程序员笑话

dummy机械臂代码学习(六) CLI-Tool文件夹下又包含四个子文件夹,以及一个gitignore文件、一个run_shell.py的python文件、一个run.bat文件和一个zadig exe文件。库解析命令行参数,并根据不同的命令执行相应的操作。Zadig是一个用于Windows操作系统的开源工具,它的主要功能是安装和配置USB驱动程序。的目的呢就是确保在版本控制过程中,不必要的或自动生成的文件被忽略掉,来保持代码仓库的干净和整洁。,DummyStudio的软件作者已放在GitHub,我们主要看CLI-Tool文件夹就行。 阅读详情
1:程序员喝酒

  我偶尔采用“木马策略”、“交叉测试”,时间不长就开始“频繁分配释放资源”,“cache”也是免不了的了,
  不过我从不搞“轮巡”,也不会“捕获异常”,更不会“程序异常”,因为我有理性
克制的。
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  2:程序员喝酒2

  大家喝的是啤酒。这时你入座了。
    你给自己倒了杯可乐,这叫低配置。
    你给自已倒了杯啤酒,这叫标准配置。
    你给自己倒了杯茶水,这茶的颜色还跟啤酒一样,这叫木马。
    你给自己倒了杯可乐,还滴了几滴醋,不仅颜色跟啤酒一样,而且不冒热气还有泡泡,这叫超级木马。
    你的同事给你倒了杯白酒,这叫推荐配置。

    人到齐了,酒席开始了。
    你先一个人喝了一小口,这叫单元测试。
    你跟旁边的人说哥们咱们随意,这叫交叉测试。
    但是他说不行,这杯要干了,这叫压力测试。
    于是你说那就大家一起来吧,这叫内部测试。
    这个时候boss向全场举杯了,这叫公开测试。

    菜过三巡,你就不跟他们客气了。
    你向对面的人敬酒,这叫p2p.
    你向对面的人敬酒,他回敬你,你又再敬他……,这叫tcp.
    你向一桌人挨个敬酒,这叫令牌环。
    你说只要是兄弟就干了这杯,这叫广播。
    可是你的上司jj听了不高兴了,只有兄弟么,罚酒三杯。这叫炸弹。
    可是你的下级mm听了不高兴了,我喝一口,你喝一杯,这叫恶意攻击。
    有一个人过来向这桌敬酒,你说不行你先过了我这关,这叫防火墙。
    你的小弟们过来敬你酒,这叫一对多。
    你是boss,所有人过来敬你酒,这叫服务器。

    酒是一样的,可是喝法是不同的。
    你喝了一杯,boss喝了一口,这叫c#。
    你喝了一杯,mm喝了一口,这叫vb。
    你喝了一杯,你大哥喝了半杯,这叫c++。
    你喝了半杯,你小弟喝了一杯,这叫汇编。
    你喝了一杯,你的搭档也喝了一杯,这叫c。

    酒是一样的,可是喝酒的人是不同的。
    你越喝脸越红,这叫频繁分配释放资源。
    你越喝脸越白,这叫资源不释放。
    你已经醉了,却说我还能喝,叫做资源额度不足。
    你明明能喝,却说我已经醉了,叫做资源保留。
    你喝一段时间就上厕所,这叫cache。

    酒过三巡,你也该活动活动了。
    你一桌一桌的走,这叫轮巡。
    你突然看到某一桌的漂亮mm,走了过去,这叫优先级。
    你去了坐下来就不打算走了,这叫死循环。
    你的老大举杯邀你过去,你只好过去,这叫启动事件。
    你向一桌敬酒,他们说不行不行我们都喝白的,于是你也喝白的,这叫本地化。
    你向boss敬酒,可是boss被围了起来,你只能站在外圈,这叫排队。
    你终于到了内圈,小心翼翼的向前一步,这叫访问临界区。
    你拍着boss的肩膀说哥们咱们喝一杯,这叫越界。
    你不知喝了几圈了,只会说两个字,干了,这叫udp。
    可是还有人拿着酒瓶跑过来说,刚才都没跟你喝,这叫丢包。

    喝酒喝到最后的结果都一样
    你突然跑向厕所,这叫捕获异常。
    你在厕所吐了,反而觉得状态不错,这叫清空内存。
    你在台面上吐了,觉得很惭愧,这叫程序异常。
    你在boss面前吐了,觉得很害怕,这叫系统崩溃。
    你吐到了boss身上,只能索性晕倒了,这叫硬件休克。

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  3:程序员与妓女

  程序员与妓女基本一样,以下为证:

  1、都是靠出卖为生。

  2、吃青春饭,人老珠黄肯定混不下去。

  3、越高级收入越高,当然中间人的抽头会更高。

  4、生活没有规律,以夜生活为主,如果需要,凌晨也要加班。

  5、名声越大,越容易受到青睐。

  6、必须尽最大可能满足客户各种各样变态的需求。

  7、鼓励创新精神。

  8、喜欢扎堆。程序员集中的地方称为软件园,妓女集中的地方叫红灯区。

  9、流动性较大,正常情况下没有工会。

  10、如果怀孕了,既不能做程序员,也不能做妓女。

  11、都为防病毒的问题而烦恼。

  12、当然,个中高手还专门以制毒传毒为乐。

  13、一个是Microsoft,一个是Plug&Play。

  14、工作状态相同。工作时精神高度集中,最怕外界干扰,工作完毕身心放松,体会到一种不可替代的工作快乐。

  15、女孩子最好还是不要做这两个职业,但还是有很多女孩子做。

  16、除非在转行以后,否则都不愿意结婚,没空儿啊。

  17、程序员怕查户口的。妓女怕查房的。

  18、妓女工作的地方(床)是程序员最向往的地方。

  19、程序界的高手通常很讨厌微软,妓女界的高手嗯。。。这个。。。恐怕也如此。

  20、都是吃青春饭,不过到人老珠黄后,凭着混个脸熟,程序员可以混个管理
员,妓女也行,不过俗称老鸨。

  21、妓女靠的本钱是三围,程序员靠的可是四围(思维)。

  22、程序员为了拉客,通常会在交易前提供一个DEMO,妓女提供的那叫PHOTO。

  23、程序员现在出的活时兴叫吃霸(词霸)、结霸(解霸),妓女大姐一律叫波霸。

  24、心不在焉的妓女可以一边工作一边do{beep(1);sleep(9)}until
overflow
。心不在焉的程序员也可以一边工作一边navigate到成人网站上去。

  25、程序员手册:一套好的人机操作接口要求,对于新手,能够一步一步的引
导他进入功能,相反对于熟客,能够直奔主题;妓女同样要遵守程序员手册对人鸡接口的规定。

  26、妓女在工作中最怕的是临检,程序员最怕的是停电。

  27、新上手的程序员叫菜鸟,刚入行的妓女叫雏鸡,都是好可怜的小动物。

  28、程序界现在流行OO的方法,虽然在XXXX年前妓女已在床上掌握了O~O
~~~的技术。

  29、程序员为了拉客,无奈之时,也可以先让客人试玩,妓女当然有时也会先
给你甜头。

  不过总之程序员比妓女还惨,补充如下:

  1、妓女每个月总有几天可以理直气壮的说不,程序员如果老板不发话,可要
一年干到黑。

  2、女人做程序那叫奇女、才女,男人要是做妓,那就叫鸭了。

  3、妓女不干了人家那叫从良,程序员如果不干了,估计是下了岗。

  4、程序员有千年虫问题,妓女好象没听说有。

  5、妓女的工作隐蔽性很强,程序员的工作只怕亲戚朋友都知道,所以更加没脸皮。

  6、程序员做的越好,要做的程序越多,妓女做的好,就可以挑三拣四。

  7、程序员现在流行FREE、OPEN什么的,说白了就是自己玩自己,妓女界好象还没这样恶性竞争

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  4:系统程序员

  1、头皮经常发麻,在看见一个蓝色屏幕的时候比较明显,在屏幕上什么都看
不见的时候尤其明
显;
  2、乘电梯的时候总担心死机,并且在墙上找reset键;
  3、指甲特别长,因为按F7到F12比较省力;
  4、只要手里有东西,就不停地按,以为是Alt-F、S;
  5、机箱从来不上盖子,以便判断硬盘是否在转;
  6、经常莫名其妙地跟踪别人,手里不停按F10;
  7、所有的接口都插上了硬盘,因此觉得26个字母不够;
  8、一有空就念叨“下辈子不做程序员了”;
  9、总是觉得9号以后是a号;
  10、不怕病毒,但是很害怕自己的程序;

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  5:校园笑话:我是程序员


    最后青蛙问道:“为什么?我告诉过你我是一位美丽的公主,会与你共度一个星期并让你为所欲为。你为什么还不愿吻我?”男孩说道:“我是一个程序员,我没时间交GF,但拥有一只会说话的青蛙简直太酷了。”

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  6:话剧:程序员过沟
  投稿:Flier
  本剧内容纯属虚构,如有雷同……HEHE……俺也没办法了。

  话说某市街道改建,某某软件公司门口横七竖八挖了几条大沟。一群程序员(SDK程序员赵某,VB程序员钱某,VC程序员孙某,DELPHI程序员李某)下班从公司里出来,看到门前的几条沟,于是各显神通……门前第一条沟也就半米来宽,SDK程序员赵某二话没说,轻轻一跃跳了过去,看到其它人纷纷把随身携带的公文包(类库)横在沟上踩着过沟,不屑地说,这么小一条沟,犯得着小题大做用那个吗?看我多么轻松多么洒脱多么……多么……(众人皆怒目横视之……)
  接着第二条沟有点宽度。SDK程序员赵某还是还是一马当先,飞跃而起……不好,还差一点才到……幸好凭着多年的(跳远?编程?)经验,单手抓住沟沿,颤巍巍地爬了上来,嘴里还念念有词“高手就是高手啊,虽然差一点就……不过毕竟……HEHE……跳远是过沟的基础嘛,有基础(SDK)就有一切的说……”(众人作瞠目结舌状……)看到别人跳过去了,可自己又跳不了那么远,只好再想办法了……VB程序员钱某,DELPHI程序员李某打开手提,连上手机,开始上网找可供过沟的控件……VC程序员孙某却不慌不忙,打开公文包,把几块衬板拆了下来,然后三下五除二拼成一个简易木桥……“虽然这几个板子(类)做得不怎么样,不过先把这个项目应付过去,有时间我自己做一个好了……”于是踩着板子过了沟。
  这时钱某和李某也分别找到了合适的东东。钱某找到的是“钢丝绳.ocx”,安装简单,使用方便,拉出一头,对孙某说“大虾,顺手拉兄弟一把……”,于是把绳子系在沟两边的绿化树木上,踩着钢丝就过了沟。刚刚站稳就四方作揖,“小生这里有礼了”。这时一戴着黄袖圈的老太太跳了出来,抓住钱某,“破坏绿化树木,罚款XXXX元,交钱,交钱,交钱!”(老人家作双枪老太婆怒视伪军状
……
钱某被逼无奈,只好边掏钱,边对着后台叫道“导演,我这可是因公牺牲,不给个烈士称号也得报销”,后台一个臭鸡蛋飞出,“叫什么叫,我这个月的粮饷还不知哪里去领呢,都什么时代了,你不下岗都不错了……”)
  李某看着刚刚好不容易从台湾拖回来的“铝条.ZIP”  
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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

程序员的笑话

1、程序猿最烦两件事,第一件事是别人要他给自己的代码写文档,第二件呢?是别人的程序没有留下文档。2、程序猿的读书历程:x语言入门—&gt;x语言应用实践—&gt;x语言高阶编程—&gt;x语言的科学与艺术—&gt;编程之美—&gt;编程之道—&gt;编程之禅—&gt;颈椎病康...

日常笔记/总结/系列知识梳理 1782

迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册(内含HL7和ASTM)

迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册,内含HL7和ASTM)

程序员的笑话之内涵笑话

 又到周末了,大家忙碌的一周也该放松一下了,下面这些笑话只有程序员才可以看懂。 1、一个程序员骑着一个很漂亮的自行车到了公司,另一个程序员看到了他,问到,“你是从哪搞到的这么漂亮的车的?” 骑车的那个程序员说,“我刚从那边过来,有一个漂亮的姑娘骑着这个车过来,并停在我跟前,把衣服全脱了,然后对我说,‘你想要什么都可以’”。另一个程序员马上说到,“你绝对做了一个正确的选择,因为那姑娘的衣服你

大梦想 2257

android 蓝牙通讯demo

android 下蓝牙通讯demo,实现了发现蓝牙,使能蓝牙,通过蓝牙发送消息。

程序员才能看懂的笑话

本人苦逼男程一枚,异地恋。每次女友打电话问我在干啥,我都说在搞程序。 隔了一阵子我发现她状态改成“我真希望我叫程序…”

Einswell的专栏 1412

只有程序员才懂的笑话

以下是关于程序员的一些笑话,据说看懂的人都还在加班中。 0. 老婆给当程序员的老公打电话:下班顺路买十个包子,如果看到卖西瓜的,买一个。当晚老公手捧一个包子进了家门。老婆怒道:你怎么只买一个包子?!老公甚恐,喃喃道:因为我真看到卖西瓜的了。” 1. 一程序员去面试,面试官问:“你毕业才两年,这三年工作经验是怎么来的?!”程序员答:“加班。” 2

suifenzhuiyue的专栏 5208

程序员界有哪些经典的笑话?

100110.debugging能得到不通过的结果。100101.初级与高级程序员的相同之处。读到这里的你完成了0b1000000次。1.代码成功与不成功,都要问why。11001.php被黑的最惨的一次。11101.面对bug不同人的反应。100111. python新手。100.程序员的儿子数数不能用。101010.一个视频学C++1011.程序员和bug关系。1111.产品环境中修bug。11111. VS下一个版本。11011. 完美解释死锁。101011. 正则吓人。

sybhdxx的博客 3016

只有程序员才能看懂的笑话_只有程序员会获得45个笑话

成为一名程序员并不容易。 他们整天编写代码,整夜调试,并通过数千行代码来尝试清除所有可能的混乱,然后再使用他们的代码。 有时,需要一名程序员来了解另一位程序员的艰辛。 他们的笑话也可以这样说。 在本文中,我们收集了一些笑话,这些笑话在网络上流传开来,展示了程序员的幽默感 。 如果您不了解所有内容,请不要担心-只是让程序员向您解释。 推荐读物:发生 错误时程序员的30种常见反应 有人...

cune1359的博客 1052

关于程序员的笑话

<br />1.面试<br />面试官:熟悉哪种语言?   <br />应聘者:C#   <br /><br />面试官:知道什么叫类么?   <br />应聘者:我这人实在,工作努力,不知道什么叫累。   <br /><br />面试官:知道什么是包?   <br />应聘者:我这人实在,平常不带包,也不用公司准备了。   <br /><br />面试官:知道什么是接口吗?   <br />应聘者:我这个人工作认真,从来不找借口偷懒。   <br /><br />面试官:知道什么是继承么?   <br /

wangjubi的舞台 971

只有程序员可以看懂的笑话 大全集

一个程序员退休之后决 定 学习书法,买来上好的湖笔、宣纸、墨汁,饱蘸浓墨,在纸上一气呵成:hello, world 一位程序员去海边游泳,由于水性不佳,游不回岸了,于是他挥着手臂,大声求救:“F1! F1!” 一人不慎落水,路人聚而欲救之。一人说,落水者是公务员,路人散去一半。另一人说,是**局的,又散去一半。又有人说,看上去像城管,路人皆散去。猛然有人说,是证监会

玮哥的博客 1万+

程序员笑话系列

今天终于周五了,明天就是周末了!给大家带来程序员笑话系列,希望给大家带来轻松心情。 0 一晚下班回家,一民警迎面巡逻而来。突然对我大喊:站住! 民警:int类型占几个字节?      我:4个。      民警:你可以走了。      我感到很诧异。      我:为什么问这样的问题?      民警:深夜还在街上走,寒酸苦逼的样子,不是小偷就是程序员……

lovelilys的专栏 565

程序员笑话集锦之丈夫与妻子篇

轻松一下

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关于程序员的笑话(五)

避孕套 有一天,软件工业一蹶不振,软件业三大巨头Sun、IBM和微软都决定改做避孕套生意,他们生成的避孕套分别命名为Java避孕套、IBM避孕套和MS避孕套。 一个使用Java避孕套的顾客来到Sun公司投诉,说戴着不合适,Sun公司回答说要等国际标准组织的ISO制定相应的标准

jiemil的专栏 1219

关于程序员的几个笑话

笑话一: 程序员的愿望   有一天一个程序员见到了上帝.   上帝: 小伙子,我可以满足你一个愿望.   程序员: 我希望中国国家队能再次打进世界杯.   上帝: 这个啊!这个不好办啊,你还说下一个吧!   程序员: 那好!我的下一个愿望是每天都能休息6个小时以上.   上帝: 还是让中国国家打进世界杯.   笑话二: 高效的程序员   当世界末日还

编程小丫 2104
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