包子笔记 - 投资的终极目的

作者分享了从热爱编程到机器视觉领域的经历,意识到自身只是IT民工,因此放弃编程,转而追求躺赚的投资方式。他认为投资不应耗费过多精力,强调离开舒适区开阔视野的重要性。

时间:2019-11-13 21:57:27

  公众号,这么劳心劳力的事情,最终不都是想着收割粉丝嘛,太没有兴趣了。我的水平也实在不足以传道授业解惑。

  简单说下我的历程。

  曾经我不是现在这样。我从小就开始学电脑编程,小学就可以写相当不错的塞车游戏,计算机竞赛经常拿奖。我对编程是发自心底的热爱。

  工作以后也一样,狂热技术迷,不管上班下班都在研究技术。

  改变是从做机器视觉开始的,我的数学基础非常一般般,而机器视觉可以说和编程关系不大,完全是数学,至于最后代码实现那是顺理成章的事情。

  从那时发现自己不过是个IT民工而已,顿时觉得从小痴迷的编程索然无味,就此辞职不再工作了。

  我其实对赚钱兴趣不大,尤其是需要劳心的方式赚钱。我帖子前面写过一种“穷人思维”,即使在投资领域也离不开劳动换钱的思想,总要付出大量时间精力,才觉得理直气壮,哪怕这些时间精力其实根本就是无效劳动。

  其实投资真不需要大量精力,躺赚才是投资的真谛。

  说起这个,我建议朋友们离开自己熟悉的环境,多出去看看。看的多了,视野自然会开阔。总在自己的小圈子里,难免会思维狭隘。

  前两天我在隔壁帖子里建议楼主找工作,也不耽误长线投资股票。对方比较不以为然,觉得找个合适的工作很难。

  如果我现在需要一份工作来养家糊口,我即使不会编程,我也能比较轻松的做到,收入应该还是能比大多数人好。我觉得选择非常多,做什么我就不说了,哈哈。

  说回股市,如果我想提高收益,其实还是有一些非常确定能赚钱的手段,不过也会付出大量时间精力,会很累。这样的钱,我懒得赚。躺赚才是我投资的目标,凡是不符合躺赚思想的,还是算了吧。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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