7月心情

转眼间,一年又过去了一半。

小时候是按天过,工作之后人的日子开始按周过,一转眼一个月又过去了。

人之所以会焦虑是因为个人能力没有随着自己年龄的增长而增长。

现在的我们在工作岗位上或多或少都会重复劳动着,然后不知不觉的过下去了一周两周。

刚工作的时候想念学校里的日子,现在依然想念,只不过越来越回忆不到那个时候的日子了。

工作是为了创造社会价值,是为了能体现我们的个人能力,来解决一些实际问题。学校里的日子,只能是梦里的日子。

这次换工作,说实话换的非常迷茫,从来没有那么想逃离过一家公司,

没想到我入行以来所在项目组最垃圾代码竟是在互联网巨头公司,更没想到入行以来见过质量最高的代码竟是我上一家已经不能盈利了的公司。

想想真的是很可笑。

原来,我依然活在学校里,心态依然还是学生。

是该改改了。

这个社会和我们在学校里想象的社会是完全相反的,我们所认为牛逼的人和事其实只是别人让我们觉得牛逼罢了。

别人让我们看到的往往都不是最真实的。加强自己的能力才是王道,才不能被别人蒙蔽双眼,当然,即使是看穿也不能说,会让别人觉得我很蠢吧。

转载于:https://www.cnblogs.com/xiuxiu55/p/7111938.html

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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