学习“基于深度学习的故障诊断”开源

博主秋雨行舟在csdn、b站都有开源，这里只做自己的学习记录用。
基于深度学习的轴承故障诊断，原文在这里，软件的下载、环境的配置up主给的非常详细了，所以这里只记录一些代码注释
一、CNN
注意：作者的代码是有一点点问题的，更改三条代码就可以正常运行了：

1.pycharm的一些快捷键：这篇非常详细
单行注释：CTRL+/
多行注释：CTRL+SHIFT+/
2. str对path的处理
这两种都正确：

path = r'data/0HP'
path = 'data//0HP'

当路径末尾为/时：

path = r'data/0HP' '/'

3.os.listdir(path)
4.os.path.join()用法
5.loadmat()解读
6.preprocessing.StandardScaler()
首先，调用preprocessing模块中StandardScaler()类的fit()函数，通过数组x_train（待处理的数组）构建标准化模型scaler。
然后，调用模型scaler的transform函数，就可以对x_train数组进行标准化啦。

scaler=preprocessing.StandardScaler().fit(x_train)
scaler.transform(x_train)

7.Numpy 中 np.vstack() 和 np.hstack() 简单解析
8.Python中Numpy ndarray的使用详解
9.loadmat()解读
10.os.path.join的用法
os.path.join()用法

11.Python 文件读取的4种方式
12.PATH的详细用法
13.
这篇解释的很好，python中shape用法
14.python中reshape的用法
tensorflow卷积神经网络详解-函数详解

15.TSNE实现降维及可视化
TSNE数据降维

16.plt.scatter()函数用法
python colorbar详解

神经网络——最易懂最清晰的一篇文章

某篇已经复现的

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