学习态度

亲爱的爱罗:

很久之前写的一首诗,始终激励着自己不断努力学习。

读书莫畏难,匠心常修炼。
功夫靠坚持,基本是关键。

从写完这首打油诗后,我就一直企图以简练的语言总结什么是匠心,但我一直觉得这个匠心是涉及到方方面面的,十分的难以精炼。但是今天我终于开窍了。何谓“匠心”,“匠心”即 “内涵,逻辑和审美”

现在95后很多人都在追求快乐,时时把“开心就好”放在嘴边,曾经的我也是这样,觉得人生苦短,开心最大。但是疫情期间,每天我在学习的同时也在反思着自己的行为和想法,我觉得我错了,我被诱惑了。

高三一次吃饭时,食堂的LED屏上播放着一句话:“年轻人要学会抵制诱惑”。这句话是刘欢说的,我很好奇,什么是诱惑?也许我那时候的生活环境正气太过浓厚,生活太过单调,我甚至连诱惑都没有见过。但是,随着我上了大学,读了研究生,我慢慢知道了什么是诱惑,遗憾的是,当我认清什么是诱惑的时候,我已经深陷诱惑。

过度消费是诱惑,沉迷社交网络是诱惑,沉迷微信上的各种推送是诱惑,各种美食是诱惑,喜欢在各种平台发布无脑流水账也是一种自我麻醉,认为这样就能让自己平凡的一生有所回忆。短视频,Vlog,甚至那些功成名就或者在自己领域小有成就的人的演讲以及经历,我把自己大部分时间投入到了这上面,麻醉自己这可以让自己看到外面更大的世界,麻醉自己这是自我激励,麻醉自己看了这些,那么至少遇到他们犯得错误,我自己不会再犯,麻醉自己,读了他们的故事,我可以也可以增长经验…然而这即便是看似努力和上进的行为,却让我深受其害。殊不知学习如同吃饭,即便别人再给你如何解释这个东西多么好,只要你不吃到嘴里,就不会是你自己的东西。

我深陷各种诱惑,但是不能总是这样下去。我第一次觉得不能迎合大众的价值观,不能仅仅满足于“开心就好”,我应该做些自己认为有意义的事情,然而这些事情并不见的让人有那么大的兴趣,因为有意义的事情做起来往往是困难和艰难的。但是我对自己的专业知识从来没有怀疑过,我觉得凭借我的专业知识,是可以干出一些事情的。

所以,我把“匠心”的展开,第一条就是“内涵”。我的东西首先要有内涵,而不见得是追求“热门”和“轻松”。我选的道路,一定是一个“艰苦”,“困难重重”,“充满挑战”但却意义重大的道路,因为,我觉得“匠心”就是一种能为这个社会进步做出点贡献的“责任之心”。而剩下的那两条“逻辑和审美”,就不必再过多解释了,因为这么多年,这两条已经深深的刻进我的脑子里了。

希望今后的自己,抵制各种 δ\deltaδ 诱惑(指的那种像短视频一样一下让你的兴奋点达到极高值而又没什么进步意义的短暂诱惑),坚守“匠心”,在学习之路上更沉潜些。

祝我好运
十子木加油

2020年3月5日


这是大学之初写的打油诗,上面那是研究生之初写的。可以完全看出,学习心境已经成长不少了呢。

默默学雏径,信信科研路。
潜默匠人心,寒窗攀书途。

  • 学习的第一阶段,是立志,隐学。毅力是关键,要坚持下去。

  • 学习的第二阶段,是不怕困难,讲究方法,选好道路,修炼基本功,谦虚学习他人的做法,做出有意义有逻辑有审美的成果。这是检测自己学习效果的标准。

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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