SVN学习笔记

SVN学习笔记

svn解决三大问题

  • 协作开发
  • 远程开发
  • 版本回退

和SVN一样的软件

  • SCM:软件配置管理—》对软件源代码直接进行控制管理

  • CVS:元老级产品

  • VSS:入门级产品—》微软开发

  • ClearCase:专业开发软件(IBM公司提供技术支持)

SVN属于C/S结构软件(客户端/服务端)

服务器端软件(server–VisualSvn):http://www.visualsvn.com/

客户端软件(client–Tortoisesvn):http://tortoisessvn.net/downloads

SVN三大指令:

  • (Checkout)检出指令:1、链接到svn服务器端 2、更新服务器端数据到本地

    注意:Checkout指令只在第一次链接时操作一次,以后如果更新操作请使用(update)更新指令

  • (commit)提交操作:1、提交本地数据到服务端

在这里插入图片描述

根据公司要求填写备注信息

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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