两个有意思的类比

今天在群里闲聊当前疫情的情况,看到两个以技术思路做的类比,挺有意思的,不长,或许有些帮助。

第一个,DDos和CC

这次大量病例的爆发,其实就像是对医疗体系的DDos,外加CC

这种从防攻击角度,要么有抗D的平台,洗掉恶意(非真实感染者)流量,放真实流量进来,但是目前看,没有特效药,没有快速的检测机制,基本没用,医疗资源被占满和耗尽了,就像带宽被打满了,连接资源被耗尽。

那么唯一的办法,就是只能慢慢等流量自然下降,黑客打累了,自己退场了,业务自然就恢复了。

第二个,转自余晟的一个分享。

这次疫情,大概有两种解决思路,一种是集中式,一种是分布式

集中式就是把所有医疗资源都砸到湖北,暂时封锁HB,在这个点上解决问题,保其它地方没问题。

分布式就是各种人到全国各地找医疗资源,比如有些人跑去深圳、辽宁找到了住院机会,有效充分地利用医疗资源。

从全局来看,和从单个节点来看,取舍真的很不一样。

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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