软构复习资料整理

因为ppt全都是英文的,有一千多页,没有教材。有一说一换成中文我都不一定会,所以完全不知道咋复习。所以复习开始之前我先搜刮了很多之前的学习资源,感谢以下链接的作者提供的复习资料!!给了我复习的方法、方向:
1、该作者提供了上课时候的笔记和最后复习的笔记,而且字非常工整。我复习的时候将他的复习笔记全都导入到onenote然后结合ppt截图,剩下了大量抄ppt自己写笔记的时间。从csapp考试的经验来看,剩下整理笔记的时间还是非常有必要的,这样可以省下大量的时间用来理解。
在这里插入图片描述

链接:https://github.com/MingyanZHU/software_construction
2、该作者提供了mit的几乎所有ppt的翻译版本,但是mit的版本和我们的ppt还是有一部分出入,感觉这个在上课的时候作为理解的补充会非常好用:
链接:https://www.cnblogs.com/liqiuhao/
3、该作者也是整理了所有章节的复习笔记,可以和第一个结合着看,选一个看,非常详细,这位学长同时也整理了之前csapp的笔记,虽然有地方不全,但是当时我把它打印下来,通过ppt加这份笔记的方法,剩下了巨量的整理笔记时间
链接:https://blog.youkuaiyun.com/gzn00417/article/details/107017572?spm=1001.2014.3001.5501

感谢以上学长的火炬,真的帮了超级大的忙了

【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)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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