极品小程序组件

小程序中的请求数据

在小程序的js文件中直接request直接提示回车

wx.request({
  url: 'example.php', //仅为示例,并非真实的接口地址
  data: {
    x: '',
    y: ''
  },
  header: {
    'content-type': 'application/json' // 默认值
  },
  success (res) {
    console.log(res.data)
  }
})

请求数据的各种属性
在这里插入图片描述
组件中的轮播图组件
swiper标签中包括swiper-item

<swiper indicator-dots="{{indicatorDots}}"
        autoplay="{{autoplay}}" interval="{{interval}}" duration="{{duration}}">
        <block wx:for="{{background}}" wx:key="*this">
          <swiper-item>
            <view class="swiper-item {{item}}"></view>
          </swiper-item>
        </block>
      </swiper>

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
小程序中的按钮组件

 <view>
 <button type="primary">页面主操作 Normal</button>
 </view>

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
小程序中的单选标签

 <label class="checkbox">
        <checkbox value="cb" checked="true"/>选中
      </label>
      <label class="checkbox">
        <checkbox value="cb" />未选中
      </label>

在这里插入图片描述
小程序中的多选框

<radio-group bindchange="radioChange">
        <label class="weui-cell weui-check__label" wx:for="{{items}}" wx:key="{{item.value}}">

          <view class="weui-cell__hd">
            <radio value="{{item.value}}" checked="true"/>
          </view>
          <view class="weui-cell__bd">{{item.name}}</view>
        </label>
      </radio-group>
属性类型默认值必填说明最低版本
valuestringradio 标识。当该radio 选中时,radio-group 的 change 事件会携带radio的value1.0.0
checkedbooleanfalse当前是否选中1.0.0
disabledbooleanfalse是否禁用1.0.0
colorstring#09BB07radio的颜色,同css的color1.0.0
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和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)与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】基于融合鱼鹰和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的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,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与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为智能制造与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,重点关注参数优化与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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