创建一个日期+字符的用户名

本文介绍了一种生成唯一用户名的算法,该算法结合了日期、时间戳和微时间,通过转换为62进制来确保用户名的独特性,适用于小规模网站。

说明:头部为日期,一天的时间戳是86400s,再加上微妙前两位,对于小网站基本用户名不会重复了。

// 生成规则 日期20200425 + (时间戳后5位+ microtime微秒前2位)转62进制
public static function crateUserName($prefix=''){
        $microtime = microtime(true); // 1587822735.9332
        list($timestamps,$micro) = explode('.',$microtime);
        $head = date('Ymd',$timestamps);//20200425
        $end_number = substr($timestamps,-5).substr($micro,0,2);//2273593
        $end_str = self::ten2SixtyTwo($end_number);// 9yB5
        return $prefix.$head.$end_str; //202004259yB5
    }
 
 // 10进制转62进制
 protected static function ten2SixtyTwo(int $num){
        $base='0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ';
        $result='';
        while($num!=0){
            $result=$base[$num%62].$result;
            $num=intval($num/62);
        }
        return $result;
    }
【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)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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