三位印象深刻的老师

回忆起小学、初中和高中的班主任,他们各有特色。小学班主任严厉而温暖,初中班主任以教育为己任,高中数学老师则以幽默和严谨并存。这些老师在成长过程中留下了深刻印象,既让人敬畏又感激。

小学班主任

-小学的班主任。。。。回忆起来还是很怕怕滴,因为她真的很严厉。

-我一直都小心翼翼,可是还是被她抓到过:因为班级活动迟到了两三分钟,被她当着全班的面批评。具体过程不说,到现在还是有一点阴影。

-不过想想也算一件好事,这让我能够比较严格地要求自己。

-小学六年班主任都是她,所以感情很深厚。她温柔起来也让我很想亲近她:会给我们讲故事,天气变化会提醒我们注意增减衣物。

-又爱又怕她让我对她印象深刻。


 

初中班主任

-初中班主任也带了我一整个初中

-她很爱教育我们,给我们讲道理,看到好文章会都给我们听。所以每回开班会都是我们班最晚结束。。。。

-我性格内向,她一直鼓励我要敢于表现自己,所以初一的时候被推上台演讲,她给了我很多机会去表现。

-八年级班会,她女儿发烧,坚持给我们开完班会才匆忙赶回家。她像朋友但又不完全是朋友。她给我们的特别多,特别厚重。


 

高中数学老师

-高二开始带我们数学

-毒舌老师,,没考好的话,会被损得很惨。但是我们都很喜欢她,有时候被她损竟然也会觉得开心,至少当吃瓜群众会很开心。。。(可能被虐习惯了?2333)

-有趣的老师,可能幽默真的是与生俱来的,老师上着课突然冒两句“经典语句”,不仅把我们逗笑了,自己也忍俊不禁。

-冬天晚自习,班里有人睡着,老师却只是把他叫醒,叫他穿上外套,小心着凉。

-临近高考,数学成绩不理想,我很焦急,去办公室问她该怎么办,她跟我说了很多,最后一句“我对你有信心”让我深受感动。虽然最后高考还是失误了,2333

 

转载于:https://www.cnblogs.com/starrr/p/8412925.html

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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