真专家其实是热情、厚道的

每次回杭州总能有很多收获,这次尤甚,感谢博文视点周筠老师在会议开始的前几天提供会议信息,使我得以成行。

见到“真正的技术大会”

参加过很多技术大会,但大都是由厂商主导,比如IBM的DW大会,MS的TechED,BEA的eWorld等,并不是说这些会议不好,而是说其内容难免会染上太多厂商的味道,失却些中立性。所以阿里巴巴这次能安排这么大、非盈利的大会,确实让人振奋。怀着一种美好的愿望来揣测马云举办这次大会的目的,应该是真心促进国内技术社区的发展的,也如其在开场致辞中所言——希望网络工程师侠客行大会能够成为一流的技术交流会议。这样的会议在国内应该多一些,相信也会越来越多。

见到马云

神人啊。总能看到这位阿里巴巴掌舵人的报道,可从未见过真人,这次总算如愿了。神人声音沙哑,但很清晰,着装随意但很得体。席间问阿里巴巴的员工对马云的印象,皆对其赞不绝口,说其非常普通,常会走到员工的背后,偷看其编写的代码,虽然看不懂也装模作样地审视半天,有时还冷不丁吓唬别人一下子,有趣。

见到石一楹

这是我这篇博客主题的由来。坊间流传着很多关于石一楹(网名Potian)的传说,神乎之极。又加上是Java、敏捷方面布道者熊节的恩师,无形中又增添了一种神秘的色彩。在我印象中,他应该是冷峻的,不容侵犯的,可见到其人时,才大呼过瘾,原来神人也可以如此热情,简直如一团火。又加上和从前优快云的一位同事长得颇有几分相似,又陡增一股亲切感。石先生抽烟、嗜茶,说一年能喝五斤茶叶,着实海量。Yeka说其抽烟的姿态帅呆了,石先生回答说,要的是一种感觉。请其为InfoQ中文站提些建议,他说:我了解你们,很踏实,坚持下去。言简意赅实用且给我鼓舞。晚上,又呼众人去好月亮茶馆喝茶,神侃。

见到冯大辉

Yeka说有人找我。于是见到一位精干瘦削的男士径直向我走来,握手且谦虚地笑道,“我是冯大辉”。天,真人真的不能貌相的,大辉在我做媒体期间给与我很多帮助,其博客也给了我很多灵感。万万没有想到我们会以这种形式见面,可惜两天的时间他忙我也忙,未加祥聊,可惜。不过通过他我认识了豆瓣网的杨勃,很是有趣。由参会的这些人也说明这次大会确实做的不错,吸引了诸多坊间能人,不过杨勃的一句话给我留下深刻的印象,“大会的Keynotes都很无聊,互动也少”。在我们InfoQ中文站下次做会时,应该注意这样的建议。细一回忆,上次优快云的英雄大会,也数的上周鸿祎和其他几位嘉宾的对话惹人注意。

见到李锟、庄表伟、范凯、张俊和熊力

未来杭州之前就听说李锟要来,因为网上打过几次交道,所以定要见面详谈,得之。敬酒完毕,请其评价一下InfoQ中文站。嘿嘿,李兄慢吞吞,如演讲一般提出对InfoQ中文站的期望,并说应该利用国内技术社区如优快云、JavaEye,与其合作,多报道本地社区内容,箴言也。能见到老庄和张俊,真是意外。老庄对我帮助尤大,不论是工作、生活还是别人多我的误解,他都曾给与我真诚的帮助。所以每次见面我都会真诚地敬其一杯,称一声老庄兄。张俊为InfoQ中文站翻译过文章,这次能相见,自然借酒感激一番。没想到微软调试专家熊力竟然是个“和尚”,光光的脑袋,爽朗而精明的性格。在茶馆海聊时,我们谈了许多关于知识产权的话题,惺惺相惜——知识产权不保护,中国软件很难有大的发展,技术社区亦是。

见到博文视点朋友

佩服。每次技术大会总会看到他们的身影,每一本精品书的背后都有他们的努力。在我去武汉期间,曾得到博文武汉分部无微不至的关注,这次回到我以前工作的地方,自然要做东一把,请大家到外婆家待了大把的时间,大家均说好吃,我满足加窃喜。我的杭州,我的地盘。

见到前同事

雄是我在杭州工作时的同事,在万方时是,在新思维时也是,是他将我从万方介绍到Sysway,和他谈心颇多。我们经常在炎炎夏日猫在公司,不过他是加班,我是看电影,他老婆经常给我们带西瓜吃。他乒乓球比我打得好,好像直到我离开杭州也没有赢过他。现在他和老婆依然住在宝石山旁狭窄的公寓里,新买的房子2008年底才能住进去。他依然如弥勒佛一样地笑呵呵,依然八字脚地来回摇晃,依然那么亲切。哈,还见到优快云的神仙姐姐、龙和闫辉,自然亲切,不过中午我给神仙说去找周老师吃饭时,忘了叫她,可惜的很,也遗憾的很。

见到校友

丹丹(男生,我们对他的昵称)还在《都市快报》任摄影记者,小日子很是滋润。房子已买到手,在文晖路,离西湖很近,装修也不错,惬意的很。只是想想他在向我借钱买房时,我恰好手紧没有为他分担,很是过意不去。又想到他非典期间来杭州找工作,在我住的地方发高烧、咳嗽,吓得舍友连问是否送他去医院,有意思的很。那时我能站在他旁边照顾他,说明我还真有点够意思。

杭州还是那么美,还是那么让人留恋,还是给我满心的柔情和爱意,我怎能够忘记她。

一.算法系统简介 1. 算法应用背景 在金属切削加工过程中,后刀面磨损(flank wear)作为刀具失效的主要形式之一,直接影响加工精度、表面质量和生产成本。尽管现有研究已证实进给率、切削深度和切削速度三大工艺参数对磨损的显著影响,但关于其独立作用与协同效应的量化关系仍存在争议。值得注意的是,传统试错法参数优化存在效率低下、成本高昂的局限性,而机器学习方法为磨损预测提供了新的研究路径。在此背景下,本算法目的是解决两个核心问题:(1)线性回归模型能否有效捕捉切削参数与磨损之间的非线性关系。(2)不同参数组合对磨损的贡献权重是否存在显著差异。 2. 建模方法与数据 采用公开发表的切削实验数据集,该数据通过控制变量法获取,涵盖硬质合金刀具加工中碳钢的36组工艺组合。进给率(0.1–0.3 mm/rev)、切削深度(0.5–2.0 mm)和切削速度(80–200 m/min)作为自变量,后刀面磨损量(VBmax)作为因变量。 0 NaN Feed rate Depth of cut Speed rpm NaN 1 NaN mm/min mm NaN NaN 2 1.0 0.7 0.5 250 0.393513 3 2.0 0.7 0.75 500 0.467263 4 3.0 0.7 1 750 0.541013 建模流程分为三个阶段: 单因素分析:分别建立进给率、切削深度和速度的简单线性回归模型,通过判定系数(R²)和p值评估显著性; 多因素分析:依次构建双因素(如进给率×切削深度)和三因素全变量多元回归模型,利用方差分析(ANOVA)检验交互项效应; 模型验证:通过留出法(hold-out)计算测试集的均方根误差(RMSE)和95%置信区间,对比预测精度。 二.算法模型构建结果总结 1.基于进给率(单位mm/min)的后刀面磨损 运行方法:linear_regression(X,y,name = 'Feed Rate mm/min', facecolor = 'green') 方程: 2.基于切削深度(mm)的后刀面磨损 运行方法:linear_regression(X,y,name = 'Depth of cut mm', facecolor = 'yellow') 方程: 3.基于转速的厚道面磨损 运行方法:linear_regression(X,y, name = 'Speed (rpm)', facecolor = 'red') 方程: 4.后刀面磨损与进给率、切削深度和速度的关系 运行方法:multiple_linear_regression(X,y, color = 'green') 方程: 5.后刀面磨损与进给率、切削深度的关系 运行方法:multiple_linear_regression(X,y, color = 'turquoise') 方程: 6.根据进给率、切削深度和相互作用预测后刀面磨损 运行方法:multiple_linear_regression(X,y, color = 'violet') 方程: 7.模型验证 综合上述的模型表现,线性回归模型的总体排名从优到劣如下: 1. MODEL 5 (Best model) 2. MODEL 6 3. MODEL 4 4. MODEL 1 5. MODEL 2 6. MODEL 3 (Worst model) 三. 算法流程 下图为整个软件算法的流程: 该软著的开发目的是啥
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06-04
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