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- Python声音分析实现齿轮箱故障诊断方法
- 在Python中构建基于声音的齿轮箱故障诊断系统，需经历数据采集、预处理、特征提取、模型训练与评估、部署与监测等步骤。1.数据采集需使用高灵敏度麦克风，在不同运行状态下采集高质量音频，注意降噪和采样频率选择；2.预处理包括降噪、分帧、加窗，以减少噪声和频谱泄漏；3.特征提取涵盖时域（RMS、ZCR）、频域（FFT、谱质心）和MFCCs等，其中MFCCs表现尤为稳定；4.模型训练可选SVM、随机森林等传统模型或CNN、LSTM等深度学习模型，需注意数据不平衡问题；5.部署需实现实时音频采集与模型推理，优化执
- 文章 · python教程 | 6个月前 | Python 机器学习 特征提取 齿轮箱故障诊断 声音诊断 394浏览 收藏
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- Tkinter单字符字体设置技巧
- 本教程探讨了在Tkinter的Label或Button组件中为不同字符设置不同字体大小的挑战与解决方案。由于Tkinter的Label和Button组件本身不支持多字体样式，文章将详细介绍如何利用Frame容器结合多个Label组件，并通过布局管理器实现字符的精确排布与对齐，从而达到视觉上的多字体效果。
- 文章 · python教程 | 6个月前 | 394浏览 收藏
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- JAX高效归约嵌套列表技巧
- 本文介绍了如何使用JAX库有效地归约嵌套列表，即包含多个具有相同结构的子列表的列表。通过jax.tree_util.tree_map结合sum函数，可以实现对所有子列表对应元素进行求和或求积，最终得到与子列表结构相同的结果列表。本文提供详细的代码示例，帮助读者理解和应用该方法。
- 文章 · python教程 | 6个月前 | 394浏览 收藏
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- Python长方形面积函数怎么写
- 首先提供最直接的实现方式：1.定义函数calculate_rectangle_area接收长和宽；2.直接返回二者乘积；3.添加docstring说明参数和返回值；4.可选添加类型提示增强可读性；其次为确保输入有效性：1.使用isinstance检查参数是否为数字类型，否则抛出TypeError；2.检查长和宽是否为正数，否则抛出ValueError；再次为提升通用性，采用面向对象设计：1.创建Rectangle类封装长和宽属性；2.使用@property和setter方法确保属性赋值时的合法性校验；3.
- 文章 · python教程 | 5个月前 | 单元测试 面向对象 Python函数 参数校验 长方形面积 394浏览 收藏
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- Python高效遍历技巧—itertools加速数据处理
- Python中处理大量数据时，使用itertools模块能显著提升迭代效率。1.itertools采用惰性求值机制，如count()函数可按需生成数据，减少内存占用；2.提供高效组合筛选函数，combinations和permutations用于生成不重复组合与排列，chain用于优雅合并多个迭代器；3.groupby适用于已排序数据的分组操作，需先按键排序以确保正确性；4.其他实用工具包括islice控制迭代范围，filterfalse反向过滤，tee复制迭代器，组合使用可进一步提升性能。
- 文章 · python教程 | 5个月前 | Python 高效遍历 itertools 惰性求值 数据迭代 394浏览 收藏
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- RetinaNet结果不稳定怎么优化
- 本文旨在解决在使用预训练RetinaNet模型进行推理时，出现结果不确定性的问题。通过添加随机种子，确保代码在相同输入下产生一致的输出。文章详细介绍了如何在PyTorch中设置随机种子，包括针对CPU、CUDA、NumPy以及Python内置的random模块，并提供了示例代码进行演示。同时，还讨论了在使用分布式数据并行（DDP）时可能遇到的数据增强问题，并给出了相应的解决方案。
- 文章 · python教程 | 5个月前 | 394浏览 收藏
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- Python并发编程：threading与multiprocessing对比解析
- Pythonthreading和multiprocessing的核心区别在于：threading受GIL限制，无法实现CPU并行，适合I/O密集型任务；multiprocessing创建独立进程，绕开GIL，可利用多核实现真正并行，适合CPU密集型任务。1.threading共享内存、开销小，但GIL导致多线程不能并行执行Python代码；2.multiprocessing进程隔离、通信复杂、启动开销大，但能充分发挥多核性能。因此，I/O密集型任务应选择threading以高效切换等待，CPU密集型任务应
- 文章 · python教程 | 4个月前 | gil CPU密集型 I/O密集型 threading multiprocessing 394浏览 收藏
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- Python执行系统命令的几种方式
- 使用subprocess.run()执行命令并捕获输出，推荐列表传参以避免注入风险；os.system()仅执行命令无输出捕获，os.popen()可读输出但已过时；错误处理可通过检查returncode、捕获stderr或使用try-except捕获CalledProcessError；后台执行用subprocess.Popen()并调用wait()等待结束；实时输出需结合Popen与TextIOWrapper逐行读取。
- 文章 · python教程 | 4个月前 | Python 错误处理 subprocess 系统命令 subprocess.run() 394浏览 收藏
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- KivyAndroid黑屏解决与色彩格式优化
- 本文旨在解决Kivy应用在Android设备上显示实时视频帧时出现黑屏的问题。核心内容是解析KivyImage控件在不同平台下处理图像纹理时，色彩格式声明（colorfmt）的兼容性差异。通过将纹理的色彩格式从BGR调整为RGB，可以有效解决Android设备上的渲染失败，确保实时视频流的正常显示。
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 394浏览 收藏
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- Python-pptx设置标题字体大小技巧
- 本文旨在解决在使用python-pptx库生成PPTX文件时，如何控制幻灯片标题字体大小的问题。通过分析常见错误和提供正确的代码示例，本文将指导您如何有效地修改幻灯片标题的字体大小，从而生成更符合需求的演示文稿。本文重点在于理解TextFrame和Run对象在python-pptx中的作用，以及如何正确地应用字体大小的更改。
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 394浏览 收藏
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- Python热力图绘制全攻略
- 在Python中，绘制热力图使用seaborn库的heatmap函数。1)导入必要的库，如seaborn、matplotlib和numpy或pandas。2)准备数据，可以是随机生成的数组或实际的DataFrame。3)使用seaborn.heatmap函数绘制热力图，设置参数如annot、fmt和cmap来调整显示效果。4)添加标题并显示图形。5)处理缺失值时，使用mask参数，调整颜色范围时使用vmin和vmax参数。
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 394浏览 收藏
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- Python机器学习流程详解：sklearn实战教程
- 开发一个机器学习模型的完整流程包括数据准备与预处理、模型选择与训练、模型评估与调优、模型保存与部署。1.数据准备与预处理包括加载数据、处理缺失值、特征缩放和类别编码；2.模型选择与训练需根据任务类型选择合适算法并划分训练集与测试集；3.模型评估与调优通过评估指标和超参数搜索优化性能；4.模型保存与部署可使用joblib或集成到Web框架中实现复用或上线。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 394浏览 收藏
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