期货十三篇 第十篇 纪律篇

王阳明说“知是行之始;行是知之成。若会得时,只说一个知,已自有行在。只说一个行,已自有知在。”可见知行是合一的,也是须臾不可分的。知的同时就有行在,行的同时就有知在,知是心知,行是心行,在期货市场上知行合一就是纪律。

记得马云曾经说过有两个团队,一流的观点和三流的执行力,与三流的观点和一流的执行力,他会选择后者,因为他更看重执行力,在期货市场上执行力就是纪律。孙子兵法中说到,“道天地将法”这五个方面来判断战争的胜负。其中最重要的法是指法令的执行。在期货市场中法就是纪律。
在期货市场上,摸爬滚打多年的我深深的认识到纪律的重要性。

起初我向恩师请教学习期货交易,他教给我的方法非常简单,简单的难以置信,只是因为他通过这个方法赚到了很多钱,所以我刚开始的时候坚定不移的按照他的方法进行操作,虽然有赔有赚,但总体上还是赚了不少钱的。后来我把期货交易看得过于简单了,自作聪明的想赚更多的钱,开始抛弃了我之前的纪律,开始了网上流传的各种成功的交易技巧和方法,结果也是有赚有赔,赔的远远超过赚的,这让我懊恼不已。

我一度不知道该如何操作期货了,进行过期货操盘的操盘手都知道,这需要极其强大的心理素质,尤其是当你连续下单错误的时候,很多人往往就不敢下单了,自己的内心已经崩溃了。其实在期货市场上亏了多少钱并不可怕,可怕的是失去了下单的勇气。当你因为连续下单错误而遭受了损失后,当一个巨大的机会来临时一个不敢下单甚至不敢重仓的操盘手,是不称职的操盘手,真正的操盘手有着强大的内心,无论遭受多少次打击或者失败,该出手的时候总是勇敢和果决。在多年的交易过程中,我终于修炼到了这一步。后来我反思了自己的从赚钱到赔钱的过程,我觉得还是按照老师最初教我的方法坚持执行,说来也是很神奇,一段时间下来我又赚了不少钱,仿佛是老师的庇护。

起初我一直在

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 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!
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