跟自己比, 而不是跟别人比!

本文探讨了人们常犯的错误——过分关注他人的成功而忽视自我提升的重要性。作者建议我们应该学会从他人身上找到值得学习的优点,并通过不断反思和改进自身来实现真正的进步。

生活中,我们总不自觉的把目光放在别人身上,放在别人取得的成绩上,看到比自己优秀的,或艳炫不已,或自惭形秽,或心生妒忌。


我们很少去思考别人比自己优秀在哪里,自己的不足在哪里。

我们确实应该积极的去跟别人比较,但不是对比成绩如何,不是对别工作好坏,更不是对比谁强谁弱,而是去关注更深层次的东西。别人之所以比你优秀,那定是有其特有的优点值得你学习。我们应该以一颗谦卑的心去请教他人,以一颗坚毅的心去修正自己。

跟以前的你自己对比,你的缺点是否改掉了,别人的优点你是否学到了,如此,才能不断进步。


凡道理都极简单,然唯身体力行者才能有所成就。


内容概要:本文是一份针对2025年中国企业品牌传播环境撰写的《全网媒体发稿白皮书》,聚焦企业媒体发稿的策略制定、渠道选择与效果评估难题。通过分析当前企业面临的资源分散、内容同质、效果难量化等核心痛点,系统性地介绍了新闻媒体、央媒、地方官媒和自媒体四大渠道的特点与适用场景,并深度融合“传声港”AI驱动的新媒体平台能力,提出“策略+工具+落地”的一体化解决方案。白皮书详细阐述了传声港在资源整合、AI智能匹配、舆情监测、合规审核及全链路效果追踪方面的技术优势,构建了涵盖曝光、互动、转化与品牌影响力的多维评估体系,并通过快消、科技、零售等行业的实战案例验证其有效性。最后,提出了按企业发展阶段和营销节点定制的媒体组合策略,强调本土化传播与政府关系协同的重要性,助力企业实现品牌声量与实际转化的双重增长。; 适合人群:企业市场部负责人、品牌方管理者、公关传播从业者及从事数字营销的相关人员,尤其适用于初创期至成熟期不同发展阶段的企业决策者。; 使用场景及目标:①帮助企业科学制定媒体发稿策略,优化预算分配;②解决渠道对接繁琐、投放不精准、效果不可衡量等问题;③指导企业在重大营销节点(如春节、双11)开展高效传播;④提升品牌权威性、区域渗透力与危机应对能力; 阅读建议:建议结合自身企业所处阶段和发展目标,参考文中提供的“传声港服务组合”与“预算分配建议”进行策略匹配,同时重视AI工具在投放、监测与优化中的实际应用,定期复盘数据以实现持续迭代。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/987bb7a43dd9 VeighNa - By Traders, For Traders, AI-Powered. Want to read this in english ? Go here VeighNa是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架,在开源社区持续不断的贡献下一步步成长为多功能量化交易平台,自发布以来已经积累了众多来自金融机构或相关领域的用户,包括私募基金、证券公司、期货公司等。 在使用VeighNa进行二次开发(策略、模块等)的过程中有任何疑问,请查看VeighNa项目文档,如果无法解决请前往官方社区论坛的【提问求助】板块寻求帮助,也欢迎在【经验分享】板块分享你的使用心得! 想要获取更多关于VeighNa的资讯信息? 请扫描下方二维码添加小助手加入【VeighNa社区交流微信群】: AI-Powered VeighNa发布十周年之际正式推出4.0版本,重磅新增面向AI量化策略的vnpy.alpha模块,为专业量化交易员提供一站式多因子机器学习(ML)策略开发、投研和实盘交易解决方案: :bar_chart: dataset:因子特征工程 * 专为ML算法训练优化设计,支持高效批量特征计算与处理 * 内置丰富的因子特征表达式计算引擎,实现快速一键生成训练数据 * Alpha 158:源于微软Qlib项目的股票市场特征集合,涵盖K线形态、价格趋势、时序波动等多维度量化因子 :bulb: model:预测模型训练 * 提供标准化的ML模型开发模板,大幅简化模型构建与训练流程 * 统一API接口设计,支持无缝切换不同算法进行性能对比测试 * 集成多种主流机器学习算法: * Lass...
要向他人讲解奖励函数是自己编写代码计算而非深度强化学习框架计算,可以从以下几个方面入手: ### 强调奖励函数的本质 奖励函数本质上是一个根据智能体的状态和行为计算出一个标量值的映射。它的核心作用是为智能体的行为提供反馈,以引导其学习到最优策略。深度强化学习框架虽然提供了很多便利,但奖励函数是与具体任务紧密相关的,很多时候需要根据任务的特定需求来定制,这就需要自己编写代码来实现[^1]。 ### 结合代码示例讲解 以下是一个简单的导航任务的奖励函数代码示例: ```python import numpy as np def navigation_reward(agent_position, target_position, obstacle_positions): distance = np.linalg.norm(np.array(agent_position) - np.array(target_position)) # 接近目标给予正奖励 reward = -distance # 如果撞到障碍物给予负奖励 for obstacle in obstacle_positions: if agent_position == obstacle: reward -= 100 # 到达目标给予正奖励 if agent_position == target_position: reward += 1000 return reward ``` 在这个示例中,奖励函数根据智能体的当前位置、目标位置和障碍物位置来计算奖励。通过这个代码可以向他人展示,奖励函数的计算逻辑是可以自己定义的,并不依赖于深度强化学习框架。 ### 对比框架计算和自己编写的优势 自己编写奖励函数代码可以更灵活地根据具体任务需求进行定制。不同的任务可能有不同的目标和约束,使用框架提供的默认奖励计算方式可能无法满足需求。例如,在一个特定的机器人控制任务中,可能需要考虑机器人的能量消耗、动作的平滑性等因素,这些都可以通过自己编写奖励函数来实现。 ### 说明与框架的结合方式 虽然奖励函数是自己编写代码计算的,但仍然可以与深度强化学习框架结合使用。在使用框架时,通常会有一个环境类,在这个环境类中可以调用自己编写的奖励函数来计算每个时间步的奖励。例如,在一个简单的环境类中可以这样使用: ```python class NavigationEnv: def __init__(self): self.agent_position = [0, 0] self.target_position = [10, 10] self.obstacle_positions = [[5, 5]] def step(self, action): # 根据动作更新智能体位置 self.agent_position[0] += action[0] self.agent_position[1] += action[1] # 计算奖励 reward = navigation_reward(self.agent_position, self.target_position, self.obstacle_positions) return self.agent_position, reward ```
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