西克值型编码器
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。
