程序员的人生..

1. 专一的心,除了计算机就是你!

 2. 不喝酒不发脾气!

 3. 一套衣服穿半年!

4. 没时间接触其它Girl,想搞婚外恋也没可能。

5. 平时总加班,所以周末一定会怀着一颗愧疚的心在家陪老婆逛街、看电视、聊天、做家务。

 6. 只认识0和1,基本没理财能力,一定会主动把所有的钱都交给老婆管,还会千恩万谢地。

7. 知道既然世界上不存在没有Bug的程序,就更加不会有没有缺点的人,所以绝不会老婆太过苛求。

8. 知道系统若不经常维护就无法保持稳定运行,所以一定会每天都对老婆精心呵护。

 9. 会帮老婆把菜谱改写成if…then…do while的格式,并且带有漂亮的缩进。

 10. 老婆可以对所有的表弟、表妹宣称:“你们的毕业设计我全包了……”

11. 老婆的QQ不好用了,急得不行。程序员会从容地说:“没事,交给我吧”,然后祭出SoftIce、WinDbg、VisualStidio 20XX调试3小时,最后搞到系统崩溃,重装了事。

 12. 如果将来小孩不爱学习,老婆就可以教育他说:“再不用功,将来就会像你老爹那样,只能作程序员……”

 13. 如果将来小孩沉迷网游,老婆就可以埋汰他说:“你还在玩你老爸在厕所里憋出来的那个破游戏呐?”

 14. 如果将来小孩嫌背单词太枯燥,老婆就可以把程序员的代码拿给他看:“看你老爹为了背单词,重复了多少遍if else for 和 string啊?!”

15. 嫁给瘦弱的程序员,也许永远无法目睹他像李连杰那样以一敌十的英姿,却也会听到他吼道:“哪个孙子又在QQ上骂你呐?看我不盗了她的号……”

 16. 嫁给程序员,也许一辈子没机会开奔驰、坐宝马,却也会听见他在梦中叹道:“要是奔驰宝马也能盗版就好了……” 17. 对色彩和流行毫无感觉。所以当老婆从试衣间里走出来的时候,他会故作沉思状地摸摸下巴,然后随机从数组["很可爱","显得你更高挑了","显得你更文雅了","哇,好性感!","好像不太适合你这么瘦的女孩子","好清纯!","这颜色最适合你这样皮肤好的女孩子了","天哪,穿在你身上就是不一样!"]中选择一个Item.

18. 除了每个月买一本书,就没有其它需要花钱的地方,剩下的钱只能变着法的给老婆买各种首饰和衣服。

19. 每天都读书到深夜,是孩子的好榜样。

20. 每天都被Bug和客户双重折磨,有极好的耐心和涵养,就算跟老婆吵架也能保持温柔和冷静,不太可能说出不理智的话伤了老婆的心。

 

转载自:http://starbhhc.iteye.com/blog/898899

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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