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我也要
程序员叫什么客？帖子我结了。实在选不出来哪一个最好，每一个都有道理。民工，没有程序员的特点。比较多的人支持“乘客”，虽然谐音，但不对，程序员比乘客累的多。码客，很形象。我码一个超级玛丽，还码了三千多行。还有更形象的（夜客），其它不再详述，各自体会。除去一些过于俗的名称，列举如下：
乘客
普客
P客
飘客
接客
代客
码客
法客
橙客
程客
飙客
挨踢客
挨客
计客
雅客
搬砖客
必胜客
扑克
美克
仆客
C客
code客
扣客
快客
骇客
编客
民工
衰客
夜客
软客
X客
剩客
过客
负客
剑客
侠客
灰客
马赛克
散客
做客
房客
编客
顾客
帖子链接：http://topic.youkuaiyun.com/u/20090115/16/dfe81b07-7e63-487b-951d-1304a4d611e8.html
操作系统售票员与乘客
设计要求：编程序模拟车站售票厅进程同步问题，售票厅任何时刻最多可容纳20名购票者进入，否则需要在外面等待。每个购票者可以看成一个进程。 售票厅任何时刻最多可容纳20名购票者进入，当售票大厅超过20人时，系统提示乘客需退出大厅等待；当大厅中人数少于或等于20人时，售票员开始售票，并提示等待的乘客进入大厅； 由于售票大厅是缓存区，最大容量为20，因此会出现3中情况： ① 若此时售票厅里人数为零时，则程序会提醒售票大厅为空，售票员的进程阻塞，直到购票者的进程运行完才唤醒该进程； ② 当进入售票厅内的人数.
前端面试题之前端工程化篇
前端面试题之前端工程化篇一、Git1. git 和 svn 的区别2. 经常使用的 git 命令？3. git pull 和 git fetch 的区别4. git rebase 和 git merge 的区别二、Webpack1. **webpack**与**grunt**、**gulp**的不同？2. **webpack**、**rollup**、**parcel**优劣？3. 有哪些常⻅的**Loader**？4. 有哪些常⻅的**Plugin**？5. **bundle**，**chunk**，**
【OJ每日一练】1069 - 旅游团接客
旅行团有中巴若干，小巴若干。接客规则是能坐满中巴就用中巴，不行就用小巴。中巴可以搭载乘客M人，小巴可以搭载N人。文章对你有所帮助的话，欢迎给个赞或者 star，你的支持是对作者最大的鼓励，不足之处可以在评论区多多指正，交流学习。这次旅行团一共来了P人，请问，我们要派多少辆中巴，多少辆小巴？两行，输出两个整数，分别说明要几辆中巴，几辆小巴。用空格隔开的三个正整数，分别是M，N和P。
docker能用来干什么的
使用 Docker，可以为每一个租户的应用层的多个实例创建隔离的环境，这不仅简单而且成本低廉，当然这一切得益于 Docker 环境的启动速度和其高效的 diff 命令。是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的 Linux或Windows操作系统的机器上，也可以实现虚拟化。开发环境的机器通常内存比较小，此前使用虚拟的时候，经常需要为开发环境的机器加内存，而通过 Docker 可以轻易的让几十个服务在 Docker 中跑起来。
【C语言入门到进阶算法试题】75、旅游团接客 | 算法真题+思路参考+代码解析
题目描述 >旅行团有中巴若干，小巴若干。接客规则是能坐满中巴就用中巴，不行就用小巴。中巴可以搭载乘客M人，小巴可以搭载N人。（M > N） >这次旅行团一共来了P人，请问，我们要派多少辆中巴，多少辆小巴？
机器学习：基于逻辑回归对航空公司乘客满意度的因素分析
本文旨在基于逻辑回归方法对航空公司乘客满意度的因素进行分析。逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的统计学习方法，能够帮助我们理解和预测不同因素对乘客满意度的影响程度。
揭作家身体健康堪忧内幕 玩命写作自觉还是自虐
希望真正的作家别忙坏了身体；伪作家实在不行了，就别再撑了。纸包不住火，人不是工作的机器。 看了下面的内容大致解答了我的困惑：为啥那么多作家不顾身体健康，也要作死的写作了。 分享给大家一起看下，如有侵权烦请告知删除。 昨日，本报推出了“作家熬成‘坐’家，中国文坛满地病人”的报道，在读者中引起了强烈反响。很多读者发起疑问：既然大多数作家身体不好，健康堪忧，那么为什么他们还要坚持写作？他们坚持写作...
TOPSIS与熵权法实战：从数学建模到Python实现（附国赛案例分析）
本文详细解析了TOPSIS（逼近理想解排序法）与熵权法在数学建模中的协同应用，并通过Python代码实现完整流程。文章以国赛案例为背景，从指标正向化、数据标准化、熵权法计算客观权重，到TOPSIS综合排序，手把手指导如何解决多指标决策问题，为数据分析与建模提供了一套可复用的实战工具箱。
2026年IEEE TSMCS SCI1区TOP，面向灵活上下客的城市定制公交乘客分配与线路设计的蚁群算法系统，深度解析+性能实测
针对灵活上下客的城市定制公交运营问题，本文构建了突破固定上下车区域限制的服务模型，实现对预约与实时订单的协同服务。在此基础上，本文提出融合乘客分配与路径设计的优化框架通过蚁群系统刻画乘客关联性以优化预约乘客分配，结合贪心策略实现实时乘客的快速响应，并利用改进Dijkstra算法完成动态与静态路径规划。实验结果表明，该方法在提升运营效率与服务质量方面具有显著优势。
Excel也能玩转K-means聚类？手把手教你用表格搞定用户分群（附完整公式）
本文详细介绍了如何在Excel中实现K-means聚类算法，无需编程即可完成用户分群。通过SUMIF、SQRT等基础函数，从数据预处理到最终分群全流程手把手教学，特别强调数据标准化和迭代优化的关键步骤，帮助运营团队低成本高效分析用户行为数据。
PCB设计必看：铜皮厚度与载流能力对照表（附Excel计算工具）
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LSTM 航空乘客预测单步预测的两种情况
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跟着团子学SAP CO：基于成本的完工百分比结算：Cost-based POC（以项目为例）
本文以英国及北美会计准则下的基于成本的POC的销售型项目结算对PS模块中的完工百分比进行介绍
CNN + LSTM 航空乘客预测
LSTM 航空乘客预测单步预测的两种情况。简单运用LSTM 模型进行预测分析。加入注意力机制的LSTM 对航空乘客预测采用了目前市面上比较流行的注意力机制，将两者进行结合预测。多层 LSTM 对航空乘客预测简单运用多层的LSTM 模型进行预测分析。双向LSTM 对航空乘客预测双向LSTM网络对其进行预测。MLP多层感知器 对航空乘客预测使用MLP 对航空乘客预测本文采用的CNN + LSTM网络对其进行预测。我喜欢直接代码+ 结果展示先代码可以跑通，才值得深入研究每个部分之间的关系；
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SIMULINK开发项目实例 1000 例专栏之第907例--基于新能源与储能系统的场景实例：液流电池在微电网中的动态响应仿真
本文介绍了如何使用Simulink对液流电池在微电网中的动态响应进行建模与仿真。重点包括：1）构建液流电池模型及其特性参数设置；2）配置双向DC-DC变换器调节充放电过程；3）搭建包含分布式能源的微电网系统；4）设计基于SOC的控制器；5）通过仿真分析系统性能指标。该教程提供了完整的建模流程和MATLAB代码示例，帮助用户验证液流电池在微电网中的稳定性和适用性。
ConvLSTM 航空乘客预测
前言 LSTM 航空乘客预测单步预测的两种情况。 简单运用LSTM 模型进行预测分析。 加入注意力机制的LSTM 对航空乘客预测采用了目前市面上比较流行的注意力机制，将两者进行结合预测。 多层 LSTM 对航空乘客预测 简单运用多层的LSTM 模型进行预测分析。 双向LSTM 对航空乘客预测双向LSTM网络对其进行预测。 MLP多层感知器 对航空乘客预测 使用MLP 对航空乘客预测 6.CNN + LSTM 航空乘客预测采用的CNN + LSTM网络对其进行预测。 本文采用ConvLSTM网络对其进行预
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2142. 每辆车的乘客人数 I
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ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。，新界面，新视觉，
加入注意力机制的LSTM 对航空乘客预测
这篇文章LSTM 航空乘客预测 单步预测和多步预测。简单运用LSTM 模型进行预测分析。想着可以进一步改进LSTM模型，就采用了目前市面上比较流行的注意力机制，将两者进行结合，对LSTM进行改进，其预测效果可能会变好。我喜欢直接代码+ 结果展示先代码可以跑通，才值得深入研究每个部分之间的关系；进而改造成自己可用的数据。注意力机制的作用代码中 LSTM后面连接注意力机制的代码不是说加了注意力机制的LSTM网络一定会好于LSTM，具体要看数据、参数和实验环境等条件。
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双向LSTM 对航空乘客预测
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泰坦尼克号乘客数据的简单分析
前几天帮同学进行了有关泰坦尼克号乘客数据的分析，重新回忆了自己对python数据分析方面的知识。果然，学了不用，就忘记了，真是太难了（留下没知识的眼泪）。 题目如下： 能力有限，只对里面简单的部分进行了分析 话不多说，代码如下： #导入处理数据包 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #导入数据 train = pd.read_csv('train.csv') #打印列信息 #print(train.info()) #进行年
泰坦尼克号乘客生存情况分析第一部分
最近想找个项目练练手，想到了泰坦尼克号这一经典案例，绝对干货，小伙伴们代码块撸起来！
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