抄出花样来

         今天老师讲到腾讯的往事,将QQ与ICQ,两者当初打了两年的官司,最终以腾讯公司花2亿美金买下ICQ的母公司为结束。这也是一种商业行为。

         中国的抄袭风实在太常见了,小到学生抄作业、抄实验、抄答案、抄论文等,达到公司抄袭商业模式、产品模式、盈利模式甚至技术。中国人从小抄到大,从大抄到老,抄的舒心,抄的放心。

         也许大家会认为这是一种坏品质,是恶劣的,但现实表明,这种方式很多时候确实很好很好的,例子我就要不多说了,今天来谈谈怎么抄。

         当然要抄最优秀的了,抄作业要抄第一名的或者标准答案,抄商业模式要抄最牛公司的,抄产品要抄市场上最成功或者最有可能成功的等等,例如:很多手机厂商模仿苹果,模仿就模仿了呗,只要能卖的更好,无所谓了。

         所以,要 抄出花样来。

         我是一个计算机系的学生,尤其是代码这块,抄的也有一定的心得。发现抄的最高境界就是你找了一个最佳的模板,然后改代码的注释,改代码的函数名,改程序的先后顺序,将某些功能用另一套代码实现,改界面,改文件名...,再加很多自己的东西,然后这个就是自己的了。这应该就是抄出花样来,而且,没有人会怀疑这不是你写的,因为你能把整个代码完完整整的讲一遍,而且,他们也没有看到过这样的组合代码。

       所以抄不可耻,可耻的是:不会抄。

【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)与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、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 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与故障预警系统;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推动智能优化算法与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与优化。
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