毕业后的大多数-观后感

VMware 虚拟机里连不上网的五种解决方案 在VMware虚拟机里的虚拟机系统连接不上网络 首先,注意查看适配器选项里的网络连接这两个网络连接是否存在,如果不存在可以重新装一下VM 如果存在,连不上网 解决办法一: 虚拟机设置里,找到“网络适配器”,右边的网络连接选择“NAT 模式”,如果不行的话再linux系统。还是不行的话接着看第二种解决方案。 解决方法二: 可能原因是VMware NET Service... 阅读详情

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看到同时有这么多人毕业,你还觉得自己很特殊吗?
农村孩子,单单想通过上学(无论是博士生还是研究生)来改变自己的命运,这在这个时代已经是行不通了。现在高学历的人太多了。上学只能保证我们饿不死,连能挣到多少钱都保证不了。要想改变命运,还是要比一般人敢打敢拼。
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注意,这是一部11年的电影,也就是说十年前就已经出现了因为大学疯狂扩招导致的就业困难问题。

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当然这个时候乐观的精神就显得格外重要。
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还有这个凭实力单身的老哥,也是让我笑了。
其实我是有点理解他的,自己未来未定,何来儿女情长。
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很多时候,当我们过的不顺利,我们会怪自己不够努力,可有些情况也不是这样,上面这老哥,大学真的很努力,但是学校教育与实际工作的脱节问题,让他也举步维艰。这是教育的问题,不是我们的问题。

看完这个电影才明白,为什么80后比我们90后能吃苦(80后在相同年纪看起来也比我们90后成熟),当然这不是吹捧和贬低哪一代。这是时代决定的。马云马化腾这些6070后把好的机会和改革开放的光的都沾走了,80后呢,特别是农村孩子,贫富差距特别大。又赶上国家发展,各种政策变化,80后很多好政策真的是一路错过。而90后呢,大部分家庭条件还过得去,又沐浴着改革开放的好政策,所以不能吃苦也是正常的。但是呢,人总会成长的,时代在变,人也在变。唯有坚持,唯有努力,才可以好好生活。
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再早几年85-90一代,计算机行业的同学(我也是学计算机的),大部分都也经济很宽裕了。为什么呢?那个时候国家互联网疯狂发展,说句不好听的,会写个CRUD的专科生都能去阿里,跟着阿里成长,现在年薪应该都一两百万了吧。
而我们这一代(90-95),也想着想师哥们那样,进入阿里,做骨干,可是基本上已经不现实了。为什么呢?竞争太激烈了。你不是985的硕士博士,或者海归硕博。基本上与大厂无缘,所以我在之前的博客里说,这个时代发展下去,互联网一定会大浪淘沙。想追上时代的尾巴,一定要抓紧时间,否则,真的来不及了。而在我们之后进场的同学们(96~99,99今年也毕业了),他们相对于我们来说又不容易了。而00后呢,这个我还没有看透未来的能力,我也不知道怎么样,我只是觉得,互联网行业的春风马上就呼啸而过了,00后再挤破头进场后面的发展难度更大了,大家一定要加油。
时代在不停发展,相对于努力来说,我觉得雷军那句话,在风口上,猪都会飞,我非常认同这句话,我也希望大家不停的提高自己的认知,能够预测风口,早日进入比较好的赛道,而不是盲目的随大流,这样你永远也吃不到红利。
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“为什么我们的学校总是培养不出杰出人才?”这就是著名的“钱学森之问”。

因为在我们的国家,大部分都是这样告诉你的,填饱肚子,比其他的都重要。

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安得广厦千万间,大庇天下寒士俱欢颜。
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葛优在一个电影中说过,21世纪什么最贵?人才。
可是中国最不缺的是什么?人,还有人才。
无论你是那个时代的人,无论你过得好与不好,希望你不要埋冤,这就是时代,这就是人生,换句话说,这就是命。
可是,有没有什么办法能够突破命运?有的,提高自己的认知,看透时代,甚至创造时代。
总之,不抱怨自己错过了某个时代的春风,提高自己,抓住机遇,创造属于自己的人生和时代。

【点云可视化】自制ply文件并使用open3d可视化点云 使用open3d可视化点云,需要将点云制作为ply文件传入函数中。 安装open3d 直接使用pip安装 pip install open3d ply文件 ply文件的结构为:文件头+数据内容,文件头从 ply 一行开始,到 end_header 为止,里面定义了此 ply文件中数据的组织形式,包括数据类型和个数。后面是点云的坐标信息及每个点的颜色属性的,参考自 如下为具有5个点的点云,end_header后每一行表示一个点的x,y,z,R,G,B信息 ply format ascii 1.0 comme 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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《白鹿原》电视剧观后感

随便说说 自从高中毕业貌似就没写过观后感这种东西了,回忆下以前都是怎么写的,好像是先简单描述自己印象最深的情节,然后结合自身生活经历和感悟谈谈。随便说说吧,77集电视剧,确实还蛮长的,有的是看过一遍就忘了,也不知道还记得哪些东西,那就从人物开始写吧,好像会好展开一点。 都是我自己的理解,很有可能理解的很不到位,忘了从啥时候开始,看剧看电影需要看影评了,要不然都只理解些表面。 白嘉轩:一个族长,一个家长,一个丈夫,一位父亲,一个老师,一辈子念着自己脚下的土地,照顾着一族人,希望大家都过得好,以德报怨,以自己的

刘心芝士小蛋糕的博客 811
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jackzhangdev
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