一女孩写的经典“代码”,程序员该如何应对?

这是一个流行的搞笑程序代码,通过模拟程序员追求爱情的过程,展现了物质条件、情感投入等因素对关系发展的影响。
这是一个网上流传甚广的搞笑 程序代码 。作为程序员的我们,号称是高收入群体,然后事实究竟是不是大家都如此丰衣足食呢?经常贪黑与计算机相伴,我们的另一半,你找到了么?遇到下面这样一个看似玩笑,而其实是非常现实的问题,你如何应对呢?
result love(boy, girl)
{
    if( boy.有房() and boy.有车() )
    {
        boy.set(nothing);
        return girl.嫁给(boy);
    }
    if( girl.愿意等() )
    {
    while(!(boy.赚钱 > 100,000 and girl.感情 > 8 ) )
    {
        for( day=1; day <=365; day++)
        {
            if( day == 情人节 )
            if( boy.givegirl(玫瑰) )
                girl.感情++;
            else
                girl.感情--;  
            if( day == girl.生日 )
            if( boy.givegirl(玫瑰) )
            {
                girl.感情++;
            else
                girl.感情--;
                boy.拼命赚钱();
            }
        }
        if( boy.有房() and boy.有车() )
        {
            boy.set(nothing);
            return girl.嫁给(boy);
        }
        年龄++;
        girl.感情--;
    }
    return girl.goto( another_boy);
}
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内容概要:本文提出了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步验证模型泛化能力。
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