别因为工作不好而辞职【转】

本文通过一位失明老人入住养老院的故事,传达了一个重要的生活哲学:即使面对困难与挑战,我们也能选择看到生活的美好之处,并保持感恩的心态。文章鼓励读者在日常生活中采取积极的态度,关注周围的美好事物而非烦恼。

 有一位老人,独自住在家里。他的儿女轮流回来照顾他。后来觉得最好还是住到老人院去比较好,因为他的眼睛已经完全看不见了。 

    迁入老人院的那一天,服务员牵着他的手告诉他,房间的样子,墙上的壁画,窗户外面是一大片草地,还有水池,这位老人回答说,真的好美,我想我在这里会很开心。 

    服务员瞪着他,一脸讶异的说,你什么都看不见,你怎么知道美不美呢? 

    讲到这里,你大概已经知道这故事想要说的是什么了? 

    我们比那位老人的情况好多了。我们每天早上起来的时候有没有这么振奋,这么积极? 

    办公室里的事好像永远都做不完。烦恼的事不知道为什么总是那么多。房子、车子、小孩的学业,今天的早饭该吃什么,这些事从未间断过,就待会儿出门,从车子开出去到抵达停车场,至少会发三次火:有人换车道没打信号灯;某段路塞车因为有人在路边并排停车;再有就是乱按喇叭。 

    想到这里,怪不得我们真的要做一选择。选择今天我要找到美好的事,还是要专注于烦恼的事。我们要选择感恩、宽容,抑或是要让抱怨、愤怒来折磨我。我们甚至可以在今天选择关心他人,对他人感兴趣的机会,而不要让冷漠习惯性的在心头。 

    30年前,我对当时的工作非常不满,时常抱怨,也多次口头叫嚷要辞职。有一天一位其它部门的年长主管跟我说,永远不要因为这个工作不好而辞职。一定要因为另一个工作更好而辞职。 

    这二句话对我很重要。影响也很大。 

    卅年后的今天,回想起来,他说的真的很有道理。 

    现在的公司制度不好,下一个工作机构的体制多半也有缺陷。现在的公司不公平,谁能保证新的公司一切都很合理公道。现在的公司有派系,天知道多少公司有同样的权力斗争问题。跟现在的主管处不好,新工作的主管就一定处得好吗? 

    因而换工作不是解决办法。 

    根本的办法是改变态度。曾在集中营里住过,遭受过人类最悲惨的折磨的奥地利心理学家Victor Frankel就认为,人所拥有的「最后的」(last)自由是,我们可以选择我们的态度。遭遇同样的打击,有的人选择的是绝望,有的人却选择了希望。 

转载于:https://www.cnblogs.com/shuaijie/articles/5056819.html

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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