是什么浪费了我的时间

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这是一篇自我反思,因为我总觉得自己像个没头苍蝇:感觉有很多事要做,但其实又没做什么,把自己搞得很累却又没啥大的收获。
要么毫无追求,至少有个平淡的心态去享受每天的生活;
要么有所追求,努力的去达成自己的目标。
我不是第一种,至少还没到那个境界,所以必须是第二条路。

那么究竟是哪里出了问题:
我浪费了很多时间,很多很多时间,这种浪费不仅仅是浪费,更是培养了一种逃避的心态:

  • 要做正式的事之前,先上会微博轻松一下,“准备”一下吧;
  • 对于研究、阅读资料,我们更醉心于收集资料;

在这种貌似有理,实则无用的额外工作下,时间被心安理得的浪费掉了,懒惰与拖沓在不知不觉中培养起来了。
这是一个正反馈,这是一个恶性循环!


那么我的时间具体被浪费在哪里呢?仔细分析一下:

1. 习惯性的网上闲逛

讲个例子,有篇博客我想写很久了,名字我都想好了,叫“理解广度优先搜索”,内容也想过了,是这段时间遇到过一些对于广度优先搜索应用的很不错的例子。于是我打开浏览器,打开博客,写好题目 - 然后不知怎的点开了Chrome的一个空白页面,上面有我“Most Visited”的那些网页:豆瓣,新浪微博,LinkedIn,GReader,Gmail等等,于是,我一个一个点开来,看看有没有给我的消息,再看看好友们有啥更新;一圈轮下来,已经过了些时候了,最先看的那个有啥更新不? 好吧,我进入死循环了。

这是一种逃避,浪费自己的时间,培养自己的懒散,是多么愚蠢的一种投资啊!

有个解释挺好听的,这叫时刻关注业界趋势,了解最新技术,开阔眼界。恩,蛮有道理的,但你能说说今天你花了几个小时,从上面获得了哪些有价值的信息,有帮助的知识吗。哦,也许你转了几篇蛮有技术含量的文章,但您看了吗,你看懂了吗?

显然,对我来讲,我没有从中得到太多有意义的收获。

Action Item:
避免强制灌输的信息,不搀和这些SNS的玩意了,除了twitter,但是也有条件:只follow一些发布靠谱信息的技术人,只发布靠谱的tweet,而且默认消息接收是off的,不会被动的接收,而是在自己在需要的时候主动去查看。


2. 无意识的开电脑,开浏览器

曾几何时,回家打开电脑就跟进门脱鞋一样变得如此的理所当然,如此的无意识,当然,更别说开电脑后打开浏览器了。 我们成了电脑,成了浏览器的奴隶,而完全忘了电脑只是个工具,我们用它,只是为了完成某个工作:比如要写篇博客,比如要实现个算法,或者读一篇文章等等。

让开电脑,开浏览器这件事变得有意识,变得更加的有目的性,就能减少许多不必要的时间浪费,还能节约能源:)

Action Item:
打开电脑前,先列出你要完成哪些事,完成后就关掉!

3. 一次试图做多件事

你会一下子点开好几个网页吗?然后晕头转向的在之间切换着吗 - 这是很典型的南辕北辙的例子了,想加快速度,结果却截然相反;这和我读书、学技术也是类似的,试图一下子读好几本书,掌握好几个方面的技术,结果却必然适得其反。 

一次试图做多件事是很不靠谱的,明白这件事不难,难的是如何控制住那种“圆满”的诱惑。
有舍才有得,不舍却会一无所得!

Action Item:
一次只做一件事,从一次只读一本书开始!



我觉得我是找到了症结所在,好好朝着好的方向去改进吧!

注:

我发现Chrome浏览器中的“Close Other Tabs”命令和空白页中勾选掉“Most Visited”对于集中注意力帮助很大。

一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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