强烈建议CSDN 封 @LINUSTD 号

狂奔小蜗牛 2014-04-10 09:53:50
我想说,之前确实 是做 微软那一套。c# 当时确实鄙视 java 那一套, 可能是因为 经验尚欠。但是,后来,公司要做java 那一套,然后也就硬着头皮上了,学了,四个月, SSH 做项目,勉强凑合吧, 后来,公司要做有一个商业智能的项目,辗转去做Cognos +db2 pl 一搞就是一年多,现在也依旧做这个,将来也估计发展这个方向。在此期间也学习了python 只能说略懂语法皮毛吧,只在linux 下 写脚本对mysql 做了一个增删查改....

不能说自己是大牛吧,但是自己算是那种,涉及很多领域,也有很多感触,其实没个都有自己的优点,自己选择,吧,但是每次,看到一些 喷子,我很是愤怒

============
每次,去看CSDN 的各种科技新闻的时候,就会发现一些2B 以@LINUSTD为代表。撒都不说了,

收集@LINUSTD的罪证吧。


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心在忍耐 2015-06-01
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khjian 2014-08-01
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不要和这种人一般见识,狗咬人正常,你总不能去咬狗吧,是不是?
狂奔小蜗牛 2014-07-18
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引用 17 楼 jy02326166 的回复:
这货想象力挺丰富的,啥都能扯上微软...
现在CSDN都以它为荣了。。可悲。
sinat_16893749 2014-06-25
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引用 14 楼 lukali 的回复:
其实不用封号,骂一他,其实挺释放压力,别太放在心上,把他当作出气筒即可
对!每天工作累了就上来骂他两句,同时完全无视他的回复,气死他 @linustd 快过来,老子要拉屎了
lukali 2014-05-25
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其实不用封号,骂一他,其实挺释放压力,别太放在心上,把他当作出气筒即可
一饭一粥 2014-05-25
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语言排行榜一出,就出来蹦蹦跳,理他做什
路边一青蛙 2014-05-24
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狂奔小蜗牛 2014-04-21
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引用 8 楼 lrzw32 的回复:
很久之前他就这样了,不必在意
哎,没办法,脑残一流。。
lrzw32 2014-04-15
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很久之前他就这样了,不必在意
狂奔小蜗牛 2014-04-15
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引用 6 楼 frank_liu1980 的回复:
他们这些人在CSDN这边存在的最大价值就是为理性思辩提供各种反面素材。
说的好,
zioc2014 2014-04-14
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久闻大名啊...
frank_liu1980 2014-04-12
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他们这些人在CSDN这边存在的最大价值就是为理性思辩提供各种反面素材。
狂奔小蜗牛 2014-04-10
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请看不惯他的收集罪证。 瘪三勿喷....
狂奔小蜗牛 2014-04-10
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引用 4 楼 h733y 的回复:
呵呵,这种人就是给csdn添加欢乐的,理他作甚。好像还有个叫okgood的,还停留在语言之争水平的人。话说你打dota也得看阵容吧。想当年查百度、贴吧找最强英雄,被人虐得满地爬。。。。 毕竟言论自由,封号就没必要了。
这个正常,骂人就是不对的了。。。okgood 还好点,至少不骂人。
h733y 2014-04-10
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呵呵,这种人就是给csdn添加欢乐的,理他作甚。好像还有个叫okgood的,还停留在语言之争水平的人。话说你打dota也得看阵容吧。想当年查百度、贴吧找最强英雄,被人虐得满地爬。。。。 毕竟言论自由,封号就没必要了。
狂奔小蜗牛 2014-04-10
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引用 2 楼 Focus 的回复:
支持楼主, 建议封杀那个素质低下的人渣。 这种痞货的出现只能是程序员的耻辱!
群众的眼睛是雪亮的。。。
内容概要:本文围绕基于NSGA-2算法的电-热-气综合需求响应(IDR)在综合能源系统中的多目标优化问题展开研究,提出了一种融合智能优化算法与能源系统协同调度的解决方案。研究系统性地构建了包含电力、热力与天然气多能耦合的综合能源系统模型,设计了以能效提升、运行成本降低和环境效益优化为目标的多目标优化框架,并采用NSGA-2算法求解该复杂非线性优化问题,获得Pareto最优解集。文中详细阐述了IDR机制建模方法、多目标优化问题的数学建模过程以及NSGA-2算法的关键实现步骤,包括编码方式、交叉变异策略与非支配排序机制,并通过Matlab代码实现了完整的仿真验证流程,展示了该方法在平衡多个冲突目标方面的优越性能。; 适合人群:具备电力系统、能源系统建模或优化算法基础的研究生、科研人员及工程技术人员,特别适用于从事综合能源系统规划、需求响应策略设计、多目标进化算法应用等相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于综合能源系统的运行优化与规划决策,支持多能互补场景下的协同调度分析;②为科研工作者提供NSGA-2算法在能源系统中实际应用的完整Matlab代码实现范例,助力学术论文复现、算法改进与模型拓展; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码,按照系统建模、目标函数设计、约束处理到算法实现的研究脉络逐步学习,重点关注Pareto前沿的生成过程、多目标权衡分析及算法参数敏感性,以深入掌握多目标进化算法在复杂能源系统优化中的工程化应用方法。

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