漫画 | 产品经理的八大罪状

漫画描述了一次程序员们因为产品经理的各种不当行为而发起的联合反击行动,最终将产品经理告上了县衙,希望能够得到公正对待。

作者 | 苏南

来源 | 前端布道师(ID:honeyBadger8)

互联网人罪状系列

这篇漫画是「 互联网人罪状系列 #2 」,讲述的是上一次王大拿告完后端以后,公司的产品经理各种作妖、虐待、压榨开发,终于引起了程序员们的反击,一起列了状词,并联名把产品告上了县衙,希望县老爷能还大家一个公道。

产品经理的结局又会如何呢?

一起来看看吧…

本期漫画情节纯属虚构,切勿对号入座。

如有雷同,纯属巧合。

漫画情节

编后

由于产品经理作恶多年,实在是罪孽深重,很多罪状县令都不得不一一核实,导致篇幅太长,审案实在太过辛苦,县令强烈要求南哥暂停,产品经理暂扣押监牢,明日继续审判!

参考资料

文中部分素材来源网络,如有侵权,请联系删除。



☞《互联网人退化简史》
☞百度一 29 岁程序员因“篡改数据”被抓
☞“无语!只因姓 True,苹果封了我的 iCloud 账户”
☞阿里员工发帖吐槽人不如驴:你不能一边抽我,一边问我爱不爱你?

【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,重点关注小波基选择、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点。
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