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探索微服务架构的利器：Seneca
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在当今软件开发领域中，微服务架构正日益成为构建大型复杂系统的首选方式。它将单一应用程序分解为一组小型的服务&#x…
python中dateutil库用法详解
dateutil库是一个处理时间的工具库。本地自带，一般不用再次安装。
1、直接在某个时间点上直接修改年份、月份等信息。
示例代码：
from dateutil.relativedelta import relativedelta
from datetime import datetimenow_time datetime.now()
print(no…
dateutil，一个超强的 Python 库！
大家好，今天为大家分享一个超强的 Python 库 - dateutil。
Github地址：https://github.com/dateutil/dateutil 日期和时间处理在软件开发中是一个常见但复杂的任务。Python自带了一个datetime模块，用于处理日期和时间，但有时候需…
Python dateutil库：日期和时间处理的利器
更多Python学习内容：ipengtao.com Python的dateutil库是一个强大且灵活的日期和时间处理工具。它扩展了标准库中的datetime模块，提供了更多的功能和更高的灵活性。dateutil库特别适用于复杂的日期解析、日期计算、时区转换和重复事件处理。本文将详细介绍…
NILM（非侵入式电力负荷监测）学习笔记 —— 使用NILMTK Toolkit，REDD数据集，CO和FHMM两种算法
（本文最后，提供整个工程下载）
准备工作
本篇的内容都是基于我前两篇的环境，和数据集进行的。 NILM（非侵入式电力负荷监测）学习笔记 —— 准备工作（一）配置环境NILMTK Toolkit
NIL…
)
论文笔记：An Experimental Comparison of Performance Metrics for Event Detection Algorithms in NILM(2)
目录 前言
4. 实验结果、解读和讨论
4.1 实验结果及其解读
4.2 Observation1
4.3 Observation2
4.4 Observation3
4.5 Observation4
5. 总结 前言 本文是对NILM2018的一篇论文的阅读笔记。注意在下文中“该论文/本论文”和“本文”是指向不同的对象。 Lucas…
NILM-UKDALE的电器数据提取探索
本文基于学习分享——基于深度学习的NILM负荷分解（二）电器数据提取 在这个基础上，参考nilmtk的手册，再深入理解代码
首先导入
import sys
sys.path.append(G:/Code/)
from nilmtk import DataSet
import numpy as nptest DataS…
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非侵入式负荷监测（NILM）：分类与回归，单目标与多目标
对NILM的分类、回归问题以及论文里总说的为每个设备训练一个模型总是存疑，最近终于搞懂了，记录一下，如有错误，欢迎指正。
回归与分类
分类
直接识别数据的开关状态，NILM的数据集通常不包含开关信息，所以…
NILM-初探REDD数据集的结构
REDD数据集是NILM的第一个公开数据集 下载和转换成H5格式此处不再累述，参考此处即可
最近在啃nilmtk这个库，随手记录一下。
首先导入nilmtk
import warnings;
warnings.filterwarnings(ignore)
import sys
sys.path.append(G:/Code/) #nilmtk这个库的…
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DAE模型(NILM的应用)
一、DAE（Denoising Autoencoders) 去噪自编码器 将能量分解任务看作一个去噪任务，即试图从其他电器产生的背景“噪声”中恢复目标电器的“清洁”电力需求信号 自编码器首先将带有噪声的输入x^~映射到一个隐藏的代理层y： 其中x为目标电器的电力…
【NILM】非入侵式负荷分解模块nilmtk安装教程
本教程主要在Anaconda的Python环境中安装nilmtk模块，因此建议在安装nilmtk模块之前先安装Anaconda软件，下载链接见下载链接。安装nilmtk模块建议在anconda虚拟环境下创建，因此需要利用Conda命令创建虚拟环境，再下载nitmtk模块&…
学习分享——基于深度学习的NILM负荷分解（四）深度学习实现，代码讲解
QQ群1070535031 跟随上一篇的思路，本篇我们来实现整个流程。
实验需求
跟随本文进行学习和实验，需要前面博文中的环境，以及提取出来的UK数据。（学习分享——基于深度学习的NILM负荷分解（二）电器数据提取&…
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论文笔记：一种适用于NILM的暂态事件检测算法(滑动窗双边CUSUM)
目录 1. 前言
2. 双边CUSUM算法原理
3. 引入滑动窗
4. 算法参数
5. 算法流程
6. Next Action 1. 前言 本文是对以下论文的阅读笔记，附有一定的解读和思考。 牛卢璐，贾宏杰：一种适用于非侵入式负荷监测的暂态事件检测算法, 电力系统自动化…
RNN及变体LSTM、GRU（在NILM中的应用）
RNN(Recurrent Neural Network)循环神经网络
1、介绍
卷积神经网络等的输入和输出都是相互独立的，而RNN拥有记忆能力，其记忆能力依赖于输入和输出
网络结构如下图所示：
展开结构如下：
参数共享: Wo 、Ws 、Wx 为参数&a…
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论文笔记：An Experimental Comparison of Performance Metrics for Event Detection Algorithms in NILM(1)
目录
0. 摘要
1. 背景介绍
2. 算法、数据集和性能度量
2.1 性能度量
2.2 事件检测算法
2.3 数据集
3. 研究方法
3.1 训练与测试
3.2 性能度量计算
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4. 实验结果、解读和讨论 0. 摘要 本文…
（Self-supervised learning）Self-Supervised Feature Learning for Appliance Recognition in NILM
Publisher: IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL INFORMATICS 2023
MOTIVATION OF READING: 第一篇通过自监督学习在NILM上的应用 1. Overview
This is the first work to pre-train the NILM model with unlabelled data based on self-supervised learning in time series.
F…
NILM论文笔记：R.Reddy, et al: A feature fusion technique for improved NILM
目录 0. 前言
1. 论文概要
2. 混合特征生成 3. 数据合成
4. 对比实验
4.1 数据生成
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4.3 特征提取(Feature extraction) 0. 前言 本文是“Raghunath Reddy, et al: A feature fusion technique for improved non-intrusive load monitoring”的阅读笔记。在对…
NILM论文 ——BERT4NILM
A Bidirectional Transformer Model for Non-Intrusive Load Monitoring 【文献摘要】【参考翻译】【模型结构】【实验结果】 【文献摘要】
Non-intrusive load monitoring (NILM) based energy disaggregation is the decomposition of a system’s energy into the consumpt…