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1,人生最重要的不是努力,不是奋斗,而是抉择。

2,老板只能给一个位置,不能给一个未来。舞台再大,人走茶凉。

3,意外和明天不知道哪个先来。没有危机是最大的危机,满足现状是最大的陷阱。

4,所见所闻改变一生,不知不觉断送一生。

5,生意,可以掌控努力与投资,却无法掌控结果。人生得意时找出路,失意时才有退路,宝马都有备胎,您的人生呢?

6,世界上有多少有才华的失败者,世界上有很多高学历的无业游民-----是因为选择错误。

7,下对注,赢一次;跟对人,赢一世。

8,学识不如知识,知识不如做事,做事不如做人。

9,不识货,半世苦;不识人,一世苦。

10,生命不在于活得长与短,而在于顿悟的早与晚。

11,做人处事,待人接物:重师者王,重友者霸,重己者亡。

12,没有目标的人永远为有目标的人去努力。

13人生三阶段:比才华;比财力;比境界。

14,人若把自己框在一定的范围内,就容易限制了自己的思维和格局。

15,今天的优势会被明天的趋势代替,把握趋势,把握未来。

16,读万卷书不如行千里路,行千里路不如阅人无数,阅人无数不如名师指路。经师易得,人师难求。

17,学历代表过去,财力代表现在,学习力代表将来。

18,人生能走多远,看与谁同行;有多大成就,看有谁指点。

19,聪明的人看得懂,精明的人看得准,高明的人看得远。

20,做人不成功,成功是暂时的;做人成功,不成功也是暂时的。
记住
再烦,也别忘微笑;再急,也要注意语气;
再苦,也别忘坚持;再累,也要爱自己。
低调做人,你会一次比一次 稳健;高调做事,你会一次比一次优秀。
成功的时候不要忘记过去;失败的时候不要忘记还有未来。
有望得到的要努力,无望得到的不介意,则无论输赢姿态都会好看。
生活不是单行线,一条路走不通,你可以转弯。
泪水和汗水的化学成分相似,但前者只能为你换来同情,后者却可以为你赢的成功。
变老是人生的必修课,变成熟是选修课。
以锻炼为本,学会健康;以修进为本,学会求知;
以进德为本,学会做人;以适应为本,学会生存。
人生四项基本原则:懂得选择,学会放弃,耐得住寂寞,经得起诱惑。
当所有人都低调的时候,你可以高调,但不能跑调。
学会忘记是生活的技术,学会微笑是生活的艺术。
什么是好工作:一不影响生活作息,二不影响家庭团聚,三能养家糊口。
懒惰像生锈一样,比操劳更消耗身体。
让梦想成真的最好办法就是醒来。
哲人无忧,智者常乐。并不是因为所爱的一切他都拥有了,而是所拥有的一切他都爱。
人生有几件绝对不能失去的东西:自制的力量,冷静的头脑,希望和信心。

           

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内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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