您是《大腕》程序员吗?

本文通过幽默诙谐的方式描述了一类被称为“大腕”的程序员群体,他们偏爱使用底层且难度高的编程语言如汇编语言进行开发,追求极致的技术挑战,并以此为荣。

您是《大腕》程序员吗?

从《程序员》07年12期看到程序员《大腕》版,非常有意思。原因在于最近我认识到我们身边还存在很多这种“大腕”程序员,而且自我感觉良好,相当牛逼。

所以转贴一下,声明:以下内容来自网络。

我不得不承认,作者太有才了,洞察某些人的阴暗面。

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一定得选最底层的
  怎么也得是汇编语言
  用就用最难最原始的
  用的人都是专家
  历史最少也得40年
  什么寻址呀,溢出呀,中断呀
  一般语言能做的都能做
  还特麻烦
  动不动就要一个字节一个字节地去算
  要会这一种语言
  你得3岁时候准备开始学,80岁了还不能停
  打开电脑就是TASM的的图标
  界面丑,版本最早的那种
  程序一写完,有错(儿)没错(儿)都得出正确结果
  hello world
  一口地道的BORLAND腔(儿)
  倍(儿)有面子
  有事没事的就学新技巧
  输入代码
  一年输入代码就得打几百万个字
  还要这调试那修改的
  一天二十四小时coding
  就是一个字(儿) 累
  光键盘就得敲坏七八十个
  现在这行市你不这么着你被人瞧不起
  周围的同行不是学机器语言就是造CPU
  你要是用VC++呀
  你都不好意思跟人家打招呼
  你说这样的语言,一天你得编多少小时
  我觉得怎么着也得15个小时吧
  15个小时 那是成名后的高手
  20个小时起
  你别嫌多 还不够
  你得研究程序员的coding心理
  愿意一天花15个小时coding的主
  根本不在乎再多花5个小时
  什么叫犯贱 你知道吗?
  就是找写程序时
  都用最难写的 不找最好写的

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内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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