2007寒假总结,2008目标找人

作者利用两个月的“假期”时间,不仅学习了Oracle和Unix的基础知识,还深入研究了《楞严咒》,并计划进一步探索心中心法。期间,尝试联系了一位难搞的朋友,并决定寻找良师指导修行。
拈花怎么传,不妨密且禅
一期从古棹,三界任横眠,
归隐扬眉际,相逢瞬目边。
临行无剩语,珍重一声
---大愚阿阇黎

本来没有寒假,何来的寒假哪?呵呵;

厌恶了办公室里面的令我作吐的风气,索性不要这份工作了,给自己放了2个月的假期.

时间够长了吧,哈哈;

说说我在家里完成的任务:

1.Oracle,Unix的基础知识已经看完 .为我的工作的转型打下了基础;

  任务完成情况评分: 6分;

2.<楞严咒>有5会,完成了3会.  找到了背诵长咒的方法.

  任务完成情况评分: 8分;

3.鼓足了勇气打了"会骂人的丫头"的电话, 结果我已经无语了;

4 .认识了心中心法,融禅密净土.以后我要准备学习这一个法门了.如果这样子下去,

就是再过1万年,我还是没有明心见性.

"闷在深山十年修,不如名师一点拨",找老师吧.

新的一年的任务,就是找人了啊,为我以后的大方向打下坚实的基础,不要只看着赚钱啊.

几个老师.我一辈子的老师.

一个行业:我要做一辈子的行业;

一门技术:我要作一辈子的技术;

一个法门,我要学一辈子的法门.

还有什么人,需要找,自己猜去吧;

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、科研员及工程技术员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖工经验选取的问题,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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