叙述最近的学习心得

学了很久的C和C++了,也看了很多书,也做了不少题,感觉始终还是不能熟练的使用各种已知道的各种知识。

在知识的细节方面,感觉自己 学的差不多了,然后,经常把很多意思相近的概念或者其他的一些相似混淆一谈,在别人讲解的时候又恍然大悟,其实自己是知道的。

常常在想,隔行如隔山,但是,虽说不算入行,但是,学了这么连基本的概念也分不清楚,不禁让自己感到羞愧。但是,为什么会是这样的情况,令本人百思不得其解。明明是学过,也明明是记过的东西,现在却混为一坛,你说记不得就在记一遍,可这混为一体,着实令人头疼。不禁让自己有些着急了,学了这么久还是个菜鸟,感觉没有什么成长。

不知道,有多少读者跟我是一样的。此时的自己的确感觉有点灰心丧气了。感觉自己的努力是不是白费了呢?还是自己不适合学习这门知识?各种疑问,各种消极,各种自我否定,以及自信心严重缺乏。及而什么都难学,什么都学不会。

我在前段时间就是这样。在加上很多同学出去找到了实习,自己还在学校苦苦挣扎着,真的很痛苦。人嘛总要证明自己,我也不例外。这样使我很紧张,以至于厌学的心态越来越严重,学习效率也逐步降低,感觉浑浑噩噩的。

但是,经过那么一段时间,到现在,我终于才发现,那样浪费了自己很多时间,耽误了许多时间和精力。其实,你应该想到,每当你在学习,努力,刻苦时,哪怕只是进步一点,也比那个什么都不学的自己强。况且,你都这样了,还有什么可以担心的呢?人不怕笨,只怕懒。总是给自己找各种理由,借口,只是为了给自己不想学习找个借口。

在这段时间,你不觉得在自己的努力下,学习下,你至少比原来的你懂的多了,代码能力也变强了。原来一些写不出来的程序,现在写的出来了。想当时,连一句hello word都写的很有困难的人,现在就因为没有以前看过STL而感到困难,感到沮丧么?我想,努力总是没错的。

在此,故写此片博文,给那些和我一样,和梦想坚持的人,为人生而努力的人。

【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)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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