读大专最重要的感悟

日记
昨天忽然想到这样一个事、真的是印证了一句话:你对一个东西有兴趣、你才愿意去学、并为之努力。
比如我健身、 我去看健身视频、来了解身体肌肉的各大肌肉的分布、以及练哪些动作、
这样才能更好的锻炼到肌肉、然后平时吃鸡蛋补充蛋白质、不吃油腻、高热量、零食
反正不管吃什么、只要是对健身不利的都少吃、
然后是唱歌、我去看教唱歌的视频、知道唱要是要靠气息、不是用喉咙、然后一些练声的方法也涉及到了一些器官、比如横膈膜、还有腔体共鸣
还有学习尤克里里认识到一些基本的乐理知识、知道尤克里里分弹唱、和指弹、然后看谱子认识一些音符,然后买琴、知道琴的分类、好坏等基本知识。
以上这些都证明只有你自己对一样东西有兴趣你才会为之付出时间你会自然的去学习、不由自主的

然后上面这么多这是一个引子
为了引出一句话: 就是我学习专业前端、我从来没有专门用专门的时间去看过这些学习视频、
学习前端的这些东西都是我在一个特定的地点学习、我一直都是强迫自己在特点的地点学习

而以上的这些东西、都是我在特定的地点之外的时间学会的、意思就是我没有在工作室以外的地方学习过、
虽然来的次数很多、因为每次来了之后我都会想、这是一个学习的地方、不应该做其他的。这也是对的。
我现在要解决的问题就是怎样让自己在工作室以外自然的不由自主的学习。而不是强迫性的。

说了这么多。又回到上面的引子关于兴趣的探索 你对你的专业又兴趣你才更有动力、
又有句话是这么说的、兴趣是最好的老师

然后我就想那我不就完了、花这么多钱来学习、正当我一筹莫展的时候。。。

最后来揭晓谜底

对、没错、就是今天下午我忽然脑袋灵光一乍现、
虽说兴趣是最大的老师、但我也没办法啊、你说要我去当网红、去当明星、我也不是那块料啊
哪有什么一夜暴富的好事啊、这里引出一句话、我从来就相信只要努力就会有回报、不接受反驳
所以说、前端这条路必须走哪怕有兴趣这说法、哪怕当初不知道为什么选这个专业、还有来自父母的
我父亲已经40多的白头发都出来了、我有期盼他没有

最后最后 当你觉得兴趣是最大的老师时、而你又没有兴趣、没有激情、又无法改变的时候、你可以这样想
你说你觉得这不是你的兴趣你就想一下为什么?
比如我觉得前端不是我的兴趣、那我为什么会觉得前端不是我的兴趣、是什么改变了我的大脑、
让我的大脑根生地固、我总结两点:1、 我觉得前端要学的东西太多了、比如js angular h5 css3 bom jquery 还有一系列框架、
我还买了一系列书、 2、 很多特效我不会做 就这两点最主要

然后我立马解决了关于前端兴趣的问题:
前端特效不会学啊、这么简单傻冒
觉得学的东西太多、自古就有这么一句话、要一心一意、不要三心二意、其实这道理谁都懂、
细化学习。一样一样的学习。不贪多

最后总结: 当你觉得一样东西不是你的兴趣的时候、你就想一想是什么让你对他没有兴趣、
你的内心肯定知道、当你学什么感觉不想学时、你内心肯定知道什么原因、就相当于一个人放弃时、他肯定是出于什么原因、找到他

兴趣是可以培养的说的就是这个吧
还有这真的印证一句话不要光学要多思考

就是这两个问题让我不想在工作室之外学习。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅建议:建议者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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