2026年11月4日
摘要：
本文讲模型训练与评估的规范做法：5600条样本按7:3划分、固定随机种子保证可复现，测试集绝不参与训练；除准确率外还要看精确率、召回率、F1与混淆矩阵。核心是内圈召回率差异——随机森林0.73、CNN0.83、ResNet达95%+，三模型对比即成论文题眼。
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posted @ 2026-11-04 16:14
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2026年11月3日
摘要：
本文拆解83%到95%的原理：深度学习让模型自己看波形。浅层CNN准确率约83%，内圈与滚动体分不清；残差网络引入"捷径"F(x)+x，让网络加深而不退化、解决梯度消失，同数据同评估下准确率提到95%+，是论文最有含金量的一篇。
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posted @ 2026-11-03 17:21
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2026年11月2日
摘要：
本期介绍传统机器学习方法随机森林：它像"50位评委投票"，原理简单稳定。测试集准确率约73%，虽比瞎猜强，但看不懂波形形状而难再提升。论文里它是完美"对照组"，衬托深度学习优势，为后续73%到95%的突破埋下伏笔。
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posted @ 2026-11-02 16:31
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2026年11月1日
摘要：
从1989年LeCun识别手写邮编讲起，拆解CNN三大核心——局部感受野、权值共享、池化，用代码对比其较全连接网络参数少几百万倍的优势；并梳理从LeNet到AlexNet的23年演进，分析CNN在2026年人脸识别、医学影像、自动驾驶等场景的现状与"CNN+Transformer"混合趋势。
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posted @ 2026-11-01 11:28
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2026年10月31日
摘要：
本期介绍轴承故障诊断的"教材"——凯斯西储大学公开数据集CWRU。它收录正常、内圈、滚动体、外圈四类故障的振动信号，驱动端与风扇端双传感器记录，免费可靠、论文认，是全世界通用的标准数据，为后续AI模型训练打下基础。
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posted @ 2026-10-31 21:38
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2026年10月30日
摘要：
本文是《滚动轴承故障诊断》系列的第 2 篇（环境部署）。 系列完整目录见文末【专栏导航】。本篇配套的安装命令、自检脚本与报错速查，见博主同名公众号。 一、本篇目的：为什么第一件事是搭环境 很多同学拿到代码第一反应是"赶紧跑起来"，结果被 import tensorflow 报错劝退——这不是你笨，是
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posted @ 2026-10-30 17:20
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2026年10月29日
摘要：
手把手教你：基于深度学习的滚动轴承故障诊断（2026 修订版） 本文是《滚动轴承故障诊断》系列的第 1 篇（总览）。 系列完整目录见文末【专栏导航】。本文配套代码与分步操作手册见公众号「免费代码合集」菜单。 一、项目简介 本文介绍如何使用 Python 搭建一个基于深度学习的滚动轴承故障诊断系统。
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posted @ 2026-10-29 17:51
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2022年5月8日
摘要：
系列文章 手把手教你：图像识别的垃圾分类系统 手把手教你：人脸识别考勤系统 手把手教你：基于粒子群优化算法（PSO）优化卷积神经网络（CNN）的文本分类 @(目录) 一、项目简介 本文主要介绍如何使用python搭建：一个基于深度残差网络（ResNet）的水果图像分类识别系统。 项目只是用水果分类作
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posted @ 2022-05-08 22:00
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2022年4月26日
摘要：
系列文章 手把手教你：人脸识别考勤系统 手把手教你：图像识别的垃圾分类系统 手把手教你：基于粒子群优化算法（PSO）优化卷积神经网络（CNN）的文本分类 @(目录) 项目简介 本文主要介绍如何使用python搭建：一个基于opencv和人脸识别的视频打码系统。 博主也参考过网上其他博主介绍人脸识别，
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posted @ 2022-04-26 10:14
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2022年4月21日
摘要：
系列文章 手把手教你：玩转图像分类和目标检测系统 手把手教你：图像识别的垃圾分类系统 手把手教你：基于粒子群优化算法（PSO）优化卷积神经网络（CNN）的文本分类 一、项目简介 本文主要介绍如何使用python搭建：一个基于深度学习的滚动轴承故障诊断系统 项目中涉及使用了多种方法对比检测结果，包括：
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posted @ 2022-04-21 09:57
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