为何要重拾英语

坚持学习英语已经好长一段时间了,从刚开始的速成计划到现在的慢慢积累,心态发生了很大的变化。一开始的时候想尽快练好听力和口语,买了大量的听力方面的书和下载了大量音视频。甚至想报一个昂贵的外教口语班。后来在练习听力的过程中发现词汇量不够,几个月之后又转向了词汇记忆,又买了好几本书。11月份又开始在扇贝,托词,百词斩练习词汇,一直坚持到现在。期间读了几本外语学习方面的书籍,包括李笑来,漏屋,考拉小巫等等的书,也算逐渐走上了正轨,也明确了学习英语的方向和目标。
为何要重拾英语呢?一开始的目的很简单,想的是为了更好的生存,目标很直接也很功利就是为了将来的工作,希望英语能在未来为自己加上砝码,所以急功近利,想速成。然而欲速则不达,进步不明显。收获甚小。
后来领悟到英语学习是个积累的过程,也是一种习惯,一种坚持,更是一种挑战。目标不要太功利,看到一位博友写到的---重拾英语也是为了学好它,将来环游世界,读读书,看看电影能用得上吧。感觉很好,很生活化。也是我现在追求的一种目标吧。
还有以后闺女指着一个单词问你的时候不至于答不上来,也算给她树立一个学习的榜样吧。
加油
内容概要:本文档是一份关于交换路由配置的学习笔记,系统地介绍了网络设备的远程管理、交换机与路由器的核心配置技术。内容涵盖Telnet、SSH、Console三种远程控制方式的配置方法;详细讲解了VLAN划分原理及Access、Trunk、Hybrid端口的工作机制,以及端口镜像、端口汇聚、端口隔离等交换技术;深入解析了STP、MSTP、RSTP生成树协议的作用与配置步骤;在路由部分,涵盖了IP地址配置、DHCP服务部署(接口池与全局池)、NAT转换(静态与动态)、静态路由、RIP与OSPF动态路由协议的配置,并介绍了策略路由和ACL访问控制列表的应用;最后简要说明了华为防火墙的安全区域划分与基本安全策略配置。; 适合人群:具备一定网络基础知识,从事网络工程、运维或相关技术岗位1-3年的技术人员,以及准备参加HCIA/CCNA等认证考试的学习者。; 使用场景及目标:①掌握企业网络中常见的交换与路由配置技能,提升实际操作能力;②理解VLAN、STP、OSPF、NAT、ACL等核心技术原理并能独立完成中小型网络搭建与调试;③通过命令示例熟悉华为设备CLI配置逻辑,为项目实施和故障排查提供参考。; 阅读建议:此笔记以实用配置为主,建议结合模拟器(如eNSP或Packet Tracer)动手实践每一条命令,对照拓扑理解数据流向,重点关注VLAN间通信、路由选择机制、安全策略控制等关键环节,并注意不同设备型号间的命令差异。
### 图像修复与重建技术概述 图像修复或重建技术旨在通过特定算法恢复受损、丢失或低质量的图像区域,使其尽可能接近原始状态。对于简单的、颜色单一的图像,这类技术能够取得非常好的效果[^1];然而,在面对复杂结构或是细节丰富的部分时,当前的技术手段往往难以达到理想中的完美复原。 针对这一现象的研究表明,现代图像修复领域正在经历快速发展阶段,尤其是在扩散模型的应用上有了明显进步[^3]。不过即便如此,当涉及到需要精确填充前景物体的情况之下,现有的端到端解决方案仍然面临诸如“过度想象”,即生成的内容偏离实际情形过多;另外还有可能出现新旧元素间协调性差的问题——这指的是修补后的成分可能无法很好地融入原有画面之中;最后则是样本多样性不足,意味着不同尝试之间变化较少,缺乏创意性的表达。 展望未来的发展趋势,该行业正朝着几个重要方向前进: - **更高效的算法**:为了满足日益增长的数据量处理需求,研究者们致力于创造更加简洁有效的计算方式来加速整个过程。 - **融合深度学习技术**:借助神经网络强大的特征提取能力,可以进一步改善图像修复的质量并减少人工干预的程度。 - **实时处理能力**:通过对现有算法进行优化以及配合高性能硬件设施的支持,有望在未来实现即时性的影像修正服务,例如应用于直播流媒体平台之上。 - **自动化程度加深**:依靠机器自我学习机制自动调整参数设置,从而让最终产出物具备更高的品质标准。 - **多源信息整合**:引入来自其他感知设备的信息作为辅助输入,有助于增强决策准确性的同时也增加了系统的稳定可靠性[^4]。 ```python import cv2 from skimage import restoration, data # 加载测试图片 image = data.camera() # 应用Wiener滤波器来进行基本的降噪处理 restored_image = restoration.wiener(image, psf=np.ones((5, 5)) / 25) cv2.imshow('Original Image', image) cv2.imshow('Restored Image', restored_image.astype(np.uint8)) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```
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