女程序员做了个梦。。。

程序员情感代码调试指南

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原出处来自豆瓣网:《一个女程序员twitter上发了一条tweet》

链接:http://www.douban.com/group/topic/14168111/

神级评论

亡羊补牢型

  1. 把那个女人的指针指向你即可;

  2. 谁让你把男朋友设成 public 的;

  3. 心真软,就该把他的接口屏蔽掉;

  4. protected 逛街(youOnly);

  5. 设计问题,应该采用单例模式;

  6. 没做回归测试;

  7. 标准做法是做个断言;

  8. 注释掉了,逛街的参数就不用改了吗?

  9. “最后含泪把那个女人注释掉了,再一运行就是我男朋友自己逛街了。”很明显是变量名作用域的问题,改个名字就行了;

  10. 还可以有个多线程的算法,把你的优先级设成 99,一个 idle 线程的优先级设成 50,把那个女人的优先级设成 49。酱紫就永远调度不到啦。

破罐破摔型

  1. 加个断点看看那个女人是谁;

  2. 那也没关系,那就老调用那个女人…你 BF 放在那里不动…养着…

  3. 上绝招,用 goto,做个死循环,让他们逛死;

  4. 善心点,别 goto 了,加个 exit 结束进程吧,冤冤相报何时了啊。

要出大事型

查一下 Log,仅仅只有逛街了吗……

(完)

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【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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