2011-1,在500度上面闯荡

本文记录了作者在不同眼镜度数间切换的经历,并决定在700度上稳定下来的过程。强调了适当的休息和正确选择度数的重要性。

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1、从今天开始,正式的到500度上面闯荡了。道路很曲折,但是不代表走不通。可能会有这样那样的问题,但是这个是最新的探索。(2011-01-28)

2、在昨天500度上面风光了一整天的时间,今天有重复的回归到700度上面来了。事情发展的过程是这样的。眼镜就好像是肌肉一样,工作的时间太长了就会疲惫的。在疲惫的时候就不干活了,无论采取什么样的方式,增加眼镜度数,还是其他的方式,都不管用了。最终还会恢复到真正的度数1000度左右上面。
  在这样的时候,最好的方式不是去探索什么,而是好好的休息。休息好了,到了第二天的时候,自然就重新可以看到东西了。对自己说来,就是要注意休息。少熬夜,即使熬夜也不应该用眼睛了,而是开动自己的思维去熬夜。古人说:惜墨如金。对于我来讲,使用眼睛,也要做到非常的节俭。
  选择合适的眼镜度数。现在从900-500,所有的度数我都有了,现在要做的工作就是,选择一个比较好度数。在这个度数上面好好的做自己的工作。无论什么度数,我都是可以接受的,只要可以完日常的工作学习状态就可以了。现在我选择的是700度,如果在700度上面能够适应日常的工作,那么我就在700度上面坚持下去。
  如果在900度上面可以适应正常的工作,就在700度上面坚持下去。要真正带我走出困境的恐怕也只有900度了。因为这个是原始的度数,是正式验光的度数。幸好现在900度的眼镜还在,还可以拿出来,去戴去适应。无论是什么样的度数,我都想在2011有个结论。如果900度真的可以解决我的问题,那么无论多么的痛苦,我都是可以接受的。(2011-01-29)
  
3、现在又重新回到了700度上面。在未来的一年里面。要把握好,争取在700度上面开创辉煌。从前的事实已经说明了。我是不可以随便的熬夜的,即使熬夜也不能够随便的超过凌晨1:00,否则就会给第二天的工作造成很大的伤害。
  2011年,需要在700度上面度过。700度,以其胜于雄辩的事实,向我们宣告了,是可以胜任日常的工作的。不会产生日常的诸多问题,700度,或许是我的探索道路的终结者,从此以后,再也不需要探索了,而是在奋斗的道路上面奋勇前进。(2011-01-30)

4、《道德经》和《孙子兵法》的轮番轰炸。好好的补补在哲学上的课。同时也在此上面构建我的人生观和价值观。或许这个也是我多年来一直追求的东西,但是自己却不知道究竟是什么东西。走了很多的冤枉路,走到现在也不知道路究竟在哪里。
  如果把这两门哲学课学好了,很多的问题会得到很好的解决。也不会是从前的有知识没文化,不知道几斤几两了。(2011-01-30)
  
5、这两天就想着回家了,干事一点效率都没有。其实什么事情都不想干,就想着回家了。这两天也在天马行空的换眼镜。一会800,一会600,高兴了还去换500的。浪费时间、浪费金钱、也在浪费着机会。现在看来,就踏踏实实的在700度上面奋斗就可以了。不要做太多的梦,也不要过多的妄自菲薄,觉的老天对自己很不公。说实在的,如果上去100年,还没有眼镜的时候,我可能就是个傻子,什么都干不了,给社会增加负担。
  知足吧,或许那样才过的更好,更有价值。在700度上面好好的做事吧。只要肯付出,结局就绝对会改观。(2011-01-30)  
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,优化资源调和风险管控;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,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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