技术之惑

电子表格技术挑战
到现在为止,应该说我不是技术痴狂者。
简单的说,我更重视人员,团队,管理,士气。
技术从某种方面上讲只是达到目的一种手段,通常这种手段有很多。
技术上可行的东西,你不一定真的能做出来,这就是问题所在。
现在,我把其它问题放到一边,把目光放到技术上,因为我对其他的地方已经很失望。
当然,对我来讲,这也许并非坏事,我刚好有一个机会把我最脆弱的地方好好的补一补。
真是天随人愿啊。

我发现,spreadsheet其实有很深的内涵。昨天我查了一下它的历史,大概在1969,1971年,已经有了电子表格的实现,包括大型机和pc机。而对于spreadsheet的模型,也有相关的论文。
现在电子表格的实现有几十种。虽然多,但是并不是随随便便就能实现的,其实很复杂,至少我认为如此。可是,公司却当没事一样,简简单单的就做,我实在是无话可说。
是我比较笨?不管是还是不是,现在事以至此,说啥都没用了。

问题是,我现在做的是最复杂的公式,说实话,我的承受力也就如此,这种解释器的实现,确实是很有技术含量(也许对高手来讲也算不了什么)。我已经对范式的定义反反复复改了好多遍,现在,我又要改了。现在遇到的是赤裸裸的需要解决的问题,而不是什么无聊的设计和选择。这是数学,而不是别的。相比之下,我发现我以前写的都不算什么,实在是很稀屎。

对于javascript,在写词法解析状态机的时候,我又看了一遍《权威指南》,把忘了地方又看了两遍。也许以后还会忘吧,不过,已经不是问题了。
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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