延迟满足

本文探讨了延迟满足的概念,即为了更有价值的长远结果而放弃即时满足的抉择倾向。文章强调了在现代社会中,能够延迟满足的人将更有可能实现长期目标。通过克服急功近利的心态,人们可以在工作和学习上取得更好的成果。

        付出一点就想有回报的人只适合做钟点工;如能耐心按月得到回报,则适合做工薪族;耐心按年领取回报的是职业经理人;能耐心等待3-5年的是投资家,可以耐心等待10-20年的是企业家——题记


        定义:延迟满足是指个体为了更有价值的长远结果而放弃及时满足的抉择倾向,以及在等待中表现出的自控能力。

        我们周围充斥着太多浮躁、急功近利的人,毕业没多少年就期望买车买房,与同学聊天就暗自对比谁赚得多,一有周末就想着去哪里放松,没有几个人真正去担心自己的能力怎么提高,没有谁做好奋斗十年,甚至奋斗几十年的准备,满脑子想的都是怎么尽快赚够钱,然后去好好享受生活。希望自己的欲望马上获得满足是大多数人的天性,所以80%的人没能认识或克服这个天性最后成为普通人

        我们每个人都有无穷无尽的欲望,虽然大家都知道不是每个欲望都能被满足。而且,不劳而获是每个人心中所拥有的诸多梦想之一,甚至可能还是其中最大的梦想。如果不能做到不劳而获的话,那就最好尽量少劳但是一定要尽量多获,并且多多益善。更进一步,大多数人看法惊人的相似:如果有收获的话,那最好马上有收获;如果没有收获的话,那最好马上有结果。每个人都有这种欲望,只不过程度不同,或者在不同的方面表现得各不相同而已。

    但是你只要简单思考下都能够想明白,大的成就,那肯定不是一两天所达到的成就,那都必须要经过好几年甚至十来年的付出才能达到的,对于这样的大成就,为什么就幻想着快点实现呢,而且茫然地生活在这样的美好幻想之中,而不是每天坚实的走好每一步,跟时间一起等待结果的出现。要取得大的成绩就不能急功近利,不能为当前名利所诱惑,能按社会需要不怕挫折,坚持不懈奋斗。延迟满足是这样一种人生智慧,他们知道成功没有那么廉价,成功需要静下心来好好沉淀,好好积累,量变然后产生质变。一个个质变的积累,才是一步步的走向成功。

    推迟满足感是一个依赖经验才能真正体会并理解的道理。推迟满足感也是一种需要挣扎和锻炼才可以习得的能力,也只有极少数人最终掌握了这种能力,他们也因此获得极大的、只有少数人才能获得的利益的经历。希望自己的欲望马上获得满足是大多数人的天性,在工作和学习上控制这种天性是最重要的,坚决不能放纵。因为工作和学习都是艰苦的,路程都是漫长的,都不可能一蹴而就。

    不能把自己的满足感推迟满足的人做事会表现出急功近利,一方面希望事情早点做完,一方面又希望事情结果很好,但没有多余的注意力关注过程。过程马马虎虎,结果能好到哪里去呢?一接到任务就急急忙忙把事情做完,但发现总是不能让人满意,自己也不知道错在哪(因为整个过程都没怎么静下心来思考,都是很浮躁的思考)。所以,在工作和学习上,一定要把注意力放在过程上,扎扎实实把过程做好,结果自然不会差。我发现过红绿灯是个很好的例子,你看那些喜欢抢红绿灯的人,他们真的觉得争抢来的几十秒钟对自己很值钱吗,他们真的有这么珍惜时间吗?我是没见过这么珍惜时间的人,我倒感觉他们更多的是不希望等待,希望自己更快获得满足。

    为了追求更大的目标,获得更大的享受,需要克制自己的欲望,放弃眼前的诱惑,放弃即时满足的抉择取向。说到底,它是一种克服当前的困难情境而力求获得长远利益的能力,它也是一种少量人拥有的野心。要完成遥远的目标,需要刻苦辛勤的工作,当完成目标时,所得的回报也很大。但要完成目标,便要付出代价,譬如要放弃即时的享乐,以及约束自己的行为。这时候,一些可以令人获得即时快感的活动便成了一种很大的诱惑。如果缺乏意志力,每次遇上外界的诱惑,便放下学习或工作,追求即时享乐,这就很难完成自己的目标了。(延迟满足的劲敌是无节制的即时享受,即时满足)

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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