2013年，6月20日，今天非常无聊啊。

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本文回顾了超级玛丽游戏的历史，从经典版本到现代技术应用，深入探讨了游戏开发过程中的关键技术，如游戏引擎、音效制作、单机版优化等。同时，文章还分享了游戏内部的独特玩法与技巧，以及如何通过编程实现这些效果。
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2013年阿里巴巴暑期实习生笔试题--2013年5月5日考试
04-24 199
一、单项选择题 1.下列说法错误的是： A.SATA硬盘的速度大约为500Mbps/s B.读取18XDVD光盘数据的速度为1Gbps C.千兆以太网的数据读取速度为1Gpbs D.读取DDR3内存数据的速度为100Gbps 分析：A和B相比，怎么光盘的速度比硬盘还快？B必错无疑啊。千兆以太网的速度是1000Mbps，也可以写成1Gbps。DDR3-1600的极限传输速度是1...
阿里2013年5月5日实习生招聘题目
weixin_33921089的博客
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【历史上的今天】8 月 22 日：改变世界的程序员们
历史上的今天
08-22 8654
8 月 22 日，历史上的这一天，世界首个微处理器设计者诞生；何小鹏告别阿里巴巴；百度首提轻应用
2013年阿里巴巴暑期实习招聘笔试题目及部分答案——5月5日
ucan23
11-18 1034
网上各种标为2013年，实际上都是2012年或者更早的，下面的才是真正的2013年5月5日考试的卷子。 答题说明： 1.答题时间90分钟，请注意把握时间； 2.试题分为四个部分：单项选择题（10题，20分）、不定向选择题（4题，20分）、填空问答（5题，40分）、综合体（1题，20分）； 3.其他一些乱七八糟的考试说明。 一、单项选择题 1.下列
2013北大校赛 13年5月12日 总结
Tri_integral的专栏
05-18 1285
5.12日去北交参加北大的校赛，一群人预计8:20出发，结果某人充话费充了半小时，最后就跟8:50的学姐学长一起去了。 不知道为什么在北交有个赛场，大概是报名的人太多了吧。按着条子找机器的时候发现乱了，三个人被分成了两半，后来志愿者说是打错了，就让我们随便找个坐下。 比赛开始前无聊地很，发现主机是横放的，于是就脑补了“激情敲码时膝盖顶到电源键”的场景。 还有一点的不习惯的是键盘貌似是
概率速度2013年阿里巴巴暑期实习生笔试题--2013年5月5日考试
weixin_30681615的博客
05-06 95
题记：写这篇博客要主是加深自己对概率速度的意识和总结实现算法时的一些验经和训教，如果有错误请指出，万分感谢。 昨天来本想去加入北大的口试，结果去了说不给霸笔，尼玛，好吧，哥又乖乖的回来了，在现有网上有目题了，拿过来做做，好好准备下加入19号的口试！ -------------------------------------------------------------...
【历史上的今天】1 月 31 日：Python 之父出生；宏碁大战联想；SBC 收购 AT&T
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01-31 5907
1 月 31 日，历史上的今天，互联网先驱 David Reed 出生；Python 编程语言的作者 Guido van Rossum 出生；SBC 宣布以超过 160 亿美元的价格收购 AT&T；宏碁收购 Packard Bell。
【历史上的今天】8 月 22 日：改变世界的程序员们；网络直播的鼻祖；何小鹏离开阿里巴巴
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透过「历史上的今天」，从过去看未来，从现在亦可以改变未来。
探索AI在心理健康监测应用的前沿技术
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想象一下，如果你有一个24小时不打烊的"心灵小管家"：它能在你失眠时悄悄记录你的情绪波动，在你对着手机自言自语时捕捉到低落的信号，在你心率异常时提醒你"该休息了"。这不是科幻电影，而是AI正在实现的心理健康监测技术。本文的目的，就是带大家走进这个"心灵小管家"的世界：从它如何"感知"人类情绪，到如何"分析"心理状态，再到如何"守护"心理健康。我们会拆解它的"五脏六腑"（核心技术），教大家动手组装一个简易版（代码实战），聊聊它能帮我们做什么（应用场景），以及它现在遇到了哪些"小麻烦"（挑战）。背景介绍。
无心剑中译莎士比亚诗20首
howard2005的专栏
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被裁的38岁互联网人：10年赔偿18万、半年花光、他打算送快递
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为什么很多人交易十几年都做不到稳定盈利呢？
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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）
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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)
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【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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