聊聊机器人学习中的“投资”与“消费”(节选)

本文探讨了在机器人学习中,如何区分学习过程是投资还是消费。投资是转化时间以获取未来收益,如技能提升带来工作机会;而消费则可能仅换取短期成绩。长期来看,投资如撰写技术博客会有持续回报,而消费如只为成绩的报告则缺乏长远价值。考研也可视为投资,成功则是投资回报,失败则为消费。投资思维对于学习成长至关重要。

选择机器人方向学习的伙伴们,不知有没有思考过,学习过程中的“投资”与“消费”。

科研过程也是类似的。


下面简单聊一下:

基本概念(可不看,引用)

投资,指国家或企业以及个人,为了特定目的,与对方签订协议,促进社会发展,实现互惠互利,输送资金的过程。又是特定经济主体为了在未来可预见的时期内获得收益或是资金增值,在一定时期内向一定领域投放足够数额的资金或实物的货币等价物的经济行为。可分为实物投资、资本投资和证券投资等。前者是以货币投入企业,通过生产经营活动取得一定利润,后者是以货币购买企业发行的股票和公司债券,间接参与企业的利润分配。
投资是创新创业项目孵化的一种形式,是对项目产业化综合体进行资本助推发展的经济活动。
投资是货币收入或其他任何能以货币计量其价值的财富拥有者牺牲当前消费、购买或购置资本品以期在未来实现价值增值的谋利性经营性活动。

消费是社会再生产过程中的一个重要环节,也是最终环节。它是指利用社会产品来满足人们各种需要的过程。消费又分为生产消费和个人消费。前者指物质资料生产过程中的生产资料和生活劳动的使用和消耗。后者是指人们把生产出来的物质资料和精神产品用于满足个人生活需要的行为和过程,是“生产过程以外执行生活职能”。它是恢复人们劳动力和劳动力再生产必不可少的条件。


学生在学习或研究过程中通常我们忽略资金,学生的大部分零用钱用于购买食物/娱乐等,通常不会去购买付费课程,考研辅导班后面详细说。

以投入时间为单一衡量标准

以投资为例,投资就是货币转化为资本的过程;

对于学生而言,投资就是学习时间转化为升学或高薪工作的资源筹码的过程。

但是,工作7年发现,大部分学生的学习过程是消费,而非投资。

用宝贵时间换取课程成绩,而没有掌握核心资源,大部分学生花了四年时间换了一个本科文凭和学士学位证书,仅此而已。

注意,当没有掌握核心资源的时候,这是消费而非投资,直接反映就是就业层次不行或升学潜力差。


比如,大部分学生就没有真正掌握生产力和生产关系的辩证关系,不能灵活应用到学习力和学习关系之中,自然无法区分自己的学习是消费还是投资。

此处举个简单例子,比如一门功课,ROS机器人编程,如果您在找工作时:

用此技能换取到工作机会,那学习此课程的过程就是投资,如果水个分数,混个毕业,那就是消费。


科研也是如此,一个热门课题写点文章,短平快赚取工作量奖励,后续又来了个热点,换课题,继续短平快,那就是消费。

在现实中,投资和消费区别短时间并不明显,但是放长到5-10年,就会有不一样的效果。

例如,撰写优快云的机器人类技术博客就是投资,而非消费。

此类积累会带来持续性的收获,比如点击量或者社区奖励等。

与此类似,比如撰写一份机器人课程研究型报告,如果只是给老师评定成绩,那就是消费,获得成绩的那一刻,这份报告被存档,也不会又更多的人看到,就是妥妥的消费行为。 


好了,谈谈考研。

简言之,如果报名辅导班,投入大量时间,考研成功是投资,考研失败是消费。


引出一个新问题,投资一定优于消费吗?

不一定,我带过一位学生,成绩优异,研究生毕业后换方向了,那么之前的努力算投资失败;

但是,只是在机器人方向学习上的投资失败,研究生有了更高的就业选择,换取了一份体制内的工作。

但是,投资的思维更为重要,这反映了一个学生的思维力层次和执行力品质。


适当将学习和研究过程转为投资,还是大有好处的。

毕竟不管是生活还是学习,消费终会使自己要么财富大幅缩水要么时间一去不返,是一种消耗性活动。 

(节选终)


内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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