程序员的爱情之路

一名程序员以编程语言的独特方式表达了自己的爱情故事及内心的挣扎与反思。
我能把整个世界都抽象成对象... 
但是没办法把你变成我的对象... 
想让你成为私有常量,外部函数无法访问你... 
又想让你变成全局常量,在整个生命周期随时随地都可以调用你... 
因为世界上没有这样的常量... 
所以我的无法定义你... 
我可以重载甚至覆盖任何一种方法... 
但是我却不能重载对你的思念... 
也许命中注定了 你在我的世界里永远的烙上了静态的属性...
而我不慎调用了爱你这个方法... 
当我义无返顾的把自己作为参数传进这个方法时... 
我才发现方法"爱你"里面执行是一个死循环... 
它不停的返回对你的思念存入我心里的堆栈... 
在这无尽的无穷无尽循环中... 
我的内存资源已经快消耗殆尽... 
我却依然不停的向系统申请空间换取我对你的想念... 
终于我受不了爱你的煎熬... 
调用了"表白"这个Public方法... 
将字符串"如果你爱我,我将用尽一生去爱你,你爱我吗?..."传递给你... 
我却捕获一个异常---内存溢出,我爱的人不爱我... 
为了解决这个异常... 
我偷偷修改"表白"的方法... 
加上了异常处理finally块... 
并且将返回值设为真... 
心想这样万无一失了吧... 
鼓起勇气再一次调用"表白"... 
我却依然捕获到同样的异常... 
仔细调试代码原来在方法中有一段这样的代码...
"如果没房没车则执行System.exit()"... 
欲哭无泪,身心破碎..

程序员一定是被诅咒了,注定屌丝一辈子。
我其实没想清楚,读研之后我到底为什么放弃安稳的工作,来北京做一个苦逼的程序员,冷暖得自知,受伤得自愈,日子久了,就习惯这样被折磨着的生活,这样不安稳的爱情,也习惯性的绝望跟冷淡.总得保护自己,不是么?
和所有的程序员一样,习惯了用select语句来选择感情 
SELECT SEX FROM HUMAN 
SELECT AGE FROM MALE WHERE AGE BETWEEN 25 AND 35
SELECT * FROM *
……
……
这些数据很贱的存在于多个表当中
当我终于写好查询语句执行命令
却发现sql的查询结果为空
你MB,玩老子是么,几十亿人搜不到我要的结果

也许是我错了,我给自己的感情设定了太多条件,不肯去好好享受一见倾心的浪漫,纠结矛盾。一方面骄傲着强大,一方面怯弱着自卑。
请像个女王好么?别让自己都怜惜自己。
我就疯狂一次,不设条件,又能怎样?
【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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