嘿,老李,又在写 BUG 呢?

这篇博客讲述了职场中遭遇的困难和挑战,包括腾讯的红包案、字节跳动取消大小周引发的争议,以及程序员因融资失败面临的困境。文章探讨了现代工作环境的压力,并提醒读者保持良好心态面对挑战。同时,文中提到的事件引发了关于公平竞争和工作文化的社会讨论。

作者 | 抓码君

你我皆凡人 生在人世间

终日奔波苦 一刻不得闲

有多少人,在求职生涯中,遭受过冷落与白眼

有多少人,在工作任务中,感到过无奈与憋屈

有多少人,提起过离开的心思,却始终缺了份告别的勇气

在这个世界闯荡,已经是如履薄冰

却总有那么一刻

令人倍感扎心

难以呼吸

···

(以上纯属虚构,如有雷同,纯属巧合)

尽管现实中有那么多困难

我们还是要过好自己的人生

希望每位看官

都能保持良好的心态

坦然面对新的生活与挑战


你在工作中有什么值得分享的,令人扎心的经历吗?

*期待你的留言!

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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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