2017年最后两个工作日的年终总结

作者回顾了一年的经历,包括职场的人情冷暖、个人成长、家庭教育、投资心得等多个方面,并对未来进行了展望。

//2017-12-28 14:27

 

刚才坐在身后的同事说,明天就是上班的最后一天了,一转眼,又过了一年。

 

总结一下,今年有哪些感想:

1.去年9月份的时候,团队准备要开掉一个同事,但那个同事在今年4月初会有大约92万(如果没卖现在价值160万)人民币的股票还没有到账,这个同事是能力不够,但本身还是挺努力的,而且来到阿里,老婆刚生的小孩也没管就去了杭州呆了大约1年,经过上面管理团队的讨论,留着他一直到他拿到股票以后再开。让我见识到了什么叫做有情有义。那个同事也很感激。

 

2.之前管理团队的时候,对大家很严格,就是怕大家弄出了故障,影响了绩效,进而影响了奖金,也跟大家都有了沟通,有些人明白有些人还是不理解。后来,经过这一年,我突然明白了,人和人的理解能力和认知水平差距很大,有可能搞成:吾之蜜糖汝之毒药的理解程度。所以,后来,索性,把规矩定好,该嘱咐的都说清楚,做得到就有糖吃,做不到就没糖吃,大家自己对自己负责,都是成年人了,我也没必要一直当一个严厉的家长。

 

3.对孩子的培养就是去培养好的习惯,对好习惯奖赏对坏习惯惩罚,不断学习和深化到记忆里,就能形成性格。去年还会打孩子,今年我更多的是问为什么,讲道理,打孩子会让他没有安全感,不利于心智的成长。以前我脾气挺暴躁,自从和我身后的同事一起做了一口价项目以后,我脾气就变好了许多,因为这位同事让我明白了许多道理,比如说:有些时候,我认为好的,ta不认为是好的,认知差别太大,无法理解更高层次的设计和道理。后来,我收起脾气,用行政命令让ta遵循就好了。何必对ta吼呢,ta完全都听不懂也理解不了。顺其自然吧。

 

4.关于澳门的二十一点,今年我大约去了7次,没有怎么赚钱,但把程序重新优化了一遍,大致明白了,我甄选的方案,总过150亿种组合,我的胜率为36%,但盈利达到52每投100块,也就是说,这150次每个组合出来一遍,每次投入100块,我能盈利52块。so,整体来说,还是要靠运气,但我已经有了自认为最优的方案。有了方案以后,还要有加注策略,这样在运气连续好的时候,就能赢更多,在运气差的时候,输的少一些,听着真玄乎,还在测试中。每赢2局加100。最近一次最多加到700,就是说,连着赢了14局。靠这个加注方案,上次赢了一些,但上次MGM下午4点就把台子从300涨到500,打了8000块,输光,打300是我bankroll能支持的,达到500就支持不了了,心里压力也大。以后要严格要求自己。现在每次带100个盲注,也就是3万去。明年计划,打300每天收入5000,严格控制自己,不要去打500的,一直到我的总盈利达到8万,再升级。

 

5.从双十一开始在写《塞梅普雷斯如是说》第二部,写到12月初,开始生病,病了大约2个星期,刚好一点,就去了澳门打牌,回来有开始玩cities skyline,前几天都打到半夜2,3点,昨天我给删了,又开始玩文明5,昨天又打到1点40,今天再打打,好像也没啥挑战。

 

6.今年在看《佛陀传》(买了3个版本),发现每个解决方案都有要站在当时的情景去分析,看看他当时遇到了什么困难,环境是什么样子,为什么用这种解决方案。乔达摩悉达多好可惜,没有留下只字片语,结果后市有八万四千卷经书,没有人能看完。八万四千是佛经里经常使用,说明很多的意思的一种描述。我看网上说任何不同于三法印的佛法都是错的,三法印是:诸行无常,诸法无我,涅槃寂静。对于诸行无常,我有疑问,佛讲究因果,但诸行无常不是在说因果的概念呀,而是说非因果的概念。很矛盾呀。苦集灭道是四圣諦,为了解决人的苦难,让你我无欲就没有痛苦了,可我觉得这是反人性的方案啊,一个好的方案,不应该如此反人性吧。贪嗔痴,戒定慧。现在感觉前3个字很好,现在有负面情绪时,我就要告诉自己,切莫贪嗔痴。其实,事情本身不会有任何情绪,是一个人对事情的解读带来的情绪,所以我们处理事情要就事论事,不要带情绪。

 

7.去澳门打21点时,突然明白说买股票不需要知道是涨是跌,只要按照一套能盈利的规则买卖就好了,跟打二十一点的理念一样,别人眼中的赌博,在我们眼中,就是正确的可实施方案。

 

8.以前总觉得国外比国内好,现在可以正确的看待这种情况了,有些好,有些不好,不是全部都比中国好。中国在这么多年的发展以后,无论是产品,经济,物流,消费习惯,治安,有很多方面都比国外一流国家强多了,当然,也有许多需要改进的地方,我就不说了。

 

9.最近年末,支付宝搞发红包活动,有人用伪基站群发短信的方法赚了100多万,我去查了一下,一个便携式伪基站,成本在3000-5000之内,但是违法的,唉,所有赚快钱的方法都写在刑法里。后来另一个同事说,可以花钱买群发的方案,其实也是不错的。

 

10.如果说给明年定个目标,我希望能把足彩算法搞起来,现在的问题是找不到一个好的数据源,来获取所有的比赛结果和相关比赛数据。明年找找数据源,哪怕是花钱的也好,只要数据稳定和准确。明年就世界杯了。上一次世界杯还在平安做天下通,这次的世界杯在阿里做UGC业务,不知下次世界杯,我会在哪里做什么。记得当年去平安时,我还想这工资真他妈高,福利真他妈好,这一定是我最后一家公司了。结果没到一年,我就跑路了,世事难料,诸行无常啊。

 

今天终于到29日最后一个工作日了,愿世界平安,永无战争。

 

//12-29 14:32

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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