PEAR探奇系列之PEAR::Text_Password[二]

博客介绍了使用PHP的Text_Password生成可发音密码的方法。通过传递不同参数,利用create()、createMultiple()等四个类方法来生成所需密码,并给出了创建10个字符可发音密码以及同时创建三个10字符可发音密码的示例代码。

使用Text_Password,实际上我们使用到的只有四个类方法,通过传递不同的参数来生成所需的密码。四个类方法分别是create(),createMultiple(),createFromLogin(),createMultipleFromLogin()。下面我们来举例说明它们的用法。

(1) 创建可发音密码

PronounceablePWD.php

<?php
require_once "Text/Password.php";

echo "创建10个字符的可发音密码....:<BR> ";
echo Text_Password::create(10,'Pronounceable') . "<P>";

echo "创建三个10字符的可发音密码...:<BR> ";
print_r(Text_Password::createMultiple(3));
?>

运行结果如图:

<shapetype id="_x0000_t75" stroked="f" filled="f" path="m@4@5l@4@11@9@11@9@5xe" o:preferrelative="t" o:spt="75" coordsize="21600,21600"><stroke joinstyle="miter"></stroke><formulas><f eqn="if lineDrawn pixelLineWidth 0"></f><f eqn="sum @0 1 0"></f><f eqn="sum 0 0 @1"></f><f eqn="prod @2 1 2"></f><f eqn="prod @3 21600 pixelWidth"></f><f eqn="prod @3 21600 pixelHeight"></f><f eqn="sum @0 0 1"></f><f eqn="prod @6 1 2"></f><f eqn="prod @7 21600 pixelWidth"></f><f eqn="sum @8 21600 0"></f><f eqn="prod @7 21600 pixelHeight"></f><f eqn="sum @10 21600 0"></f></formulas><path o:connecttype="rect" gradientshapeok="t" o:extrusionok="f"></path><lock aspectratio="t" v:ext="edit"></lock></shapetype><shape id="_x0000_i1025" style="WIDTH: 386.25pt; HEIGHT: 92.25pt" type="#_x0000_t75"><imagedata src="file:///C:%5CDOCUME~1%5CHaohappy%5CLOCALS~1%5CTemp%5Cmsohtml1%5C01%5Cclip_image001.gif" o:title="1"></imagedata></shape>

在这个程序中,我们使用create()来创建一个长度为10,类型为pronounceable的密码;使用createMultiple()来同时创建三个长度为10,类型为pronounceable的密码密码。

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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