读《镜头说话》----浅谈学习的方法

本文介绍了摄影师卢北峰的自传《镜头说话》,探讨了他的学习方法和个人经历。卢北峰通过不断学习和反思来提高摄影技能,并直接向行业内的权威人士请教。文中还提到了他在摄影道路上遇到的挑战及克服方法。

       昨天在旧书店淘到一本书,叫做《镜头说话》。买这本书,一半是想看看别人是怎么摄影的,另外一半是冲这个书名去的。从这里也看出,好的书名确实能吸引眼球。
      之前对作者卢北峰一无所知。从书的前半段看,作者对摄影其实没有什么天赋,拍了好几年感觉才入门;他拍照的进步比较慢,完全是一步一个脚印,用汗水换来的成功。他为什么能够成功?一是因为他对摄影“着了魔”,对摄影有种痴迷的劲,甚至他老婆为此离婚;二是因为他不懈的努力,不断的思考、不断地学习。

      我对卢北峰成功的历程非常感兴趣,阅读过程中特别注意了一下他学习的方法。发现作者有一个特别好的学习方法,他总是在学习经典,不断地学习检讨。当发生一个新闻事件的时候,很多摄影记者都会集中地去抢新闻、拍照片。第二天各大报纸都会刊登不同角度的新闻照片。卢北峰总是会对比几份报纸如《中国日报》的是怎么拍的,从什么角度拍的,为什么拍的好,自己为什么拍的差,怎么才能提高。
      卢北峰第二个学习方法是直接向行业的权威、前辈学习。由于摄影记者的职业特殊性,他有机会认识一些著名的摄影记者、并且和他们交上朋友。在一起喝酒聊天看电影之后,肯定会谈论起摄影的技巧和诀窍。俗话说“听君一席话,胜读十年书”,就是这个道理。他也确实从前辈的身上学到很多东西,如:
(1)照片要体现拍摄者的思想;角度要选好,要唯一。这个是最重要的,也能体现书名《镜头说话》的含义。
(2)工具(相机)要足够好,对各种拍摄技巧要熟练。记者好像都是有两个相机,一个长镜头,一个短镜头,避免错过拍摄的时机。
      另外,有一些好朋友真的不错。他两次相机被偷,第二次被偷后,他朋友宋平一借了相机给他用,才让他度过难关。他朋友多次帮他的忙,我想作者的人品、人缘应该还是不错的。
      不过同很多普通人一样,他也有很多失败的经历,比如拍照的位置没有选好;图片拍模糊了。从自传来说,他真实的记录了自己失败和成功,探讨了自己经验和想法,确实是一本不错的自传。不过书的结尾明显感到有些草率。

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅建议:建议者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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