你工作方向与你大学的专业相关吗?

学生就业迷茫
开学初对学生就业意向调查显示,大部分学生不再倾向于从事所学专业工作。原因包括兴趣缺失、工作乏味等,反映了教育与市场需求间的脱节。

开学初,对学生的就业方向进行调查,大部分学生选择的方向不再是原来学习的方向。有的说学不明白,有的说不感兴趣,有的说太累,等等。

不管什么原因,结果是我们按照教学计划培养的大部分学生在将来的工作中不会使用这些技术,总是感觉有点别扭。

我在想问题到底在那里?

待遇低?不管什么学校都开设计算机专业,可能是学计算机的人多,所以造成计算机人才不再是人才了,待遇也就不那么高了?毕竟物以稀为贵吗。

地位低?大部分都是给别人打工,不像是学管理的,生成就是管理别人的,所以比较有地位。

乏味?整天编程,面对电脑,面对代码行,没有意思?

找工作靠关系?感觉学的还行,但是担心因为没有关系找不到工作,因为有其他的关系就靠关系找个其他的工作。

盗版惹得祸?因为盗版软件太多,所以做软件的不赚钱,开发 人员的待遇就更低了。

学校的问题?把原本有兴趣的学生培养的没有兴趣了,这可就是我们做老师的责任了。

时代变了?10年前我们毕业的时候,大部分同学选择还是相关方向。

还是经济危机?不管怎么说,现在的失业率还是比较高。

不知道你现在的工作是你的专业吗?如果有机会让你做原来的专业,你愿意吗?

 

 

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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