请认真地过好每一天

最近看了稻盛和夫的《活法》,感触很深,现贴一些书中的内容,和大家分享

 

1.人生是思维所结的果实,这种想法已经构成许多成功哲学的支柱。根据我自身的人生经验,我也坚定一个信念,那就是“内心不渴望的东西,它不可能靠近自己”。亦即,你能够实现的,只能是你自己内心渴望的东西,如果内心没有渴望,即使能够实现的也实现不了。

 

2.但是,为了实现理想,只是一般的愿望是不行的。“强烈的愿望”很重要。不是漠然地想“如果能够那样就好了”,这是不够成熟的想法,而应该是抱有强烈的愿望,废寝忘食地渴望着、思考着。全身上下从头顶到脚尖都充溢着这个愿望,就好比是身上划破后流出来的是“愿望”而不是血。

 

3.所谓努力学习功课的学生,是指想看的电影、电视不看,不安于舒适,从正面与困难作斗争的学生。社会上取得成功的人也同样,一定是抑制自己想玩的心情而辛勤劳动的结果。鄙视这种人的人,不正视自己的逃避与懒惰,却斜眼远观别人真正的辛勤劳动。

 

4.要在人生这个长长的大舞台上演绎一台出色的戏,取得丰硕成果,这种能力,不是单纯比较脑细胞数量的多少。而是无论何时,一丝不茍地工作,面对困难,百折不挠,这是成功的唯一途径,也是我们日常应该牢记在心的原理原则。

 

5.缺乏认真和热情、懒惰松驰地度过人生,没有什么比这更浪费的了。为了使人生这台戏内容厚重而又充实,必须极尽全力以认真的态度度过每一天的每一个瞬间。

 

6.为了实现理想,只是一般的愿望是不行的。“强烈的愿望”很重要。不是漠然地想“如果能够那样就好了”,这是不够成熟的想法,而应该是抱有强烈的愿望,废寝忘食地渴望着、思考着。全身上下从头顶到脚尖都充溢着这个愿望,就好比是身上划破后流出来的是“愿望”而不是血。

 

 

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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