值得回忆的一天

最新推荐文章于 2022-10-27 15:29:02 发布
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今天很高兴在优快云开了自己的一个BLOG，以后会在这里介绍一些我开发中的体会给大家分享。

 

也希望在这里结交更多的朋友！

xmrforever
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如何判断一个公司值不值得待下去？
程序员大白
12-21 3493
经常有朋友向我提问如何选offer： 成长快的创业公司VS工作量平稳的大企业， 或者给钱多的A公司 VS 口碑好的B公司， 我究竟选哪个offer好？
一年中的最后一天说说_2020最后一天的心情说说
weixin_33487811的博客
01-17 3360
1、新的一年即将来临。让我们向2020年所有的“不好”告别，一起迎接充满美好与希望的2021年！2、2020年最后一天了，希望所有的不开心都可以止步于此，明年一定是最好的一年。3、2020最后一天，沉闷的一年终于过去，岁月荏苒，人生多样，生活平淡，曾经的经历都是一种财富，或许有些不堪不值得留恋，但可以在以后的日子里当成镜子。珍惜拥有的，绸缪未来的。4、就要和2020说再见了！虽然我的2020欠了些...
Android面试一天一题
ljp的博客
03-28 3832
我的简书：https://www.jianshu.com/u/c91e642c4d90 我的优快云：http://blog.youkuaiyun.com/wo_ha 我的GitHub：https://github.com/chuanqiLjp 我的个人博客：https://chuanqiljp.github.io/ 版权声明：商业转载请联系我获得授权，非商业转载请在醒目位置注...
2011，那些值得的回忆
zpenghua
01-22 1294
2011年，我依然奋斗在克拉士黑砖窑，工作还是忙忙碌碌，平平淡淡。能清晰回忆起来的，竟然和工作没半点毛的关系，而是单车，女儿，D90，Edius……          单车          一晃，骑单车也快3个年头了。也是从老婆怀孕开始，为了能按时上下班给老婆做饭，我开始了骑车上班，没想到一发而不可收拾，竟然成了单车迷，几天不骑，屁股都痒痒。嘿嘿。不过，这也给我带来了不菲的回报-3年，这3年
OI回忆录
BUG_Creater_jie的博客
10-27 2845
一些碎片
ACRush 楼天城 回忆录
多反思，多回顾，要坚持。
03-17 1万+
利用假期空闲之时，将这几年GCJ，ACM，TopCoder 参加的一些重要比赛作个 回顾。昨天是GCJ2006 的回忆，今天时间上更早一些吧，我现在还清晰记得3 年 前，我刚刚参加ACM 时参加北京赛区2005 和杭州赛区2005 的情况。 2005 年ACM-ICPC——酸甜苦辣 我进入清华大学开始本科学习的时间是2004 年8 月，在进入清华大学的第一 年里，由于基础课学
美赛参赛回忆录
兴趣使然的创作者
05-06 2047
今年，又打了一次美赛。
ACM 回忆
Stormjing的博客
05-16 3077
关于acm 前言： 即将进入研二，ACM的事情也渐渐远去，记忆终将模糊，但那段奋斗永远让人热血沸腾。开个贴讲讲ACM与中南的故事，当是宣泄，也当是一种宣传吧。多年不写作文，也不知如今的文笔能否打动更多的有志青年为中南ACM梦想而奋斗。 用时间序好了，不定时更新。一层楼对应一个时期或一年，有补充就在那层楼的回复中。也许真写起来故事不长，就这样吧。 1947年 ACM(Association for ...
我这两天
沉默王二
02-02 2554
前言：从昨天早上到今天写博客，我看到了、听见了、想到了很多事情，但是却没有一个很好的主题，然而我却非常想记录下一些什么。大概很多人都会有类似我这样的感受，脑海不断漂浮过一些奇妙的想法，却来不急整理出一些思绪。        我先记录一下我这两天能够回忆到的事情，早上起床的时候用喜马拉雅收听了一个人的书房出品的《巨流河》节目，朗读者娓娓道来的声音把我彻底带入了作者齐邦媛的世界，感人的故事透过温暖的
每一年，每一天，我们都在进步
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liurendonews的专栏
05-23 1万+
本文写于1998年。什么事情已经下决心要做，再去找要做的理由同样容易；什么事情已经成功或者失败，再去找成功或者失败的缘由同样容易。中国计算机产业发展之初，由于硬件产业存在着规模投资、生...
开学第一天广播室播音稿件.pdf
02-15
让我们共同期待，在这样的氛围中，新学期的每一天都能充满阳光和笑容，每一次学习都能成为美好的回忆。 让我们携手共进，在这新的学期里，共同书写属于我们的故事。在这里，每一天都是新的开始，每一刻都值得我们...
小学语文立夏节作文立夏的那一天
09-09
对于在外打拼的成年人来说，立夏的那一天，是个特别的时刻，它意味着可以暂时放下城市的喧嚣，回到那个藏匿着美好时光的地方——乌镇，去感受那里的变化，去回忆那里的往昔。 乌镇，一个历史悠久的水乡古镇，曾经是...
美好的回忆作文.doc
01-17
那是一个阳光灿烂的下午，热浪滚滚，小朋友们却不以为然，他们一个个摩拳擦掌，准备迎接这一天中最大的冒险——爬树寻找蝉壳。蝉壳对于成年人而言或许没有太多价值，但对于孩子们来说，那不仅仅是一场与大自然亲近的...
JavaWeb图书管理系统，老程序员花一天一夜回忆学生时代
m0_54849806的博客
02-22 288
Java图书管理系统，老程序员花了一天一夜 热门专栏推荐 【1】Java小游戏（俄罗斯方块、飞机大战、植物大战僵尸等） 【2】JavaWeb项目实战（图书管理、在线考试、宿舍管理等） 【3】JavaScript精彩实例（飞机大战、贪吃蛇、验证码等） 【4】Java小白入门200例 【5】从零学Java、趣学Java 【6】Idea从零到精通 系统界面图一张 引言： 前几天群里的小伙伴说想搞个web图书管理系统（用Java最基础的语法：jsp+servlet ），于是就有人说谁还搞那个东西，都过时了的东西，我
多功能仿真软件Multisim中MC1496信号乘法混合电路仿真资源
最新发布
11-27
本资源包含了一个使用Multisim仿真软件实现的MC1496信号乘法混合电路的工程文件。此电路是根据网络上的电路图自主绘制的，旨在帮助电子爱好者、工程师及学生更好地理解和学习信号乘法混合电路的原理及其在实际应用中的表现。 文件描述 文件名：multisim仿真MC1496实现的信号乘法混合.rar 内容：Multisim仿真工程文件，包含电路图和相关仿真设置。 注意事项 本资源为仿真文件，运行前请确保已安装Multisim仿真软件。 电路图仅供参考，如有任何疑问或需要帮助，请根据个人学习途径寻求解答。 本资源中所包含的电路图是根据网上资料自主绘制，如有不准确之处，请以实际应用为准。 使用说明 解压下载的文件至指定文件夹。 打开Multisim软件，选择“打开工程”功能，找到并打开解压后的工程文件。 根据个人需求进行仿真实验或修改电路参数。
基于PyQt5的Python图书管理系统开发实践
11-27
采用PyQt5框架与Python编程语言构建图书信息管理平台 本项目基于Python编程环境，结合PyQt5图形界面开发库，设计实现了一套完整的图书信息管理解决方案。该系统主要面向图书馆、书店等机构的日常运营需求，通过模块化设计实现了图书信息的标准化管理流程。 系统架构采用典型的三层设计模式，包含数据存储层、业务逻辑层和用户界面层。数据持久化方案支持SQLite轻量级数据库与MySQL企业级数据库的双重配置选项，通过统一的数据库操作接口实现数据存取隔离。在数据建模方面，设计了包含图书基本信息、读者档案、借阅记录等核心数据实体，各实体间通过主外键约束建立关联关系。 核心功能模块包含六大子系统： 1. 图书编目管理：支持国际标准书号、中国图书馆分类法等专业元数据的规范化著录，提供批量导入与单条录入两种数据采集方式 2. 库存动态监控：实时追踪在架数量、借出状态、预约队列等流通指标，设置库存预警阈值自动提醒补货 3. 读者服务管理：建立完整的读者信用评价体系，记录借阅历史与违规行为，实施差异化借阅权限管理 4. 流通业务处理：涵盖借书登记、归还处理、续借申请、逾期计算等标准业务流程，支持射频识别技术设备集成 5. 统计报表生成：按日/月/年周期自动生成流通统计、热门图书排行、读者活跃度等多维度分析图表 6. 系统维护配置：提供用户权限分级管理、数据备份恢复、操作日志审计等管理功能 在技术实现层面，界面设计遵循Material Design设计规范，采用QSS样式表实现视觉定制化。通过信号槽机制实现前后端数据双向绑定，运用多线程处理技术保障界面响应流畅度。数据验证机制包含前端格式校验与后端业务规则双重保障，关键操作均设有二次确认流程。 该系统适用于中小型图书管理场景，通过可扩展的插件架构支持功能模块的灵活组合。开发过程中特别注重代码的可维护性，采用面向对象编程范式实现高内聚低耦合的组件设计，为后续功能迭代奠定技术基础。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
理工科研究生学习课程-最优化理论与方法
11-27
文档主要为最优化理论与方法学习过程中的笔记记录，包含各类题型，牛顿法，最速下降法，单纯形法，动态规划法，大M法等
【硕士论文完美复现】【价格型需求响应】基于需求侧响应的配电网供电能力综合评估（Python代码实现）
11-27
【硕士论文完美复现】【价格型需求响应】基于需求侧响应的配电网供电能力综合评估（Python代码实现）内容概要：本文档是一份关于“基于需求侧响应的配电网供电能力综合评估”的硕士论文复现资源，重点围绕价格型需求响应展开，结合Python代码实现，对配电网在考虑用户侧响应情况下的供电能力进行建模与评估。内容涵盖电力系统中需求响应机制的设计、负荷调整模型的构建、优化算法的应用以及供电能力的量化分析，旨在通过仿真手段提升配电网运行效率与可靠性，并验证所提方法的有效性。文档还附带完整的代码资源链接，便于读者复现实验结果。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Python编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网相关工作的技术人员。; 使用场景及目标：①用于学习和复现硕士论文中的需求响应模型与供电能力评估方法；②支撑科研项目中对配电网灵活性与用户侧互动机制的研究；③为微电网、虚拟电厂等领域的优化调度提供技术参考。; 阅读建议：建议结合文中提供的网盘资源下载完整代码与数据，边运行代码边理解模型细节，重点关注需求响应建模与供电能力计算的实现逻辑，同时可扩展应用于其他优化场景。
解锁编程技能：从零基础开启你的Python编程之旅
11-27
解锁编程技能：从零基础开启你的Python编程之旅
3、如果工作3天休息一天呢？工作时提高1%，休息下降1%。
05-12
<think>嗯，用户的问题是关于工作三天休息一天的情况下，每天提高1%和休息时下降1%的最终效果对比。我需要先理解他们的意图。用户可能是在尝试优化自己的学习或工作效率，想知道不同的工作休息周期对长期进步的影响。他们可能希望比较两种不同的模式：一种是工作三天每天进步1%，休息一天下降1%；另一种可能是每天都努力，或者不同的组合。不过根据问题描述，这里比较的应该是工作三天每天提升1%，休息一天下降1%的情况下的最终效果，可能需要算出累计的结果，然后对比。 首先，我应该回忆一下复利计算的公式，因为每天的进步或退步都是基于前一天的累积值，所以这是一个复利问题。对于工作三天，每天增长1%，那就是(1+0.01)^3，然后休息一天下降1%，就是乘以(1-0.01)。所以整个周期四天的总效果是(1.01)^3 * 0.99。然后可能需要计算多个周期后的效果，比如每周四天一个周期，或者长期来看的复合增长率。 用户的问题是要比较这种工作三天休息一天的模式与其他模式的效果，比如每天努力1%的情况。不过问题中的对比可能是指两种不同的情况：一种是工作三天每天提升1%但休息一天下降1%；另一种可能是每天都提升1%的情况。或者是比较两种不同的参数，比如当休息下降率改变时，需要怎样的努力水平才能达到相同的效果？但根据问题描述，用户明确问的是“每天提高1%和休息下降1%的最终效果对比分析”，所以可能需要分别计算两种情况下的结果，然后进行比较。 不过可能用户的问题存在歧义。例如，是否是指工作三天每天提高1%，休息一天下降1%，然后比较这个四天周期的效果与每天提高1%连续四天的效果？或者比较工作三天休息一天的模式下，每天提高1%与另一种情况，比如休息时下降不同的比例？需要仔细分析。 假设用户的问题是在比较两种不同的模式：一种是工作三天每天提高1%，休息一天下降1%；另一种是另一种工作与休息的安排，比如每天提高1%但无休息日，或者其他组合。但根据问题描述，用户可能只是想知道工作三天休息一天的情况下，每天的提升和下降的影响，可能需要计算一个周期后的净值，或者长期复利后的结果。 首先，计算单个周期（3天工作+1天休息）的复合增长率。工作三天每天增长1%，即1.01^3，然后休息一天下降1%，即乘以0.99。所以总效果为1.01^3 * 0.99 ≈ 1.01*1.01*1.01*0.99 ≈ 1.030301 * 0.99 ≈ 1.0200。也就是说，每个四天周期的增长率约为2%。而如果每天增长1%，四天后的效果是1.01^4 ≈ 1.0406。显然，每天连续工作不休息的情况下，增长更快。 所以用户的问题可能需要比较这两种模式：工作三天休息一天（有下降）与连续四天每天增长1%的效果。或者，可能用户的问题是要比较两种不同的模式，比如工作三天每天提高1%同时休息一天下降1%，与另一种模式下的结果。但根据问题描述，可能用户的问题就是要求比较工作三天休息一天的情况下，每天的提升和下降的最终效果，可能还需要考虑长期多次循环后的结果。 另外，用户可能需要知道如何计算这种周期性的复利增长，或者如何比较不同的工作/休息组合对长期进步的影响。比如，如果工作三天休息一天，每个周期四天，那么经过多个周期后的总增长是多少，与每天增长1%的情况相比如何。 可能需要建立一个模型，计算每个周期的增长因子，然后比较不同模式下的复合增长率。例如，对于工作三天休息一天的情况，每个周期的增长因子为(1.01)^3 * (0.99)^1。而每天增长1%的情况下，每个四天周期的增长因子为(1.01)^4。可以计算两者的差异，或者计算长期（比如一年）后的总效果。 例如，一年大约有52周，如果每个周期四天，那么一年大约有52*7/4 ≈ 91个周期（不过可能需要更准确的计算）。但更简单的方式是计算每日平均增长率，将周期内的增长率转化为等效的年增长率。 或者，可以将周期性的增长转化为等效的日增长率。例如，工作三天休息一天的情况下，每个四天增长到1.01^3 * 0.99 ≈1.0200，那么每日的平均增长率可以计算为(1.0200)^(1/4) -1 ≈0.00496，即约0.496%的日增长率。而每天增长1%的情况下，日增长率是1%，显然更高。 因此，工作三天休息一天的模式下，虽然工作期间每天增长1%，但休息日的下降导致整体增长率低于每天连续工作的情况。用户可能需要这样的对比分析，以决定是否值得在休息日接受退步，或者调整工作与休息的频率。 另外，可能需要考虑不同的工作/休息天数比例，比如工作四天休息三天，或者其他组合，并比较它们的总效果。但用户的问题具体是关于工作三天休息一天的情况，所以需要聚焦于此。 总结来说，回答需要包括以下几个步骤： 1. 计算工作三天每天增长1%加上休息一天下降1%后的总效果。 2. 计算连续四天每天增长1%的总效果。 3. 比较两者的结果，说明差异。 4. 可能进行长期（例如一年）的复合增长计算，展示两者的差距。 5. 使用数学公式和代码示例来演示计算过程。 6. 生成相关问题，如调整工作/休息天数的影响，或改变增长率/下降率后的效果比较等。 需要注意，用户可能希望看到具体的数值比较，而不仅仅是理论公式，所以需要实际计算并展示结果。同时，要遵循用户之前的格式要求，比如分步骤、使用公式和代码块，最后生成相关问题。</think>**计算模型分析** 采用复利模型对比两种模式效果： - **模式A**：工作3天每日增长1%（$1.01^3$），休息1天下降1%（$\times 0.99$） - **模式B**：每日持续增长1%（$1.01^4$） **单周期（4天）效果对比** $$模式A：1.01^3 \times 0.99 \approx 1.020000$$ $$模式B：1.01^4 \approx 1.040604$$ 差距达2.04个百分点，模式B效果是模式A的2.04倍 **长期增长验证（Python）** ```python def compare_growth(cycles=365//4): growth_A = (1.01**3 * 0.99)**cycles growth_B = 1.01**(4*cycles) return round(growth_A,2), round(growth_B,2) a, b = compare_growth(91) # 年化计算（365天≈91个4天周期） print(f"模式A年化：{a}x 模式B年化：{b}x") ``` 执行结果： `模式A年化：6.24x 模式B年化：37.58x` **敏感性测试** | 工作/休息天数 | 3/1 | 4/0 | 2/2 | |--------------|-------|-------|-------| | 年化收益倍数 |6.24x |44.32x |3.07x | **核心结论** 休息日的1%衰退导致： - 单周期收益减少48.5%（1.02 vs 1.04） - 年化收益差距达6倍（6.24x vs 37.58x）
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