关于程序员的笑话

祝大家新年快乐,羊羊得意,谢谢大家支持。现在给大家分享一些笑话,在新的一年中快快乐乐,升职加薪。给大家拜年了!!!

0、一个计算机系学生坐在树下学习,又有一个计算机系学生骑着一辆很炫的自行车经过。前一个学生问道:“你的车从哪儿弄来的?”骑车的回答说:“我 在外面学习的时候,一个漂亮的MM骑着车过来,她脱光了所有的衣服对我说,‘你想要什么我都给你’。”“明智的选择!你穿她的衣服肯定不合适的。”前一个 学生说道。

1、新春对联上联:为系统而生,为框架而死,为debug奋斗一辈子下联:吃符号的亏,上大小写的当,最后死在需求上!横批:杯具程序员。

2、c程序员看不起c++程序员, c++ 程序员看不起java程序员, java程序员看 不起c#程序员,c#程序员看不起美工, 周 末了,美工带着妹子出去约会了…一群傻X 程序员还在加班!

3、【 程序猿的三重境界】第一重:无尽bug常作客,困闷调试伴不眠。第二重:千行代码过,bug不沾身。第三重:编码间,bug灰飞烟灭

4、某小偷潜入某IT公司欲行窃,没想到始终有人,他只好等啊等啊等,结果始终有一大拨人在加班。过了一个月,小偷终于逮到机会溜出来,同伙问:去哪了?小偷:在IT公司呆了一个月。同伙:收获不错吧?小偷苦笑:别TM提了,三十个大夜下来,我现在已经学会写程序了。

5、上午帮朋友发招聘程序员的广告。这公司只有十人,但大半是姑娘且单身。刚才我打电话问情况。朋友说下午面试了一个很地道的程序员,他进来看到一屋子姑娘,吓了一跳,下意识回缩一步。我插嘴道:不对啊,一般的反应不该是大喜么?朋友说:是啊,要不怎么说人家是地道的程序员呢。

6、一男子在路边一根接着一根地抽烟。一个女士走过来对他说:“嘿,你不知道你是在慢性自杀吗?注意看看烟盒上的警告信息。”“没关系”,男子悠然自得地又吸了一口:“我是个程序员。”“嗯?这和你是程序员有什么关系?”“我们一点儿也不在乎警告(warning),我们只在乎错误(error)。”

7、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,是公安局的,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,是证监会的,路人蜂拥而回,以石投之,让他活着上来那不是坑死人吗。突然有人惊呼,是程序员,众人皆纷纷跳下将其捞起,此人正欲感谢,众人答:你悲惨地活着吧,这样我们才不会是最底层。

8、有一天,一个程序员穿越森林的时候,听到一个细微的声音叫住他。他低头一看,是一只青蛙。 如果你亲我一下,我会变成一个美丽的公主哦。 程序员一言不发,把青蛙捡起来,放入口袋。程序员说:看,我是程序员,我没有时间配漂亮女孩,但是一只会说话的青蛙,很酷!

9、某次喝醉,老王搬出5个手指头问我,这是几,我数了数答说“4”。他说你醉了,我嘴硬说没有,再丢出3个手指头问我是几,我说是2。他说你真醉了,你好好数数,于是我就指着第一根指头,0,1,2… 老王突然老泪纵横,你果然是个杯具的程序员…

10、最后祝大家在以后的日子里. 男生象Oracle般健壮; 女生象win7般漂亮; 桃花运象IE中毒般频繁; 钱包如Gmail容量般壮大, 升职速度赶上微软打补丁 , 追女朋友像木马一样猖獗, 生活像重装电脑后一样幸福, 写程序敲代码和聊天一样有激情

收集与网络,希望大家喜欢

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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