「外部参数」功能已上线,速来体验!!

Devops流水线新增外部参数功能:动态配置提升灵活性,
Devops流水线最近加入了外部参数功能,支持动态配置不同类型的数据,如字符串、数字和布尔值。这使得图形流水线中的节点能更灵活地引用这些参数,提高操作效率。

「Devops流水线」内置最新上线了「外部参数」功能!!!!!

(点击下方图片查看)

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为了在流水线中实现动态参数配置,我们可以使用外部参数引用。这些参数可以是字符串、数字或布尔类型,满足各种不同的需求。在图形流水线中,节点可以轻松地引用这些外部参数,从而实现更加灵活和高效的流水线操作。

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复制链接:https://devops.jianmuhub.com,快来体验吧!!!!

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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