七夕:我本将心向明月,奈何明月照沟渠!!【散分一】

我嘞个去 2011-08-06 04:51:01
RT!

加班中.......
for(int i=0;i<100000000;i++){
System.out.println("我X...")
}

记时:2011年8月6日 16:52 七夕!
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lyhmy 2011-08-08
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比单身还很,。。。。比如7.7 转换成二进制那不就是111.111,比11.11还严重,岂不是。。。。
[Quote=引用 4 楼 acherat 的回复:]
七夕其实是单身的开始。
[/Quote]
ghost123cc 2011-08-08
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[Quote=引用 31 楼 gavin_ts 的回复:]

引用 30 楼 shine333 的回复:
引用 28 楼 zn85600301 的回复:

引用 14 楼 shine333 的回复:

for (int i = 0; i <100000000; i--)

死循环

你确定??恭喜你,答错了
i = -1,-2,-3.....-2147483647,-2147483648(-2^31),2147483647(-2^31-……
[/Quote]


不是死循环
我嘞个去 2011-08-08
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[Quote=引用 30 楼 shine333 的回复:]
引用 28 楼 zn85600301 的回复:

引用 14 楼 shine333 的回复:

for (int i = 0; i <100000000; i--)

死循环

你确定??恭喜你,答错了
i = -1,-2,-3.....-2147483647,-2147483648(-2^31),2147483647(-2^31-1)
[/Quote]

shine333 2011-08-08
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[Quote=引用 28 楼 zn85600301 的回复:]

引用 14 楼 shine333 的回复:

for (int i = 0; i <100000000; i--)

死循环
[/Quote]
你确定??恭喜你,答错了
i = -1,-2,-3.....-2147483647,-2147483648(-2^31),2147483647(-2^31-1)
xiaojinhua1988 2011-08-08
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接分。
zn85600301 2011-08-08
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[Quote=引用 14 楼 shine333 的回复:]

for (int i = 0; i <100000000; i--)
[/Quote]
死循环
飞跃颠峰 2011-08-08
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接分。。。
sd4324530 2011-08-08
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我嘞个去 2011-08-08
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[Quote=引用 10 楼 dinghun8leech 的回复:]
哥的心都在沟渠里泡了二十几年,都臭了。
[/Quote]
qybao 2011-08-07
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路过围观凑热闹
picurl 2011-08-07
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加油!
sbaiss 2011-08-07
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最起码没闲着
Acesidonu 2011-08-07
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进来接分来了
crowgns 2011-08-07
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祝楼主年年有今日,岁岁有今朝....
大灰兔 2011-08-07
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接分!祝福楼主早日得偿所愿!
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快乐哈!!
luochengor 2011-08-07
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[Quote=引用 13 楼 trocp 的回复:]
忙得忘记了~
[/Quote]
一样,呵呵~~~~~~
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接分,哈哈
shine333 2011-08-06
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这个可以运行更长时间
shine333 2011-08-06
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for (int i = 0; i <100000000; i--)
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内容概要:本文系统研究了基于CNN-SVM的卷积神经网络与支持向量机融合的数据分类预测方法,聚焦其在工业故障识别中的应用,提供了完整的Matlab代码实现。通过CNN提取输入数据的深层空间特征,再由SVM进行高精度分类,充分发挥两者优势,有效提升了故障识别的准确性、鲁棒性与泛化能力。该方法特别适用于处理电力系统、机械设备等领域的高维、非线性、强噪声监测数据,在变压器故障诊断、轴承缺陷识别等场景中具有重要应用价值。文档还整合了机器学习、深度学习、图像处理、路径规划、电力系统优化等多个前沿科研方向的技术资源,配套大量Matlab/Simulink仿真案例与Python代码,全面支持科研复现与工程实践。; 适合人群:具备一定编程基础,熟练掌握Matlab或Python语言,从事电气工程、自动化、人工智能、机械故障诊断等相关领域研究的研发人员及高校研究生; 使用场景及目标:① 实现工业设备的状态监测与多类别故障分类;② 深入理解CNN与SVM融合模型的设计原理与工程实现细节;③ 借助所提供的丰富算法案例开展科研复现、模型优化与系统仿真验证; 阅读建议:建议按照文档目录结构系统化学习,结合百度网盘提供的完整代码资源进行动手实践,重点关注CNN特征提取层与SVM分类器之间的数据接口设计与参数调优策略,同时可延伸学习文中涉及的其他智能算法及其在电力系统、信号处理等领域的交叉应用,全面提升科研创新能力。

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