什么才是真正的努力

转自: http://www.xuexila.com/lizhi/wenzhang/1468399.html


这个年头,似乎每个人都很忙碌,忙着自己的目标,忙着自己的理想,忙着自己的生活。于是,有不少人自豪的说,我很努力了!

  可是,你真的很努力了吗?

  很多人明明困得半死,还强压着自己坐在前排听课,结果半句都没听进去。

  很多人放寒暑假,带着书要回家看,结果带回去就放了一个寒暑假。

  很多人说自己要背单词,结果背完ABC就没耐心了,下次还是从A开始。

  很多人喊减肥喊了3年,结果没减半斤,如今还天天口口声声要减肥。

  你会想:我觉得自己很努力啊,我觉得自己很苦逼啊,可是为什么这么苦逼了,我还是成功不了呢?

  其实,你所谓的这种努力,只是一种自我安慰,你只是看起来很努力。

  试问:你的努力,是为了达成目标,还是只为了让自己看起来很努力而感动自己?

  努力不是为了告诉自己和别人:你看,我很努力啊!

  然而这样,除了自己感觉自己了不起,并没有什么luan用。

  为了看起来努力而努力,这就是在浪费自己的时间和生命。

  真正努力那些的人,他们不会去期待短期努力就能拥有大的回报,更不会去用大量的时间来换取别人口中说起时的骄傲。

  他们只要选择了一个正确的方向,就会用专注和热情持续地浇灌,用一种正确的,智慧的方式缓慢且平和地前进着。

  真正的努力,就是一种习惯!

  85岁的华人首富李嘉诚先生,到现在每周一到周六仍在坚持上班。从创业至今,他都保持着两个习惯:一是睡觉之前,一定要看书,非专业书籍,他会抓重点看,如果跟公司的专业有关,就算再难看,他也会把它看完;二是晚饭之后,一定要看十几二十分钟的英文电视,不仅要看,还要跟着大声说,因为“怕落伍”。

  此外,李嘉诚先无论前一天是什么时候睡觉的,第二天一定在清晨5:59分准时起床。然后听新闻,打一个半小时高尔夫,再去办公室。

  真正努力的人能保持一种优秀的习惯几十年甚至一辈子。试问一下自己,一个好的动作,即使是简单的按时起床这个动作,你能够坚持多久呢?

  人生只有一次机会,我们最大的使命,就是让自己的人生活得精彩。生活中最不幸的是:由于您身边缺乏积极进取的人,缺少远见卓识的人,使您的人生变得平平庸庸,黯然失色。


标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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