大厂程序员凡尔赛的一天

本文转载自程序员技术

在东八区的上午八点半,我完美实现了自然醒,随即开始把玩全球市值第一公司下的最新产品iPhone 12。

打开月活跃帐户数已达11.51亿的微信看下朋友们的动态,真好,依然一片祥和。

打开月活跃用户达5.5亿的微博看下国家大事,真好,依然海晏河清。

随即起床,拉开窗帘,站在房价11万/m²的出租屋隔断阳台上,太阳系中心的恒星把我晒得暖暖的。

简单洗漱完毕,对着镜子说道:"彦祖,又是新的一天,加油"。

然后我开始纠结今日的出行方式。

是用滴滴召唤我的专属司机来接我,还是乘坐价值几百万的公交车,亦或价值几亿的地铁,这真是令人甜蜜的苦恼。

思虑片刻,我决定还是简单一点,骑着价值1.85万亿港元上市公司的共享单车去公司。

毕竟,我也想为世界环保贡献一份自己的力量。

大约九点半到了公司,用完只有上市公司才会提供的免费早餐,坐在可以有效保护我L4/5腰椎的人体工学椅上,打开只能在星巴克才有机会看到的Mac,泡了一杯有4000多年栽培历史的枸杞茶,开始一天的工作。

首先看了下公司的股票,不错,又涨了7个点,应该是我昨天上线修复Bug起了作用。

打开只有正式员工才能访问的公司论坛,直接浏览我最喜欢的交友版块,慢慢欣赏那些颜值八分以上、学历研究生起步的女神精心PS照片,反复读了三遍她们的自我介绍和择偶要求,内心默默笑到:"看来我是她们一辈子都得不到的男人。"

这时突然收到了线上报警信息的短信,想到如果这个Bug不赶紧修复就可能导致线上出现问题,进而影响用户购买下单,进而导致公司市值大跌,进而造成华尔街金融风暴,进而引发全球金融危机,进而引发第三次世界大战,我的手不禁微微抖了起来。

不要慌,问题不大。

打开使用正版序列号激活的编辑器IDEA,梳理世界上最好的语言PHP开发的项目代码,终于发现原来自己少加了一个逻辑判断。

"智者千虑必有一失啊",不禁感叹到。

以一己之力避免第三次世界大战之后,一看中午十二点了,该用午膳了。

此刻,我又纠结了。

是去享用遍布全球六大洲119个国家,拥有约32000间分店的西餐厅麦当劳,还是遍布全球62个国家和地区,门店超过8.8万家的中餐厅沙县小吃,犹豫之间看了看自己的余额,只有0.000005亿美金了,还是沙县小吃吧。

毕竟支持国产,从我做起。

用过午膳之后,参加了当前无产阶级唯一反抗资本家活动--带薪拉屎,然后通过午睡完成大脑清洗与重启,为下午的三国厮杀做好准备。

下午两点左右开会,我、产品、测试,公司三大巨头齐聚会议室。

首先产品经理对我提了三个需求,我思考片刻怼了回去:

一个太简单没必要做。

一个太复杂无法实现。

一个需要重新评估再决定能不能做。

然后测试对我提了三个Bug,幸亏我有备而来:

一个我之前就偷偷摸摸改好了,然后提醒他下次认真测试。

一个我证明了这是Feature而非Bug,嘱咐他即便工作就是点点点也要认真理解需求。

最后一个我以不能稳定复现为由,先不列为Bug,等散会之后再跟进。

随后长叹一口气,以要接着写代码改变世界为由离开会议,深藏功与名。

下午四点,看着身上的格子衫战服,我知道自己又要创造了。

首先梳理了一下产品经理的需求,然后又看了一眼测试提的Bug,没有我的话他们应该都会失业吧。

想到自己竟然养活了这么多人,这大概就是能力越大责任越大吧,突然理解蜘蛛侠了。

随后打开了世界上最大同性交友网站GitHub,看到世界上最杰出,最优秀的人都在为我出谋划策,为我有朝一日能够用到他们的代码而码不停提。

即便GitHub没有我需要的代码,我也可以使用百度、谷歌尽情享用世界上所有的技术方案,天选之子不外如是。

抄了两个小时代码之后,今天的创造性工作也算结束了。

看了眼时间,差不多六点多了,顺便打卡通知下老板我得走了。突然有点心疼我的老板,每月得花八千块钱来请我给他帮忙,希望他快点成长吧。

走之前顺便发了下日报

  1. 促进了世界环保事业的发展

  2. 避免了第三次世界大战的发生

  3. 为公司股票涨停修复了几个功能

真是无趣而普通的一天。

回家的路上觉得自己辛苦了一天,可以奢靡一下,于是乘坐几亿的地铁回去。

努力在晚高峰挤进地铁之后,看着地铁里人山人海人潮人涌,不由得开心起来:手下人办事真靠谱,知道我平易近人与民同乐,找了这么多人陪我一起回家!

回家之后,站在阳台,看着城市华灯初上,霓虹灿烂,于是倒了一杯21年产的Coca-Cola,沉醉在楼下广场舞《荷塘月色》的配乐中,欣赏着大妈们为我一人的翩翩起舞, 最后许下了一个朴素的愿望:

标题“51单片机通过MPU6050-DMP获取姿态角例程”解析 “51单片机通过MPU6050-DMP获取姿态角例程”是一个基于51系列单片机(一种常见的8位微控制器)的程序示例,用于读取MPU6050传感器的数据,并通过其内置的数字运动处理器(DMP)计算设备的姿态角(如倾斜角度、旋转角度等)。MPU6050是一款集成三轴加速度计和三轴陀螺仪的六自由度传感器,广泛应用于运动控制和姿态检测领域。该例程利用MPU6050的DMP功能,由DMP处理复杂的运动学算法,例如姿态融合,将加速度计和陀螺仪的数据进行整合,从而提供稳定且实时的姿态估计,减轻主控MCU的计算负担。最终,姿态角数据通过LCD1602显示屏以字符形式可视化展示,为用户提供直观的反馈。 从标签“51单片机 6050”可知,该项目主要涉及51单片机和MPU6050传感器这两个关键硬件组件。51单片机基于8051内核,因编程简单、成本低而被广泛应用;MPU6050作为惯性测量单元(IMU),可测量设备的线性和角速度。文件名“51-DMP-NET”可能表示这是一个与51单片机及DMP相关的网络资源或代码库,其中可能包含C语言等适合51单片机的编程语言的源代码、配置文件、用户手册、示例程序,以及可能的调试工具或IDE项目文件。 实现该项目需以下步骤:首先是硬件连接,将51单片机与MPU6050通过I2C接口正确连接,同时将LCD1602连接到51单片机的串行数据线和控制线上;接着是初始化设置,配置51单片机的I/O端口,初始化I2C通信协议,设置MPU6050的工作模式和数据输出速率;然后是DMP配置,启用MPU6050的DMP功能,加载预编译的DMP固件,并设置DMP输出数据的中断;之后是数据读取,通过中断服务程序从DMP接收姿态角数据,数据通常以四元数或欧拉角形式呈现;再接着是数据显示,将姿态角数据转换为可读的度数格
MathorCup高校数学建模挑战赛是一项旨在提升学生数学应用、创新和团队协作能力的年度竞赛。参赛团队需在规定时间内解决实际问题,运用数学建模方法进行分析并提出解决方案。2021年第十一届比赛的D题就是一个典型例子。 MATLAB是解决这类问题的常用工具。它是一款强大的数值计算和编程软件,广泛应用于数学建模、数据分析和科学计算。MATLAB拥有丰富的函数库,涵盖线性代数、统计分析、优化算法、信号处理等多种数学操作,方便参赛者构建模型和实现算法。 在提供的文件列表中,有几个关键文件: d题论文(1).docx:这可能是参赛队伍对D题的解答报告,详细记录了他们对问题的理解、建模过程、求解方法和结果分析。 D_1.m、ratio.m、importfile.m、Untitled.m、changf.m、pailiezuhe.m、huitu.m:这些是MATLAB源代码文件,每个文件可能对应一个特定的计算步骤或功能。例如: D_1.m 可能是主要的建模代码; ratio.m 可能用于计算某种比例或比率; importfile.m 可能用于导入数据; Untitled.m 可能是未命名的脚本,包含临时或测试代码; changf.m 可能涉及函数变换; pailiezuhe.m 可能与矩阵的排列组合相关; huitu.m 可能用于绘制回路图或流程图。 matlab111.mat:这是一个MATLAB数据文件,存储了变量或矩阵等数据,可能用于后续计算或分析。 D-date.mat:这个文件可能包含与D题相关的特定日期数据,或是模拟过程中用到的时间序列数据。 从这些文件可以推测,参赛队伍可能利用MATLAB完成了数据预处理、模型构建、数值模拟和结果可视化等一系列工作。然而,具体的建模细节和解决方案需要查看解压后的文件内容才能深入了解。 在数学建模过程中,团队需深入理解问题本质,选择合适的数学模
以下是关于三种绘制云图或等高线图算法的介绍: 一、点距离反比插值算法 该算法的核心思想是基于已知数据点的值,计算未知点的值。它认为未知点的值与周围已知点的值相关,且这种关系与距离呈反比。即距离未知点越近的已知点,对未知点值的影响越大。具体来说,先确定未知点周围若干个已知数据点,计算这些已知点到未知点的距离,然后根据距离的倒数对已知点的值进行加权求和,最终得到未知点的值。这种方法简单直观,适用于数据点分布相对均匀的情况,能较好地反映数据在空间上的变化趋势。 二、双线性插值算法 这种算法主要用于处理二维数据的插值问题。它首先将数据点所在的区域划分为一个个小的矩形单元。当需要计算某个未知点的值时,先找到该点所在的矩形单元,然后利用矩形单元四个顶点的已知值进行插值计算。具体过程是先在矩形单元的一对对边上分别进行线性插值,得到两个中间值,再对这两个中间值进行线性插值,最终得到未知点的值。双线性插值能够较为平滑地过渡数据值,特别适合处理图像缩放、地理数据等二维场景中的插值问题,能有效避免插值结果出现明显的突变。 三、面距离反比 + 双线性插值算法 这是一种结合了面距离反比和双线性插值两种方法的算法。它既考虑了数据点所在平面区域对未知点值的影响,又利用了双线性插值的平滑特性。在计算未知点的值时,先根据面距离反比的思想,确定与未知点所在平面区域相关的已知数据点集合,这些点对该平面区域的值有较大影响。然后在这些已知点构成的区域内,采用双线性插值的方法进行进一步的插值计算。这种方法综合了两种算法的优点,既能够较好地反映数据在空间上的整体分布情况,又能保证插值结果的平滑性,适用于对插值精度和数据平滑性要求较高的复杂场景。
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