价值投资的思考

逆向思维与价值投资:在不被看好的时机寻找未来之星
博客分享了作者对于价值投资的理解,强调在市场低估时选择优质公司,遵循逆向思维,忍受短期的孤独,并以预设的预期和时间点来决定买卖。作者认为投资不仅是追求收益,更是培养感觉和敬畏心的过程,不同的投资结果因人而异,取决于个人的心态、思维和市场理解。

价值投资,什么是价值投资?每个人有很多概念,我之前也说了很多我的看法,比如低估时候介入好的公司,不要追高,等行情起来高估时候再卖出。

我很多方面的投资,若有好结果的,基本都满足一个特征,那就是在当时基本都不被大众眼光看好,反而被大家埋汰看不起(这也能反应当时的价格肯定很低)。

但是这个公司在我的体系里,未来一定能到一个高度。这就是当时的逆向思维,持有也是孤独的,无论是任何资产和商品。

其实买入的时候,也一定接受了无常,那就是虽然有信心但是能接受不同的结果。

最后用体系里的预期去判定未来卖出的操作,时间到了预期或者利润到了预期都会走。股市有人会认为是兑现福报的地方,其实这也是一种解读,即使亏钱,如果能从里面读懂了敬畏心,长远来看结果还是好的。

所以任何预示,都会有不同的结果,因人而异,因每个人的福报、心态、思维角度等而变得不同。

我一直希望大家能注重感觉,这个是非常重要的,也是需要培养的。只不过太轴或喜欢抬杠的人,这方面就比较欠缺,因为他们喜欢较真。这原本就是飘忽不定的,反而文科艺术类的人容易找到,

他们创作会在意的:“灵感”,其实也是感觉的一种。

 

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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