请不要做浮躁的人

1.不要看到别人的回复第一句话就说:给个代码吧,你应该想想为什么。当你自己想出来再参考别人的提示,你就知道别人与自已思路的差异。

2.初学者请不要看太多太多的书那会误人子弟的,先找本系统的学,很多人用了很久都是只对部分功能熟悉而已,不系统还是不够的。

3.看帮助,不要因为很难而自己还是初学者所以就不看,帮助永远是最好的参考手册,虽然帮助的文字有时侯很难看懂,总觉得不够直观。

4.不要被对象,属性,方法等词汇所迷惑,最根本的是先了解最基础知识。

5.不要放过任何一个看上去很简单的小问题---他们往往并不那么简单,或者可以引出很多知识点,不会举一反三你永远学不会。

6.知道一点东西,并不能说明你会写脚本,脚本是需要经验积累的。

7.学脚本并不难,JSP,ASP,PHP等也不过如此,难的是长期坚持实践和不遗余力的博览群书。

8.看再多的书是学不会脚书的,重要的实践。

9.把时髦的技术挂在嘴边,还不如把过时的技术记在心里。

10.在任何时刻都不要认为自己手中的书已经足够了。

12.看得懂的书,请仔细看。看不懂不书,请硬着头皮去看。

13.别指望看第一遍书就能记住和掌握什么,请看第二遍和第三遍。

14.请把书上的例子亲手到电脑上实践,即便配套光盘有源码。

15.把在书中看到的有意义的例子扩充,并将其切实地运用到自己的工作中。

16.不要漏掉书中任何一个练习,请一部做完并且记录下思路。

17.当你用脚本到一半却发现自己用的方法很拙劣时,请不要马上停手,请尽快将余下的部分粗劣地完成保证这个代码的完整性,然后分析自己的错误并重新编写和工作。

18.别心急,写脚本确实不容易,水平是不断的实践中完善和发展的。

19.每学到一点脚本难点的时侯,尝试着对别人讲解这个知识点并让他理解,你能讲清楚才能说明你真正掌握了。

20.记录下在和别人交流时发现的自己忽视或不理解的知识点。

21.保存好你做过的所有的源码,那是你最好的积累!

22.对于网络,还是希望大家能多利用一下,很多问题不是非要到论坛来问的,首先你要学会自己找答案,比如google,百度都是很好的搜索引擎,你只要输入关键字就能找到很多相关的资料,别老是等待别人给你希望,看的出你平时一定也很懒。

23.到一个论坛,你学会看以前的贴子,不要什么都不看就发贴问,也许你的问题早就有人问过了,你再问,别人已不想重复回复了,做为初学者,谁也不希望自己的帖子没有人回。

24.虽然不是打击初学者,但是这句话还是要说:论坛论坛,就是大家讨论的地方,如果你期望有高手总无偿指点你,除非他是你的亲戚!!讨论者,起码是水平相当的才有讨论的说法,如果水平真的差距很大,连基本操作都不会,谁还跟你讨论呢。

浮躁的人容易问:我到底应该学什么。-----别问,学就对了!

浮躁的人容易问:JS有钱途吗?---------建议你去抢银行!

浮躁的人容易说:我要中文版!我英文不行!-----不行?学呀!

浮躁的人分两种:只观望而不学的人,只学而不坚持的人。

浮躁的人永远不是一个高手。




内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合群:从事煤气化技术研究的专业士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值