Who is the lion(谁是狮子)!

本文分享了一部电影中的励志片段,强调了主动出击的重要性。通过一个警察角色的成长经历,传达了一个道理:要像狮子一样为自己争取猎物,而非等待机会降临。
昨天晚上看了一部录像,具体名字我忘了,不过其中有句话记得非常清楚,“Who is the lion!”。
故事讲述的是一个胆子很小的警察,无意中被要求付5000美金去学习一本课程,当然教授是一个比较坏的家伙,不过我也确是肯定他的教学是有效果的。其中一个场景记得非常清楚,就是教授用幻灯片放映一些狮子的图片,并以发问的方式问“狮子的猎物是自己送到它的口中的吗?不是,He gets it(他自己努力而得的).”,然后他就指定图片,让被训练的学生一遍遍的不停说“He gets it!”,他们的声音从小到大。我可以很明显的感到他们的胆量在上升,因为他们知道如果要想得到东西那么就得自己去努力,而不是等着别人给你送上来。
我确实挺佩服教授的教学方式,不要说电影里的演员,就连我做为一个旁观欣赏者都被他的话语所感动。我不否认,有些时候我自己都是在等着什么,总以为自己要想得到的东西会自动送上门来。我也应该像狮子一样,去努力争取自己的猎物而不是等着它们送上门来(也许永远也没有这一天),有时候我们可能不会成功,但这样我们成功机率就会大很多。我们努力争取过,就不会后悔自己当初为什么没有行动!
Who is the lion! I want to be the lion!
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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