程序员才是真段子手,不信?点进来!|每日趣闻

本文通过一系列幽默风趣的代码段子,展现了软件开发过程中的种种趣事和挑战,从产品经理需求变更到程序员内心独白,揭示了行业背后的辛酸与无奈。


// 修改1 - 2016/6/7 产品经理要求跳转到详情页// 修改2 - 2016/6/8 产品经理说还是跳转到列表页// 修改3 - 2016/6/9 产品经理说算了,还是跳到详情页吧// 修改4 - 2016/6/10 改完这次,下午提离职

/*写这段代码的时候,只有老天爷和我知道它是干嘛的,现在,只有老天爷知道*/

/* 这段代码很神奇的,勿动,不信我后果自负!*/

/*另外这个项目有很多Bug,你坚持不了多久的,拜拜!*/

/*反正这样写就把bug修复了,我也不知道为什么会这样*/

/*希望6个月后的自己看到这段代码,能谅解此时此刻的我*/

/*产品经理已经换了几个了,所以这段代码的逻辑全公司没人知道*/

/*此段代码较为复杂,具体内容:保密......*/

/*项目经理要求这里延迟2秒执行,好让客户给钱优化。*/

/*接我活儿的兄弟自求多福吧,需求频繁修改导致这里的代码我都不认得了,你也别浪费时间阅读我这段破代码了,估计你得推倒重来咯!*/

段子来自网络

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【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要
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