一周学习荟萃(TED,知识,教育,笑话,鸡汤)

本文精选TED演讲精华,涵盖习惯的力量、学生成功秘诀、压力管理等主题,同时分享有趣的知识如中国方言分类、育儿技巧、交通安全常识及数字趣事,旨在提供多元智慧与生活洞察。

新的一年开始了,博客随笔还要继续写。

 

TED 演讲

 

1. The Power of Habit: Charles Duhigg at TEDxTeachersCollege

 

2. What do top students do differently? | Douglas Barton | TEDxYouth@Tallinn

 

3. Textbooks, Note Taking and Hide and Go Seek: Parker Edman and Nikhil Malakalapalli at TEDxYouth@NAHS

 

4. How to make stress your friend | Kelly McGonigal

 

5. Increase your self-awareness with one simple fix | Tasha Eurich | TEDxMileHigh

 

6. How to motivate yourself to change your behavior | Tali Sharot | TEDxCambridge

 

7. Don Tapscott: Four principles for the open world

 

一些知识

 

官话方言又分8大官话:东北官话、北京官话、冀鲁官话、胶辽官话、中原官话、兰银官话、江淮官话、西南官话。

 

学术界通常将全国划分为七大方言区:官话方言、吴方言、湘方言、客家方言、闽方言、粤方言、赣方言。

 

 

育儿:

 

爱哭的BABY都是爸妈教出来的。 才出生的小BABY听不懂话,他们靠条件反射来做判断。 孩子一哭就放下来,不哭才抱起来。这样一来,再小的孩子都能明白,不哭的时候才有得抱。训练“不哭的孩子”要排除4个哭的其他原因:尿了、病了、饿了,困了。

 

儿童错误乘车方式盘点以下几种行为不能有:①抱着孩子坐在副驾;②让孩子探身出窗;③让孩子站在中央扶手上;④让孩子独自锁在车内;⑤让孩子坐在副驾;⑥给孩子系成人安全带;⑦在车上给孩子喂吃的;⑧让孩子自己贸然开车门;⑨让孩子玩硬棱玩具。这些都是爸爸妈妈应该牢记的呦~

 

有意思的事:

 

9801这个数字非常有趣,甚至可以把它命名为“逼死强迫症数”,为啥这么说呢?打开草稿纸,算一下1除以9801你就会发现,小数点后是00、01、02、03、04……一直到95、96、97、99,形成一个完整的循环节,而其中唯独没有98。

 

 

路易·雅克·曼德·达盖尔,是一名法国发明家、艺术家和化学家。他原为舞台背景画家,后发明达盖尔银版法,又称达盖尔摄影法。1839年8月19日法国科学与艺术学院购买了其摄影法专利,并公布与世,宣告摄影的诞生。成功者都是跨界的,没有广泛的爱好,创新是不可能的

 

 

 

笑话:

如果爱一个男人,就要给他生一个女儿,让他在60岁的时候,还有人搂着他的脖子跟他撒娇,批评他不听话,给他买温暖的鞋子,帮他买酒,点烟。  如果恨一个男人,就给他生个儿子,让儿子在他60岁的时候拍着桌子,摔着杯子,管他要房子,要车子,要钱......  如果恨得太深,那就给他生俩儿子 。

 

台湾科学家做了个有趣的实验,他们让台湾和大陆的小朋友抄写“忧郁的台湾乌龟”100遍,经过观察他们发现台湾小朋友抄了十几遍后就不耐烦了, 而大陆小朋友每次都能坚持抄完,科学家由此断定大陆小朋友缺乏反抗精神。对此结论我一直很怀疑,直到忽然想起台湾用的是繁体字:憂鬱的臺灣烏龜……

 

鸡汤

 

人的强大来自于内心的安定与平静。强大,不是赢在起跑线的沾沾自喜,不是睚眦必报的斤斤计较,不是一边抱怨一边做帮凶。相反,是对自己人生目标的清晰和执著,是不焦虑、不盲从、不比较、不纠缠、不羁绊的状态,是秉持自己的信仰和价值观,对生命中的种种苦难和不公有痛而不言的智慧和笑而不语的豁达。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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