019.码农,程序猿,攻城狮

本文探讨了程序员的不同称谓——码农、程序猿、攻城狮所代表的不同心态和职业态度,强调了积极的心态对于个人成长的重要性。
[img]http://www.moilioncircle.com/images/post/publish/019.jpg[/img]
[b]#码农,程序猿,攻城狮[/b]

码农,程序猿,攻城狮,是同一种人的三种称呼。
秀出了苦逼,逗逼,牛逼,装逼的乐观和幽默感。

@史荣久 / 2014-12-05 / CC-BY-SA-3.0

[b]##角度不同,逼格不同[/b]

码农(或码工,工农一家),一种苦逼加逗逼之说。
不一定是鸭梨大,钱途差。码农社区,做的很好。

程序猿,从人到兽,立到半立,逗逼加牛逼之说。
强如金刚,敢爱敢干。程序猿社区,做的也很好。

攻城狮,四脚着地,是(苦+逗+牛+装)=全逼格体。
全战式(Full Stack)功夫,可单可团,眼藏光芒。

同是一人,见之以攻城狮视角,则逼格大有不同。

[b]##心态不同,心境不同[/b]

生命仅一次,没彩排没重来,上场的机会就一次。
愁也一天,乐也一天,攻城狮视角是向上的一天。

做人,码农的是苦逼心理,程序猿的是逗逼心理。
攻城狮,建造世界,是刻进生命里的坚强和骨气。

做事,码农是敲字码字,程序猿是编程序调程序。
攻城狮,终日乾乾,是工匠情怀,品味和责任感。

同是一生,赋之以攻城狮心态,则心境大有不同。

[b]##人心向善,不若初见[/b]

人心都是肉长的,将心比心,本向善,如若初见。
投胎时说好的:技术流选困难,不离不弃打通关。

起初,科学家强力,技能学数理化,属性加智力。
然后,大哥,老板,领导,老师,各领时代风骚。

现在,你想打金币,买装备,泡软妹,找大公会。
换服太贵,没留技能和属性点,看起来这号要废。

同在国服,你心很乱很累,感叹人生若只如初见。

[b]##人生短暂,难得心安[/b]

我是攻城狮,这是邀请信,有缘就转,想赞就点。
我也是码农,也是程序猿,苦也心安,累也心安。

码农装傻,程序猿卖萌,攻城狮闷骚,内心倔强。
角度不同,则逼格不同。心态不同,则心境不同。

终日乾乾,或跃在渊,要通关,得一口真气不散。

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题图:丹顶鹤,史上公认的一等文禽,最需要洁净而开阔的湿地栖息,鸣叫高亢宏亮,可以传达3~5公里。
原文:[url]http://www.moilioncircle.com/publish/019.idea.coder-pgmonkey-moilion.html[/url]
本项目采用C++编程语言结合ROS框架构建了完整的双机械臂控制系统,实现了Gazebo仿真环境下的协同运动模拟,并完成了两台实体UR10工业机器人的联动控制。该毕业设计在答辩环节获得98分的优异成绩,所有程序代码均通过系统性调试验证,保证可直接部署运行。 系统架构包含三个核心模块:基于ROS通信架构的双臂协调控制器、Gazebo物理引擎下的动力学仿真环境、以及真实UR10机器人的硬件接口层。在仿真验证阶段,开发了双臂碰撞检测算法和轨迹规划模块,通过ROS控制包实现了末端执行器的同步轨迹跟踪。硬件集成方面,建立了基于TCP/IP协议的实时通信链路,解决了双机数据同步和运动指令分发等关键技术问题。 本资源适用于自动化、机械电子、人工智能等专业方向的课程实践,可作为高年级课程设计、毕业课题的重要参考案例。系统采用模块化设计理念,控制核心与硬件接口分离架构便于功能扩展,具备工程实践能力的学习者可在现有框架基础上进行二次开发,例如集成视觉感知模块或优化运动规划算法。 项目文档详细记录了环境配置流程、参数调试方法和实验验证数据,特别说明了双机协同作业时的时序同步解决方案。所有功能模块均提供完整的API接口说明,便于使用者快速理解系统架构并进行定制化修改。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【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:本文围绕基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO)在微电网多目标优化调度中的应用展开研究,提出了一种改进的智能优化算法以解决微电网系统中经济性、环保性和能源效率等多重目标之间的权衡问题。通过引入非支配排序机制,NSDBO能够有效处理多目标优化中的帕累托前沿搜索,提升解的多样性和收敛性,并结合Matlab代码实现仿真验证,展示了该算法在微电网调度中的优越性能和实际可行性。研究涵盖了微电网典型结构建模、目标函数构建及约束条件处理,实现了对风、光、储能及传统机组的协同优化调度。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能优化算法应用的工程技术人员;熟悉优化算法与能源系统调度的高年级本科生亦可参考。; 使用场景及目标:①应用于微电网多目标优化调度问题的研究与仿真,如成本最小化、碳排放最低与供电可靠性最高之间的平衡;②为新型智能优化算法(如蜣螂优化算法及其改进版本)的设计与验证提供实践案例,推动其在能源系统中的推广应用;③服务于学术论文复现、课题研究或毕业设计中的算法对比与性能测试。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注NSDBO算法的核心实现步骤与微电网模型的构建逻辑,同时可对比其他多目标算法(如NSGA-II、MOPSO)以深入理解其优势与局限,进一步开展算法改进或应用场景拓展。
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