2005年阅读的网站RSS与schedule

2005年Web Site和Rss盛行,需合理安排阅读时间。文中推荐了众多Java相关资源,包括国内外的WebSite、个人Blog,还有不定期浏览的电子图书站、开源软件目录等,同时提及Spring、Hibernate、Groovy等相关资源整合及教程。
2005年,Web Site和Rss铺天盖地,果断放弃一些质量不高的blog和website,合理安排阅读的时间间隔,才可使效率达到最大化。
每天的RSS
1.WebSite
国外: TheServerSide.comAritma Java NewsOnJava.comJavaWordIBM DeveloperworksSpring Framework
国内: Java视线BlogJav首页优快云首页,BJUG MailList

3.个人Blog
国内:透明、庄表伟、DreamHead、Canonical、Michael Chen、Kukoo、Xiecc太多了,不能尽列
国外: TSS blosArtima weblogstechno.blog("Dion")Spring LiveBileBlogMartin FowlerTed NewardRails weblogBuggyBean
不定期浏览(No RSS)
iTeBook最主要的电子图书站
IBM Developerworks中文版
JavaLobby Article
优快云 Java频道
Java-source.netOpen-Open.com Java 开源软件目录
JCP
No Fluff Just Stuff
Spring Hub 一切和Spring有关资源的整合
Ajaxian Ajax 的中心
Amazone的销售排行
JavaShelf.com Java新书上架
台湾JavaWorld的Open Source Project wikijini(99% jarkarta)维护,有很好的Spring,Hibernate教程。
Groovy Wiki
Hibernate Wiki
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)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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