一女孩写的经典“代码”,程序员该如何应对?

本文探讨了程序员在追求爱情过程中所面临的现实问题,包括经济条件、等待时间、情感培养等方面,通过一个幽默的代码片段展示了这些挑战。
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:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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