一個數學老師的雷人語錄

    1.你笨,不是你的错,是你爸妈温泉会馆去多了

  2.我跟你们讲,你们以后要是考不上大学,就去做牙托好了。你们知道什么叫牙托吗?就是你们到人家牙防所门口一站,看到有人经过你就拿本数学本子跑上去跟人家说,我是某中学的学生,但我连这种题目都不会做,人家肯定笑的满地找牙,找不到牙就直接进去补牙了。像你们这种素质一去人家牙防所老板肯定数钱数得嘴巴都笑歪了。
 
 
  3.读书是勤奋和智慧的结晶,你们这帮人,勤奋约等于零,智慧等于零,加在一起恒等于零。
 
  4.我跟你们说,你们考上复旦的几率和我当美国总统的几率是一样的。
 
  5.要是你们高考考的好了,你们马上帮我打119!哦,不对,打119也来不及了,我的鼻血喷到美国去了!
 
  6.什么是数学?你们不会的就是数学。
 
  7.傻瓜年年有,今年特别多。
 
  8.福利工厂的工人,口水流下来,钞票还算的清楚,你们呢,钱也算不清楚

  9.咱们学校的人都是抹布料子,所谓的好学生也就是超市里卖的那种百洁布。咱们中学的人考大学,那是抹布料子做西装。
 
  10.把你们教好那是一项科研成果,我马上可以调到中科院去。
 
  11.教你们我至少要少活五年,如果我一年赚二十万的话,五年就是一百万,乖乖,你们以后可以去出一本书叫《我是怎么谋杀一个百万富翁的》
 
  12.我也就想不通了,全国最笨的人也就这么100来个,怎么会有一半在这个学校,而且偏偏集中在一个班上,居然还碰到我这么一个班主任。缘分啊!
 
  13.同学们。黄浦江到现在都没装个盖子,这是上海市政建设者的失职。所以到时候你们考不上大学就可以去跳了,人家会负责把你捞上来的。
 
  14.我跟你们说,公式背不出来啊,最简单了,请个民工很便宜的,五块钱一个钟头,背不出来就让他拿个棍子站在你后面,人家很开心的啊,有钱拿还能打人。
 

  15.你知道什么叫天灾*吗?天灾就是你天生智商低,*就是你后天不努力。
 
  16.现在发展节奏这么快,像你们这么懒,吃屎都赶不上热的。
 
  17.你们这届学生能考上复旦的也就二十几个吧,最多了,不相信吗?要是真能比这多我马上跳楼。我已经考察好了,你们学校最高的也就是那个钟楼了,跳下去应该会死的吧。
 
  18.要是哪天你们听到我骂你们不是笑而是哭的话,就说明你们有救了。
内容概要:本文详细介绍了基于C#的工业自动化通信开发库,涵盖了多种常见的通信协议和技术。首先讨论了串口通信的基础操作及其注意事项,如波特率设置和事件处理。接着深入探讨了TCP通信,特别是针对高并发场景下的粘包处理和性能优化。文中还详细讲解了Modbus协议的应用,包括RTU和TCP两种模式的具体实现和常见问题解决方法。此外,文章涉及了数据库操作的最佳实践,尤其是EF6与MySQL的配合使用,以及数据转换技巧,如字节序处理和布尔值提取。最后,简述了消息队列(如RabbitMQ)和CAN总线的使用场景和配置要点。每个部分都配有实际代码示例,帮助开发者更好地理解和应用这些技术。 适合人群:从事工业自动化领域的软件开发工程师,尤其是那些需要频繁处理通信协议和数据交互的技术人员。 使用场景及目标:适用于需要进行PLC通信、数据采集、监控系统集成等项目的开发人员。主要目标是提高开发效率,减少因协议复杂性和数据格式差异带来的困扰,确保系统的稳定性和可靠性。 其他说明:文章不仅提供了理论指导,还分享了许多实际项目中的经验和教训,强调了在真实环境中可能会遇到的问题及解决方案。对于初学者而言,可以作为入门指南;对于有一定经验的开发者,则可以作为参考手册,帮助他们优化现有系统并避免常见错误。
内容概要:本文档详细介绍了基于灰狼优化算法(GWO)优化逐次变分模态分解(SVMD)的MATLAB项目实例。项目旨在通过GWO优化SVMD中的关键参数(如模态数、惩罚因子等),提高信号分解的精度和效率,解决传统SVMD方法面临的参数选择和优化挑战。GWO算法通过模拟灰狼捕猎行为,实现全局搜索和局部搜索的平衡,增强了SVMD在处理非线性、非平稳和含噪信号时的能力。文档涵盖了项目背景、目标与意义、挑战及解决方案、特点与创新、应用领域、效果预测图程序设计及代码示例、模型架构、算法流程、目录结构设计、注意事项、扩展方向、部署与应用、未来改进方向、总结与结论以及详细的程序设计思路和具体代码实现。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和信号处理技术的研发人员,以及从事机械故障诊断、生物医学信号分析、地震信号处理、无线通信和金融市场分析等领域工作的工程师和研究人员。 使用场景及目标:①优化SVMD中的参数设置,提高信号分解的精度和效率;②处理非线性、非平稳和含噪信号,提取有用的特征;③应用于机械故障诊断、生物医学信号分析、地震信号处理、无线通信和金融市场分析等领域;④提供信号噪声抑制功能,减少噪声干扰,确保信号中的有用信息被充分提取;⑤拓宽算法的应用范围,为相关领域的信号处理提供高效、精确的工具。 其他说明:本项目不仅提供了详细的理论背景和技术实现,还附带了完整的代码示例和GUI设计,便于用户实践和调试。项目强调了数据质量和参数调整的重要性,同时对未来改进方向进行了展望,如引入深度学习技术、多模态信号融合、实时故障诊断功能、端到端加速、数据隐私保护与合规性、扩展到边缘计算平台、自动化模型训练与优化、系统的自我修复能力等。通过本项目的成功实现,可以为信号处理领域提供一种更加高效、精确、可靠的解决方案。
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