Apache Wicket新出的有奖竞赛

Apache Wicket团队发起CSS设计大赛,邀请设计师为Wicket示例应用提供全新外观与体验。获胜者将获得官方T恤及荣誉。参赛作品需兼容主流浏览器,并保留大量内嵌JS使用。
各位Css高手,各位设计高手,

apache wicket希望有高手来给他们的demo提供全新的设计,如果获胜可以获得奖品和荣誉,原文[url]http://go2.wordpress.com/?id=725X1342&site=karussell.wordpress.com&url=http%3A%2F%2Fold.nabble.com%2F-announce--better-look---modern-css-for-wicket-examples-contest-td27425107.html[/url]如下:

Hi

Someone mentioned that we could have a better look & feel for wicket, since there are no designers in the core team. I proposed a contest, to make the coolest slickest css for wicket. So please feel free to apply.

Requirements:

your css should be compatible with the basic browsers, Firefox , IE , Safari etc. And retain heavy use of embedded js. And it should be a drop on, using existing id’s & hierachy for design.

Practical info:

The contest ends in 2 months April 2nd.

Get the wicket examples here:
http://svn.apache.org/repos/asf/wicket/trunk/wicket-examples/

If you need it you can put your css in svn at wicketstuff, write to this
list for details on howto get commit rights, you should add your css to
sandbox and sf user name (https://wicket-stuff.svn.sourceforge.net/svnroot/wicket-stuff/sandbox/ ).

Yes as with all contest there is a prize, you can win the wicket t-shirt along with the honor if your css are the winner. This
http://www.cafepress.com/apachewicket.317298148 or this
http://www.cafepress.com/apachewicket.317298083 depending on your age :)

Just reply to this thread to enter the contest.

Regards Nino on behalf of the Wicket People

欢迎大家参与,希望中国人能胜出。
内容概要:本文提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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