《百忍歌》

《百忍歌》(张公)

  百忍歌,歌百忍;忍是大人之气量,忍是君子之根本;能忍夏不热,能忍冬不冷:能忍贫亦乐,能忍寿亦永;贵不忍则倾,富不忍则损;不忍小事变大事,不忍善事终成恨;父子不忍失慈孝,兄弟不忍失爱敬;朋友不忍失义气,夫妇不忍多争竞;刘伶败了名,只为酒不忍;陈灵灭了国,只为色不忍;石崇破了家,只为财不忍;项羽送了命,只为气不忍;如今犯罪人,都是不知忍;古来创业人,谁个不是忍。百忍歌,歌百忍;仁者忍人所难忍,智者忍人所不忍。思前想后忍之方,装聋作哑忍之准;忍字可以走天下,忍字可以结邻近;忍得淡泊可养神,忍得饥寒可立品;忍得勤苦有余积)忍得荒淫无疾病;忍得骨肉存人伦,忍得口腹全物命;忍得语言免是非,忍得争斗消仇憾;忍得人骂不回口,他的恶口自安靖;忍得人打不回手,他的毒手自没劲;须知忍让真君子,莫说忍让是愚蠢;忍时人只笑痴呆,忍过人自知修省;就是人笑也要忍,莫听人言便不忍;世间愚人笑的忍,上天神明重的忍;我若不是固要忍,人家不是更要忍;事来之时最要忍,事过之后又要忍;人生不怕百个忍,人生只怕一不忍;不忍百福皆雪消,一忍万祸皆灰烬。

  (按语)

  这里所说的忍,属于精神养生中的调神法,即在遇到情绪不良时,要提倡“理智”,注重“修养”,掌握自己,控制情绪。如果不控制情绪,任其放纵,不但周围的人受不了,而且对自己的身体也极为有害,小则身体患病,大则危害生命。因此,暂时,“忍一忍”亦是有积极意义的。
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。
### pytest 项目实例与教程 #### 使用 `pytest` 进行单元测试的基础示例 Python 中的 `pytest` 是一种功能强大的单元测试框架,它能够简化测试编写过程并提供丰富的插件支持。下面是一个基础的 `pytest` 测试用例: ```python def add(a, b): """简单加法函数""" return a + b def test_add(): """测试add函数""" assert add(1, 2) == 3 # 验证两个数相加的结果是否正确 assert add(-1, 1) == 0 # 验证负数和正数相加的情况 ``` 上述代码展示了如何通过 `assert` 关键字验证函数的行为是否符合预期[^1]。 --- #### 结合 Allure 报告生成工具 为了增强测试结果可视化效果,可以集成 Allure 工具生成详细的 HTML 报告。以下是实现步骤的一个概述: 1. 安装必要的依赖库: ```bash pip install allure-pytest ``` 2. 编写带有标记的测试脚本: ```python import pytest @pytest.mark.smoke def test_example_success(): """成功案例""" assert True @pytest.mark.regression def test_example_failure(): """失败案例""" assert False ``` 3. 执行测试并将结果保存到指定目录: ```bash pytest --alluredir=./results ``` 4. 生成 Allure 报告: ```bash allure serve ./results ``` Allure 提供了直观的图表展示方式,帮助团队快速定位问题所在[^2]。 --- #### 更复杂的场景——参数化测试 当需要针对同一逻辑多次运行不同输入数据时,可利用 `@pytest.mark.parametrize` 装饰器完成批量测试任务。 ```python import pytest @pytest.mark.parametrize( "a,b,expected", [ (1, 2, 3), # 正常情况下的整数运算 (-1, -1, -2), # 负数值计算 ("hello", " world", "hello world") # 字符串拼接 ] ) def test_parametrize(a, b, expected): result = str(a) + str(b) if isinstance(a, str) or isinstance(b, str) else a + b assert result == expected ``` 此方法显著减少了重复代码量的同时提高了覆盖率评估效率。 --- ###
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