掌握文本数据的预处理、特征提取和模型选择技巧；③熟悉经典机器学习和深度学习在自然语言处理中的应用。 其他说明：本文档详细展示了每个实验的具体步骤、代码实现和运行结果，帮助读者全面了解自然语言处理的实践过程。建议读者结合实际项目需求，灵活应用所学知识，逐步提升对自然语言处理技术的理解和应用能力。

内容概要：本文深入探讨了基于 PyTorch 的迁移学习实战，重点讲解了模型微调和特征提取的最佳实践方法。文章首先介绍了迁移学习的基本概念及其在深度学习中的重要性，解释了如何通过迁移学习将已有模型的知识迁移到新任务中，以减少训练时间和计算资源的消耗。随后，详细描述了 PyTorch 的特性及其在迁移学习中的优势，包括动态计算图、丰富的工具和接口等。接着，文章分步骤介绍了模型微调的具体操作，如预训练模型的选择、冻结与解冻层设置、调整模型结构、定义损失函数和优化器、数据集准备与预处理、模型训练与评估等。此外，还讨论了特征提取的原理和方法，包括使用预训练模型的特定层进行特征提取和构建自定义特征提取网络，并展示了特征在图像分类、目标检测和图像分割等下游任务中的应用。最后，通过花卉分类和目标检测两个实战案例，展示了迁移学习的实际应用效果，并总结了常见问题及其解决方案，展望了迁移学习和 PyTorch 的未来发展。 适合人群：具备一定编程基础，对深度学习和迁移学习有一定了解的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：①理解迁移学习的基本原理及其在深度学习中的应用；②掌握基于 PyTorch 的模型微调和特征提取的具体操作；③通过实战案例学习如何在实际项目中应用迁移学习技术，提高模型性能。 其他说明：本文不仅提供了详细的理论阐述和代码示例，还通过实战案例帮助读者更好地掌握迁移学习技术。在学习过程中，建议读者结合实际项目进行实践，并根据具体需求调整模型和参数设置。

鱼类数据集用于深度学习的知识点： 鱼类数据集是深度学习领域中应用的一个特定类型的数据集，主要用于训练和验证深度学习模型，以便能够识别和分类不同种类的鱼类。这类数据集通常包含了大量鱼类的图像，每张图像都标记有相应的鱼类种类信息，有的还可能包括鱼类的其他属性信息，如大小、重量、生存环境等。深度学习模型通过这些标记好的数据进行自我学习，从而学会区分不同的鱼类。 在深度学习中，鱼类图像数据集的使用涉及多个方面，包括但不限于数据预处理、图像增强、模型构建、训练和测试等步骤。数据预处理通常包括图像的归一化、大小调整、色彩通道转换等操作，其目的是为了将图像数据转换成模型能够处理的格式。图像增强技术则用于提升数据集的多样性，通过旋转、缩放、裁剪等手段增加模型对不同形态鱼类的泛化能力。 深度学习模型的选择与构建对于鱼类分类的准确性至关重要。常见的模型有卷积神经网络（CNN），它在图像识别领域表现尤为出色。通过逐层提取图像的特征，CNN能够有效地识别图像中的鱼类，并判断其种类。构建模型时，研究人员还会利用迁移学习技术，借助已有的预训练模型来提高模型训练的效率和准确性。 在模型训练过程中，通常会划分一部分数据作为验证集，用于监控模型训练过程中的性能表现，并防止模型过拟合。模型训练完成后，需要在独立的测试集上进行测试，以评估模型对未见数据的分类能力。这个过程可能需要多次迭代，调整模型参数或结构以获得更好的分类效果。 鱼类数据集不仅在学术研究领域得到广泛应用，而且在商业和工业应用中也有显著价值。例如，在水产业的自动化监测中，深度学习模型可以实时地对捕捞到的鱼类进行分类，提高工作效率并降低人力成本。此外，鱼类分类数据集的应用还能促进水产资源的可持续管理，帮助研究人员更好地了解和保护海洋生态系统。 鱼类图像数据集的规模和质量直接影响模型的性能。因此，收集高质量、大规模、多样化并且有准确标记的鱼类图像是一项挑战。为了保证数据集的质量，需要有专业知识的人员进行图像采集，并有标注专家进行准确的图像分类和标记。此外，数据集的公开共享可以促进研究社区的合作和知识的交流，有助于推动深度学习技术在该领域的不断进步。 随着深度学习技术的不断发展，以及人工智能在各行各业的广泛应用，鱼类数据集在图像识别和分类方面的研究和应用将会进一步深入。未来的研究方向可能会包括如何提高模型在复杂环境下的分类准确性，如何处理和分析更大规模的数据集，以及如何降低深度学习模型对计算资源的需求等问题。

半桥型换流阀损耗深度解析与计算模型：探究通态与开关损耗的影响因素，仿真对比分析MATLAB中实现,半桥型换流阀损耗解析计算模型：通态与开关损耗的综合分析及其影响因素探讨,半桥型流阀损耗解析计算模型 分析半桥型MMC损耗分为通态损耗和开关损耗，依据桥臂电流方向建立各器件的通态损耗模型；依据桥臂电压变化和电流方向分段建立器件的开关损耗模型。 在MATLAB中进行仿真对比分析，探讨功率因数角以及负载率对流阀损耗的影响 ,核心关键词： 半桥型换流阀；损耗解析计算模型；通态损耗；开关损耗；桥臂电流方向；桥臂电压变化；MATLAB仿真；功率因数角；负载率；换流阀损耗影响。,半桥型换流阀损耗计算模型及其影响因素的仿真研究

本数据集包含了大约1.3w条豆瓣短评，长评，微博，猫眼相关数据集的汇总，可用作电影情感分析，预测等任务，包含情感分类标签，（请注意：数据集中并非全部标签都为真实标签，由于一些评论缺失情感分类，因此使用了深度学习方式填充了标签，因此此数据集无缺失值。 属性说明： Comment：评论内容 Sentiment：情感分类，1-5，分别代表最差到最好 Datetime：评论发出时间 Location：评论发出地点 具体数据集样例： --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Comment Sentiment Datetime Location 电影好好看，下次最来看一次，哪吒的语言太好听了。 2 2025/4/18 23:03 成都 好看，喜欢，非常喜欢 2 2025/4/18 23:02 崇州 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

### IBM小型机AIX深度巡检方案：关键知识点解析 #### 概览 IBM小型机AIX深度巡检方案旨在确保IBM小型机AIX系统的稳定性和性能，通过一系列的检查项目来评估系统的健康状况，及时发现并预防潜在问题。这份方案涵盖了系统信息、系统检查、存储检查、性能检查以及HACMP集群检查等多个方面，提供了全面的巡检指导。 #### 系统信息检查 - **操作系统版本及补丁号**：确认当前操作系统的具体版本和已应用的补丁，确保系统处于最新的安全和功能状态。 - **微码版本**：微码是处理器内部的固件，其版本更新通常与性能优化或安全修复有关，检查微码版本有助于确保硬件的最佳表现。 - **启动时间**：了解系统的运行时长，对于分析系统稳定性和识别潜在的重启需求至关重要。 #### 系统检查 - **系统日志状态**：通过`errpt`和`HMCEVENT`命令检查系统是否存在硬件或软件层面的错误记录。 - **根卷组(rootvg)状态**：确保根卷组的完整性，对于系统启动和运行至关重要。 - **文件系统状态**：检查文件系统的使用情况，避免因空间不足引发的问题。 - **内核版本一致性**：确认当前运行的内核版本与`/unix`链接指向的image文件一致，避免兼容性问题。 - **XCOFF文件一致性**：XCOFF文件需与SWVPD保持一致，这通过`lppchk -c`命令进行验证，确保软件包的完整性和兼容性。 - **系统dump检查**：DUMP空间大小应满足要求，确保在系统崩溃时能够捕获足够的信息用于故障诊断。 #### 存储检查 - **硬盘与卷组状态**：检查硬盘和卷组的状态，确保没有物理损坏或逻辑错误。 - **链路状态与PV状态**：确保所有存储链路的双通路正常工作，以及物理卷(PV)的状态良好。 #### 性能检查 - **内存使用率**：监控vmstat输出，评估系统内存使用情况，防止内存瓶颈。 - **磁盘繁忙程度**：监控磁盘的BUSY指标，确保磁盘I/O不会成为系统性能的瓶颈。 #### HACMP集群检查 - **HACMP日志与进程状态**：检查HACMP集群的日志和进程状态，确保高可用性集群的正常运作。 - **资源组状态与切换状态**：评估资源组的健康状况，以及最近的切换历史，确保集群的切换能力和恢复能力。 #### 密码安全性与用户管理 - **密码安全性检查**：评估系统密码策略的有效性，防止未经授权的访问。 - **用户及用户组检查**：确认系统中的用户和用户组配置符合安全策略，避免权限滥用。 #### VMO与NO参数校验 - **VMO参数**：VMO参数影响着虚拟内存的管理，正确的设置对于系统性能至关重要。 - **NO参数**：NO参数涉及网络操作的优化，其正确性影响网络通信效率。 #### 结论与建议 深度巡检完成后，根据检查结果提出针对性的维护建议，如更新补丁、优化配置、加强安全管理等，以提升系统的整体稳定性与性能。 IBM小型机AIX深度巡检方案是一个全面的系统健康检查流程，通过执行该方案，可以有效地识别和解决潜在问题，确保IBM AIX系统的长期稳定运行。

python基础、机器学习、深度学习代码

房价预测系统是一种利用机器学习或深度学习技术对房地产市场价格进行预测的系统。这类系统通常基于大量的历史房价数据，通过构建预测模型，来推算未来或未经交易的房产价格。本压缩包包含了完整的代码和数据，可用于实际应用开发或学习研究。 在本压缩包中，我们能找到包含实际交易数据的文件，例如“房价数据.csv”和“anjuke_house_prices.csv”，这些文件中包含了不同房产的特征数据如位置、面积、建造年份以及成交价格等，是构建房价预测模型的重要依据。此外，还包含了一些模型文件，如“knn_model.pkl”，这表明使用了k-最近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）构建的预测模型，而“BP_NN_Prediction_vs_True.png”和“knn_Prediction_True.png”则可能是展示了不同模型预测结果与实际成交价格的对比图像，帮助我们评估模型的准确性。 “BP_NN_Loss.png”文件则可能展示了使用了反向传播算法的神经网络（Back Propagation Neural Network, BP NN）在训练过程中的损失值变化，这有助于分析模型在学习过程中的表现，从而对模型进行优化。另外，代码文件“房价预测新版.py”可能是主要的预测脚本，用于执行预测任务和输出结果。而“对比实验-逻辑回归.py”和“对比试验-随机森林.py”则是对不同机器学习算法进行测试和比较的脚本，通过这些对比可以了解不同算法在房价预测任务中的优势和局限性。 此压缩包提供了一套完整的房价预测系统开发资源，包括数据集、模型文件、可视化图表和源代码，适用于机器学习和深度学习的研究和实践。通过这些资源，开发者不仅可以深入理解房价预测问题，还能够学习到如何使用机器学习方法解决实际问题，特别是如何在处理回归问题时选择合适的模型，以及如何评估和比较不同模型的性能。