我摊牌了,这就是我的生活

作者 | 抓码青年

人在江湖飘,哪能不挨刀

经常有人说我

你们程序员,就是心比天高,命比纸薄

我只能回答

你说的真TM对......

(以下,开启自嘲模式)

我曾以为,程序员是一份神秘的职业,就像黑客般,敲击键盘,就能掌握核心科技。

我曾以为,程序员们都是光鲜亮丽,学富五车,工作之余,还能想玩游戏就玩游戏。

我曾以为,当我成为程序员,就能掌握财富密码,迎娶白富美,走向人生巅峰。

然鹅,在我上道之后才明白,这些梦想并非遥不可及,只要你能撑过新手期,挺得过PUA,扛得过996,经得住内卷,熬得过一批又一批投身于互联网行业的年轻人们。

所谓天将降大任于斯人也,必先苦其心志,劳其筋骨,饿其体肤,空乏其身......

纵然生活已如此残酷,但我们依然要保持一颗不断进取的初心

加油吧,骚年!


在你的生活中,有过这种无可奈何的误会吗?

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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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