刘德华的处世哲学

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一、人是不应该畏缩、屈服、自卑的。
二、学问不只是来自书本,大半是來自社会,來自生活的实践。
 三、女是可爱和溫柔的,但如果我们不小心处理感情,胡乱去滥爱,則可导致自己不能理智,毁灭前途。
四、自強不息,自力更生,不要以为世界上會有奇跡出現,奇跡只有是自己努力创造出來的。
五、人要有冒险的精神,在险中求穩,不断要求進步。
六、對家庭、父母、兄弟、姐妹、不要計較她們曾給你什麽,對你好不好,而你的責任,就是需要对亲人做到最好,尽最大的努力去帮助他們。 七、決不畏惧打击,決不自我陶醉,決不固步自封,決不目空一切,決不做逃兵,绝不优柔寡断。
八、用愛、用善心去看世界。世界充滿仇恨、災難、痛苦,作爲一個真的強人,必須为消除仇恨、战争、灾难、痛苦而奋斗終生,用欢乐的歌声,去傳播爱的种子。

明天幸福靠今天不断的修炼

要我說出一件人生中最后悔,或者做錯過的事?對不起,我可以告訴你,
沒有。因為我认为這個世界上,沒有所谓的錯与对。

沒有一個人會希望自己做錯事,事情發生了,是不同生命的不同体验,唯
有亲身走過這段路程,才能領悟出什么是錯,什么是对。可是人生就是不
断的學習,怎么能只用对与错這兩個字來形容?

与其要我告解,不如給我一次机会,对所有的人与事说感謝。

从前我未经学习,會有很多的执着,今天我感謝這些执着,因為执着令我
遇上不少困難,撞到墙、撞到滿身是血。

我感謝每一個我曾經遇上的人。有一些朋友,他們負責每天明的、暗的給
我送飞箭、导弹、荆棘、石头,让我练得一身好武功。沒有他們,我不會
進步,也不會更体会人生。但是更有一些朋友,他們對我不离不弃,默默
支持,陪我一同上战场,陪我战斗,下了战场,為我包扎伤口,激励我再
度奋发的斗志。沒有他們我如何能笑對人生?

生命中遇上的每一個人,全是我生命中的老師,为我上人生每一課。街上
的一個路人、报上读到的一則新闻,看到一部好电影,甚至一本著作,一
粒飯,一杯水,一个笑話,一次感动落泪,這些都能让我領略人生。当你
勇敢面对生命,尽能力开山劈石之後,相信我,有一天你回頭再看,展現
在你眼前的將是「天大地大,海闊天空。」绝对沒有后
 
正因有你的存在,才使我们生活的更精彩!!

生活轻松就是享受

人累了,可以休息一下。
心累了,可以放弃吗?

记住我的每一個十年.
一定不會令到大家失望.

只要有爱的存在,你便会无条件的付出。所谓的互相尊重、忍耐、体谅、关怀,全部由爱衍生。

豈能尽如人意,但求无愧于心!

原來每一個人都可以有自己的高見,但卻不是每個人都可以有遠見;誰都可以有情怀,但不是誰都可以有胸襟。

充实可减低无知的次數,胸襟广阔可讓我在別人的成功中得到启示。

人生却无论如何也不能随我們的意加插欢乐片段或抽取傷心片段。
戏剧总有剧本替你安排妥当,人生却杀你一個措手不及!

我可以接受批評,但不是中傷,我可以接受意見,但不是為難。

對自己要有交代,對社会要有責任。

爱的力量很大,愛的力量每個人都有,但愛一個人要用心去愛,愛沒有“心”,就變成自作自“受”。
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就算做夫妻、朋友、甚至敌人都不一定會長久的,人與人之間的關係,最重要是推心置腹,友誼才會維繫得長長久久,不會輕易受到影響。
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只要处之泰然,觉得對便要堅持,錯便要承认。

能看出來的痛不是真痛
看不到的痛才是最痛

我的性格可以扭曲却绝不超过百分之四十九,永远要保持百分之五十一的自我。

一个人不要永远停在一个地方
我的时间永远不够用

世界沒有完美
但努力可以接近完美
小時候很不喜欢和兄弟姊妹聊天,因為大家都很忙。我是負責洗碗的,那時家里沒有水龙頭,所以早上五点钟就要起床,沒有时间谈天和伤害彼此感情。後來長大了,大家思想成熟了,感情维系得很好,三個姊姊都很疼我。現在我和弟弟、父母住在一起,每當我有不開心的事就會跟他們讲,我的父母就會以一个聆听者身份去聽。他們不懂這個行業,只是一直支持我、也很愛我,令我们的感情越來越好。所以我也要告訴他們『我也很愛你們』~~~

很多女孩子很喜欢动物,但我以前养過一隻杜賓狗,养了五年,有一次要外出拍戲,將牠送給朋友照顾,回來後我找牠玩,也和我朋友玩,我假裝要打這個朋友,結果狗竟然翻臉過來咬我,完全不顾五年的恩情,我對牠那么好,結果这样。所以我宁愿花心思對一個人好,也不願花心思对動物好。牠們的概念和我們人類是差很多的。動物一定要好好对待,只要有一點不好,他們的反叛很厉害。

很多人覺得我喜怒形于色,太真了,告訴我很多意見,別這樣做、那樣做。我覺得做每做一件事之前,要从另一角度去想,比如對一個人好,就要考虑為什麼要對他好。如果你是個和尚,那好、壞人都要對他好;但人就不同,這世界公平是很重要的,如果他是好人當然對他好,是坏人就要對他不好,否則會影響很多其他的事。

如果认识一個新朋友一定要先給他滿分,這樣你才能接受他,但一面和他交朋友,一面观察他,如果他做錯事又不肯改就給他扣分,扣到不及格這樣的朋友就不要了。很多人會覺得刚开始我會對他們很好,但慢慢地就不好了,這就是他的問題了;如果我一直對他很好,他原本就是一個好人。

许多从未和我工作過的人都會認為我要求很高,對工作人員很凶,所有事都要由我一個人決定。沒錯,要求是必須的,但首先我會先了解這個人的程度到哪裡。如果他只可以做到這裡,我還要求过高,那就是我的錯了;相反的,他可以到這裡卻沒做到,一定要挨骂了,否則這樣他一輩子都不會成功。所以我是一個奇怪的人,對朋友有奇怪的要求。

每一個人都有偶像,我也是,我喜欢咸蛋超人。很多人問我為什麼?其實是有一個奇怪的原因。在以前刚有钱可以去看電影的時候,很喜歡李小龙,觉得他不论武功、念书、做人都很好,是一個完美的人,让老外知道我們中國人,所以大家會覺得我常會有一些中國味的東西,可以让老外看到我們的時候,知道我們是一個中國人。后來李小龍逝世,我突然覺得失去了一些東西,我還看過很多他在美國的录影带,也去他在西雅圖的墓向他鞠躬。李小龙与咸蛋超人有什麼关系?當偶像都會离开我們,所以我选一個永遠存在的偶像,而且每當地球有困难的時候,他會出來解救大家,我也希望當大家需要我的時候我都會在。我会不会也离开歌坛?不會,因為我們都是朋友。

未來我有兩個想做的,一個是作家,因為作家沒有压力,可以今天写到這裡,明天再继续,也可以在香港、中國、美國任何一個地方写都可以,另一個就是開一個茶餐厅。我們剛從农村搬出來,就住在香港钻石山,爸爸开了一間早上可以吃炒面、稀飯,中午可以喝奶茶咖啡的茶餐厅,每天我都會看到每個人心情愉快的來吃,所以我覺得這是一個很好的事业,可以让每個人充满体力後,去面對他的工作。如果我真的開了茶餐厅希望大家可以來吃。

我小時候的志願是當一個農夫,因為我是在農村長大的,七歲就離開那裡,從來也沒做過,覺得出生在農村卻沒做過農事很遺憾。很多人會問,你現在有錢有餘閒,為什麼不去耕種?現在環境改變了,香港沒有一塊地可以給你隨心所欲,如果只是耕種兩三天,那只是為了想做某事而去做而已,沒意義。

(節錄自 11 / 1999 TVB 8 頻道《星光剪影》 —— 由小曼提供)
很多事情做了之后,其他人会觉得得你很笨,但是在這個笨的過程,我得到很多很多的開心,那就可以了。

我的目标就是开心嘛!現在自己开心的是做很多事情沒以前那麼大的压力。

我是一个前进的人,我不會想什麼,明天是末日也不关我事,這是世界的事。

從小我就觉得自己是艺术家,但是當我踏入演艺圈,就慢慢忘掉自己在艺术上面的型象了,我慢慢跟商业結合得很緊,好像分不開的那种感覺。

不断重复,只會耗费生命,只有不断求变,方能找到存在的真諦。

一個人有骨氣,就等如有一大笔財富。

美貌有如鏡花水月,智慧才是人生要訣。

生命不在乎有多久,只在乎有多好。

金钱身外過,富貴浮云,擁有钱财不代表拥有一切。

生命不會這么完美,你要得到一些東西,就同時失去一些東西。

失礼別人,就等於失礼自己。

(節錄自廣播劇《華仔正傳》—— 由 Teresa 提供)


奖项可以代替﹐风格是無人可以代替

生命是一场战斗,我们都是天生的战士,披战衣,上沙场,兵来将挡,水来土掩,无法停息

你可以不喜欢我,但你不能说我不努力

我最爱打保龄球,因为每次都是自己发球,所以每个错误都不能怪谁
我蛮看不起不用心的人,如果自己不用心,我会连自己也看不起
我或许达不到自己所定的那个要求,但那个要求一定要存在,哪怕我一辈子也做不到
 
“我最大的目标就是没有目标!!!”

我可以接受批评,但不是中伤;
我可以接受意见,但不是为难。

“当爱就爱/何必矜持/矜持只会掉了你和你爱的人一生快乐

我認為生命就是每一天一步一步向前,人總不可以停留在某地方不動吧?這樣太浪費生命,也很悶吧?既然難得來世間一轉,便應讓自己快快樂樂、精精彩彩過日子。勤奮並不需要有推動力,只要你能欣賞人生,你能欣賞日出日落,你懂得珍惜,你自然會勤力,因為你不會也不希望錯過生命送給你的每一個機會。

沒有黑夜,大家不會感受白日的好,沒有吃過苦不可能瞭解甜,沒有流過淚,怎會明白笑的快樂?我從不追求完美,我只追求自然。凡事順其自然,懂得欣賞,缺陷也是另一種美麗。

伤害你的人,如果你能够开心地活下去的话,已是对他们最大的惩罚.

我的人生辞典中,没有所谓后悔不后悔,也没有所谓错或对。每一件发生的事,每一个所遇的人,也不过是一个经历、一个体验。看你究竟能从体验当中领略多少?从经历当中学会多少?这就是人生。

有信心未必会赢,没信心一定会输!
成功不是必然的,但努力是必需的!

“所有人都是演自己,为什么只有我刘德华不可以”

“电影是苦的,但还是要尽力去做。”

“演艺圈里面谋生从来就不是别人让给你机会的,这里面每个人在台上都希望自己是最瞩目的一个,我没有理由要让。”

“知难而退无功而回是一件很丑的事。”

“干嘛拿我和别人比较呢?干嘛我要去和别人比较呢?”

“我最爱打保龄球,因为每次都是自己发球,所以每个错误都不能怪谁
我蛮看不起不用心的人,如果自己不用心,我会连自己也看不起
我或许达不到自己所定的那个要求,但那个要求一定要存在,哪怕我一辈子也做不到。”
华仔语录之Andy&Jessica(访问)
J:你书法了得,又学变脸,是否因为特别钟情中国文化?
A:我是中国人啊,当然钟情中国文化。是否“特别”钟情,这一点我也不知道,不过真的对中国文化艺术很有兴趣。

J:历代中国名人中,哪个你最欣赏?
A:柳公权算不算是历代名人?哈哈,我很欣赏他的字,从小就以他为师,临他的字帖练字。另外,历代名人之中,我也很欣赏老子。

老子的人生旋律、处世哲学、伦理思想、社会思想、政治思想、认识论及形上学各方面的看法,确有值得我们去学习和深思的地方。虽然老子思想有些层面,可能理想性强些,社会性少些。但他对生命的洞见,却是引领我们从疏离冷漠的心灵中,走出自然天真的良方。

我最欣赏老子是他对人生的很多不同想法,像他说,“柔弱胜刚强,坚强者,死之徒,柔弱者,生之徒。”“天下至柔,驰骋天下之至坚”;他以水为喻,指出“天下莫柔弱于水,而攻坚强者,莫之能胜。”水是非常柔弱的,心甘情愿地向低处流去,即使遇上最强的力量,也不表示反抗,然而水却是不可摧毁的。反之,最坚强的石头也有被水击破的那一天。

对于个人,朴素和自然是值得赞扬的。人不应该改变世界,而是要尊重世界,人要像大海一样能够容纳所有的小溪流。老子还说我们和别人相处,要像天和地一样,互相包容,大家才能够长久快乐地生活,千万不可以只顾自己,自私自利地独活。

我很喜欢老子这种无为而有为的思想。

老子送过孔子一句话:“一个能深思明察的人,常常遇困厄,是因为他喜欢议论别人的缘故;学问渊博的人,常常遇到不测,是因为他好揭发别人的罪恶。所以为人行事,做子女的应该心存父母,做人臣的应该心存君上,不能只顾本身,存有一己的私念。”

J:你认为中国人有哪些过人之处,能在国际市场上立足?
A:勤力。中国人几乎是世界上最勤力的民族。无论你去到世界任何一个地方,看到的中国人,他们都是以勤力起家!不论他们是活在那一个行业之中。中国人有一种坚毅勤劳不怕辛苦的精神,到任何一个地方,也能将勤补拙,很快可以适应并且生存下来。

J:在内地工作,或者参加各种活动,有哪一次最令你难忘?
A:我记得有一次去郑州做一个慈善表演,那天我们应该是黄昏6点便到郑州,他们说有一个欢迎仪式,可是我们的班机一延再延,因为天气很坏,最后我是凌晨两点才到达郑州,我下机时,以为欢迎仪式会取消,料不到过百人的欢迎队伍,依旧在机场内停机坪等候我,并且热烈得不得了。当时真的好感动,这些人为了等我欢迎我,听说由中午已经站在机场这个位置,一直到凌晨,我不过是一个普通人,跟他们没分别,可是他们竟然待我这么热情,这么好,真的很难忘。
我记得那一次表演,我是唱《中国人》,他们请来了少林寺的小和尚在我后面伴我,全部在打功夫,十分可爱。

J:你认为中国最需要改善的地方是哪些方面?
A:太多,根本不能讲完。不过每一个国家在进步中是必经这些阶段,我对中国人十分有信心,我们必定可以克服这种种困难,终有一天每一个人也爱中国。

至于现在我最希望中国可以改善的,是教育,人民的教育。让全中国每一个人也得到知识,这是最基本最快可以令中国改善的一个方法。
华仔语录之[阿虎] 
世界上 那有不含辛酸的成功
从零到一百的过程中包含了
我的期待 焦虑 兴奋 失败 疲累 痛苦
最后是平静
让我面对着前面光明的同时
没有忘了不起我背后的阴影
能经历和忍受一次又一次的打击
是因为我乐观
是因为我从不放弃
我知道生命就如海中的波浪
时高时低......

阿虎的出现
就像一个活生生的人物出现在我的生命
阿虎期待着一个结果 但没有要求结果
是好是坏 只管付出
为只为享受期待跟结果之间所有给他的每一点每一滴
Pim的一言一语 永生难忘
小女孩原来是自己的女儿
零因他而重生
所有人因他而微笑 哭泣
因他乐天去期待每一天的来临
无论阴晴
有期待的人永生不老
像我

当初万丈雄心
匆匆的决定 却只可以换来慢慢的焦虑
“自以为是” 老早就是人类最大的敌人
当一切在自己把握以外 想不透 看不清
动不了 焦虑就象血液漫延到身体的每一颗细胞
一时间 空气充满不好的声音
一切都听不进去 还自我保护 远离人群
以为可自有一片天地 还好是你们带我回来
我想通了一句真心的责骂尤胜千句不实的称赞
学会了听听别人的责骂
学会了想想骂得有没有道理
学会了骂声中反思从中有所得着
学会了越骂越好
原来
焦虑与开怀 失败与成功
仅系于一念之间

兴奋是我现在的心情
当我知道世上只有想像不到的事
却没有做不到的事

故事的开始就如碰上一次的机会
剧情是你自己去设计 主角是你自己去演绎
到底是喜剧 悲剧也是由你去主宰
其实不一定要有一个清楚的结局
却要一个清楚的心
选定了方向 踏上你的路途
前往目标
记得没有不完的故事
只有不死的心
兴奋吗

无法抗拒是疲累
你也可能已经跟我一样
遇上了它 疲累
人累了 可以休息一下
心累了 可以放弃吗
我曾被教导 在跌倒的时候要立刻勇敢的爬起来
甚至不要拍去身上的尘土
其实 跌倒的时候原地停留一会儿
让心神镇定下来也无妨 整理一下身心
然后再站起来 何妨不是一个好汉
疲累时歇一下 可以的
最终示弱 勇于哭泣
才会保全人性
疲累是人类共通的本性
透过它懂得量力而为
为何抗拒疲累

圣贤都会碰上失败
失败不会在你外表上留下痕迹
只会在你心灵上留下烙印
心灵上如何调整 就是一个高深莫测的艺术
由于我失败过无数次 所以我更有资格去告诉你 请听
失败正如在满满途人的街上跌了一交
每一个途人也朝着我那方看 我登时满面通红
急着跑离案发的现场 找个地方躲起来 把伤口静静的抚平
一段时间还是耿耿于怀
可是有没有想过看到你跌倒的途人
只是看上一眼 就已经忘得一干二净
自顾自的踏自己的路上 根本没有上心 而上心的只是你自己
所以讨厌你失败并不是别人而是你最亲的自己 无奈
每一次的失败 只是让你更接近成功
休息后 站起来吧

痛苦要顺其自然
相信我 要痛就让自己痛过够
别假装金刚不坏 百毒不傻
在我生命中认识了一位朋友给了我很大的启发
他说 越强的人心灵就更容易倒下 为只为他们怕输 怕痛
更怕别人知道他输 他痛
而脆弱的人能让自己充分表达情绪
因此恢复得更快 柔韧度更强
在其中我吸取了这个教训
要变更强就更要懂得利用脆弱
在痛苦的时候 去研究痛苦的缘来
找到了加以安抚治疗 增加免疫的能力
痛苦何尝不是另一种的领悟

经过了生命的期待 焦虑 兴奋 失败 疲累 痛苦
如果 一切重来一次 让你重新处理一次
你可以决定你会比昨天处理得更好吗 不一定
遗失的一切已经不可挽回 期待只是空等
焦虑也是因期待而生的后遗症
兴奋由于焦虑后得到解脱
挫败因兴奋过度而失去方寸
疲累在失败后是一种没办法排除的心态
痛苦是我疲累后 放弃重来的机会而自我成虐待
原来一切都是循环不息的出现在生命中
活着后悔吗
越成熟 越会后悔以前每一点自己做错的事
但是当有一天你不再后悔以前 才是你真正成熟的时候
平静是治疗一切不美的良药
会享受期待 焦虑 兴奋 失败 疲累 痛苦
再以平静的心去解决不安而得到成功的人 最可爱
我对一切无悔 只因身边有你
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我不是一个狂热的fans,而是一个冷静的fans,虽然不是什么金哲玉律
但至少让我借鉴了一个成功者的处世哲学。本文 come from: http://www.andypx.qs163.com/
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昇腾CANN实战:如何用DVPP+AIPP实现32路视频流毫秒级预处理(附性能对比)

本文深入探讨了昇腾CANN架构中DVPP和AIPP模块在32路视频流毫秒级预处理中的硬件加速技术。通过异构计算架构的优化,实现了从传统CPU方案的40.7毫秒到CANN方案3.4毫秒的显著性能提升,特别适用于智能安防领域的实时视频分析需求。文章详细解析了DVPP多通道并行设计和AIPP模型级预处理融合的技术细节,并提供了性能对比数据与实战调优经验。

alice7model的博客 920

设计模式与生活⑬:你坐几号线,谁来运营是另一回事

一到周五,小王的心情就会好一点。倒不是工作少了,而是想到这一天忙完,后面接着双休,心里就有盼头。地铁上,他抬头看标识,发现一件平时没留意的事:5 号线、10 号线常见的是“北京地铁”,4 号线却写着“京港地铁”。再想想,北京的机场也各有各的名字:首都机场、大兴机场。可在成都坐地铁,日常看到的统一称谓就是“成都地铁”。都是出行,名称和背后的主体并不完全一样。对乘客来说,常做的事还是那几样:查线路、进站、上车、到站下车。坐几号线是一条信息,谁来运营是另一条信息,不必揉成一团。同样是在北京坐地铁,线路和运营方并不

工一木子 238

AvFrame和AvPacket

在FFmpeg中,未压缩的图像和压缩的视频码流分别使用AVFrame结构和AVPacket结构保存;针对视频编码器,其流程为从数据源获取图像格式的输入数据,保存为AVFrame对象并传入编码器,从编码器输出AVPacket结构。

Lce的专栏 3236

从零开始的C++生活——第十讲——01

先讲构造,不知道你是否观察到了,上面写的基类和派生类的例子,我都没有写构造函数,在派生类中,我们可以把成员视为三部分,内置类型、自定义类型、基类类型,针对这三者,在派生类默认生成的默认构造方法中,对于内置类型不确定,对于自定义类型调用自定义类型的构造方法,针对父类类型,自动调用父类的默认构造,但如果父类没有默认构造,就需要我们在初始化列表显式调用其构造方法。因此这里不论怎么写,他都是先初始化基类类型。所以,初始化并销毁一个派生类对象调用函数的顺序是先基类构造,再子类构造,再子类析构,最后父类析构。

dshswra的博客 203

YOLOv9原创自研:卷积魔改 | 一种新颖的风车形卷积(PConv)融合注意力机制,加强微弱小目标检测能力

为了进一步提升小目标检测能力,风车形卷积(PConv)融合注意力机制进一步提升小目标检测能力

①答疑群聊服务;②YOLO大模型知识问答系统;③计算机视觉论文生成智能体; 363

Google 二次签名 导致 Facebook , Google 登录失败

google 授权登录

xq610928的博客 1957

设计模式与生活⑭:一栋楼,共用一份热

今天是立冬。天气预报说夜里有暴雪,白天最高也就 4 度。早上起来,屋里比外面强不了多少。窗玻璃上蒙着一层水汽,摸一把暖气片,凉的。物业群里发了通知:今天开始试供暖,暖气片会慢慢热起来,顶层记得排气,边户留意自家热不热。隔了会儿再摸,暖气片上热下凉,温温的,不烫手。再晚一点,整间屋子总算有了点热乎气。一天里最踏实的一件事,是知道这栋楼里不只自己一户在等热。热力站烧的是一锅水,顺着管网送到每家,各家只管拧自己那个阀门。试供暖第一天,暖气片温而不烫今天聊的。

工一木子 360

IDEA的使用指南

IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.

2000-2020-全球500米分辨率-三生用地(生产-生活-生态)空间分布数据

该数据集为2000–2020年全球500m分辨率生产-生活-生态空间分布图,基于GlobeLand30与NASA人口密度数据融合生成,经Google Earth验证,精度达83.94%以上(卡帕系数≥0.81)。数据涵盖农业生产、工业生产、城市/农村生活及森林、草地、水域等七类生态空间,以GeoTIFF格式存储,支持ArcGIS、ENVI等工具读取,填补了全球三生空间数据库空白,助力可持续发展目标评估。

hu397313168的博客 170

LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端

SIP客户端For android:LinePhone3.2.7(最新版本),官网地址:http://www.linphone.org/

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

从零开始的C++生活——第九讲

我们知道,底层并没有头文件这个概念,预处理阶段头文件会展开,展开后你在头文件中进行的模板声明就会在主函数中被调用,程序此时并不报错,它认为你调用参数没问题,声明没问题,就是缺少了函数地址,后续补上即可,但是在后续链接阶段,由于你并没有将模板实例化,因此找不到地址,会导致报错。其实并不是,有两种情况还是需要手动实现仿函数的,第一:假如当前的类类型不支持比较大小,就需要实现仿函数进行比较,第二:比较的结果不尽如人意,比如你本来想比较指针所指向的空间,但默认比较的则是指针,这时候就需要仿函数进行比较。

dshswra的博客 173

IEM模型,地表粗糙度模拟

利用微波反演土壤水分时候,利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟

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尼师
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