会员制是一个很古老的商业模式。 但在数字世界中，尤其是在今天强调企业自有私域流量生态的数字世界中，针对会员的更深度的运营，不仅可能，而且很有价值。在数字技术和数据驱动的帮助下，会员制也有很多的进化。与普通私域运营相比，会员制有优势，但门槛也更高。

基于matlab的定点FFT算法实现，详细看文章说明

用于贝叶斯因子统计分析的Matlab软件包。 有关文档和示例，请参见：https ://klabhub.github.io/bayesFactor/

美国凯斯西储大学（CWRU）数据集：文件名称为数据集类型缩写，便于文件检索

R语言笔记--常用函数、统计分析、数据类型、数据操作、帮助、安装程序包、R绘图等，是入门R语言的必备文件

Maltab实现CNN卷积神经网络故障诊断（代码完整，可直接运行，适合2018及以上） 卷积神经网络（convolutional neural network）是具有局部连接、权重共享等特性的深层前馈神经网络，最早主要是用来处理图像信息。 相比于全连接前馈神经网络，卷积神经网络有三个结构上的特性：局部连接、权重共享以及汇聚，这些特性使得卷积神经网络具有很好的特征提取能力，且参数更少。 利用各种检查和测试方法，发现系统和设备是否存在故障的过程是故障检测；而进一步确定故障所在大致部位的过程是故障定位。故障检测和故障定位同属网络生存性范畴。要求把故障定位到实施修理时可更换的产品层次（可更换单位）的过程称为故障隔离。故障诊断就是指故障检测和故障隔离的过程。

滚动轴承故障诊断MATLAB程序：快速谱峭度、谱峭度+包络谱分析 滚动轴承故障诊断是机械工程领域的一个重要研究方向。滚动轴承是一种常见的机械元件，用于支撑和转动机械装置中的轴。然而，由于长时间使用或其他原因，滚动轴承可能会出现故障，例如磨损、裂纹或松动等。因此，及时准确地诊断滚动轴承的故障非常重要，以避免设备损坏或生产中断。 MATLAB是一种强大的科学计算和数据分析工具，广泛应用于工程、科学和技术领域。它提供了丰富的函数和工具箱，可以用于信号处理、数据分析、图像处理等各种任务。在滚动轴承故障诊断中，MATLAB可以用于处理和分析滚动轴承的振动信号，以提取特征并判断是否存在故障。 快速谱峭度和谱峭度+包络谱分析是滚动轴承故障诊断中常用的方法之一。快速谱峭度是一种用于检测信号中频率成分变化的方法，可以帮助确定滚动轴承是否存在故障。谱峭度+包络谱分析结合了快速谱峭度和包络谱分析，可以更准确地识别滚动轴承的故障类型和程度。 总之，滚动轴承故障诊断是一个重要的领域，通过使用MATLAB编写的程序和快速谱峭度、谱峭度+包络谱分析等方法，可以帮助工程师和技术人员及时准确地诊断滚动轴承的

内容概要：用于数据分析，把常见的csv，excel，json，sql等数据表，读写到pandas，用于大数据分析。 适用人群：利用python进行数据分析的初学者，pandas基础学习爱好者，股票财经数据分析 场景类型：学习读取数据表，转换数据类型，python程序样例，读取数据后可用于统计分析，机器学习，AI分析，

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