做自己有把握做好的事情

价值投资的创始人、美国证券分析师协会首任主席本·格雷厄姆曾经说过这样一番话:“当一名证券分析师就要做你认为有把握做好的事情,而且只做这些事情.”
对这句话我有很深的感受。入市前几年我热衷于各种股市技术的学习和研究。学习本来是好事。但是可能爱好过度,博而不专,杂而不精,学习和操作严重脱节。按照后来师傅的话说就是你研究的是学问,而不是操作,在学习几年可以去做股评家。
现在很多朋友在重复着我的过去,乐此不疲的沉醉于学习之中。浪费着青春,用有限的金钱验证着股市中的学问。等待他们的可能是“虽然我一无所有,可是股市的知识我都懂。”
我很幸运认识了我的师傅,他给我敲醒了警钟:技术高的能赚钱.技术低的也能赚钱.就是不知道自己技术有多高的人赚不到钱. 学习只是手段,赚钱才是目的。你起码能在股市中赚钱,哪怕一年10%,你才有资格学习。
师傅问我有没有把握一年赚20%。我说在有行情的时候做一把。没有行情的时候空仓,我有90%的把握能赚20%。他说那就先这样做吧,不断的完善这种方法就行了。每年先赚20%,余下的时间去学习。我严格按照师傅说的去做,笑看股市悲欢离合,起起落落,股市割肉套牢的痛苦远我而去。
我一直想一个问题.森林里有狮子.老虎.为什么还有那么多弱小的动物生存呢? 俺师傅开玩笑说:羊活着.是因为它吃草.不去吃虎肉.精辟呀,羊有自知之明. 股市是高风险的市场。认识市场,更要认识自己,不是高手才能赚钱,关键是做自己有把握做好的事情。

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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