推荐15笑话

工作之余,看到好玩的15个笑话,和大家分享一下,希望大家能够忙碌之余轻松一下。

【1】飞机上,一位空中小姐问一个小女孩说:“为什么飞机飞这么高都不会撞到星星呢?”

小女孩回答到:“我知道,因为星星会‘闪’啊!”

【2】Q:胖子从12楼掉下来会变什么?

A:死胖子

【3】小蛇很慌张地问大蛇哥哥:“哥哥,我们有没有毒??”大蛇说:“你问这干吗?”小蛇说:“我刚才不小心把自己舌头咬到了。”

【4】有一天有个婆婆坐车,坐到中途婆婆不认识路了,婆婆用棍子打司机屁股说:这是哪?司机:这是我的屁股。

【5】甲:“我带你去一个全部女生都没有穿胸罩的地方。”

乙:“真的吗?在哪里?快带我去!”

甲:“就在隔壁的幼儿园!”

【6】一天小明来到海边对着大海说:“大海啊!我的母亲。”刚刚说完一大浪席卷而来,打在他脸上 他说“是后妈!”

【7】学校一年一度旅行时,初中的男女生因为兴趣不同,总是分开来玩。女孩子穿着游泳衣走来走去,一方面显示自己,一方面享受阳光。男孩则卷起裤子在水里捉小鱼。

看管这些孩子的一个教师慨叹说:“我不记得我读初中时,女孩子有没有这么成熟的。”

“当然有,只过你当时在忙着捉小鱼罢了!”另一个教师淡然地说。

【8】上课时,某同学在看漫画。老师发现了便问:你在干什么?

「我在找东西。」「找什么?」

「找,找……。」邻座的同学回答说:找藉口。

【9】历史老师:为什么早退?八力:我有一个重要的约会。

历史老师:历史重要还是女友重要?八力:如果我再迟到,她就要成为历史了!!!

历史老师:@##$%%^

【10】一学生问老师,粪字如何写,老师一时也忘了,只好说:“就在嘴边,怎么就出不来了呢?”

【11】7岁的小侄女非要和我一起洗澡,边洗还边说:“姑姑,你的胸为什么这么小?”我狂汗:“哪小了,怎么小了!”小侄女可怜地看了我一眼安慰道:“没事,我的也很小~”

【12】一学生捉弄一结巴小孩:“你要是学声鸭子叫我就给你买袋瓜子吃!”

结巴小孩:“你就是给我买十袋瓜…瓜…瓜…瓜子,我也不给你学鸭子叫!!!”

【13】飞机上,乘务员在收餐盘,大多数乘客都递上餐盘便于乘务员收取。

一靠窗的乘客无动于衷,乘乘伸手够不着,便对他说:“麻烦您把餐盘递一下好吗?”

那乘客傲慢地说道:“你是服务员,还是我是服务员?”

乘务员答道:“我是服务员,但我不是长臂猿!”

【14】旅客:小姐,把我的行李放上去!

乘务员:先生,对不起,我自己一个人抬不动,一起好吗?

旅客:你不是天使吗?!天使还放不上去?!

乘务员:先生你是上帝都放不上去,我天使能放上吗?!

【15】某日,在单位食堂打开水。不小心水溅在了手上,背后一位MM拉着我的手关切的问:“手没烫伤吧?”尽管很疼但为了显示男子汉气概我硬是咬着牙说“没事,没事。”并装作若无其事的样子。MM突然回过头和后面排队的人们说“都回去吧,今天的水又没烧开。”
内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)题的Matlab代码实现,旨在解决物流与交通网络中枢纽节点的最优选址问题。通过构建数学模型,结合粒子群算法的全局寻优能力,优化枢纽位置及分配策略,提升网络传输效率并降低运营成本。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及关键参数设置,并提供了完整的Matlab仿真代码,便于读者复现和进一步改进。该方法适用于复杂的组合优化问题,尤其在大规模网络选址中展现出良好的收敛性和实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事物流优化、智能算法研究或交通运输系统设计的研究生、科研人员及工程技术人员;熟悉优化算法基本原理并对实际应用场景感兴趣的从业者。; 使用场景及目标:①应用于物流中心、航空枢纽、快递分拣中心等p-Hub选址问题;②帮助理解粒子群算法在离散优化问题中的编码与迭代机制;③为复杂网络优化提供可扩展的算法框架,支持进一步融合约束条件或改进算法性能。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解算法流程与模型构建逻辑,重点关注粒子编码方式、适应度函数设计及约束处理策略。可尝试替换数据集或引入其他智能算法进行对比实验,以深化对优化效果和算法差异的理解。
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