如何保持正精进

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六项精进.pdf
10-20
稻盛先生所提出的“六项精进”原则，是其经营哲学的精髓，影响了无数企业与个人。这六项精进不仅是企业文化的建设核心，亦是个人成长和发展的根本指导思想。 首先，稻盛和夫提出的第一项精进是“付出不亚于任何人的...
管理精进及团队活力特训.ppt
09-30
【管理精进及团队活力特训】是一次由Apexplus主办的专业培训课程，由注册高级顾问师冯寿国担任讲师。冯寿国是台湾卓越绩效管理顾问有限公司的总经理，同时曾任所罗门集团的资深总监和人力资源总监，拥有丰富的管理...
佛学八正道
热门推荐
EricWZY2008的专栏
08-30 3万+
八正道包括正见、正思惟、正语、正业、正命、正精进、正念、正定。 　　《大毘婆娑论》说：“由正见故，起正思惟；由正思惟故，得正语；由正语故，复得正业；由正业故，复得正命；由正命故，发起正勤；由正勤故，便起正念；由正念故，能起正定。” 　　（1）正见 　　正见，即非颠倒见，就是正当的见解、正确的认识，是通过三法印、四圣谛、十二因缘等佛教的教理来观察宇宙万象而获得的正确见解，即如实了达宇宙人生的真理，明白因缘果报、缘起性空及人人皆有佛性等道理，远离一切颠倒谬见，改正偏执的思想及迷惑颠倒。 　　广义上说，凡是佛教所
如何一直保持精进修行状态
iteye_4972的博客
03-07 434
如何一直保持精进修行状态  我们的生命也像一种投资。生命的能量和精力是有限的，所以不要盲目投资。要把我们生命的能量和精力投注到真正有价值的事情上，那就是修道了生脱死。人身难得，佛法难闻，人命无常，所以要常行精进。“常”就是不间断，“行”就是行持，“精”就是专心致志、一门深入，“进”就是有进无退。   我们每个人是天生想放逸的。但是修道，就像一个人披上盔甲上战场，与百万魔军对决，是容不得懈怠...
《精进》读书笔记
CodeBoy975
08-12 4865
我觉得，估计很少有人，能看完我整篇文章，这篇文章篇幅很长，估计在这么浮躁的社会，很难有人静下心来看。 作者： 采铜 本文主要分为七章，本人分别从每章知识进行分析。 01. 时间之尺——我们应该怎样对待时间 02. 寻找心中的“巴拿马”——如何做出比好更好的选择 03. 即刻行动——最有效的，是即刻行动 04. 怎样的学习，才能够直面现实——如何成为一个高段位的学习者 05. 向未知的无限逼近——修...
精进
qq_44292822的博客
09-19 237
最近的一些思考 保持精进的方法，首先是排除那些干扰。 首先是身体健康，保持身体健康是重中之重。一天锻炼一小时以上比生一次大病或者感冒不断耗费的时间更少，并且会使头脑更加清醒，精力也更加旺盛。 其次是每天手机上网浏览的内容。沉迷流媒体带来的危害是极大且隐蔽的。人们把精力大量消耗在网络上的热点事件了，对于和他人网络辩论有着无比的激情，然而这种激情对于他们自身却不会有任何提升。现在仍然没找到更好的办法戒断这些软件，只有暂时删除，不知多久又会下载回来。（知乎，微博，B站） 第三是情感。情感敏感的人更容易陷入情感问
技术精进之道
wohu1104的专栏
11-22 869
title: 技术精进之道 date: 2018-03-16 21:18:22 tags: 感悟 categories: “程序人生” “感悟随笔” 序言 最近这半年不知为啥渐渐喜欢上了看书，难道是因为年纪大了的缘故，哈哈，俗话说 ”人丑就要多读书“，用这句话来形容我再适合不过了。 作为一个搞技术的上班族，如何让自己的技术能够显著的提高应该是很多人所期待的。本文是对 《程序员的成长课》部分...
六项精进
尤尔小屋
04-26 1041
最近在微信读书APP上面看了一本书，叫做《六项精进》。作者是日本著名的企业家：稻盛和夫。很早就耳闻稻盛和夫先生的盛名，特别是他的商业帝国和经营理念。 看了这本书让我惊叹的是，他居然缔造了两个不同行业的世界500强企业????：京瓷和KDDI，着实让人钦佩。 六项精进 当我看到这本书的题目时，自己充满了好奇，先生到底是如何缔造两个伟大企业？他的经营理念到底是什么？六项精进中的精进到底是指什么？带着太多...
编程的精进之法
bolang789的博客
07-18 481
编程的精进之法, Design, 任务分解
读书笔记-六项精进
鹏鹏的博客
06-21 1万+
六项精进-稻盛和夫 前言 1956年，稻盛和夫在一家陶瓷企业打工，时年24岁。 我们现代人的机会很多，这位大人物24岁的时候还在打工，他的人生仍然取得了如此成就，说明我们的成就更不可限量 稻盛哲学： 人生·工作结果=人格理念 x 热情 x 能力 正确思考的威力 稻盛刚入职打工的时候，该企业连续十年赤字，他当时也怨天尤人。 但当身为技术员的稻盛先生正确思考一个优秀的技术员应该如何开展研究工作，并...
读书笔记-思维的精进
山水牧羊
08-25 880
读书笔记-思维的精进 作者：大卫·罗布森 1.中心思想： 1.要避开哪些智力陷阱。 2.如何锻炼自己的思维能力，避开智力陷阱。 2.智力陷阱的形式 智力陷阱的产生，很大程度上不是因为认知水平太低，恰恰相反，他是思维能力发展的副产品。 产生思维的局限性 基础智力好→自我感知好→意识不到需要提升的其他维度。 智力的分类 分析性智力 智商测试 创造性智力 创造力 如作家、导演 实践性智力 解决实际问题的能力 隐性知识 经..
hdfs1.0精进
09-30
HDFS的设计目标是解决大规模数据集的存储问题，并且能够处理大量数据的同时保持系统的稳定性和可靠性。本章节将深入探讨HDFS 1.0的系统架构、关键组件及其运作机制。 #### HDFS系统架构 HDFS采用主从架构模型，...
策划人精进的方法.docx
04-06
### 策划人精进的方法 #### 一、理解策略、策划、战略与战术的概念 在营销与广告行业中，“策略”、“策划”、“战略”和“战术”这四个词频繁出现，它们不仅构成了日常工作交流的重要组成部分，还代表了整个项目...
CheesyFabric_deepdive_analyst_7984_1764666209192.zip
12-03
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【卫星抗干扰】一种用于全球导航卫星系统反欺骗的空时融合方法【附MATLAB代码】.rar
12-03
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
遗传算法重新配置配电网络（IEEE 33和69总线系统.zip
最新发布
12-03
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
windows下定期自动清空某个文件夹（比如在公司电脑上定期清空微信的聊天记录）
12-03
windows下定期自动清空某个文件夹（比如在公司电脑上定期清空微信的聊天记录）
网络爬虫基于Python的豆瓣电影Top250数据采集：使用Requests与BeautifulSoup实现网页内容解析
12-03
内容概要：本文通过一个简单的Python爬虫实例，演示了如何使用requests库发送HTTP请求，获取豆瓣电影Top250页面的数据，并利用BeautifulSoup解析HTML内容，提取出中文电影名称。代码实现了基本的网页抓取与数据清洗流程，包括设置请求头模拟浏览器行为以应对简单反爬机制、解析响应文本以及过滤非中文片名，最终输出纯净的电影标题列表。; 适合人群：具备Python基础语法知识，对网络爬虫感兴趣的初学者或刚入门的数据采集学习者；适合学习Web数据获取的基本流程和技术栈。; 使用场景及目标：①学习如何使用requests发起网络请求并携带请求头信息；②掌握BeautifulSoup进行HTML结构化解析的方法；③理解网页内容提取与数据过滤的基本逻辑，为后续深入学习爬虫框架（如Scrapy）打下基础。; 阅读建议：建议读者在本地环境中配置好相关库（requests、BeautifulSoup），动手运行并调试代码，尝试修改选择器或目标网站以加深理解，同时注意遵守网站的robots协议，合理控制请求频率。
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文介绍了基于粒子群优化算法（PSO）的p-Hub选址优化问题的研究与实现，重点解决在考虑不确定性因素下的集群式物流或交通网络中枢纽节点（Hub）的选址优化问题。通过构建数学模型，结合Matlab编程实现粒子群算法对p-Hub选址问题进行求解，旨在最小化网络总体运输成本并提升系统效率。文章涵盖了问题建模、算法设计、参数设置及仿真结果分析全过程，展示了PSO在复杂组合优化问题中的应用能力。; 适合人群：具备一定运筹学、优化算法基础，熟悉Matlab编程，从事物流网络设计、智能算法研究或交通系统优化等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握p-Hub选址问题的基本理论与建模范式；②学习如何基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）将粒子群优化算法应用于实际网络优化问题；③通过Matlab代码实现理解智能优化算法的编码流程与调参技巧；④为物流、通信、航空等枢纽网络设计提供解决方案参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码逐行理解算法实现细节，尝试调整参数或引入其他改进策略（如自适应权重、混合算法）以提升优化性能，同时可扩展至带容量约束、多分配或多目标的Hub选址问题进行深入研究。
YOLO系列的精进过程
03-20
### YOLO系列的发展历程和改进点 YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，在计算机视觉领域具有重要地位。以下是其从v1到最新版本的主要发展历程和改进点： #### 1. YOLO v1: 初代模型 YOLO v1 是一种端到端的目标检测方法，它将图像划分为网格并预测边界框及其类别概率[^1]。尽管速度快，但它存在定位精度不足的问题。 #### 2. YOLO v2 (YOLO9000): 多尺度训练与锚框引入 YOLO v2 引入了锚框机制以及多尺度训练技术来提升检测性能[^2]。此外，通过联合分类数据集的方式扩展支持更多类别的物体检测。 #### 3. YOLO v3: 更深网络结构与FPN融合 YOLO v3 使用更复杂的特征提取器Darknet-53，并采用特征金字塔网络(FPN)的思想，在不同层次上进行目标检测[^3]。这使得它可以更好地处理多种尺寸的对象。 #### 4. YOLO v4: 高效优化与跨阶段部分连接(CSPNet) YOLO v4 提出了CSPNet架构以减少计算量的同时保持高准确性[^4]。另外还加入了Mish激活函数等多种先进技巧进一步提高效率与效果。 #### 5. YOLO v5: 开源社区版与模块化设计 虽然官方未发布正式编号为V5的版本,但由 Ultralytics 推出的一个开源实现通常被称为YOLOv5 。该版本强调易用性和灵活性,提供了丰富的预定义配置选项供用户快速调整参数适应特定应用场景需求[^5]. #### 6. YOLOX: 去除Anchor-Free 设计 YOLOX 取消传统意义上的先验框设定转而采取无锚定点方式完成整个流程简化操作步骤同时也获得了更好的泛化能力尤其针对小目标识别方面表现出色[^6]. #### 7. YOLO v6/v7/v8: 不断演化的未来方向 后续版本继续探索如何平衡速度与精确度之间的关系比如利用Transformer组件增强全局感受野或者借助自动化机器学习工具寻找最佳超参组合等等不断推动着这一经典框架向前发展. ```python import torch from yolov5 import detect if __name__ == '__main__': with torch.no_grad(): detect.run(weights='yolov5s.pt', source='data/images/', imgsz=640) ```
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