20180119 - second60诞生(忘记与铭记)

作者scond60(60秒)是一位资深服务端开发者,在电信、游戏及金融等行业有着丰富的经验。现从事服务端框架设计与优化工作,并通过博客分享其在C/C++, Linux, TCP等方面的知识和技术心得。

      我叫scond60,也可以叫我60秒。工作了七八年了,以前积累都是写在电子日记笔上,现在打算分享出来,让大家一起学习进步。

       先简单介绍下我自已吧。我是一位服务端开发者,主要从事linux c/c++方面服务端开发和管理工作。对汇编,c语言, tcp ,uml和框架设计和优化情有独钟。

      曾在电信行业做bi数据集市, 涉及oracle/db2, 调度系统,ETL系统,脚本,经分系统等工作。

      曾在游戏公司做游戏后台,游戏功能都开发过,熟悉游戏整体框架和开发流程。

      曾经在基金公司做基金后台系统,TA系统,熟悉基金账户体系,交易体系,和第三方对接等。

     目前在一家大型互联网公司,做服务端框架设计和优化等工作。同时,也开发一些自已的东西。

    工作多年,对于脑海中又熟悉又隐隐约约要忘记的东西,用博客的方式记录下来,一起分享学习。居安思危。近期新闻,UC炒了一大批人,忧心忡忡,虽然自已每天也在不断的学习和进步中。但失业这种大浪,如果发生在我的身上,也不知道会怎么样。

      同时,也希望能寻找志同道合的人,一起携手,学习也行,合作也行,共赢也行,走自已的一条路,一片天。

      一生得一知已,足已!有酒有肉一起享!有甘有苦一起拼!

      (基本会每天写一篇,记录程序的点点滴滴,忘记与铭记)


【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)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证优化。
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