【学习】——明辨

本文探讨了信息过载带来的挑战及应对策略,提出了学习应当少而精的观点,并介绍了5W2H分析法、吸引力法则等实用工具,帮助读者更好地进行决策。

我们每天接触的信息来自各处,我们每天遇到事物都有不可预见性,制定好的计划,往往以为突发事件而打断,信息的过量,让我们学习上变得更加吃力,无从决断。造成这种现象的发生的原因是:信息过载,消极,缺少跟进。

我们学习应该少而精,少不是减少学习的东西,我们要全部都要学,质量要有保障的学,


选择依据:

集体利益-个人利益;长期利益-短期利益;主要矛盾-次要矛盾;二八理论;212223

感想:(1)之前一直都是知道集体利益高于个人利益,也有很多成功人士也是这么做的,但是我并不能理解,直到上完bill老师的课后,发现,其实这也是我们最常见也是早就是到了的知识,唇亡齿寒,只有把蛋糕做的更大,分的才会更多。

(2)理性分析后才是感性,第一步,理性,很多人在第一步就做不出理性的分析,总是想要往“懒”这方面靠近,我就是这样的,所以,我希望,可以理性的分析选择自己要做的事情,首先做一个理性的人。你想要什么,你需要什么,这就是一个理性的问题,你想要看电视剧,但是,你真的需要吗?其实,你需要的是去学习英语,学习计算机,完成部门交给你的任务,这才是你最需要做的事情,不能因为你想要娱乐就去娱乐了,占了该干的事情的时间还不自知。


思维模式:



5W2H分析法

Why what when where who 

how(how to do ,how much)


吸引力法则:指思想集中在某一领域的时候,跟这个领域相关的人、事、物就会被他吸引而来。有一种我们看不见的能量,一直引导着整个宇宙规律性的运转,正是因为它的作用地球才能够在46亿年的时间里保持着运转的状态。

确定目标;立刻行动;相信自己;坚持不懈。


皮格马利翁:指人们基于对某种情境的知觉而形成的期望或预言,会使该情境产生适应这一期望或预言的效应。


马太效应:是指“好的愈好,坏的愈坏;多的愈多,少的愈少”的一种正反馈现象。


马斯洛需求层次理论:生理需求、安全需求、社交需求、尊重需求和自我实现需求。




欢迎大家提出更加宝贵的意见!


本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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!
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