明天是个好心情

作者结束了在一家管理混乱、待遇不佳的公司的一年半工作经历,并分享了对于即将加入的新公司的期待与忐忑。新公司从事供应链业务,尽管作者对此领域不太熟悉,但仍保持积极乐观的态度。
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终于办完了离职手续,感慨万千,就要离开工作了一年半的公司了,国庆后就要到新公司上班了,数字电视,目前来说应该是一个很不错的领域,可能是公司扩张得太快了,管理实在是太混乱了,待遇也不好,新公司是做供应链的,以前没有做过这方面的东西,心里还没有太大的底,虽然是这样,但是明天是个好心情,国庆休息一下,投入到新公司的工作中.

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import tkinter as tk import random import threading import time def show_warm_tip(): # 创建窗口 window = tk.Tk() # 获取屏幕宽高 screen_width = window.winfo_screenwidth() screen_height = window.winfo_screenheight() # 随机窗口位置(确保窗口完全显示在屏幕内) window_width = 280 # 稍微加宽以容纳更长的文字 window_height = 60 x = random.randrange(0, screen_width - window_width) y = random.randrange(0, screen_height - window_height) # 设置窗口标题和大小位置 window.title('温馨提示') window.geometry(f"{window_width}x{window_height}+{x}+{y}") # 丰富多彩的提示文字列表 tips = [ '多喝水哦~', '保持微笑呀~', '每天都要元气满满~', '记着多吃水果~', '保持好心情', '好好爱自己', '我想你了', '别熬夜', '今天过得开心嘛', '天冷了,多穿衣服', '你是最棒的!', '今天也要加油呀~', '记得按时吃饭', '放松一下眼睛吧', '站起来活动一下吧', '深呼吸,放轻松', '今天的你很优秀', '相信自己', '一切都会变好的', '小小的幸福就在身边', '感恩今天的一切', '保持好奇心', '学习新东西了吗', '给家人打个电话吧', '和朋友聊聊天', '奖励自己一下', '做点喜欢的事', '听首喜欢的歌', '读本好书吧', '外面的阳光真好', '雨天也别有韵味', '四季都很美好', '世界因你而美丽', '你的微笑很治愈', '保持善良的心', '帮助需要帮助的人', '分享快乐会加倍', '宽容他人也宽容自己', '过去就让它过去', '未来值得期待', '活在当下最重要', '珍惜眼前人', '健康是最大的财富', '运动让心情变好', '早睡早起身体好', '多吃蔬菜有益健康', '小小的进步也值得庆祝', '失败是成功之母', '每一次尝试都有意义', '不要和别人比较', '做真实的自己', '你的存在本身就是价值', '梦想还是要有的', '一步一步向前走', '耐心是种美德', '坚持就是胜利', '休息是为了走更远的路', '给自己一个拥抱', '你已经做得很好了', '明天会是新的一天', '乌云背后总有阳光', '雨后总会天晴', '星星总会出现的', '月亮在对你微笑', '风也在为你歌唱', '花开的季节到了', '落叶也很美丽', '雪花是冬天的精灵', '春天就在不远处', '夏天有冰淇淋的甜', '秋天是收获的季节', '冬天有温暖的被窝', '四季轮回皆是美景' ] tip = random.choice(tips) # 多样的背景颜色 bg_colors = ['lightpink', 'skyblue', 'lightgreen', 'lavender', 'orange', 'lightyellow', 'plum', 'coral', 'bisque', 'aquamarine', 'mistyrose', 'honeydew', 'lavenderblush', 'oldlace', 'lemonchiffon', 'paleturquoise', 'thistle', 'seashell', 'mintcream', 'aliceblue', 'floralwhite', 'whitesmoke'] bg = random.choice(bg_colors) # 创建标签并显示文字 tk.Label(window, text=tip, bg=bg, font=('微软雅黑', 14), # 字体稍小以适应更多文字 width=35, height=3, wraplength=250).pack() # 添加自动换行 # 窗口置顶显示 window.attributes('-topmost', True) # 设置窗口在5秒后自动关闭 window.after(5000, window.destroy) window.mainloop() # 创建线程列表 threads = [] for i in range(300): # 减少线程数量,避免系统资源过度消耗 t = threading.Thread(target=show_warm_tip) threads.append(t) t.start() time.sleep(0.005) # 增加间隔时间,避免同时创建过多窗口 # 等待所有线程完成 for t in threads: t.join() print("所有提示窗口已显示完成")
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内容概要:本文提出了一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:具备一定信号处理、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一步验证模型泛化能力。
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