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西克绝对值型编码器

西克绝对值型编码器

产品型号: AFM60A-S4NB018x12 1059039

所属分类:编码器

产品时间:2020-11-18

简要描述:西克绝对值型编码器/50增量型编码器是一款出众的产品,拥有高机械安装灵活性、出色的技术特征以及多种可选版本。DBS36 系列传感器的主要性能描述如下:
 ● 使用万向出线的电缆连接
  ● 提供盲孔空心轴型和夹紧法兰实心轴型
  ●夹紧法兰实心轴型提供三种安装孔和一个伺服夹槽
  ● 盲孔空心轴型配备通用定子联轴器

详细说明:

 

西克绝对值型编码器

   公司主营IFM易福门,SICK施克、BALLUFF巴鲁夫、P+F倍加

福,TURCK图尔克、OMRON欧姆龙、BANNER邦纳、MTS、

KUEBLER库伯勒、SMC、CKD、FESTO、西门子、施耐德SEW、

基恩士,MTL及部分国内产品,产品有传感器、编码器、安全

栅、变频器、联轴器、电磁阀、流量计、PLC、连接器、电机、

真空泵仪器仪表等

                  

 

 

西克绝对值型编码器

 

 

当我们将一个可变长度的文本编码成一个固定长度的向量时,我们实际上是在做特征工程。如果我们使用语言模型或嵌入模块,我们也在进行降维。

正如我在之前的一篇关于迁移学习的文章中所讨论的,有两种建模方法 — 微调和特征提取。在这篇文章中,我将讨论用深度学习来编码文本(特征提取)的各种方法,这些方法可以用于后续的任务。你可以在这篇文章中看到特征提取方法的优点。

假设你有这样一句话:“我喜欢去海滩旅行。”你正在做一个分类项目。如果你的词汇量很大,就很难训练分类器。当你使用TF-IDF得到每个单词的稀疏向量时,就会发生这种情况。

使用像GloVe这样的嵌入工具,你可以得到一个密集的100维的向量。但是像GloVe这样的模型的问题是它不能处理OOV(词汇表之外的)单词,也不能处理一词多义 —— 根据上下文,一个单词有很多可能的含义。



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