男默女泪春哥笑

原创 于 2010-09-10 12:53:47 发布 · 182 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

昨天正在食堂吃饭，有个什么184团的妞儿跑来搭讪，纯粹没话找话。什么你学不学蒙语啊，你大学是不是在海军军训什么的。

 本想直接找几句话把她噎回去，后来想不要没事找事，扔下筷子走了。

 把介绍对象的人噎回去倒也容易：“老师？哪个大学的？”或者：“研究生吗？什么，不是？哦……”

其实那些人都是好意，不过我有严重的中二病而已。

中二病：http://baike.baidu.com/view/2229825.htm

奥列格
关注
春哥二次开发微信OA系统V2.2.0.1最新开发稳定版源码|微信ERP/CRM开源完美运营版源码
05-28
源码说明 ... 源码大小：184M 下载地址：在txt文件里 强大周全的功能涵盖办公OA所有功能，精准灵活的流程控制，极简的操作和超优的体验 ...无止境的更新拥有最多微信用户，没有谁比我们更了解用户的需求，功能不断研发...
春哥微电商二次开发版
01-05
春哥微电商二次开发版实现微店 连接，由PIGCMS基本开发。
初中语文文摘生活“春哥教”简史
09-09
初中语文文摘生活“春哥教”简史
【春哥】基于.net的机票订票系统的设计与实现.exe
12-07
【春哥】基于.net的机票订票系统的设计与实现.exe
ehcac11hememcacheredis三大缓存男高音.docx
12-17
;;ehcac11hememcacheredis三大缓存男高音.docx
基于Python与PyQT的智能校园安全防御与健康监测系统_集成人脸识别口罩检测门禁管理与MySQL数据库的综合性校园安全软件_旨在通过百度AI接口实现高精度人脸登录注册实时监控校.zip
12-20
基于Python与PyQT的智能校园安全防御与健康监测系统_集成人脸识别口罩检测门禁管理与MySQL数据库的综合性校园安全软件_旨在通过百度AI接口实现高精度人脸登录注册实时监控校.zip
遥感监测基于Sentinel-2的铁氧化物指数反演：孟加拉国加济布尔地区2024年地表铁含量时空分布分析
12-20
内容概要：本文介绍了一个基于Google Earth Engine（GEE）平台的Sentinel-2遥感影像处理流程，用于计算孟加拉国加济布尔地区2024年度的铁氧化物含量指数（Ferrous Iron Index, FII）。流程包括区域选取（基于FAO GAUL行政区划数据）、加载并过滤Sentinel-2地表反射率（S2_SR）影像、结合云概率图层（MSK_CLDPRB）与场景分类图层（SCL）进行云与阴影掩膜处理，随后逐景计算FII指数（使用B12、B8、B3、B4波段），生成年度中值合成影像与月度时间序列。同时，提取每月FII均值用于绘制趋势折线图，并添加交互式图例展示FII强度分级。最后支持将结果导出至Google Drive。; 适合人群：从事遥感、环境监测或地理信息系统的科研人员及技术人员，具备一定GEE平台JavaScript脚本编写经验者；; 使用场景及目标：①实现矿区、土壤或地质变化监测中的铁氧化物分布分析；②构建长时间序列遥感指数分析流程；③学习GEE中影像集合操作、时间序列分析与可视化方法；; 阅读建议：建议结合GEE开发环境实际运行脚本，逐步调试各阶段输出，重点关注云掩膜逻辑、FII计算公式及月度统计实现方式，并可根据研究区调整参数复用该流程。
（23页PPT）智慧农业农产品质量安全监管方案.pptx
12-20
（23页PPT）智慧农业农产品质量安全监管方案.pptx
【顶级EI完整复现】DRCC考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度（Matlab代码实现）
12-20
【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度（Matlab代码实现）》的技术资源，聚焦于电力系统中低碳经济调度问题，结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束（DRCC）方法，提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现，涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程，适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源，涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向，展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群：具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标：①复现高水平期刊（如EI/SCI）关于低碳经济调度的研究成果；②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法；③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究；④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议：建议读者结合文档提供的网盘资源，下载完整代码与案例数据，按照目录顺序逐步学习，并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式，同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
derfulwang_pandas_note_5092_1766045771839.zip
12-20
derfulwang_pandas_note_5092_1766045771839.zip
【电力负荷预测】基于K近邻回归的MATLAB实现：多特征融合与模型优化用于短期电力需求预测系统设计 项目介绍 MATLAB实现基于K近邻回归（KNN）进行电力负荷预测（含模型描述及部分示例代码）
12-20
内容概要：本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目，采用K近邻回归（KNN）算法进行建模。项目从背景意义出发，阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战，提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程，并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程，包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤，增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群：具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识，从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生；适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员； 使用场景及目标：①应用于短期电力负荷预测，辅助电网调度与发电计划制定；②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用；③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持；④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型； 阅读建议：建议结合MATLAB代码实践操作，重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分，深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法，并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
1212338883_2402103_11.1.1.15_20251008185337_2017100604_a.apk
最新发布
12-20
1212338883_2402103_11.1.1.15_20251008185337_2017100604_a.apk
Kagarise_python-bilibili-analysis_31616_1766045771669.zip
12-20
Kagarise_python-bilibili-analysis_31616_1766045771669.zip
（11页PPT）新基建和数字孪生赋能某省市大脑建设方案.pptx
12-20
（11页PPT）新基建和数字孪生赋能某省市大脑建设方案.pptx
这是一个专门针对阿里巴巴1688批发平台商品详情页进行自动化数据采集的Python爬虫工具项目_该项目通过模拟真实浏览器行为绕过反爬虫检测机制稳定高效地抓取商品标题价格规格参.zip
12-20
这是一个专门针对阿里巴巴1688批发平台商品详情页进行自动化数据采集的Python爬虫工具项目_该项目通过模拟真实浏览器行为绕过反爬虫检测机制稳定高效地抓取商品标题价格规格参.zip
Python数据分析与挖掘实战项目基于Python编程语言的数据处理分析与挖掘综合实践库涵盖数据清洗预处理可视化统计建模机器学习及深度学习技术集成PandasNu.zip
12-20
Python数据分析与挖掘实战项目基于Python编程语言的数据处理分析与挖掘综合实践库涵盖数据清洗预处理可视化统计建模机器学习及深度学习技术集成PandasNu.zip
基于Selenium自动化测试框架与ChromeDriver浏览器驱动模拟真实用户行为实现小红书平台高效数据采集的Python爬虫程序_小红书关键词帖子文章检索和收集爬虫程序_通过.zip
12-20
基于Selenium自动化测试框架与ChromeDriver浏览器驱动模拟真实用户行为实现小红书平台高效数据采集的Python爬虫程序_小红书关键词帖子文章检索和收集爬虫程序_通过.zip
遗传算法路径规划的MATLAB实现
12-20
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向（最优解）进化，进化过程中，会自动选择优良基因，淘汰劣等基因。 遗传算法（英语：genetic algorithm (GA) ）是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为： 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解，放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作，生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值，选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群（适应度函数的值越小越好） 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体，进行交叉，产生 2 个子代。 （交叉概率） 对子代（parent + 生成的 child）的染色体进行变异。 （变异概率） 重复3,4,5步骤，直到新种群（parentnumber + childnumber）的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率：两个个体进行交配的概率。 例如，交配概率为0.8，则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率：所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值，其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
基于Google Earth Engine（GEE）平台对印度尼西亚塔卡勒尔地区（Takalar）进行土地利用/土地覆盖（LULC）分类
12-20
内容概要：本文介绍了基于Google Earth Engine（GEE）平台对印度尼西亚塔卡勒尔地区（Takalar）进行土地利用/土地覆盖（LULC）分类的完整遥感影像处理流程。首先通过筛选2022年全年Sentinel-2地表反射率数据，结合云覆盖率过滤与SCL波段掩膜去除云和阴影，生成无云中值合成影像；随后计算NDVI、NDBI、MNDWI和NDSLI等多种植被与建筑指数用于特征增强；接着利用标注样本训练随机森林分类器，并划分训练集与测试集评估模型精度，最终完成土地覆盖分类图的生成与可视化，并将结果导出至资产库。; 适合人群：具备遥感基础知识和GEE平台操作经验的科研人员或地理信息相关专业学生；熟悉JavaScript脚本语言并有一定机器学习背景的学习者。; 使用场景及目标：①实现区域级高分辨率土地利用分类；②掌握GEE中影像预处理、特征构建、监督分类与精度验证的全流程技术方法；③应用于环境监测、城市规划与自然资源管理等领域； 阅读建议：此资源为完整的GEE脚本示例，建议结合实际项目需求修改区域范围、时间序列和样本标签，在实践中理解每一步函数调用的逻辑与参数设置意义，并注意样本代表性和分类体系的合理性对结果的影响。
春哥技术博客
03-08
### 查找 Chun brother 技术博客的方法 为了找到名为“春哥”的技术博主的相关博客内容，可以采取多种方法来定位这些资源。通常情况下，互联网上的个人技术博客会托管在常见的平台之上，如 优快云、简书、知乎专栏或是独立域名下的 WordPress 或 Hexo 博客。 #### 方法一：搜索引擎查询 利用主流搜索引擎（百度、Google）进行关键词搜索是一种高效的方式。输入特定的组合词可以帮助缩小范围并提高命中率： - 关键字：“春哥” + “技术博客” - 英文关键字：“Chun brother blog” 这种策略能够快速筛选出可能的目标网站链接[^1]。 #### 方法二：社交媒体和个人主页追踪 许多活跃的技术作者会在微博、Twitter 等社交平台上分享自己的最新博文或项目进展。关注相关话题标签也可能发现目标人物的信息更新。 #### 方法三：社区论坛挖掘 一些专业技术交流社区，比如 GitHub Discussions, Stack Overflow, V2EX 上可能会有其他开发者提到这位博主的作品或者是其参与讨论过的帖子。这有助于进一步确认身份以及获取更多关联资料[^2]。 #### 示例 Python 脚本用于自动化搜索过程 如果希望更系统化地收集这类信息，还可以编写简单的爬虫程序定期抓取数据。下面是一个基于 `requests` 和 `BeautifulSoup` 库的小例子，用来模拟向某个假设存在的“春哥”博客首页发起请求，并解析页面中的文章列表： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def fetch_chun_brother_posts(url='https://example.com/chun-brother'): response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') posts = [] for post in soup.find_all('div', class_='post-item'): title = post.h2.a.string.strip() link = post.h2.a['href'] summary = post.p.string.strip() if post.p else '' posts.append({ 'title': title, 'link': f'https://example.com{link}', 'summary': summary }) return posts for idx, post in enumerate(fetch_chun_brother_posts(), start=1): print(f"{idx}. {post['title']}\n Link: {post['link']}") ``` 请注意，在实际应用此脚本之前应当先阅读目标站点的服务条款，确保不会违反任何规定[^3]。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值