这个季节,梧桐要开始炸毛了。。。

2023-12-31 20:10
文章标签 季节 梧桐 炸毛

本文主要是介绍这个季节,梧桐要开始炸毛了。。。,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

序言

    温度有点上升,感觉在燃烧。


    沟通是一门学问,反思一下语言的冷暴力,毕竟这个季节梧桐都要开始炸毛了,要防止过敏了。

风言风语

    1 吵架之王

    我总是和我侄子说,你怕挨打嘛,他总是对我不屑一顾,哎,心好累,都威胁不了小宝宝,我那该死的灵魂在燃烧。


    我侄子说,你又去冒烟了,我要扑灭扑灭,打你了哦,哼,我也不怕,哈哈哈。


    老衲掐指一算,必有一劫,被自己蠢哭了,说好的脑子呢,都是水花哇,浪哇浪。


    我们的职责是有问题解决问题,但是大部分人从总体上来说,是没有问题创造问题,然后让自己心情烦闷,我一直以为有问题就拿出解决方案就好了,然而大部分的时候,他们只是需要一个倾听者,只是想发泄一下这种苦闷,我并没有搞清楚这种抱怨有什么作用,毫无作用,毫无意义。


    预见问题,规避问题,而不是害怕问题,然而很多人都是因为一个怂,所以失去了很多机会。


    预见问题,沟通问题,有些洞悉很少有人能达到共鸣,这也就是说的越来越少的原因,因为这个东西他也无法解释,不在一个场景中,根本就无法置身事内进行考虑。


640?wx_fmt=png


    道不同不相为谋。啊,我那该死的嘴巴总是忍不住,该说的没说,不该说的在那瞎逼逼,眼不见为净,眼不见心不烦。和正确的人议论正确的事儿


    该做的事没去做,没什么价值,没什么意义的事死命的去追求完美,那该死的努力也是一个迷局。


    如果知道很多事情都是无意义的努力,那我还不如停下来,倒杯茶,听一口音乐,享受这微风佛面的感觉。啊,我那该死的玻璃心。


    2 技术虽好,不要贪杯

    思考能力,感觉在慢慢离我远去,现在出现一个问题,几分钟拿出一个方案,然后测试,然后下一个排查思路,固有的思路,毫无意思,想不清还有什么好玩的,还是说这已经训练成了本能反应?


640?wx_fmt=png


    善战者,不怒,不惧,不怂。


    技术虽好,不要贪杯,会醉人。


    修罗场,只是我们把一个小问题无限放大了,能跳出来又跳进去,及时的调整方向也很重要。


    面对挑战,处于一个什么态度?你要战,我便战?这样并不好,虽然一直是使用这种方式。


    分人,分场景,有些渣渣,如果你应战了,他们会把你拉入一个低下的档次,用他们熟悉的技能发起攻击,浪费时间,精力,资源,毫无价值,可能你教会了那些渣渣一些道理,一些技术,但是对于本身来说,耗费太多,而且毫无收获,浪费自己的战力。


    面对挑衅,偶尔为别人鼓鼓掌,也是极好的,虽然眼中容不得愚蠢者,但是很多东西,你也分不清哪些是好的,哪些是坏的,我那该死的思维局限性,可能自己就是那个最愚蠢的,还做的很开心,穷开心了解一下。


640?wx_fmt=png


    想想那些屁事,哎哟,真是味儿,还好,我只是个哈儿。


    3 分主次,看本质

    挑战人性的恶,在作死的边缘疯狂试探。


    挑战从众心理,别人是一个人带一群废物,而最难的莫过于,一个人挑战一个团队,要做最难的事,太简单的事儿毫无意义,毫无乐趣。


    很多问题,能看清,不容易,能找到根本原因,更加不容易,能看透本质,更难,很多问题,缺少了一种因素,就是天壤之别,有一些答案,计算错了一个变量,全部都是错的,就算你在其中花费了一万个努力,那也是无效的。


    很多问题,本来你是解决麻烦的,最后发现,真正的麻烦是你,你知道的太多了,哈哈哈


    韬光养晦,稳住,不要浪。很多关键的变量还没找到。。。

640?wx_fmt=jpeg

    生于理想,死于贪欲,活着不好么,非要在作死的边缘试探。


    所有带有感情去做事的,或许只是一种感情用事,而毫无意义。


    这个季节,梧桐要开始炸毛了,一旦炸毛,就没人喜欢了。最近几天,易燃易爆,Dangerous。


640?wx_fmt=png


    


这篇关于这个季节,梧桐要开始炸毛了。。。的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/557028

相关文章

梧桐数据库(WuTongDB):B+树索引的原理、实现方式及与B树索引的区别

B+树索引的原理、实现方式及与B树索引的区别 B+树是B树的一种扩展和改进版本,它在数据库系统中广泛应用于实现索引。B+树在结构和查询性能上与B树有一些不同之处,使其在某些场景中表现得更为高效。 1. B+树的基本原理 1.1 结构特点 所有数据都存储在叶子节点:B+树的所有实际数据(键值对)都存储在叶子节点,而B树的每个节点中都可能包含数据。内部节点仅存储索引:B+树的内部节点(非叶子节

梧桐数据库(WuTongDB):详解B树索引的原理和实现方法

B树索引的原理和实现方法 **B树(Balanced Tree)**是一种自平衡的树形数据结构,广泛应用于数据库和文件系统中,尤其用于实现索引。B树能够有效保持数据的有序性,支持高效的范围查询和等值查询。 1. B树的基本结构 节点:B树由多个节点组成,每个节点包含若干个键值对和指向子节点的指针。根节点:B树的顶层节点,B树的查找从根节点开始。内部节点:除了根节点和叶子节点,其他的节点都是内

梧桐数据库(WuTongDB):数据库中都有哪些索引类型

数据库中使用索引来加速数据检索的过程。索引的类型和结构可以显著影响查询性能。以下是常见的数据库索引类型及其特点: 1. B树索引(B-Tree Index) 定义:B树索引是最常见的索引类型,基于平衡树结构。B树可以保持数据的有序性,支持范围查询、排序和等值查询。特点: 自平衡:B树自动保持平衡,保证了插入、删除、查找操作的效率。顺序访问:支持顺序扫描,适合范围查询。时间复杂度:B树的查找、插

梧桐数据库(WuTongDB):哈希表原理、实现方法、代码例子和应用场景

哈希表(Hash Table)是一种高效的数据结构,用于在常数时间内存储和查找键值对。它通过将键值映射到表中的一个位置来实现这一点,这个位置由哈希函数决定。哈希表广泛用于数据库、缓存实现和各种算法中。 1. 哈希表的原理 哈希函数:哈希函数将键(通常是字符串或整数)转换为哈希值。这个哈希值是一个整数,用来表示哈希表中的索引位置。理想情况下,不同的键会映射到不同的哈希值,但由于键的数量通常大于

梧桐数据库(WuTongDB):语法分析工具 PLY 详解

PLY (Python Lex-Yacc) 详解 PLY 是一个纯 Python 实现的词法分析器和语法分析器生成器,灵感来自经典的 Lex 和 Yacc 工具。它特别适合 Python 开发者,用于构建解析器、编译器、解释器和其他语言处理工具。 主要功能与特点 纯 Python 实现 PLY 是完全用 Python 编写的,这意味着它没有依赖于外部库,且非常适合 Python 环境下的项

2015收获的季节

—————————————————————前言————————————————————— ———————————————若干生命若干春,有所丰收有所贫。—————————          在我的记忆里,秋天是农民最忙的季节,每到秋天走近田间地头,看见那一眼望不到边的高梁、玉米、谷穗在阳光下摇曳,散发出金黄色的色彩时,那些辛劳一年的农民变露出了笑脸。他们的笑脸和秋的收获至今留在了我的记忆中

梧桐数据库(WuTongDB):语法分析工具 ANTLR 详解

ANTLR (ANother Tool for Language Recognition) 详解 ANTLR 是一个广泛使用的语法分析工具,主要用于创建编译器、解释器、数据转换器和其他与语言相关的应用程序。它最初由 Terence Parr 开发,现在被广泛应用于各种编程语言和 DSL(领域特定语言)的开发中。ANTLR 通过生成解析器来处理语言的语法结构,支持自定义语言语法并自动生成相应的解析

梧桐数据库(WuTongDB):数据库技术中LR算法详解

LR(Left-to-Right, Rightmost Derivation)算法是一种自底向上的语法分析方法,用于解析上下文无关文法。与 LL 分析器的自顶向下分析方式不同,LR 分析器从输入的最左侧开始读取符号,但通过“最右推导”来构建语法树。这意味着它试图在推导过程中生成输入串的最右侧符号。 LR 分析器的基本概念 LR 分析器依赖一个状态栈和一个输入缓冲区,通过状态转移表来指导分析过程

梧桐数据库(WuTongDB):数据库技术中LL算法详解

LL 算法是一种自顶向下的语法分析算法,广泛用于构建解析器。LL 分析器逐个读取输入符号,从左到右分析(Left-to-Right),并使用最左推导(Leftmost Derivation)来生成语法树。因此,LL 分析器通常称为 “预测分析器”。 LL 算法的基本原理 LL 算法的核心思想是通过查看输入符号并结合预测集来确定下一步应采取的推导规则。具体来说,LL(k) 分析器使用最多 k 个

使用python绘制季节图

使用python绘制季节图 季节图效果代码 季节图 季节图(Seasonal Plot)是一种数据可视化图表,用于展示时间序列数据的季节性变化。它通过将每个时间段(如每个月、每个季度)的数据绘制在同一张图表上,使得不同时间段的数据可以进行比较,从而更直观地展示季节性趋势和变化。 效果 代码 import pandas as pdimport numpy as npi