老钟的幸福生活

先简单说一下自己的情况,48岁,96年大学毕业,那时月工资700块。当时和同学聚会,感叹生活之艰难,跟同学说什么时候月工资能达到5000块这一辈子就知足了!国有企业工作7年,努力工作终于爬到了中层,然后觉得学不到什么东西了于是跳槽到外企,然后一直干中层18年,被外企的天花板封的死死的,现在彻底断绝了再晋升的想法。

职业发展受限,好在2000年左右受人影响开了股票账户,开始小韭菜生涯。一直到2016年,主要是看技术图形、猜股市涨跌趋势,听消息。。。中间赚赚赔赔,反正没啥大变化,资产增加主要是自己和爱人的工资节余,还有自己开了个小公司也有点利润积累,慢慢也积累了几百万的本钱。2017年开始接触价值投资,感觉豁然开朗,有醍醐灌顶之感。开始疯狂看视频、看书学习。。。下半年开始实践价值投资,直到2018年,19年开始收获,收益连续两年翻番,21年上半年收益30%,基本实现财务自由。

回过头来总结一下,几点经验体会可以供年轻人参考。

1.要努力工作,对未来充满希望,争取工资收入能得到持续增长,慢慢积累本钱;满足现状,觉得再努力也改变不了现实,每月收入都不够生活费就无从谈起以后了。

2.年轻时要节俭一点,这个月花掉的1000块按复利10%计算40年后是45000元。

3.尽早开始投资,在年轻时钱少时开始投资,积累经验,失败了也没什么大不了,还可以挣。别等老了再开始学投资,钱多没经验,一输就亏掉养老钱,输不起。

4.走投资的正道,学价投。别被技术派忽悠当韭菜。

5.工作中注意观察、研究企业管理,了解各行业商业逻辑,关键点,对以后选投资标的很有助益。【整理来自网络社区老钟】

【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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