Visual Studio 2008 和 .NET Framework 3.5 Training Kit

Visual Studio & .NET Framework 团队发布了更新版的.NET 3.5增强培训套件,该套件针对Visual Studio 2008 SP1 和 .NET 3.5 SP1进行了更新,包含ASP.NET AJAX History、ASP.NET Dynamic Data、ASP.NET MVC等在内的多个主题。

Visual Studio & .NET Framework evangelism 团队发布了修订版的 .NET 3.5 Enhancements Training Kit,其内容已经更新到 Visual Studio 2008 SP1 & .NET 3.5 SP1 !

.NET Framework 3.5 Enhancements Training Kit包括以下的内容:

ASP.NET AJAX History
ASP.NET Dynamic Data
ASP.NET MVC
ADO.NET Data Services
ADO.NET Entity Framework
NET 3.5 SP1
.NET Framework Client Profile
ASP.NET AJAX 3.5 SP1
ASP.NET Dynamic Data.

你可以从这里下载Visual Studio 2008 SP1 :http://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=122094

你可以从这里下载培训教程:http://go.microsoft.com/?linkid=8719735

可以通过Jonathan's的blog了解详细信息:http://lostintangent.com/2008/08/11/net-35-enhancements-training-kit-rtm/

自由、创新、研究、探索……
Url: http://shanyou.cnblogs.com
website: http://www.openbeta.cn

转载于:https://www.cnblogs.com/wwzserp/archive/2008/08/19/1271310.html

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法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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