问谁又能做到?

本文探讨了现代社会中普遍存在的一种现象——人们往往擅长给出建议却难以践行。文章通过几个生动的例子,如教官指导士兵射击、老师讲解自信的重要性等,揭示了这一现象背后的深层原因。作者认为真正的成功者往往是低调的实干家,而非高调的说教者。

问谁又能做到?
一个士兵在练习射击时,五发子弹都脱耙了, 教官很生气, 把枪抢过来连射了五发子弹, 也都脱耙了,然后回头跟士兵说:知道吗?你刚才就是这样做的。
心理学课堂上, 老师兴高采烈,满口飞沫地讲什么叫自信, 什么是毅力;理财专家在口若悬河地给客户讲解理财妙招;股票分析师在热心地帮助股民分析未来股市的行情;书店中也有很多书讲述成为一个有钱的人, 如何成为一个成功的人......
在现代的社会里这机样的事太多了, 太多了。
我们每个人也都一样, 当别人迷茫时, 失意时, 我们总能头头是道地给别人讲:要有自信, 要有追求, 要有梦想。而当我们自己陷入困境时却又不知如何是好。
人类文明发展到今天已经积累了无数的智慧, 每个人都能说上一堆。但是真正懂得的有多少, 能真正做到的又有多少呢?
如果写书的人真的知道如何成为成功的人, 如何成为有钱的人, 那他应该是一个知名的成功的人,一个知名的富豪。如果股票分析家真的能准确预测未来股票的行情, 如果他真的知道哪个股会大涨, 那他会告诉你吗?他早就卖房买股票去了。如果理财咨询师真的能帮你, 那他应该是一个精明的家庭财产管理员,他自己家的钱财不应该糊里糊涂的。老师教授我们知识, 那至少他应掌握此门知识, 并有较深入的理解。如你所料, 现实世界并非如此。
很多很多的人并不知道他们在做什么, 他们所做的是工作------付给他们薪水, 让他们养家糊口的东西。那是一种职业, 有行规和方法。他们是在做工作, 所以从他们那里你得不到有价值的东西。
我们人类本身都有一种弱点-----善于说不善于做。所很多事我们都只会说, 但不会去做。也有很多时候我们只是局外人,根本无法体量当事人的心情。我们只是凭我们的推测他们应该这样去做, 但假如把角色对换一下,也许我们就不会那样说。
方法有很多, 但这个世界上成功的人总是少数中的少数。这些人都不会随便地大张旗鼓地说。他们都是实干家。他们才是真正能做到的人。
现在我很少说, 也很少去指导别人,我很害怕别人这样反问:你自己能做到吗?如果说一件事我们自己都做不到,那有什么理由去叫别人做到, 又有什么资格去指导别人呢?还不如留着时间自己去做! 每当听到某些所谓的专家,教授,咨询师在做讲座,我总是会轻轻的问一句:他们是真的吗?他们能做到他们所讲的东西吗?如果不是,那他们应该闭嘴。 真正有资格做讲座的,是那些真正成功的人,他们的建议才是最有价值的。因为都是经过实践证明过的。但是奇怪的是,越是成功的人,所给的建议就越少。可那些专家却会给你一大堆的东西。比如在大学里面老师都会推荐一大堆参考书, 但你知道吗,老师所推荐的书他自己都没有读过。
很多很多时候,都要靠我们自己去分析去琢磨。虽然成功人的都是站在巨人的肩膀上,但他们自己都开路先锋,都是能做到的真英雄。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
<think>嗯,用户的是如何将文字转换为图片或视频输出。我需要先理解他们的需求。可能他们想生成带有文字的图片或者动态视频,比如制作海报、教育内容,或者社交媒体上的视频。首先,我得回忆一下相关的技术方法。 根据系统提供的引用,好像有几种方法。引用[1]提到文本生成视频通常需要生成图像,比如背景、图标,然后用图像处理工具处理。引用[2]和[3]则涉及添加水印和字符显示的技术。不过用户的需求是文字转图片或视频,可能需要更基础的步骤。 首先,文字转图片的话,可以用图像处理库,比如Python的PIL或者OpenCV。用户可能需要生成带有文字的图片,可能需要设置字体、颜色、背景等。比如,用PIL的ImageDraw来绘制文字。然后保存为PNG或JPEG文件。 然后是文字转视频,这可能更复杂一些。视频是一系列帧组成的,所以可能需要先生成多张图片,再合成为视频。或者根据文字内容动态生成动画。比如,使用FFmpeg工具将图片序列转换成视频,或者用Python的moviepy库来编辑视频,添加文字和图片。 另外,引用[3]提到的Canvas技术和灰度转换可能对字符视频有用,比如把视频转换成ASCII字符显示,但用户的需求可能更多是生成而不是转换。不过这也可能是一个方向,比如将文字作为字符画嵌入视频中。 用户还可能关心是否需要编程,或者有没有现成的工具。比如,使用在线工具或软件如Adobe Spark、Canva直接输入文字生成图片或视频。但如果是开发角度,就需要技术实现步骤。 还需要考虑性能题,比如生成视频的速度,处理大量文字时的效率。引用[2]中的Qt和C++实现可能适用于高性能需求,而Python更适合快速开发。 另外,音频合成可能也是视频生成的一部分,比如添加旁白或背景音乐。引用[1]提到了音频合成步骤,这可能涉及到TTS(文本转语音)技术,比如使用Google的Text-to-Speech或Amazon Polly。 总结一下,可能的步骤是:文字转图片(使用图像库生成静态图片),文字转视频(生成图片序列并合成视频,添加音频),以及可能的字符视频处理。需要分点回答,并给出代码示例和工具推荐。同时,要确保引用相关的引用资料,比如图像处理工具、视频合成库等。</think>### 如何将文字转换为图片或视频输出? 将文字转换为图片或视频的技术实现通常分为以下步骤,结合编程库和工具可实现高效处理: --- #### **一、文字转图片** 1. **核心方法** 使用图像处理库(如Python的Pillow或OpenCV)创建画布,将文字渲染到图像中。具体步骤包括: - 定义画布尺寸、背景颜色 - 设置字体、字号、颜色和文字位置 - 将文字绘制到画布并保存为图片文件 2. **代码示例(Python + Pillow)** ```python from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont # 创建画布(白色背景,800x600像素) img = Image.new('RGB', (800, 600), color='white') draw = ImageDraw.Draw(img) # 设置字体(需本地字体文件路径) font = ImageFont.truetype('arial.ttf', size=40) text = "Hello, World!" # 计算文字居中位置 text_width, text_height = draw.textsize(text, font=font) x = (800 - text_width) // 2 y = (600 - text_height) // 2 # 绘制文字并保存 draw.text((x, y), text, fill='black', font=font) img.save('output.png') ``` 3. **应用场景** - 生成社交媒体封面图 - 批量制作带文字的缩略图 - 动态生成验证码图片[^3] --- #### **二、文字转视频** 1. **核心方法** 将文字内容分解为帧序列,结合图片生成和视频编码技术。常见流程: - **静态文字视频**:生成单张文字图片,重复多帧后导出为视频 - **动态文字动画**:通过逐帧渲染文字位置/特效(如滚动、渐变) 2. **代码示例(Python + MoviePy)** ```python from moviepy.editor import TextClip, CompositeVideoClip # 创建文字片段(时长10秒,字号70,颜色红色) text_clip = TextClip("Hello World", fontsize=70, color='red', size=(800, 600)) text_clip = text_clip.set_duration(10).set_position('center') # 合成视频并导出 video = CompositeVideoClip([text_clip]) video.write_videofile("output.mp4", fps=24) ``` 3. **高级功能扩展** - **添加背景**:叠加图片或动态背景(如渐变、粒子效果) - **音频合成**:结合TTS(文本转语音)生成旁白并嵌入视频[^1] - **水印保护**:使用Qt/C++或FFmpeg添加文字/图片水印[^2] --- #### **三、工具与库推荐** | 类型 | 工具/库 | 特点 | |------------|--------------------------|-----------------------------------| | 图像生成 | Pillow (Python) | 轻量级,适合基础文字渲染 | | 视频合成 | MoviePy/FFmpeg | 支持复杂特效与多轨道合成 | | 字符画视频 | Canvas/ASCII转换算法 | 将视频帧转为字符形式显示 | | 无代码方案 | Canva/Adobe Spark | 拖拽操作,快速生成模板化内容 | ---
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