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我也要
前一段时间，和一帮IT圈的朋友聚餐。觥筹交错间，自然发现了最有魅力之人。
我不知道如果我和他成为同事，谁高谁下啊？反正在餐桌上，我承认败了。
魅力来自于对于行业的兴趣。你不但在工作中愉悦了自己，还在饭桌上愉悦了我们。
魅力来自于对行业的了解。大家在一起做一件事情的时候，往往发现用集体的力量解决完成自己认为不可能完成的任务。人们因此而骄傲，因此而互相羡慕，互相学习。
魅力来自于真实。坦白的说，我不妒嫉，只想和你交情更深些。
在这个圈子里，有一点大家心里都清楚，交流和沟通是重要的，也是愉快的。你在职场上的魅力是你人生中的亮点，但绝不是全部。 也许你疲倦的回到家后，要继续保持你的敬业精神——等老婆睡着你再睡，并时刻保持魅力。
IT暮年来临时，你如何回首？
从MRF8P9040N数据手册到ADS仿真：手把手教你搞定LDMOS功放设计（附完整模型下载）
本文详细解析了MRF8P9040N LDMOS功率放大器的数据手册关键参数，并提供了在ADS中进行仿真的完整指南。从模型导入、直流工作点验证到负载牵引与阻抗匹配设计，逐步指导工程师完成高效功放设计。文章还包含调试技巧和常见问题解决方案，帮助优化射频功放性能。
关于人格魅力
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手把手教你用Python+Playwright实现抖音/B站/视频号三平台自动上传（附完整配置流程）
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《魅力史》
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“傻瓜”学计量——双重差分DID3（多期双重差分原理+解决方案CSDID原理）
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银行业数据科学家的 6 条经验教训
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PCL 法线定向【2025最新版】
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男人最有魅力的40动作
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什么是人格魅力？如何培养人格魅力？
<br />人格魅力：<br /><br />在当今社会中，为人处世的基本点就是要具备人格魅力。何为人格魅力？首先要弄清什么是人格。人格是指人的性格、气质、能力等特征的总和，也指个人的道德品质和人的能作为权力、义务的主体的资格。而人格魅力则指一个人在性格、气质、能力、道德品质等方面具有的很能吸引人的力量。在今天的社会里一个人能受到别人的欢迎、容纳，他实际上就具备了一定的人格。<br /><br />人格魅力的性格特征表现在如下方面：<br /><br /> 第一，在对待现实的态度或处理社会关系上，表现
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
工程的魅力
工程的魅力 中国自古代开始就涌现出许多波澜壮阔的浩叹工程，这些工程无不在向我们展示古人的智慧与中国古代的文化之美，每一件工程都在散发这他独特的魅力来吸引着我们。长城修筑的历史可上溯到西周时期，发生在首都镐京（今陕西西安）的著名的典故“烽火戏诸侯”就源于此。春秋战国时期列国争霸，互相防守，长城修筑进入第一个高潮，但此时修筑的长度都比较短。秦灭六国统一天下后，秦始皇连接和修缮战国长城，始有万里长城之称...
怀旧版电脑GBC模拟器
再现原版GBC掌机的界面，电脑运行连游戏界面都一样大小，很怀旧，很真实，（英文版）强烈推荐，很小的文件，很难才找到的。
【读书笔记】《魅力史》
作者弗吉尼亚·波斯特莱尔（Virginia Postrel）是美国著名文化观察家和社会思想家，在文化、历史和社会心理学领域有深入研究。她曾用3D技术还原卢浮宫镇馆之宝《断臂维纳斯》，推断其并非女神，而是一位等待客人的妓女，此观点曾在学术界引起轰动。2004年，她应邀登上TED讲台，解读魅力的力量。本解读聚焦魅力满足的四个核心要素。通过逃离欲望、拒绝平庸、嫉妒情绪与神秘感，魅力深入人心。它不仅是审美工具，更是社会机制的杠杆。理解魅力，能助我们把握商业脉络、审视自我。推荐阅读原书，探索更多案例。
浅谈项目经理的人格魅力
团队如何才能成功完成其所承担的任务或使命？这是一个比较复杂的问题，除了需要团队成员具备一定的工作能力之外，团队成员的精诚团结和互相配合也是至关重要的。 然而，我们知道，在项目团队目标的达成过程中，项目经理起到了举足轻重的作用。那么，项目经理怎样才能带领好一个团队？我想除了该团队有科学合理的规章制度外，项目经理的人格魅力是核心所在。因为，规章制度是管理者可以采用的辅助手段，而项目经理的人格魅
人格魅力
首先要弄清什么是人格。人格是指人的性格、气质、能力等特征的总和，也指个人的道德品质和人的能作为权力、义务的主体的资格。而人格魅力则指一个人在性格、气质、能、道德品质力等方面具有的很能吸引人的力量。在今天的社会里一个人能受到别人的欢迎、容纳，他实际上就具备了一定的人格。 人格魅力的性格特征表现在如下方面： 第一，在对待现实的态度或处理社会关系上，表现为对他人和对集体的真诚热情、友善、富于同情心，
从魅力品质到伟大产品-卡诺模型
本文主要讨论的是如何以卡诺模型为基础去理解用户体验，并且给出一些实际的例子来加以说明。昨天和陈总等一干人等去吃以服务或者更加确切地说是用户体验出名的海底捞火锅，吃完之后，几位没吃过海底捞的海鳖那是“当场就震惊了”，以这个为引子，我想用顾客满意度的经典模型归纳一下我对用户体验的一些理解。卡诺模型是我很推崇的一个简单又优雅的模型，它由日本质量学家卡诺提出，用于评价和规划顾客满意度和产品质量。其
51nod2012 字符串的魅力
2012 字符串的魅力 先给出一些字符串(只含有小写字母a-z)的定义: 一个长度字符串为LEN的字符串S，表示为S[0],S[1],…,S[LEN-1] 一位51nod选手得到一些字符串，他想考察这些字符串所有不重复的子串的charm值，这个任务非常艰巨，他想请求聪明的你来帮助他解决这个问题。子串的定义为上述的substr。 提示： 例如样例n = 2, k = 1, l = 1, r = 2 2个字符串为ba, bb,则所有不重复子串为a, b, ba, ...
如何才能让自己更有魅力
作者：丹尼尔（微信：丹尼尔先生，ID：MrDaniel777） 在一个人与人交流的社会，每一个人都希望自己充满魅力，或者足够有魅力。魅力是指，与众不同，独一无二，充满了迷人的诱惑力和吸引力。通常大家说的魅力大多指向了外表，然而事实上应该更多涉及到人内在的阅历、思想与人格。 若时间带给人的外在都是公平的，那么流经的岁月所带来的阅历则是魅力值重要的成分。所有人的外貌容颜，不管颜值高
中国魅力男人城市排行榜
发信人: beesnake (一定要吗?), 信区: Boy标 题: 中国魅力男人城市排行榜发信站: BBS 同舟共济站 (Fri Aug 20 16:31:06 2004), 站内1、西北男人 西北男人有型,大多沉默是金,颇给人沧桑感和神秘感。 西北男人施展魅力的场景也比较酷。布达拉宫,青藏高原,塔克拉玛干沙漠。据说2000年酷男追逐的十大完美装备里就包括护目镜,颈绳,碎发,兽皮表,越野鞋
男人的魅力不在于财富，而在于精神深度
男人的魅力不在于财富，而在于精神深度 男人的魅力不在于财富，而在于精神深度 男人的深度，彰显的是人生的阅历，胸怀的宽广;是进则天下，退则田园的进取与淡薄;是舍我其谁的态度与责任;也是面对世事变迁生命无常的淡定从容。男人的深度是一种生命的厚度。 人说四十而知天命，五十而从心所欲。一个有深度的男人，不光要知性，还能具备生生活的智慧，能知命而不庸人自忧，能从心所欲而在繁杂的世事中能进能退，这才是大丈夫所为。 真正的魅力男人，源于他的精神深度。深度是一种历练和道行，彰显的是人生的阅历、胸怀的宽广。.
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通过有效的人际关系管理，您将能够构建一个积极互助的团队氛围，激发团队合作的力量。魅力领导者需要具备出色的沟通能力，能够清晰明了地传达自己的想法和目标，并倾听团队成员的意见和反馈。参加专业培训和学习机会，阅读相关书籍和学术论文，与行业内的专家和同行交流，持续追求新知识和最新趋势。魅力领导者需要具备情绪智力，即管理和驾驭自己及他人的情绪的能力。通过树立积极的自我形象，培养情绪智力，建立强大的沟通能力，培养人际关系管理能力，并持续学习和自我提升，您将能够在商业时代成为一名魅力领导者，并引领团队取得长期成功。
【转】今日感慨：个人魅力的内核
文章来自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_489548eb01017p2u.html，从邮箱的订阅里面看到的，写得很好，尤其是关于个人魅力的部分，虽然暂时还没有好好看透，但是先收藏着，等到后面的日子再慢慢品味。 有MBA的同学请我说说领导人的个人魅力与领导力之间的关系。这是个老话题，也是个新话题，是属于那种常有人说，常说不透，又常说常新的话题。在我看来，个人魅力有...
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