俞敏洪:笨有笨的好处

   中国有个成语叫“笨鸟先飞”,用来鼓励那些笨人。但人都是十月怀胎来到这个世界的,没有办法提前出生,所以没有办法先飞起来;开始上学时都是在同一个年龄,也没有太多的办法提前飞起来;等到发现自己比别人笨时,别人已经飞到前面去了,所以想先飞都不可能。那笨鸟能不能飞到目的地呢?答案是能,但需要有一个条件,那就是“笨鸟多飞”,你既然先飞不了,飞得比别人慢,那就比别人多飞一点,用更多的时间和努力来弥补自己先天的不足。
  在小学的时候,我就发现自己很笨了。小学语文老师要求所有学生把课文背出来,很多同学只要在课余时间把课文读几遍,就能够到老师面前去背诵了,背出来后,老师会在课文标题的上方用钢笔写上一个大大的“背”字,表明学生已经把课文背出来了,背出课文来的学生从此就可以万事大吉,不用再挨老师的白眼和折磨了。但我无论如何努力都不能在当天把课文背出来,通常要努力好几天或者一个星期,读上成千上百遍,才能够把课文背出来。老师的白眼没有少挨,但后来好处也渐渐显现出来,那些背诵速度很快的同学,又很快把背出来的课文忘记了。原来速度和遗忘成正比,背诵的速度越快,遗忘的速度也越快。而我由于要背无数遍才能够把课文烂熟于心,就不太容易忘记了。到期末考试的时候,很多同学又开始重新背课文,而我却依然能够把很多课文从头背到尾,不用复习太多就能够应对考试。
  有一个故事说雄鹰飞到金字塔的顶端只要一瞬间,而蜗牛爬到金字塔的顶端需要几年。同样的一件事一个目标,有些人一瞬间就能够完成,有些人却需要用一辈子的努力去实现。我们可以把那些依靠自己的天赋轻而易举就完成一个目标的人叫做天才,但这个世界上天才人物毕竟是少数,否则他们就不会被叫做天才了。事实是,这个世界并不是由天才所统治的,而是由那些经过艰苦卓绝的努力实现自己的目标并养成坚忍不拔的个性的人所统治的,我们可以把这些人叫做地才。地才就是脚踏实地,通过点点滴滴的努力实现自己目标的人才,很像是爬金字塔的蜗牛一样,需要超常的耐力和更多的时间。如果有一件事情摆在我的面前需要我去完成,我宁可选择更艰难的道路,就像蜗牛一样爬上金字塔而不是像雄鹰一样飞上金字塔,我的生命会因此留下更多的回忆和令人感动的瞬间。做一件事不需要努力,就像谈恋爱不需要追求,登山不需要攀爬一样,不会给我们的生命留下任何足以品尝的味道。当我们站在某一个点上回望过去,凡是能够珍藏心中的日子都是我们付出了汗水和艰辛的日子,是回忆起来让我们感动得泪流满面的日子。
  看过《阿甘正传》的人没有一个不被阿甘的生命轨迹所感动,阿甘是一个笨人,是一个傻人,却又成了人们心目中最成功的人。他因为被同学欺负不得不拼命奔跑,结果成了跑得最快的橄榄球队员,他傻得连自己的命都不要抢救战友,结果成了民族英雄,他一心练习乒乓球忘寝废食,结果打成了世界冠军,他努力捕虾一无所获但决不放弃,结果成了最著名的捕虾大王,哪怕他没有目的的环球跑步,也为他赢得了一大堆的追随者。我们可以得出的结论是,一个笨的人并不等于没有成就的人,他身上只要具备两样东西就能够像阿甘一样总有收获,这两样东西一是目标一是专心的坚持,而结果就是自然而来的,就算没有结果也有收获,因为你毕竟有了与众不同的经历。从北京到天津,聪明的人一定会向东走,在几个小时后就能够到达天津,愚笨的人可能会向西走,几年以后绕地球一圈走到了天津,但笨人并不一定吃亏,因为这几年中他实际上已经游历了全世界的山山水水,经历了人世间的风风雨雨;在万里苍茫之后再来看天津,其色彩和深度绝非几个小时后到达天津的人能够相比。
  因此,笨有笨的好处。意识到自己笨,正是聪明的开始;意识到自己因为笨所以要努力,是迈向成功的开始;意识到自己因为笨所以要专心超常的努力,是取得成就的开始;意识到自己因为笨不仅仅需要超常努力,还要心平气和给自己足够的时间和耐心,是成为天才的开始。
训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 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!
内容概要:本文介绍了一种基于CEEMDAN-BiLSTM的中短期天气预测模型,通过将完全集合经验模态分解自适应噪声(CEEMDAN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)相结合,实现对复杂气象时间序列的高精度预测。首先利用CEEMDAN对原始气象数据进行多尺度分解,获得多个本征模态函数(IMF)分量和残差,有效解决模式混叠与噪声干扰问题;随后对各IMF分量分别构建BiLSTM模型进行独立预测,充分发挥其对前后时序依赖的建模能力;最后通过集成重构输出最终预测结果。文中还包含了数据预处理、特征提取、模型评估与可视化等完整流程,并提供了MATLAB实现的部分代码示例。该方法显著提升了天气预测的准确性与鲁棒性,适用于多类气象要素的中短期趋势预测。; 适合人群:具备一定机器学习和时间序列分析基础,从事气象、环境、能源等领域研究或工程应用的研发人员、高校研究生及数据科学家。; 使用场景及目标:①应用于温度、风速、降水等气象变量的中短期精准预测;②解决传统模型在非线性、多尺度气象信号建模中的局限性;③构建智能气象预测系统,服务于电力调度、灾害预警、智慧农业等实际业务场景。; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,深入理解CEEMDAN分解机制与BiLSTM建模细节,重点关注数据预处理、模型参数调优与结果集成策略,同时可扩展至多变量联合预测以提升应用价值。
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