如何理解-行胜于言-?信息爆炸时代的应对策略是什么?智能时代呢?

行胜于言:

对自己,行动永远比“吧啦吧啦”重要;

观察外在,看行动,忽略其“吧啦吧啦”。

机器人相关知识的本身和价值-优快云博客


多做新评价体系看重的指标,这也是我转型的重要投入点。

很多人言行不一,但不论是言行一致,还是其他情况:

行胜于言通常不会判断失误。

传授方式变了,考核方式也要改变了。-优快云 blink-领先的开发者技术社区


行动:

少看各类分析文章,研究对象是资金,就看主力资金流向:

行胜于言。 

“吧啦吧啦”可能会很多很多文章视频等,但是行动决策(投入资金量)一定是核心。 

什么才是世俗力量最强大的地方?-优快云博客

世俗力量通过“吧啦吧啦”把人绕晕了,O(∩_∩)O 


这是一篇十年前就规划好的文章,现在2024年反而觉得没啥写出来的必要了。

能看懂的不需要看,看不懂的没必要看。

截图:

主要是:

扩展:

为何大部分人不听劝呢?

这是客观规律啊:

最早一篇:入门计算机控制技术-优快云博客

里面的图供参考。

其次:

更深入一些:

这个教育悖论深刻揭示了家庭背景与孩子成长之间的复杂关系,尤其是在探讨父母特质与父母具体行为对孩子学习成绩的影响时,展现出了令人深思的对比。

父母特点的影响

首先,让我们聚焦于那些与孩子学习成绩正相关的“父母特点”。高学历往往意味着父母拥有更广泛的知识基础和学习能力,这种智力资本可能通过遗传或家庭文化氛围间接传递给孩子,激发孩子对知识的好奇心和探索欲。事业有成的父母,除了提供物质上的支持外,他们的成功故事、工作态度和坚持不懈的精神也是孩子的榜样,激励着孩子树立远大目标并为之努力。身体健康的父母则能为孩子提供一个更加活跃、正面的生活环境,他们的活力和对生活的热爱无形中塑造了孩子积极向上的生活态度,这些都有助于孩子在学业上保持持久的动力和良好的身心状态。

父母行为的非直接影响

相比之下,那些看似直接针对孩子教育的“父母行为”,如是否经常带孩子去博物馆、是否严格遵循某种教育计划、甚至是否采用体罚等,研究却发现这些因素与孩子的学习成绩并无显著关联。这一发现挑战了传统观念中“做得好不如教得好”的想法。它暗示着,尽管这些行为在一定程度上反映了父母的教育意识和参与度,但真正决定孩子学习成果的是更深层次的家庭环境、父母的价值观念、以及父母自身的榜样作用,而非具体的教育技巧或活动参与。

相同点分析

这两组因素的相同点在于,它们都强调了父母作为个体对孩子成长环境的塑造作用,但侧重点截然不同。前8个因素(父母特点)更多地关注于父母自身的内在品质和状态,这些是相对稳定且难以短时间内改变的;而后8个因素(父母行为)则侧重于父母可以主动选择或调整的外在行为,这些行为虽然重要,但在影响孩子学习成绩方面并非决定性因素。

深层启示

这一研究提醒我们,作为父母,最重要的是成为孩子的良好示范,通过自身的成长、进步和积极生活态度来潜移默化地影响孩子。同时,也应认识到每个孩子都是独一无二的,教育不应是一成不变的公式,而应是根据孩子的特性和兴趣灵活调整的过程。父母应当关注与孩子建立深厚的情感联系,营造一个充满爱、尊重和鼓励的家庭氛围,这比任何特定的教育方法都更为关键。

总之,教育的本质在于引导而非灌输,父母通过自身的优秀品质和正面榜样,为孩子铺设一条通往成功的心灵之路,这或许才是教育最深刻的真谛。


【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进研究与优化。
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