From2013To2014

2013年终总结与2014展望
本文回顾了作者2013年的经历,包括完成本科学业并进入新学习环境等重大转变。同时,文章还列举了作者对于2014年的期望与目标,如阅读书籍、掌握新技术、找到理想工作及养成健康生活习惯等。

回顾2013

时间恍惚,转眼间2013又要近尾声。回顾这一年,我主要经历了一次人生的大转变,结束了本科学习,进入了一个崭新的学习环境和学习阶段。

为了本科顺利毕业,开年伊始,跟着选定的导师做毕业设计,总之学到了很多东西,不管结果如何,还是给了我很多的感触。让我明白了一些道理。

进入了新的环境,一切都是新的。新的人,新的事物。那么也需要一个重新的面貌来面对一切。来到了广州!一个望而怯步的地方。一个繁华的大都市,到处充满喧嚣与速度。只要有心,亦可寻求到一方净土。这一年有人用忙碌来形容2013年度。确实,过去的一年里,自己每天也在忙忙碌碌,匆匆忙忙。一度甚至迷失了前进的方向,犹如无头苍蝇般乱窜。有过一些新的尝试,貌似也没有得到好的结果。

这一年里也寻求到了一些生活的真谛。也慢慢形成了锻炼身体的习惯,希望保持下去,坚持很重要。

有时候做一件事情,开始时候会有一群充满激情的人一起去做,可是随着时间的推移,队伍日渐缩小。给自己的目标就是即使这条路再怎么孤寂无聊,再怎么难也要坚持走下去,即使是一个人在漆黑的夜。

总之有收获,但是还是心有不甘,没有真正的达到预定的目标。

展望2014

1.读15本书(技术相关的,非技术相关的(管理,财经,心理,为人处事。。。),好书)

2.熟悉运用一种高级开发语言,例如Java。

3.学习Linux操作系统以及该环境下的编程。

4.找到一份满意的工作(年度重点)。

5.持续锻炼身体,养成规律性的生活。

6.远行至少一次,可以多到外面走走,开阔眼界,思考生活。

7.希望收获爱情(拿下初恋,摆脱单身,找到真爱)。

8.渐渐适度培养自己的创造力和商业头脑,发现机会。

9.多结交朋友,认识更多的人。用心维系自己的人脉。

10.学会做人做事,锻炼自己的思维能力和处事能力。提高个人的魅力。学会取舍。

计划+行动

新的一年在我的生涯里还会有一些大的转折点,接下来一年发生的事情可能会影响我的一生。所以要谨慎认真对待。还是很期待的,希望在明年这个时候再作总结的时候会是另外一番心情与心境。

加油吧,我的2014!

 

The LULC simulation data we utilized to create future EN maps was produced by X. Liu et al. (2017), which was conducted at the national level. The reason we apply national-level simulated data to a local area is as follows. Firstly, China has a top-down land use planning system (also known as spatial planning) with five levels. The quantitative objectives in national plans are handed down to county-level plans through provincial and prefectural level plans (Zhong et al., 2014). That means land use patterns of nine cities in WUA are required to reflect relevant upper-level plans, for example, to satisfy the land use quota made by Hubei provincial plans and the national plans. Secondly, there are interdependencies across places so what happens in one region produces effects not only on this location but on other regions (Overman et al., 2010). And the increase of construction land in one place will shift protection pressure on natural ecosystems elsewhere for a sustainable goal. The land use simulation at the national level allocated land resources from a top-down perspective and links land use changes in a region to events taking place in other locations through global simulation. However, the Kappa coefficient of the simulated data in WUA is 0.55 and the overall accuracy is 0.71, which is lower than the statistic value at the national-level data. Although the Kappa between 0.4~0.6 is moderate and at an acceptable level (Appiah et al., 2015; Ding et al., 2013; Ku, 2016), the simulated accuracy of the land use data needs to be improved. Future work on exploring the impact of LULC dynamics on EN will develop based on the high-accuracy simulated data and updating the initial simulated time to 2020, by integrating the impacts of socioeconomic factors, climate change, regional planning, land use policy, etc.
02-22
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