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我也要
我的初步人生规划为九年。
在下面这个循环内我会努力规划好我的人生目标：
for(i=2;i<5;i++) ENGINEER=goal;
YEAR = I;
两年内成为中级软件工程师，再三年内成为高级软件工程师，再四年成为这个领域的专家。
正在学习的技术方向：
编程语言：C/C++
操作系统：WINDOWS/LINUX
库：MFC/STL
网络：TCP/IP SOCKET/WINPCAP网络编程 多线程编程
编译器：GCC/EMACS/VS2005
算法&数据结构&编译器&OS
开发方向：
图形编程/网络编程/游戏编程/多媒体/移动应用等等 该专精哪个方向还看以后。
关注：
移动应用
互联网
人工智能
云计算
开源软件/自由软件
具体学习课程还在计划，书籍/电子资料/开发资料/项目&交流。
GIS方向的车载导航 电子地图前景如何？
数据时大数据时代的核心价值，数据的核心是分析。
乐在途中，图我自在。
自修
DID实战指南：从平行趋势检验到PSM-DID的Stata全流程解析
本文详细解析了双重差分法（DID）在政策评估中的应用，从平行趋势检验到PSM-DID的Stata全流程操作。通过实例演示和代码示例，帮助研究者掌握DID方法的核心逻辑、前提条件验证及稳健性检验技巧，提升因果推断研究的准确性。
我们应该怎样规划自己的人生（推荐）
HP大中华区总裁孙振耀退休感言 ： 如果这篇文章没有分享给你，那是我的错。 如果这篇文章分享给你了，你却没有读，继续走弯路的你不要怪我。 如果你看了这篇文章，只读了一半你就说没时间了，说明你已经是个“茫”人了。 如果你看完了，你觉得这篇文章只是讲讲大道理，说明你的人生阅历还不够，需要你把这篇文章珍藏，走出去碰几年壁，头破血流后再回来，再读，你就会感叹自己的年少无知。 如果你看完
超越界面设计：GUI Guider与LVGL在STM32F103上的系统集成与架构思考
本文探讨了GUI Guider与LVGL在STM32F103微控制器上的系统集成与架构设计，重点分析了工程模块化组织、内存管理优化、硬件驱动接口设计以及FreeRTOS多任务集成。针对STM32F103ZET6的资源限制，提供了实用的移植策略和性能优化方案，帮助开发者构建高效、可维护的嵌入式GUI系统。
写给自己的一篇文章见证我的人生规划
2018.3.12下午15：10分开始决心往全在方向发展路很长需要时间去验证！加油 ！
从数据校准到论文呈现：fsQCA与NCA方法融合的完整实证研究指南
本文详细介绍了fsQCA（模糊集定性比较分析）与NCA（必要条件分析）方法融合的完整实证研究流程，从数据校准到论文呈现。通过软件操作技巧、R语言NCA包高效使用及论文写作规范，帮助研究者避免常见误区，提升研究质量与可靠性。特别适合需要进行组态分析的研究生和学者参考。
极空间NAS零基础部署Wiki.js：Docker+PostgreSQL全流程避坑指南
本文提供了一份在极空间NAS上从零部署Wiki.js私有知识库的详细指南。通过Docker容器化技术，结合PostgreSQL数据库，手把手讲解环境准备、核心组件配置、性能优化及安全加固等全流程，并特别针对极空间平台特性提供了避坑要点，帮助用户打造安全、高效、自主可控的知识管理系统。
人生规划必看书单
斯坦福大学人生设计课》是一本极具启发性的书籍，它不仅提供了实用的工具和方法，还鼓励我们以一种全新的视角去看待人生规划。通过设计思维的应用，我们可以更加主动地塑造自己的生活，而不是被动地接受现实。书中的“奥德赛计划”和失败免疫的理念，让我们在面对人生选择时更加从容和自信。无论你处于人生的哪个阶段，这本书都能为你提供宝贵的思想资源和行动指南，帮助你设计出一个更加充实、有意义的人生。《我的第一本人生规划手册》是一本全面而深入的人生规划指南。
微处理器实验报告-实验四
实验四 可编程定时/计数器8253实验 一、实验要求 利用8086外接8253可编程定时/计数器，可以实现方波的产生。 二、实验目的 1、学习8086与8253的连接方法。 2、学习8253的控制方法。 3、掌握8253定时器/计数器的工作方式和编程原理
如何规划自己的人生
人生规划定义 所谓人生规划就是一个人根据社会发展的需要和个人发展的志向，对自己的未来的发展道路做出一种预先的策划和设计。人生规划包括： 个人自身规划（包括身，心，灵） 健康规划； 事业规划（包含职业规划与学习规划）； 情感规划（爱情、亲情、友情）； 晚景规划。 人生规划使我们在规划人生的同时可以更理性的思考自己的未来，初步尝试性的选择未来适合自己从事的事业和生活，尽早（多
猫群优化算法(CSO)详解：从生物灵感到智能优化
猫群优化算法(CSO)是一种模拟猫科动物行为的群体智能优化算法。该算法基于猫的两种主要行为模式：搜寻状态（全局探索）和跟踪状态（局部开发）。CSO通过混合率(MR)动态调整两种模式的比例，实现探索与开发的平衡。算法核心包括搜寻模式的变异操作和跟踪模式的速度-位移模型，具有收敛性能好、全局搜索能力强等特点。相比传统优化算法，CSO在高维复杂问题中表现优异，已成功应用于函数优化、图像处理等多个领域。算法性能受混合率、变化域等参数影响，自适应参数策略可进一步提升优化效果。
024、反激变换器的短路保护设计
本文详细探讨了反激变换器短路保护的设计要点与实践经验。作者通过实际案例分析了短路时反激拓扑的电流特性，指出初级峰值电流限制是最基础的保护手段，但需配合打嗝模式使用。文章重点剖析了打嗝模式设计的三个关键陷阱：频率设定、退出条件和软启动衔接。同时强调次级侧辅助保护、变压器参数优化、环路响应协调的重要性，并比较了自恢复与锁死方案的适用场景。最后提出实测验证的四个关键点和设计经验：不盲信芯片手册、保护电路独立设计、充分留有余量、进行破坏性测试。全文以工程实践为导向，为反激电源的可靠短路保护提供了系统性解决方案。
关于人生规划(上)
（关于人生规划(1)）(关于人生规划(2))如何消除我们对人生的生涯规划和时间管理的偏见我们的一生到底应该怎么过？很多人的思维方式与自己的现实状况有着天壤之别，而他们却认为这是十分正常的现象比如:某某管理”，那管理究竟是什么？当我们把任何计划，加上“管理”两个字，会发现，立刻就可以变得高大上起来比如说：“身材管理”“时间管理”“财富管理”“读书管理”“思维管理”，等等。但是自己有没有思考过：自己可...
【工具插件类教学】Unity翻书效果插件Book-Page Curl Pro教程
特征： • 从左到右和从右到左翻页 • 与画布缩放器 配合使用 • 可配置的自动翻转脚本 • 支持向页面 添加 UI 元素 • 支持透明页面 • 适用于“世界空间”画布
人生规划(转载)
人生规划,我是否进行了呢缺乏一个明确的梦想，即对人生的一种设计，或许正是你很少得到提拔和不能够赚到更多金钱的原因。几年前，美国作家盖尔·希伊出版了一部畅销书，书名叫《开拓者们》，他在撰写这部书的时候，通过一份内容十分广泛的“人生...
锂电池充电器电路设计 里面有电路
锂电池充电器电路设计 里面有电路 3.7V升压到5V电路设计。
复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文
答案分为十章，有部分习题没有答案，全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案
人生规划
人生规划既是一个实现你终生目标的时间表，也是一个实现那些影响你日常生活的无数更小目标的时间表。人生规划的设计是要使你的注意力集中起来，在一个特定的时间范围里充分地利用你的脑力和体力。事实上，注意力越集中，脑力和体力的使用就越有效。人生规划可以合理地分配你的精力。以下是人生规划设计的六个步骤。 步骤之一 发现或搞清楚你的主要人生目标是什么。所谓主要人生目标，应该是一个你终生所追求的固定的目
大中型超市收银系统(可直接运行)
光步前台收银系统系统功能：商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传，基本资料下载，开钱箱、小票打印、收款结算，支持多币种付款方式（现金、储值卡、礼券、微信等）,支持多种促销。运行环境：.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息，商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开
如何帮自己的人生做规划
我曾遇到过很多迷茫的人，这些人对于自己的人生根本就没有一个清晰的“人生规划”，所以我有时就在想：帮未来做规划特别难吗？但看过这些人之后我发现并非如此，未来规划并不难，难的是做陌生事情的规划。 对于“人生规划”说实话这并不是一件轻松的事情，我曾亲自对朋友谈过我的人生规划，但不少朋友事后都给我说：框架太多，理想化的内容过多，不切实际。所以说，我自己其实也认为“规划人生”特别是“规划未来人生”真的是一...
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")
30岁前，一定要完成哪些人生规划？
最近在朋友的安利下看了 BBC 一部非常优秀的纪录片《 BBC 跟拍49年：穷人与富人的人生七年》，完全被震撼到了。导演似乎想要证明：富人的孩子还将会是富人，穷人的...
如何规划自己的人生未来
自这个竞争日益激烈的时代，人人都想做出自己的一番事业，人人都想成功。不规划自己的人生，自己的未来，谈何取得成功实现自己的人生理想。今天小编就来谈一谈如何规划自己的人生。 1 了解认识自己 老子曾经说过“知人者智，自知者明。胜人者有力，自胜者强。”规划人生之前首先要做的工作就是要对自己有一个透彻深刻的自我剖析与认识。搞清楚自己的优点、不足、兴趣爱好等。问五个问题：我要去哪里？我...
人生不满足动态规划，尽情享受人生吧——学习动态规划算法有感
松开紧握最优解的手指，让体验的量子在时空场中自由叠加——或许当我们停止计算人生时，真正的丰盛才刚刚开始。那些为保研刷夜的凌晨、失恋后独自旅行的雨季、创业失败后摆地摊的黄昏...终将在某个黎明自动完成积分运算，证明所有体验都是最优解的组成部分。若改用博物学家的透镜，地铁上陌生人的对话、树叶飘落的轨迹、玻璃幕墙折射的光斑...都会成为诗意宇宙的观测数据。：那些深夜敲击键盘时的孤独感、咖啡杯上的指纹、文档命名的日期编码...都在重构神经突触的连接权重，最终将量变催化为认知维度的跃迁。
什么叫人生规划
蜜蜂忙碌一天，人见人爱；蚊子整日奔波，人人喊打！多么忙不重要，忙什么才重要！一次重要的抉择胜过千百次的努力！今天的生活是由三、五年前选择决定的，而三、五年后的生活是由今天决定。 圆规为什么可以画圆？因为脚在走，心不变。你为什么不能圆梦？因为心不定，脚不动。奇迹，还有个名字叫努力！ 人与人之间的差异，其实很简单：你在赖床，他在锻炼；你在应付工作，他在用心工作；你在完成今天的计划，他在策划明年的计划。假期总比期待的短，但现在的努力都是为了将来毫不费力。 生活的抉择，要有智慧！古人云:富不学，富不长；穷不学
人生规划：事业成功的导航仪
缺乏一个明确的梦想，即对人生没有一种设计，或许正是你很少得到提拔和不能够赚到更多金钱的原因。几年前，美国作家盖尔·希伊出版了一部畅销书，书名叫《开拓者们》，他在撰写这部书的时候，通过一份内容十分广泛的"人生历程调查问卷"，间接地访问了6万多个各行各业的人士，他发现那些最成功和对自己生活最满意的人至少有两个共同的特点：第一，他们喜欢有更多的亲密朋友；第二，他们都致力于实现一个其实际能力所难于达到
如何正确的进行人生规划
20岁以前，大部份的人是相同的，升学读书升学读书．．．，建立自己基础。在父母亲友，社会价值观影响及误打误撞的情况下完成基本教育。 选择读书，应该一鼓作气，在您尚未进入产业时，能读多高就多高，毕竟何时进入产业，您都是社会新鲜人。 但是一旦您已经有工作经验而又有心进修，当然管道很多，相对的挣扎也多。 因为您不知现在的年纪、条件、资历……再去做进修这样的投资是否值得？ 如果，您认定一辈子要当上班
对人生进行动态规划
将大问题分解为小问题，使用局部最优达成全局最优，化繁为简，感觉有点像中国的大事化小，小事化了。 寒假在家无聊，翻开了人性的弱点，看到了一句话，对我启发甚大 “ 不要忧虑明天，做好今天”。人生不如意之事十之八九，明天我们要买房，买车。。而在这个没有背景就不太好做事的时代里。想想就觉得毛骨悚然，对明天充满绝望。 这时动态规划跳入了我的脑海。这个代码中的基本算法，
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