人生领悟

    从小到大,一路走来,发现自己在学习方法上吃了大亏。 虽然一直在改进,但这些错误的学习方法这么多年一直伴随着我,不知给我带来了多么巨大的损失

                                   

一、不知道要学习什么

     刚进入大学的时候,自己在心里想着,大学四年应该如何充实自己,不能重走学姐学长的路,四年下来说话带有点文学色彩外,其他可以说一无所有。然而大学毕业了,发现自己依旧走上了学长学姐的道路。在遗憾悔恨的同时,也给自己做个总结。

   进入大学的时候,也不问问其他人电子工程专业有哪些课程、各课程都学习什么、什么是重点需要学习的课程、毕业后可以从事什么方面的工作。那个时候也不懂得利用博客、论坛、利用QQ群咨询人家学习路线。学校开一门课程就学习这门课程,没有针对性,浑浑噩噩的过着,虽然自己很努力去学习各个课程,但缺少整体宏观上的认知,缺少学习路线图,学习方向,学习起来像无头苍蝇一样,到处乱窜。开设C语言的时候就学习它的语法,开设51单片机的时候就学习定时中断等如何控制外设、开设计算机网络的时候就去学习网络的基础知识。东西是学了很多,但都只停留在肤浅的表面。没有去做些项目,没有去实践,也没有认识到哪些是重点学科。

二、不知道如何去学

     在学习C语言的时候,就学习它的语法,只停留在表面,没有去实际做些项目来实践。即便自己心里想着使用C语言来做点什么小项目练练手。但苦于对控制台黑色框的忌讳,觉得怎么可能做出一个带有漂亮界面的应用程序,那个时候也没有找到相关可以练手的项目,久而久之就不了了之了。

   在学习51单片机的时候,也是如此。就学习了芯片内部的原理,也只用定时器,中断、LCD等做了个时钟程序而已。接下来就不知道要干嘛了,虽然想着用51单片机来做些控制类的项目,但接下来的问题就茫然了。 可以做些什么小项目? 遇到问题怎么解决? 那个时候根本就不知在网上搜,搜开源的小项目来修改,来练习。也不知道去逛些论坛来学习。就在心里死想着,能用它来做些什么项目? 可以想象,只学习基本理论的知识,缺少实践,能有什么用呢?以至于怀疑自己是否适合从事IT行业?

三、未认清IT的本质

     很遗憾的是,在毕业进入工作后才认识到IT的本质。高中阶段一惯在老师的灌输下,学习数学就是为了解决某道题目, 殊不知解决某道题目并不是最重要的,重要的是如何从这套题中提炼出一种思想,一种逻辑思维能力。在学习语语文的时候,并不是为了使得能写出一篇高分作文,而是锻炼自己的表达能力,让自己能带有一种文学思想。

   IT行业何尝不是如此呢? 比如我们解决完一道算法题的时候,难道我们就是为了解决这道题吗?我们不能提炼出什么东西来?我们完全可以从这道算法解决上,提炼出一个通用的解决步骤。当上升到一种思想的时候,完全可以把具体的细节给抽象出来。授人以鱼不如授人以渔,就是这个道理。“例如,刚开始的时候,你对某个领域不熟悉,人家推荐了些书籍给你,当你熟悉后再次向别人推荐些进阶的书籍的时候,别人可以不回答你了,因为你完成可以根据自己的需要而选择适合自己的书籍了。这是贺利坚老师在回答IT学子中的一段话”。

   在工作一段时间后往往会迷失方向,接下来应该往哪个领域、哪个方向走的问题。移动平台、嵌入式、PC、游戏、图像算法等等。可以从事的领域太多了该如何选择?我就曾经历过这纠结的阶段,当时我从事OCR识别开发,当这个项目完成的时候,Boss让我转做Android,这个时候我再想,我做C++开发的,要不要换到移动平台?好在我找到我之前培训的老师,一位牛逼哄哄的人物,下面这两段话是他给我说的原文,有点长。

     “软件开发注重的是思想,也就是拿到一个需要,分析如何去实现它,代码如何架构等等。这个时候并没有考虑到使用哪种编程语言,没有考虑到代码的细节,代码如何写。只是架构了一个实现的框架而已。(1)我们看到的公司的部门经理,架构师,技术总监等,以及优快云,博客园里面的大牛,都有一个规律,就是他们懂的东西很多,知识面很广。他们真的懂这些东西吗???其实不一定,他们懂的还是软件的思想而已。 (2)我们在职场中,经常会考虑该做Ios, android, 还是C++呢?我们在选择方向的时候会很迷茫,其实我们只要有了软件的这种思想,还怕从事的是Ios,android还是C++吗?(3) 我们同时也会考虑,是做C++,android等应用开发,还是做图像处理之类的算法,或者底层驱动。从事的方向真的很多,我们会考虑做应用的有一个瓶颈,工资不会很多,例如android应用开发在厦门工资8000应该是一个地线了吧! 我们看到做图像算法等,工控算法的,或者底层驱动的,整体工资会高些。这个时候我们又迷茫了,该做应用呢,还是算法,或者底层驱动?当有这种想法的时候,我们还是得用软件开发的这种思想来看待这个问题。看看你的上司吧,他们并不做算法, 也不做驱动,也不写代码,但他们公司会低吗???因为有了这种思想,即便做应用开发,也会造就牛人。

      很多时候我们在想:“软件行业这条路该怎么走”, “该怎们做才是正确的”。 其实我们并不是不知道如何做才是正确的,而是我们害怕,觉得困难。因为困难,我们就不想去行动了。不要觉得是遥不可及的事情。看看我们自己的薪水吧!刚开始工作的时候,只有3500, 会思考什么时候才能5k, 等到了5k就会考虑什么时候才有10k。 因此, 我们心中要有一个目标(比如架构师),然后不怕困难,花时间去实现它,一步一个脚印”这两段是我培训老师对我说的话,之后再也不会因为选择什么方向什么平台而纠结了。

四、解决问题的能力不强

      小学到高中,我们完全依赖老师,大学毕业出来工作完全依赖我们自己,而大学阶段是一个过渡过程。然而在这个过渡过程,我还是没能养成解决问题的能力。

    1、不能很好的利用博客、论坛、QQ群等网络资源,有问题的时候未能从这些网络上获取答案,而是过渡依赖于书本。

    2 、当程序出Bug的时候,不知道错在哪里,不知道调试方法,不清楚该定位到哪里。当有Bug不能解决的时候,你可以想象当时的心里要多糟有多糟。

    3、给你一个功能模块的时候,当你不知道如何去完成,没有思路的时候。不能很好利用一些开源项目,准确的说是找不到相关的开源项目来做参考。

    4、总在心里幻想着,要是有一个人带你多好,总希望有个贵人来指导你。这样的话就过分依赖此人。

五、未能做好笔记

        其实心里是很想做好笔记,每个章节做总结,每个项目做总结。当就是有这么一种心态,做笔记很花时间。如果把做笔记这花的时间省下来,可以做其他功能开发,或者可以看好些其他书籍。好记性不如烂笔头,殊不知做笔记是为了更好的总结,更好的记忆。现在花点时间来做笔记,将来只需要翻翻就可以了。相对来讲、这反而节省了很多时间。其实说到底,影响自己不去做笔记的本质就是自己的心态急,急于求成。不只有做笔记,看书籍的时候也在数着已经看了多少页,还有多少页没有看完,这样急功近利又有什么效果呢? 当你在百米冲刺的时候,你是第一时间冲到了终点,但同时你也错过了沿途的风景。

六、急于求成 

      (1) 在看书的时候,心里会想着现在看到了第几页,还剩多少页,急于把它看完,这个时候也不停下来把相关联的章节串联起来,做个总结;

      (2) 给自己定了个目标,在某个时间段内完成什么内容。这段时间就疯狂的去完成,心里想着如果这段时间完成不了,就得延迟,影响下一个阶段的任务。殊不知计划永远赶不上变化,某天朋友来找你,某天有什么事情要去办,这样往往耽搁了计划。

       没有必要给自己安排一连串的任务,因为任务是永远完不成的,这个任务完成还有下一个任务。永远都是死循环。在这种情况下,合理安排时间,允许延迟。放松心态的去完成,不要有急于求成的压力。在做某件事情的时候再也不会心里盘算着已经做了多少,还剩多少,什么时候才能早点完成。

七、未能领悟人生真谛

     从少年到中年,再到老年。在人生旅途中,将会有三个东西时刻伴随着我们(家庭、事业、人际关系)。然而,我只注重着事业,对于家庭、人际关系则没有好好对待。为了事业而奋斗着,很少跟家人联系,也很少跟朋友交流。久而久之,导致了自己的孤僻。虽然自己很想和别人交流,但苦于不知道和别人聊什么话题。面对这种情况,三者应该同等对待,不要害怕,勇于迈出那一步,只要迈出那一步,就会有话题。因为互动是双方的,只要一打开话题,就有聊不完的话题。多多锻炼就会出结果,就像写程序一样,刚开始对树形结构不了解,多练习之后,也就那么一回事。

               

八、未能总结 

     (1) 当天学习到的内容当天进行总结

     (2) 一周进行知识总结

     (3) 每月进行总结

     (4) 半年进行总结

     (5) 年度进行总结
     

九、未能给自己定位,树立目标

        大学期间,我很努力的学习着,整天忙忙碌碌,然而效果却难以恭维。说到底就是没有找到方向,整天无头苍蝇乱窜。这种是为了学习而学习,不是为了目的而学习,往往回头想的时候,都会发现前面几个阶段自己都做了些什?要么没做到,要么做得不好。在学习编程的时候,就为了学习而学习,停留在语法上,没有考虑过学习编程是为了解决一个什么问题。小时候想着将来要做些什么,但目的不明确或者太空洞,往往不能实现。

     如果能够找到自己的方向,找到自己要实现的目标,然后为了实现这个目标,而分成各个阶段去实现,这样每天做起事情就有方向,有目标,再也不会忙忙碌碌了。 当然这个时候计划要详实,不能太空洞。否则还是忙忙碌碌无头苍蝇乱飞。

      (1) 10年计划

      (2) 3年计划

      (3) 1年计划

      (4) 半年计划

      (5) 月计划

      (6) 周计划

      (7) 每日计划

     每天的任务就是为了实现各个阶段的目标,进而实现整个目标。这和软件工程中分而治之的思想是一样的道理。

      找准方向,沿着自己的方向前进,遇到问题解决问题,但别忘了回头望望!

训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
内容概要:本文介绍了一种基于CEEMDAN-BiLSTM的中短期天气预测模型,通过将完全集合经验模态分解自适应噪声(CEEMDAN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)相结合,实现对复杂气象时间序列的高精度预测。首先利用CEEMDAN对原始气象数据进行多尺度分解,获得多个本征模态函数(IMF)分量和残差,有效解决模式混叠与噪声干扰问题;随后对各IMF分量分别构建BiLSTM模型进行独立预测,充分发挥其对前后时序依赖的建模能力;最后通过集成重构输出最终预测结果。文中还包含了数据预处理、特征提取、模型评估与可视化等完整流程,并提供了MATLAB实现的部分代码示例。该方法显著提升了天气预测的准确性与鲁棒性,适用于多类气象要素的中短期趋势预测。; 适合人群:具备一定机器学习和时间序列分析基础,从事气象、环境、能源等领域研究或工程应用的研发人员、高校研究生及数据科学家。; 使用场景及目标:①应用于温度、风速、降水等气象变量的中短期精准预测;②解决传统模型在非线性、多尺度气象信号建模中的局限性;③构建智能气象预测系统,服务于电力调度、灾害预警、智慧农业等实际业务场景。; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,深入理解CEEMDAN分解机制与BiLSTM建模细节,重点关注数据预处理、模型参数调优与结果集成策略,同时可扩展至多变量联合预测以提升应用价值。
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