软件开发

跳出IT从业人员来看我们软件开发

我们的软件开发是否过于复杂?是否可以让需求提出部门自己提出,然后程序员直接开发?

这里的第一个问题是我们的需求和代码之间的转换是怎么完成的?

为什么UML是对于JAVA比较好,但是对于C++和C不是那么好?

我的理解是首先对于代码和需求之间的鸿沟需要一个叫做业务抽象的工作来完成,这个抽象的过程就是一个梳理业务的过程,业务建模的过程,建立完模型之后,再到代码层面的概要设计,详细设计,最终才是代码阶段。

目前有一些SAAS工具,已经提供了抽象组件,可以直接配置完成业务模型的抽象,然后立刻使用。

但是首先还是对于这个业务模型的抽象,DDD的模式是对一个领域的业务模型的抽象。

这里有一个问题,当业务快速发展的时候,你的软件怎么支撑他?

首先我们都是通过已知的事物来了解未知的事物。作为业务部门的头对于新的业务也是需要通过老的业务模式来覆盖,或者变通的覆盖。在新的需求出现的时候,系统的操作应该考虑如何变通,而不是想着重新开发。

这种变通的过程也是对于实际业务操作如何在系统刚性条件下变通解决的问题。

当我们不在IT部门的时候来考虑我们软件开发的事情,可能能够更好的去理解我们开发的过程和实际的困难。
如果我们有更好的方法来解决这些困难,让开发的过程更加有效率那么可能我们在创造一个东西。

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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