Hello World新建一个文件夹，存放代码新建一个Java（文本）文件 。文件后缀名为Java 。Hello.java 。【注意】系统可能没有显示文件后缀名，我们需要手动打开编写代码 public class Hello{public static void main(Str…

一、本文介绍 🔥本文给大家介绍使用APCM 模块改进 YOLO26网络模型，可在特征提取阶段通过像素级的局部–全局协同建模动态增强目标区域特征并抑制复杂背景噪声，使网络在低对比度和复杂场景下更容易区分目标与背景。该模块结构轻量、无需复杂参数，能够在不显著增加计算开销…

引言：全新的数据集成能力 为物联网平台与应用提供高性能的实时数据处理与集成，一直是 EMQX 最重要的能力之一。最新发布的 EMQX 5.0 针对数据集成相关功能进行了深度的重构和优化，以期帮助用户更加轻松灵活地使用。 EMQX 5.0 将 Webhook、数…

Kotlin协程进阶之不得不看 kotlin协程推出至今已成为 Android 开发人员的必备技能，但直到今天仍然有很多关于kotlin协程底层的争议。本篇文章围绕kotlin协程底层结合着一些基础讲解，希望可以探究明白kotlin到底是什么，当然，笔者知…

作为一名过来人老学长，最近后台私信含“AI”量极高，大家都在问：“文章被判定疑似AI怎么办？”、“有没有好用的免费降ai率方法？”。 说实话，面对知网、维普最新的算法，以前那些“加空格、换同义词”的土办法早就…

首先，将原始一维振动信号通过短时傅里叶变换转换为时频谱图，形成二维图像特征；接着构建了一个改进的UNet神经网络架构，该网络在保留UNet编码器-解码器结构的基础上移除了时间嵌入模块，增加了注意力机制和残差连接&…

首先对原始振动信号进行多尺度分析处理，同步提取时域的均方根值、峰值幅度、峭度统计特征，时频域的小波能量分布特征，以及频域的频谱能量分区特征，构建能够全面表征轴承健康状态的高维特征向量。 接着构建具有不确定性量化能力的…

首先对采集到的原始轴承振动信号进行滑动窗口分割，形成等长的数据片段，然后对这些片段进行多尺度特征提取，包括计算反映信号整体能量的时域均方根值、表征冲击成分的峰值幅度、描述分布形状的峭度统计特征，通过小波变换提取时频域…