答复: java要悲劇了

算了吧,反微软不过是场秀,无论微软被控垄断,瘦客户机,浏览器,不安全的操作系统,java...,因为微软在pc的领域那时候太可怕,那时候多少公司害怕被微软控制,所弄的一切是要摆脱微软的势力范围,web应用?在过去十年不知道浪费了多少用户的时间,还有一直只能马马虎虎的UI,java不过是个幸运儿,并不是他多么所谓优雅简洁,而是因为C++难用和“一次编译到处运行”,是的,可以摆脱微软啦。
近10年大厂商反微软的声音非常弱了,这很显而易见
不过他们想用中间件,数据库服务器大肆敛财的想法也没得到实现,感谢开源的程序员
IBM非常厉害,他抛弃了软件,而开始通过服务赚钱,SUN是被抛弃了,因为用不到他了,IBM不要SUN是因为IBM有自己的一套东西,SUN给他带来的惊喜基本没有,ORACLE需要这样他也像IBM和HP那样全领域出击了。
所以即便没有Gosling,java仍会发展,因为java早被大公司挟持了,多亏还有社区,不然不知道会怎么样?
就扯到这里吧。
【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造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学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验与算法优化。
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