HIT-软件构造blog-软件构造课程的内涵思考

本文探讨了一门名为‘软件构造’的课程,作者认为更恰当的名称应为‘软件构造方法’,强调其本质在于提供一套工业实践的方法论而非理论探讨。课程关注如何使开发者适应已有的工具,提升开发效率,而非优化程序性能。尽管作者对管理理论不感兴趣,认为课程中的许多理念朴素且与自身经验相符,但他承认这门课程对于培养工业界所需的‘工人’而非科学家或工程师具有实际价值。软件构造的美感在于其工业应用,与理论的数学和优雅不同。

我正在复习的这门课叫做“软件构造”。我以为,叫做“软件构造方法”可能更为合适。这样,能够让学生更能看出这门课程的本质,而不是在学习的过程中(甚至是期末)才体悟到。

其实这门课是面向工业的课程,而非面向理论问题(指计算机工业和计算机理论问题)。整门课其实是一套方法论,只是恰好用于管理软件,软件的载体恰好是计算机,所以我们计算机的学生需要上这门课。

课程的内容并非面向机器,主要是面向人类。它极力针对的不是如何帮助人类设计某种工具,而是如何让人类适应已经设计好的工具。具体地,课程的理论有助于提高开发效率,而对程序效率无益甚至有害。许多理论基于的是对人性的分析——比如永远相信人的疏忽之类。

然而,就我本人来说,虽然我擅长,也深知其重要性,但我并不喜欢学习针对人的科学,讨厌管理理论。我自以为自己做事有条理。这门课的许多思想其实十分朴素,我一直就拥有,许多指导意见其实是我一直在做的事情(只是并没有理论化和体系化)。将这些我早已为然的思想与计算机科学结合起来,总给我一种奇怪的违和感——如果软件构造能称得上是计算机科学的话。这给人一种硬造方法论,强行约定的感觉。

这种感觉并不自在,因为我感到自己并没有向真理学习,而是向人学习——不是人的知识,而是人的规定。如果我出生更早,可能我就是制定规定的人(或之一),我就能构造出达到相同效果但与现有规定有区别的规定,然后让后人学习、考试。

计算机科学就是人造的。但是,其中的理论问题也是很数学和优雅的。软件构造课程的美,在于工业之美,硬核而暴力——这与严谨的数学、优雅的理论是不同的。

我并无批判之意,不过,与其说这门课培养科学家、工程师,不如说这门课培养的是工人。虽然大多数同学未来都将成为工人,我也很大可能成为工人,但将这门课和研究理论问题的形式语言那门课一对比,到底哪个能带来知识的快乐就不言而喻了。

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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