鸡汤_如何找到自己的天赋

天赋有四个表现,简称为“SIGN”,可以帮你发现它:
特征一:自我效能(Self-efficacy)
对自己可以完成某项工作或任务的自信程度。比如,每当面对细节琐碎的事情时,还没开始,我就觉得自己做不好,但每当要我去解决一个难题时,我会充满信心。
特征二:本能(Instinct)
当你还没开始做这件事的时候,你就迫不及待地想要开始了。比如,当我决定要开发成为课程、教给别人的时候,我会感到异常兴奋。
特征三:成长/专注(Growth)
当你做这件事的时候,你充满好奇,十分专注,时间过得很快。比如,当我为了写文章,去阅读大量相关资料的时候,一上午对我来说,就跟20分钟一样。
特征四:满足(Needs)
做完这件事之后,就算感到疲劳和困倦,你依然会有满足感。比如,每次写文章的时候,我都累到不想再继续了,然而写完之后,又觉得充满了成就感。

三个方法
1、日记
既然天赋让你感觉自己更强大,那么你需要记录:在哪些瞬间,你感到强大?
具体做法是:找出一周时间,在这一周里,记录自己的每个瞬间,包括兴奋、有成就感、愉快的瞬间,以及沮丧、无助、反抗的瞬间。不仅仅是工作相关,还有业余生活的部分。

2、问自己
问题还是围绕天赋的四个特征。并且,也依然要排除欲望和享受相关的事情。
第一类问题:自我效能相关
你认为,自己能够教别人什么?或者,别人常常向你请教什么?
你跟他人聊天的时候,倾向聊什么?以及,聊什么话题你会更有自信?
你在做什么事情的时候,不会感到焦虑和担心?
第二类问题:本能相关
你在做什么事情的时候,很少拖延?
长时间休假后,你最想念工作的哪个方面、哪个内容?
你宁愿放弃休息时间,也要做的事情,是什么?
第三类问题:成长/专注相关
有什么事情,让你沉浸其中忘记吃饭/睡觉?
你在做什么事情的时候,会暂时忘记刷社交网络?
你在做什么事情的时候,不容易感到疲倦和厌烦?
第四类问题:满足相关
过去的工作和生活中,有什么让你获得巨大的成就感和满足感?

3、问他人
你觉得,我身上有什么不同于别人的特质?
你最欣赏或者佩服我的方面是什么?
在你看来,我做什么事情的时候,看起来最兴奋?
你曾经看到我做过哪件事情,让你印象深刻?
在以下这些方面,你觉得我哪些更加擅长?思维方式:条理清晰、逻辑严密、脑洞很大、专注专业;沟通协调:化解冲突、争取资源、知人善任;计划执行:执行力强、追求完美、目标导向,等等。

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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