学着 engjoy

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原文链接：http://www.cnblogs.com/abob/archive/2007/06/27/797043.html

作者分享了一年的编程学习经历，从初学者成长为具有一定水平的程序员。期间不仅掌握了多种编程语言和技术，如Java、C#、.NET等，还学会了享受编程过程，并逐渐明确了自己在Web方向的发展路径。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

又一个龋齿疼起来了，好像上半年的五月，被牙疼折腾的有些惧怕了。
     最近事情多得让自己麻木起来了，突然想起南哥得一句话，programer要有个好得生活习惯。我有些体会了。幸亏还不晚。嗯，没有颈椎病，肚子也不够大，眼睛没有高度近视，还正在培育一些别得兴趣。
     一年多了吧。正式习惯编程这个剧烈运动已经有一年了。与一年前相比，知识上不用说，提高是很多的。正在慢慢enjoy其中，虽然自己不是那种疯狂的技术偏执狂，但悟性还不错的自己，一年里完成了一个从一个初学者到入门的过程，也懂得了一些真正影响自己发展的一些东西。比如说，英语，数据结构，os，编译原理，设计模式。也慢慢爱上了开源，无论是java还是c＃，都用过了，也偶然的慢慢选择了后者，经过了半年实训的课程，.net的大多普遍技术也都接触到了，现在偏向了web。
      enjoy所选择的东西，carry on！fighting！

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deeplearning网站的代码和数据
11-06
从deeplearning网站上下载的Git源，于是就有了所有代码和数据，保存该资源是因为直接从单独页面上下载的代码有依赖项没有，（当时尝试了半天，才想起来是人家自己实现的东西），...Engjoy Theano and deep learning.
Lesson 26 The best art critics
weixin_30386713的博客
07-02 166
Text I am an art student and I paint a lot of pictures. Manay people pretend that they understand modern art. They always tell you what a picture is 'about'. Of course, many pictures are not about any...
vulfocus 靶机环境搭建部署
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csd_ct的专栏
11-05 2万+
vulfocus 本质上是一个漏洞集成平台，里面集成了大量的CVE漏洞环境，采用的是docker环境部署安装，使用起来方便，可作为一个优秀靶场环境，提升实战能力。可本地部署安装，也可以直接使用线上环境vulfocus (fofa.so)http://vulfocus.fofa.so/#/login?redirect=%2Fdashboard 类似的漏洞集成环境，如vulhub也是一个不错的实验环境，不过vulfocus的漏洞都比较新，但数量少，vulhub收集的漏洞个数较多，但大多...
Enjoy Life Now, AND Save for Later
博学之，审问之，慎思之，明辨之，笃行之
03-19 152
Often we're told that we have to suffer now -- give up what we want -- in order to succeed later, that in order to save we must sacrifice. Give up instant gratification to get delayed gratification....
css_css generator样式生成器(通用/三角形/按钮)
xuchaoxin1375的博客
01-11 1085
文章目录css generators样式生成器[CSS Portal][The ultimate tools for web development | Web Code Tools][CSS Generator (css-generator.netlify.app)][CSS Gradient — Generator, Maker, and Background][The ultimate CSS tools for web designers | CSSmatic]生成按钮生成三角形Enjoy CSS
【java毕业设计】喀什美食订餐网源码（ssm+mysql+说明文档+LW+PPT）.zip
08-13
基于SSM框架的喀什美食订餐网的前台包含了用户注册、菜品列表、菜品排行、在线点餐和菜品收藏功能，下面是对这些功能的详细介绍： （1）用户注册功能：允许新用户创建自己的账户，并提供基本信息如用户名、密码等。注册完成后，用户可以登录到系统中进行后续操作。 （2）菜品列表功能：展示了所有可供选择的菜品，每个菜品都配有详细的描述、图片和价格等信息。用户可以通过搜索功能快速找到自己感兴趣的菜品，也可以按照分类或关键词进行筛选和排序。 （3）菜品排行功能：显示了当前最受欢迎或高评分的菜品，帮助用户挑选热门菜品，并参考其他用户的评价和推荐。 （4）在线点餐功能：允许用户在浏览菜品后直接下单，选择餐厅、菜品数量和其他相关选项。用户还可以添加特殊要求或备注，以满足个性化的需求。提交订单后，用户可以实时查看订单状态并付款。 完整前后端源码，部署后可正常运行！ 环境说明 开发语言：Java后端 框架：ssm，mybatis JDK版本：JDK1.8+ 数据库：mysql 5.7+ 数据库工具：Navicat11+ 开发软件：eclipse/idea Maven包：Maven3.3+ 部署容器：tomcat7.5+
电力电子仿真技术解析：MMC、HVDC与微电网的建模与应用
08-13
电力电子仿真领域的关键技术，重点讨论了模块化多电平换流器(MMC)仿真、高压直流输电(HVDC)仿真以及微电网仿真。首先，通过MATLAB Simulink环境构建MMC仿真模型，研究其工作原理和性能特点，特别是如何通过级联子模块实现高电压、低谐波的效果。其次，探讨了柔性直流输电(VSC-HVDC)仿真，涉及SPWM、NLM、CPS-PWM等调制技术的应用，展示了这些技术如何提升系统的灵活性和稳定性。最后，针对微电网仿真，模拟了风电、光伏、储能等多种能源形式的协同工作，优化微电网的设计和运行。 适合人群：从事电力系统研究的技术人员、高校师生及相关领域的研究人员。 使用场景及目标：适用于电力系统设计、优化和故障诊断的研究项目，帮助理解和掌握电力电子仿真技术的基本原理和实际应用。 其他说明：文中提供了部分MATLAB伪代码示例，便于读者理解和实践。同时鼓励进一步咨询和探讨相关话题，以深化对电力电子仿真的认识。
基于群智能算法优化随机森林分类预测的MATLAB实现及性能对比
08-13
利用多种群智能算法（如粒子群优化、阿基米德优化、黏菌优化、麻雀优化和狼群优化）对随机森林（RF）进行参数优化的方法及其MATLAB代码实现。重点讨论了每种算法的工作原理、代码片段及其实验效果。实验结果显示，在UCI乳腺癌数据集上，不同算法优化后的RF模型表现各异，其中麻雀算法优化的RF模型达到了最高的准确率95.7%。 适合人群：对机器学习尤其是随机森林算法有一定了解的研究人员和技术爱好者，熟悉MATLAB编程环境。 使用场景及目标：适用于希望提高随机森林模型分类预测性能的研究项目或应用开发。主要目标是通过引入不同的群智能算法来优化随机森林的关键参数（如树的数量和最小叶子节点数），从而提升模型的整体性能。 其他说明：文中还提供了一些实用的小技巧，例如可以先使用收敛速度快的算法确定大致参数区间，然后采用精度更高的算法进行细调。此外，作者提到可以通过私信获取最新的混合优化方案。
基于 C# WinForm 技术的字体编辑器
08-13
在 Windows 桌面应用开发中，文本编辑工具是非常常见的需求，而字体样式的自定义更是提升用户体验的重要功能。本文将基于 C# WinForm 技术，解析两个字体编辑器版本（基础版与进阶版）的实现思路，带你了解如何从零开始构建一个支持字体自定义的文本编辑工具。 项目结构概览 整个项目包含两个主要版本： 字体编辑器（基础）：实现基本的字体样式设置功能 字体编辑器（进阶）：在基础版之上增加了右键菜单、更丰富的字体设置选项 两个版本均基于.NET Framework 4.7.2 开发，采用 WinForm 传统桌面应用架构，主要包含主窗体（Form1）和字体设置窗体（Form2）两个核心界面。
【办公自动化】Python自动生成Excel报表系统：数据处理、图表生成与邮件发送全流程详解
08-13
内容概要：本文介绍了如何利用Python自动化生成专业的Excel报表，涵盖数据提取、格式美化、图表自动生成等功能，帮助用户从重复性劳动中解放出来。文章详细描述了整个流程，包括环境准备与库安装、数据准备与读取、创建Excel报表框架、设计专业表格样式、添加专业图表、插入自动计算公式以及完整代码实现。此外，还提供了扩展功能，如邮件自动发送报表和定时自动生成报表。 适合人群：具备一定编程基础，尤其是对Python有一定了解，并希望提高办公效率的办公人员或数据分析师。 使用场景及目标：①需要定期生成销售报表或其他类型的数据报表；②希望通过自动化工具减少手动操作，提高工作效率；③希望掌握Python在办公自动化中的应用技巧，特别是结合pandas、openpyxl等库进行数据处理和Excel操作。 阅读建议：此资源不仅提供了完整的源码和详细注释，更重要的是引导读者理解每个步骤背后的逻辑和技术细节。因此，在学习过程中，建议读者跟随代码逐步实践，同时理解每一步骤的目的和实现方法。
从无标签语料到打标签，用 SVM 与 LSTM 建模 NLP 情感分析全流程
08-13
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/6651ac4a793e 从无标签语料到打标签，用 SVM 与 LSTM 建模 NLP 情感分析全流程（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
无人驾驶车辆第七章：高速MPC例子的复现（包含Caraim、Simulink和M文件，版本18 MATLAB 19 CarSim，已成功转换为双移线版本）
08-13
无人驾驶车辆中高速MPC（模型预测控制）的应用实例，特别是双移线版本的具体实现。文章首先概述了高速MPC在无人驾驶领域的关键作用，随后深入探讨了系统架构、算法实现和仿真模型的构建。重点在于使用MATLAB的Cara im文件和Simulink文件来实现MPC算法，通过构建预测模型和实时数据处理，最终完成仿真实验并验证了控制效果。文中还提供了详细的复现步骤，包括软件版本的选择、数据准备、模型构建和测试验证。 适合人群：从事无人驾驶技术研发的专业人士，尤其是对模型预测控制感兴趣的工程师和技术研究人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解和掌握无人驾驶车辆中MPC控制技术的研究人员和开发者，旨在帮助他们理解和复现高速MPC的实际应用场景，提升无人驾驶车辆的稳定性和安全性。 其他说明：本文提供的资料包括MATLAB 18和CarSim 19的相关文件，但不包含详细的指导说明。读者需具备一定的MATLAB和CarSim操作经验才能顺利完成复现过程。
基于Comsol仿真的涡流无损检测模型：频率、电导率、提离与线径对阻抗特性的影响 · 无损检测 教程
08-13
内容概要：本文详细探讨了基于Comsol仿真的涡流无损检测模型，重点分析了频率、电导率、提离和线径对阻抗特性的影响。通过四个二维模型的仿真结果，展示了涡流的形成、传播及其与周围介质的关系。具体而言，文章分别探讨了频率与磁通密度模的关系、频率与阻抗的关系、不同电导率和阻抗的关系，以及不同提离和阻抗的关系。这些仿真结果不仅揭示了涡流检测的关键机制，还为无损检测技术的发展提供了重要参考。 适合人群：从事无损检测领域的研究人员、工程师及相关专业学生。 使用场景及目标：适用于需要深入了解涡流无损检测技术的工作环境，帮助相关人员掌握涡流检测的基本原理和应用方法，优化检测参数设置，提高检测精度。 其他说明：文中提供的仿真结果和图表有助于读者更直观地理解涡流检测的技术细节，为实际操作提供理论指导。
基于萤火虫算法优化BP神经网络的Matlab数据分类预测代码实现
08-13
内容概要：本文档提供了一份详细的指南，介绍如何使用Matlab编写基于萤火虫算法优化BP神经网络（FA-BP）的数据分类预测代码。首先，文档解释了如何准备和划分数据集，接着详细介绍了BP神经网络和萤火虫算法的基本概念及其在Matlab中的实现方法。然后，展示了如何通过萤火虫算法优化BP神经网络的权重和偏置，从而提高数据分类预测的准确性。最后，提供了完整的代码框架，但指出某些部分如'FA_BP'函数的具体实现需要用户自行补充。同时强调了代码仅作为一个基础示例，实际应用时需根据具体情况调整。 适用人群：对机器学习感兴趣的研究人员和技术爱好者，尤其是那些希望深入了解BP神经网络以及萤火虫算法优化机制的人群。 使用场景及目标：适用于希望通过优化BP神经网络提升数据分类效果的研究项目或应用场景。主要目标是在掌握BP神经网络基本原理的基础上，学会用萤火虫算法对其进行优化，进而改善模型性能。 其他说明：由于代码并非完整实现，因此使用者应当具备一定的Matlab编程能力和相关理论知识才能顺利完成整个项目的开发。此外，在实际操作前还需做好数据预处理等工作。
会议既要【指令+教程】.zip
08-13
精选AIGC高效提示词，覆盖文案/绘图/编程等多场景，开箱即用
S7-200与MCGS PLC控制抽水泵系统：梯形图程序、接线图及组态画面解析 梯形图
08-13
No.201 S7-200与MCGS PLC在控制抽水泵系统中的应用。首先，文章讲解了梯形图程序作为控制逻辑的关键组成部分，展示了如何通过梯形图实现自动化控制，如当水位低于设定值时启动抽水泵电机。其次，文章阐述了IO分配与接线图原理图的重要性，通过合理的输入输出分配，确保系统的高效稳定运行。最后，文章介绍了MCGS PLC的组态画面，使操作人员能实时监控和管理系统，提供便捷的操作界面和故障排查工具。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，特别是对PLC控制系统有一定了解的人群。 使用场景及目标：适用于需要理解和掌握S7-200与MCGS PLC在抽水泵系统中的具体应用场合，帮助工程师和技术人员更好地设计、安装和维护此类系统。 其他说明：文章不仅提供了理论知识，还附有具体的实例和图表，便于读者理解和实践。
基于SpringBoot的在线网络学习平台的设计与实现【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
08-13
标题基于SpringBoot的在线网络学习平台研究AI更换标题第1章引言介绍基于SpringBoot的在线网络学习平台的研究背景、意义、国内外现状、论文研究方法及创新点。1.1研究背景与意义阐述在线网络学习平台的重要性及其在教育领域的应用价值。1.2国内外研究现状分析当前国内外在线网络学习平台的发展状况及趋势。1.3研究方法与创新点说明本研究采用的方法论和在研究过程中的创新之处。第2章相关理论技术概述SpringBoot框架、在线教育理论及相关技术基础。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的特点、优势及其在Web应用中的作用。2.2在线教育理论阐述在线教育的基本理念、教学模式及其与传统教育的区别。2.3相关技术基础介绍开发在线网络学习平台所需的关键技术，如前端技术、数据库技术等。第3章在线网络学习平台设计详细描述基于SpringBoot的在线网络学习平台的整体设计方案。3.1平台架构设计给出平台的整体架构图，并解释各个模块的功能及相互关系。3.2功能模块设计详细介绍平台的主要功能模块，如课程管理、用户管理、在线考试等。3.3数据库设计说明平台的数据库设计方案，包括数据表结构、数据关系等。第4章平台实现与测试阐述平台的实现过程及测试方法。4.1平台实现详细介绍平台的开发环境、开发工具及实现步骤。4.2功能测试对平台的主要功能进行测试，确保功能正常且符合预期要求。4.3性能测试对平台的性能进行测试，包括响应时间、并发用户数等指标。第5章平台应用与分析分析平台在实际应用中的效果及存在的问题，并提出改进建议。5.1平台应用效果介绍平台在实际教学中的应用情况，包括用户反馈、使用情况等。5.2存在问题及原因分析分析平台在运行过程中出现的问题及其原因，如技术瓶颈、用户体验等。5.3改进建议与措施针对存在的问题提出具体的改进建议和措施，以提高平台的性能和用户满意度
【C语言预处理】文件包含与条件编译技术解析：宏定义及预处理功能在程序开发中的应用
最新发布
08-14
内容概要：本文详细介绍了C语言预处理功能，包括文件包含与条件编译两大部分。文件包含部分指出一个#include命令只能指定一个被包含文件，若需包含多个文件则需用多个命令；文件包含支持嵌套，并且包含命令中的文件名可以用双引号或尖括号括起来，两者区别在于查找路径的不同。条件编译部分介绍了三种形式，可根据标识符是否被定义或常量表达式的真假来决定编译哪一段程序，这有助于程序的移植和调试。此外，文章还提及了宏定义，解释了宏定义的作用、带参宏定义以及避免宏代换时发生错误的方法。; 适合人群：正在学习C语言编程或具有一定C语言基础的初学者和进阶者。; 使用场景及目标：①理解C语言预处理机制，包括文件包含和条件编译的语法和作用；②掌握宏定义的使用方法，提高代码的可读性和移植性。; 其他说明：预处理功能在C语言中具有重要作用，它不仅能够方便程序的修改、阅读、移植和调试，而且有助于实现模块化程序设计。
小红书种草类文案【指令+教程】.zip
08-13
精选AIGC高效提示词，覆盖文案/绘图/编程等多场景，开箱即用
基于斑点鬣狗算法优化LSSVM参数提升回归预测准确率的研究
08-13
如何利用斑点鬣狗算法优化最小二乘支持向量机（LSSVM）中的惩罚参数和核惩罚参数，从而提升回归预测的准确率。首先解释了LSSVM的基本原理及其在数据科学中的广泛应用，接着强调了参数优化对于提高模型性能的重要性。然后简述了斑点鬣狗算法的设计灵感来源于自然界中斑点鬣狗的捕猎行为，并展示了如何在Matlab环境中具体实现这一优化过程。最后通过实验验证了该方法的有效性和优越性。 适合人群：从事数据分析、机器学习领域的研究人员和技术人员，尤其是那些希望深入了解和支持向量机优化的人。 使用场景及目标：适用于需要高精度回归预测的任务，如金融风险评估、天气预报等领域。主要目标是通过优化LSSVM参数，提高预测模型的准确性。 其他说明：文中提供了具体的Matlab代码示例，便于读者理解和实际操作。此外，还讨论了未来可能的研究方向，鼓励更多创新尝试。
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