车不要了,我们走!

YapingXin 2012-03-29 02:38:35
有一女孩子特别丑,老是嫁不出去。最后,他想了个办法,如果能被人贩子抓走 ,然后卖给别人家当媳妇就好了。所以她就每天晚上在最危险的街道溜达,那里听说有女性失踪,就去那里。功夫不负有心人,幸福真的降临了!两个绑匪趁她不备,蒙上了她的头,塞上车,绑架了她。路上,她一直沉浸在幸福和喜悦中,非常配合绑匪。到了绑匪的据点,两绑匪把她拉到首领那里领功。


首领一拉开她的面罩,楞的半天说不来。 “啪啪”首领给了他们一人一巴掌,狂吼道:“你们这不是毁我名声吗?赶快给我送回去。”于是,首领亲自跟那两个绑匪送她回绑架的地方。

结果到了绑架地,无论绑匪们说什么,她也不下来,她非要跟他们走,“我要嫁人!”女人委屈的说。

首领咬了咬牙,最后说了一句话:“车不要了,我们走!”


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话说,最近CSDN水区里的风气我很不喜欢。

我来CSDN只为娱乐,顺便看看大家在技术上都在聊些啥。
之前在水区和大家相处得非常愉快。
可能生活中成天生活在极其枯燥的环境中,所以来到这里就很喜欢跟大家开玩笑。
尤其不介意别人拿我开玩笑。当然也没少调戏这里的MM,呵呵。

但是呢,最近,发现水区里面踢馆、捣乱逐渐成了一种风气。
唱衰.Net、唱衰微软,似乎成了一种主题。连菜鸟都跟着瞎起哄。

这个世界上既然有Apple的粉丝,就有非Apple的粉丝。就像我表弟问我为什么不买iPhone而要买WP7的手机,我反问他,为什么人人都应该是果粉,既然Apple可以有粉丝,Microsoft为什么就不能有粉丝。

做技术的应该有几分狂热,对自己喜欢的技术,对自己所从事的工作。
我就是那个人群中为数不多的Microsoft的粉丝,.Net的粉丝。同时在这里我也是肥哥、娃娃、苍妹、娘子的粉丝。

我认为大家既然聚集在这个.Net版,应该绝大多数也和我一样是怀着对.Net无比的热爱而从五湖四海来到这里。
.Net并非我唯一会的技术,某些人所讲的CGI、Shell、Open Source,甚至包括Java,也曾是我业余喜欢拿来玩的东西。
当然也包括Linux、C、C++。这些都是我非常喜欢的东西。但我讲过,C#是我所见过的最优雅的编程语言。

既然唱衰已经成了这里的风气,那么这里不再是我喜欢久留的地方。



车不要了,我们走!

让那群XX继续吧。

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烟波钓 2012-03-31
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座市场发展出发自行车
YapingXin 2012-03-30
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大家都是好基友
zongwuzong 2012-03-30
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很有激情!~~
静舞 2012-03-29
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还有分 再接
猪肥膘 2012-03-29
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眼镜哥,混论坛么,特别是非技术区这种地方,没必要那么较真。
人家唱衰唱红由他唱,东西实实在在的摆在那里,不是唱一下就红了或者黑了。

以前这种砸场子,跨省追捕,恶意骂街,马甲大战,江湖仇杀的闹剧太多了。
基本每天都上演,
我自己就没少干这勾当,
okgoood和那些人来比,太小儿科了。

P哥,老V神一样的人物,还有过被批斗的经历。
不要因为那点事情,影响心情。
在虚拟世界里,心态很重要。
谁较真,谁就输。

祝闭关顺利,功力精进
烟波钓 2012-03-29
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额 都走了 还好肥哥还在 不再潜水 修炼去
YapingXin 2012-03-29
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没有任何技术是完美的。
没有任何技术是解决一切问题的灵丹妙药。

包括C、C++,包括.Net、Java。

既然喜欢这项技术,那就把它尽可能在你的有生之年做到极致吧。

我喜欢那种Geek文化、以工程师为核心的文化。
我的简历上也自称自己是一名Geek和一名环保主义者,同时也自诩一名很Nice的Engineer

当抱怨这些技术的不完美的时候,看看世界上有那么多人在为丰富这项技术而做着不懈的努力,难道不羞愧吗?

努力学习、好好做product和project,多给这个世界上创造点价值吧。

-- END --



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哥,你这是咋了??
传递正能量 2012-03-29
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去哪里,楼猪管饭不?
静舞 2012-03-29
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接分~~~
内容概要:本文系统研究了在电力系统负荷发生突变的动态环境下,采用无迹卡尔曼滤波(UKF)与自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)进行三相状态估计的方法。通过Matlab平台实现了两种滤波算法的仿真模型,构建了包含三相电力系统建模、非线性状态方程推导、量测系统设计在内的完整状态估计框架。重点对比分析了UKF与AUKF在突变负荷扰动下的估计精度、收敛速度与鲁棒性,深入探讨AUKF通过实时调整噪声协方差实现自适应的能力,从而有效应对系统模型不确定性和外部动态变化,提升状态估计的可靠性。研究为智能电网在复杂动态工况下的实时监控、安全评估与优化控制提供了坚实的算法基础与仿真验证手段。; 适合人群:具备电力系统分析、现代控制理论基础及一定Matlab编程能力的研究生、科研人员和工程技术人员。; 使用场景及目标:① 掌握UKF在非线性电力系统状态估计中的具体应用流程与实现细节;② 深入理解AUKF的自适应机制及其在负荷突变、模型失配等动态工况下提升估计性能的原理与优势;③ 为智能电网的状态监测、故障诊断、实时调度与主动防御等高级应用提供可靠的算法支持与可复现的仿真平台。; 阅读建议:建议读者结合电力系统状态估计的经典理论,仔细研读并运行所提供的Matlab代码,重点关注系统模型的建立、UKF/AUKF算法的参数初始化、负荷突变事件的建模方式,以及两种算法在电压、电流等状态变量估计误差上的对比分析,通过仿真结果的可视化深入理解算法差异与工程应用价值。

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