安装 SlickEdit 16.0.3

本文提供了一种破解SlickEdit16.0.3的方法,适用于不同操作系统,包括Windows和Linux的32位及64位版本。通过修改特定的十六进制偏移地址实现软件破解。

SlickEdit 16.0.3 Crack 方法(从 http://zhiwei.li/text/2011/05/slickedit-2011/ 中归纳总结):

从官网下载 slickedit 16.0.3 并安装后;用 HEX 编辑器( 比如 Ultraedit 或者 vim ) 打开 slickedit/win/vs.exe 或者 slickedit/bin/vs (视系统而定);

找到偏移位置,修改相应的16进制。

系统 偏移地址 修改内容
Linux 640x1AD6C
89 D8 -> B0 01
Linux 320x190EC0F B6 45 D7 -> B0 01 90 90
Windows 320xD80A8A C3 -> B0 01
Windows 640xF0EB40 0F B6 C7 -> B0 01 90 90

 

如果不幸 slickedit 的官网不再提供 16.0.3 版本下载,可去 baidu 网盘 提取:

 

【linux 32】

http://pan.baidu.com/netdisk/singlepublic?fid=222268_3122385817

【linux 64】

http://pan.baidu.com/netdisk/singlepublic?fid=266947_2710628153

【windows 32】

http://pan.baidu.com/netdisk/singlepublic?fid=222302_2014882351

【windows 64】

http://pan.baidu.com/netdisk/singlepublic?fid=276441_1400629773

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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