兄弟连,一个很不错的名字。

作者分享了从销售行业转行到编程的经历,面对生活的不易和职业的迷茫,最终选择了学习PHP编程,加入兄弟连培训机构,追求自己的技术梦想。

兄弟连,一个很不错的名字。

不知道大家有没有看过“兄弟连”这部电视剧

一群来自五湖四海的年轻人聚在一起,他们都是一群普普通通的老百姓,但是却

在后来的训练下变成了一支特种部队。这种精神很值得我们当代年轻人去学习

就像现在我们大家一起来到兄弟连学习。刚来的时候大家对php都不是很了解,

至于我,那几乎就是没有听说过。能选择来这里学习新的知识,我也是下了很大

的决心。

记得我刚来北京的时候站在喧嚣的大街上,觉得好陌生好陌生……
刚来的时候住在那个只有10平米阴暗潮湿地下室早晨,做着拥挤的公交去上班,下班后拖着疲惫的身体回到哪拥挤的小房间,不禁心里一阵难过在心底问自己:“难道这就是我所追求的嘛?” 为什么我来追求梦想总是事与愿违
呢?来京2年多里,工资1000也拿过5000也拿过,但是不太稳定。做销售都是这样,做的还是没有任何技术含量的销售,所以依然决定离开了,不知道算不算半途而废。我选择一个自己完全陌生的技术行业,在做销售行业的时候 ,就很相一句话 没有做不到 只有不敢想 我一定能做到的 我坚信 我想我做的这个是完全正确



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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