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。。。

政府科技管理人员如何通过产业大脑实现产业政策精准匹配与兑现？

本人配置文件111111

源码链接： https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在本研究中，我们将详细研究如何借助Python执行数据可视化，旨在剖析2018年期间中国四个主要城市——北京、上海、广州以及深圳的空气质量状况。通过绘制反映空气质量指数（AQI）与细颗粒物（PM2.5）变化趋势的图表，我们能够深入理解这些大都市全年的空气环境质量，并明确评估其优良天气所占的比重。我们必须首先进行数据准备工作。在当前提供的压缩文件内，名为"2018天气"的文件极有可能是数据来源，其中可能收录了涉及四个城市每日空气质量监测的详细信息。这些数据通常涵盖日期、城市名称、AQI数值、PM2.5含量等核心参数。在Python编程环境中，我们惯常运用pandas库来对这类结构化数据进行高效的处理和分析。 1. **数据导入与初步处理**： - 利用`pandas.read_csv()`方法来导入存储为CSV格式的数据资料。 - 数据整理：对数据中的空白项、非正常数值进行修正，保证数据的精确性。 - 调整日期字段的格式，确保其能够适用于时间序列分析的需求。 2. **数据深度分析**： - 针对每个城市的AQI和PM2.5数据执行统计性描述，例如计算平均值、中位数、标准偏差等指标。 - 确定空气质量良好天气的天数，即那些AQI值低于75（依据中国的空气质量评估标准）的日数。 3. **数据呈现**： - 运用matplotlib或seaborn工具绘制折线图，直观展示四个城市在2018年全年的AQI和PM2.5变化动态。 - 可通过采用不同的颜色方案和线条类型来区分不同城市的数据系列。 - 添加必要的图示元素，如日期坐标轴、城市名称标注、图表标题及图例说明，以提升图表的可读...

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