谁买我？？？哈哈

最新推荐文章于 2025-02-17 14:49:40 发布
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昨天我们成熟的亮哥（我姑姑的儿子，比我小两岁半）跟我说，弟妹有孩子了，哎！！！
我是不是也该考虑了呢？？？你们谁买我啊？？？我很好养的，吃的少不挑食，哈哈！！！
搞笑了，今年还是忙事业，毕竟我才干这行，今年没有时间啊！！！
数据分析师内卷化？哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈
weixin_52346300的博客
09-30 817
这是我的第61篇原创有个数据分析师朋友最近很焦虑，说他们公司的运营也开始做写分析报告了，他感觉自己快失业了，问我该怎么办？病人是怎么痊愈的？我说，我给你讲个笑话：有个病人去看医院，上去就跟...
我没有项目经验，怎么办？
chen801090的博客
08-16 7587
很多同学有疑问：似乎只要程序员聚在一起都在问我过什么项目，可我没有项目经验怎么办？在企业里似乎每天都在打杂，想跳槽又没有拿的出手的项目，感觉心好虚。有些同学做过小项目，但感觉“简单”“低级”，怕被人鄙视。以上种种问题，都导致在公司里没有存在感，简历上也不知道写什么，工作跳槽两无力。今天我们系统解答一下： 一、如何判断自己有没有“项目” 什么是项目？ 项目指的是： 有明确目标 有给定的时间费用限制 ...
付费买正版的人傻吗?
小风博客
07-26 1192
我不禁感叹：付费的人真的傻吗？
Doug Lea是谁？谁知道
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evilcry2012的专栏
10-25 1万+
Doug Lea是谁？谁知道终于搞明白，存储TCO原来是这样算的>>>    0 收藏(2) 看了一个通宵的源码，得出结论。这人能力远强于JDK其他程序员，如果他的concurrent包早点出来，synchronized volatile关键字完全就被废了，尤其volatile 就一残废。Intel杰作pbb也不过这个水平了，而且它连基本的Java数据类型都原子化了，锁的效率也比sy
iPhone8 和 X 买哪个？听我的
前端你别闹
09-13 1100
你要挨粪叉吗？  今天各大头条无疑是 苹果产品发布会，苹果情怀公司在 9月13号 凌晨1.00的时候，正式发布了 6 款产品，其中最让人关注的当然还是 苹果公司的利润神器：iPhone 系列 共推出了iPhone 8、iPhone 8 Plus以及十周年的 iPhone X（挨粪叉）。 iPhone 8 和 iPhone
如何让自己学习？
少说，多做。
10-23 5053
阶段性反馈机制（如何持之以恒、让自己发疯） 反馈机制是王者荣耀的核心武器，击杀野怪获得金币，不断地努力，获得奖励是我们不断的玩这个游戏的主要原因，也是人的本能，我什么都得不到凭什么这么做？，对记得初二的时候，父亲说如果你能考全校第三我就给你买一台电脑，当时我从全校几十名考到了全校第二，而这只用了一个月的时间，还有，我希望给电脑换一个内存条，为什么？因为我希望电脑变得很快，对奖励机制十分重要，所以如...
代码随想录怎么样？我是这样刷的
代码随想录
05-23 1万+
学习算法不迷路
nucleo开发板没有外部晶振？
qq_41671434的博客
12-11 586
在使用nucleo开发板时，发现板上并没有外部晶振，那MCU如何进行正常工作的呢？尝试使用方式2,即通过焊接外部晶振提供时钟源，可以完美运行程序。提问：为什么官方开发板不提供外部晶振反而使用ST-link模拟外部晶振呢？难道是为了省成本？哈哈哈…
古玩钟值不值？
m0_61601582的博客
11-14 967
大家好丫！我是honey，最近我1接触到一个非常有趣的经济学的题，下面和大家分享一下。题目如下 有一对夫妻，花了３个月时间才找到了一只他们非常喜爱的古玩钟，他们商定只要售价不超6００美元就买下来。但是，当他们看清上面的标价时，丈夫却犹豫了。 　　“哎哟，”丈夫低声说，“上面的标价是８００美元，你还记得吗？我们说好了不超过６００美元，我们还是回去吧。” 　　“我记得，”妻子说，“不过我们可以试一试，看店主能不能卖便宜点。毕竟我们已经寻找了这么久才找到了。” 　　夫妻俩私下商量了一下，...
大数据“杀熟”：我是谁，我在哪，我（被）干了啥？
hanxiaolaa的博客
08-04 2043
商家通过移动端应用后台收集用户的消费习惯信息，如经常浏览的商品类型、价格区间、购物历史等，并进一步收集与用户身份特征（如手机号码、微信、微博账号等）相关联的其他应用信息，通过银行账户资金往来、短信等途径估算用户的收入水平，从而进行行为建模，给用户贴“标签”，针对性地向用户推送一部分商品，隐藏另一部分商品，诱导用户的消费选择，并进行一定幅度的加价。消费者在面对“杀熟”现象时，不易发现，很难察觉，即便发现，也秉持着多一事不如少一事的原则做冷处理，消费者维权意识的缺失，导致大数据杀熟现象愈演愈烈。...
Demo哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈
12-02
根据提供的文件信息，我们可以推断出以下几点关于“Demo哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈”的知识点： 首先，从文件的标题和描述来看，它似乎是一个演示版本的软件或插件，名为“Demo哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈”。这个标题和...
我有时写：我也不确定为什么这里有太多废话。 哈哈
02-20
我正在湖/海/海洋附近买房子。 恰好是我在此之前的生活所住的地方。 〜我 他们害怕的小暗室！ 哦，不，是我将它命名为“宾馆”的哈哈哈！ 〜我 让我们来看看！ 我该死的做得很好，以至于不必提出要求就可以与总统...
DeepSeek R1 是怎样炼成的？
AI天才研究院
02-17 832
推理模型的本质是让模型自己构建 CoT，并将前面推理的步骤展示出来。现有的许多所谓的 agent，其本质上只是一个 workflow，而这些 agent 的 workflow 其实是高度结构化的，这就限制了模型的能力——这种基于 workflow 的 agent 只具有短期价值，而没有长期价值。他最后总结说——「All in All 我们就是要训练模型能够像我们人一样思考，自由的思考！要用真正的激励来进行强化学习，而不要被 reward model 本身所限制。
技术转移服务公司如何借助AI赋能的科技管理服务挖掘服务价值？.docx
12-02
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4G 中的分组调度.zip
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1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
AI时代，市场化技术转移机构面临需求挖掘不精准挑战，如何抓住智能化转型方案机遇实现核心竞争力？.docx
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【遥感影像处理】基于Google Earth Engine的Landsat9与Sentinel-2多源数据融合：NDWI水体提取与海岸线精细化检测算法实现
12-02
内容概要：本文介绍了如何利用Google Earth Engine（GEE）平台与Python库geemap、xarray等工具，结合Landsat 9和Sentinel-2遥感影像数据，进行水体提取及岸线检测的技术流程。通过定义归一化水体指数（NDWI），对影像集合进行筛选、预处理和中值合成，并使用xarray将Earth Engine的数据导出为本地多维数组格式，进而通过二值化和形态学腐蚀操作识别水体边界，最终实现岸线提取。文中还展示了不同传感器数据的处理差异与可视化方法。; 适合人群：具备遥感图像处理基础知识，熟悉Python编程及地理空间数据分析的科研人员或技术人员；适合环境监测、水利、海洋等相关领域从业者； 使用场景及目标：①用于湖泊、河流等水体范围动态监测；②支持岸线变化分析、洪涝灾害评估等地学研究；③为生态环境保护与国土管理提供技术支撑； 阅读建议：需提前配置好GEE开发环境并完成认证，建议结合代码逐段运行理解数据流，重点关注NDWI计算、影像集合处理、xarray集成与形态学处理的关键实现细节。
基于Matlab的SLAM同步定位与建图算法仿真实战项目
12-02
同步定位与地图构建（SLAM）技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术，机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节，其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件，具备丰富的内置函数与专用工具箱，尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面，Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法，并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本，加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程，包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景，更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括：传感器模型（如激光雷达与视觉传感器）的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计（如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波）、图优化框架（如GTSAM与Ceres Solver）以及路径规划与避障策略。通过项目实践，参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理，并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化，为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化，显著降低了学习门槛，提升了学习效率与质量。 实践过程中，学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题，包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力，也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展，SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源，为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具，参与者能够直观理解SLAM的实现过程，掌握关键算法，并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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