有一种冲动:世界那么大

VisualStudio2022启动报错 把Users\...\AppData\Local\Microsoft\VisualStudio\11.0\ComponentModelCache中的Microsoft.VisualStudio.Default.cache这个文件移除,再重启vs,各项功能都能正常使用了。第一次使用方法1有效果,不知道什么原因后面又报错再删除缓存文件无效了,最后使用方法2启动VS成功。vs2022启动时,报错弹框,在ActivityLog查看具体报错信息,报错原因未知。网上搜索到两种解决方法。方法1:删除缓存文件。 阅读详情

“世界那么大,我想去看看” 类似这样的冲动,谁没有过呢?

1

在我职业生涯中的前三次离职,不能说都是这样的冲动引发的,但肯定其中有它的因素。前三次离职,都不是因为有了更好的工作诱惑,而是裸辞,每次裸辞中间都产生了一次职业生涯的短暂停顿。

在这样的停顿间隙中,虽然没能环游世界,但也确实换了不少地方到处看看,但最后的结果却发现,这并没有解决引发这种冲动的焦虑。到处看完了,最后又回到了原点。之后,又找了一份工作,连续干了快八年了,八年中难免也会产生类似的冲动,但却再没付诸过行动。我开始知道,“到处看看” 依然不能解决真正的问题。

这里面真正的问题根源是什么?为什么会有辞职,想要到处去看看的冲动?其实是因为这份工作与相对应的职业生涯,并不能很好满足真正的自我。

2

我怀疑这种行动的吸引力根源在于,它代表了一种逃避。

如果明天你辞职了,立刻你就可以摆脱一部分让你不满意的现实,比如:老板的斥责,工作的责任等等。你可以立刻走出这个局限的工作现实世界,逃离当前的生活,甚至去一个没人认识你的地方,重新开始。

是的,上面描述的这些冲动,我都曾已付诸过行动,但最终我发现逃跑其实是个谎言。 辞掉一份工作相当容易,成功率百分百,然而追随所谓的激情或内心则要虚无缥缈的多。你可以从一个城市到另一个城市,开始一份新的工作,建立新的人际关系,但慢慢又会发现现实开始让人不那么满意了,又会有新的冲动产生。

改变了工作与生活的背景,但真正的你并没有任何变化。你以为改变了生活的背景就能从根本上改变自己,但实际上改变自己比改变环境困难得多。我承认,环境的变化有时是有用的,它就像一种催化剂,能加速你自己的改变。

把期望寄托于外部背景的变化,而非自身,并不能触发你想要的变化,即使有催化剂的存在。

3

裸辞三次,再换了一次城市之后,我才慢慢明了,无论我在哪里工作,生活在哪里,我还是我,有着同样的好恶,最终这些所有关于自我的特征,都将在新的环境下重新织就新的现实之茧,再次将我困于其中。

然后给我们一个错觉般的谬误:以为破茧而出的方法便是辞职,再次换一个环境。

而这里真正需要付出的努力是发现真正的自我,客观而又仔细的观察自己,到底真正的自我与当前的这份工作是否匹配?否则我干嘛会有一种离职的冲动,又要去外部世界里到处寻找(看看)什么呢?

走上程序员道路的我,曾经多次询问过自己这个问题。如今,我得到的答案是,程序员的职业生涯是匹配真正的我的,但匹配的并不是程序工作本身,比如:编程,写代码,解决技术难题。真正吸引和匹配的地方在于其中的创造性,它是在用技术去创造一些东西,顺便解决了一些问题,也创造了价值,编程仅是它的手段而已。

而我们知道,一份工作中有它和你真正的自我匹配的核心部分,也有很多不匹配甚至让你讨厌的部分,这就是为什么对同样一份工作,你会同时存在喜欢和厌恶的情绪所在。

4

“世界那么大,我想去看看” 的冲动过后,若要真得选择行动,希望你是在发现和认清真正的自我之后。

以前听朋友讲过一个他的同学,曾在腾讯工作的程序员。有一天,他终于选择了辞职,走上了喜欢的跳舞这行,这感觉就不是一种冲动的离开并去寻找什么,而是一种深思熟虑后的转身。一种在发现和认清真正的自我与当前职业路径不匹配后的转身,这在很多人看来会是一种冲动,但实际是一种理性。

任何选择的背后,都付出过代价,也许是经济的,也许是情感的。

…

过去冲动地做出过很多选择,而未来希望能做出更多关于真正的 “我” 的选择。


写点文字,画点画儿,记录成长瞬间。
微信公众号「瞬息之间」,既然遇见,不如同行。

5、癌症数据预处理技术与深度学习在癌症预测中的应用 本文详细介绍了癌症数据预处理技术和深度学习在癌症预测中的应用。针对CT扫描图像、X射线图像、超声图像、基因表达数据和文本数据等不同类型的癌症数据,分别阐述了去噪、插值、配准、归一化等预处理技术的具体方法。同时,分析了深度学习在乳腺癌、白血病和宫颈癌预测中的作用,结合相关影响因素探讨了模型的应用潜力。此外,还总结了深度学习在癌症预测中面临的挑战及未来发展方向,为癌症的早期诊断与精准预测提供了理论支持和技术参考。 阅读详情

相关推荐

通达信双紫擒龙指标实战指南:从源码解析到精准安装

本文详细解析了通达信双紫擒龙指标的核心逻辑、源码获取与安全验证、安装流程及实战应用技巧。通过紫紫红黄四种颜色信号捕捉趋势转折点,结合MACD、布林通道和成交量加权算法,提升交易准确性。文章还提供了个性化设置、信号解读及常见问题解决方案,帮助投资者高效运用该指标。

weixin_29248611的博客 1050

我有一种冲动

我有一种冲动,想要变强的冲动,摆脱现在这种不安的情绪,摆脱现在的环境,想要不断的学习想要不断的进步,不为其他,只为自由充实的活着

XingZhaoQiang的专栏 561

dell r630 配置raid_DELL服务器RAID配置图文教程

名称解释:Disk Group:磁盘组,这里相当于是阵列,例如配置了一个RAID5,就是一个磁盘组VD(Virtual Disk): 虚拟磁盘,虚拟磁盘可以不使用阵列的全部容量,也就是说一个磁盘组可以分为多个VDPD(Physical Disk): 物理磁盘HS:Hot Spare 热备Mgmt:管理【一】创建逻辑磁盘1、按照屏幕下方的虚拟磁盘管理器提示,在VD Mgmt菜单(可以通过CTRL+P...

weixin_33253741的博客 3510

网络协议之网关

DHCP 是可以默认配置的。在进行网卡配置的时候,除了 IP 地址,还需要配置一个Gateway的东西,这个就是网关。 你了解 MAC 头和 IP 头的细节吗? 一旦配置了 IP 地址和网关,往往就能够指定目标地址进行访问了。由于在跨网关访问的时候,牵扯到 MAC 地址和 IP 地址的变化,这里有必要详细描述一下 MAC 头和 IP 头的细节。 在 MAC 头里面,先是目标 MAC 地址...

More reading and learning to become excellent 1576

aubo i5 + realsense D435i识别抓取实践二

aubo i5 + realsense D435i识别抓取实践二前言一、手眼标定是什么?二、标定软件安装1.aruco_ros安装2.vision_visp安装3.easy_handeye安装4.realsense驱动安装5.安装realsense ROS软件包三、配置1.launch文件修改2.打印二维码四、手眼标定1.启动launch文件2.标定步骤3.发布tf关系 前言 前面配置好了aubo机械臂的ROS软件包,机械臂可以正常运行后,接下来我们进行机械臂与相机的手眼标定。手眼标定分为eye_on_ha

转角 6373

Jetson Nano 【1】入手开箱、烧系统

类似于半开箱哈哈 怀着小期待的心情,屁颠屁颠跑到村口领快递,拿到了这个香喷喷的Jetson Nano 开发板 开箱: 由于太激动了忘记拍点啥,于是在最后留了张全家福 板子的结构: 我觉得这个有必要记录一下,于是去官方文档拿了张图来:官方文档传送 1=SD card 的卡槽,位于第二层板子的背部,也就是大风扇屁股位置 2=40针扩展接头(还没开用) 3=USB的供电口,根据大佬测试(某哩...

椰子奶糖的博客 4194

009-冲动基因|为什么会有人选择冒险

这次是从基因层次来探讨一下 1.你的冲动水平是由基因决定的 任何人在做一件他认为值得做的事情的时候,头脑中都在分泌多巴胺及其他一些神经物质。多巴胺是什么?就是一种能让你产生“爽”的感觉的神经物质。 而每个人出生以后,脑子里还会产生一种平衡性的化学物质,来防止多巴胺分泌过多。科学家在研究这个平衡机制的时候发现,不同的人平衡点是不同的,而这个平衡点的高低取决于基因的差异。影响这个平衡点水平的基因

勤能补拙是良训,一分辛苦一分才 1805

Calibre PEX提取HSPICE网表时如何避免‘net 0‘错误?实测解决方案分享

本文详细解析了Calibre PEX提取HSPICE网表时出现的'net 0'错误,提供了从规则文件修改到网表后处理的四步解决方案。通过实战案例和进阶调试技巧,帮助工程师有效避免节点映射错误,确保后仿真精度。特别针对SPICE netlist生成机制提出了优化建议。

weixin_29279153的博客 387

冲动

从来没有在老婆的BLOG上留过言,并非薄情寡性,而是老婆不喜欢。 每每路过那块芳草地的时候,总会流连一会,那份依依不舍的情感如同每个星期一,难舍而有种冲动。每周一是想不走留下的冲动,而在这里,是想留言,这些没有墨香...

cqs3385的博客 253

化工仿真软件:gPROMS二次开发_(1).gPROMS基础知识

在gPROMS中,模型是通过定义变量、参数和方程来创建的。模型可以是简单的单元操作,如换热器、反应器,也可以是复杂的系统,如整个化工流程。变量是模型中表示状态或输出的量。在gPROMS中,变量需要显式定义其类型和单位。# 定义变量VAR# 温度变量,单位为K# 压力变量,单位为Pa# 组分摩尔分数,数组变量参数是模型中表示常量或初始条件的量。参数同样需要定义其类型和单位。# 定义参数PAR# 理想气体常数,单位为J/(mol·K)# 反应器体积,单位为m^3# 初始摩尔数。

kkchenjj的博客 616

【62】OpenCV C++实战篇——【项目实战】OpenCV C++ 精准定位“十字刻度尺”中心坐标,过滤图片中的干扰,精准获取十字交点坐标

本文针对工业相机拍摄的2000万像素图像中十字刻度尺的精确定位问题进行了研究。面对图像较暗、存在红黄干扰、记号笔涂抹及细节模糊等难点,提出了一种基于霍夫变换的解决方案。通过灰度化、反色、二值化预处理后,对比分析了多尺度霍夫直线(HoughLines)和渐进概率霍夫线段(HoughLinesP)两种方法的定位效果。实验结果表明,HoughLinesP由于具有最小线段长度和间隙约束,在直线贴合度和交点定位精度上表现更优,其返回的线段端点坐标也更便于后续处理。该研究为工业视觉中微小目标的精确定位提供了实用参考。

程序员,他们想的是什么?他们想的永远都是技术,他们崇尚的也永远都是技术。 975

python世界那么大_有一种冲动:世界那么大

“世界那么大,我想去看看” 类似这样的冲动,谁没有过呢?1在我职业生涯中的前三次离职,不能说都是这样的冲动引发的,但肯定其中有它的因素。前三次离职,都不是因为有了更好的工作诱惑,而是裸辞,每次裸辞中间都产生了一次职业生涯的短暂停顿。在这样的停顿间隙中,虽然没能环游世界,但也确实换了不少地方到处看看,但最后的结果却发现,这并没有解决引发这种冲动的焦虑。到处看完了,最后又回到了原点。之后,又找了一份工...

weixin_34442022的博客 306

R语言中如何获取前向选择(forward selection)选出的变量

前向选择是一种常用的特征选择方法,可以在给定一个预测模型的情况下,逐步添加变量来确定最佳的预测模型。在R语言中,可以使用适当的函数和库来执行前向选择,并获取选出的变量。以下是一个详细的步骤,展示了如何使用R语言执行前向选择并获得选出的变量。通过按照上述步骤,你可以使用R语言执行前向选择,并获取选出的变量。记住,前向选择是一种特征选择方法,可以根据不同的评估指标选择最佳的预测模型。接下来,准备用于前向选择的数据。使用"summary"函数查看前向选择的摘要,并使用"which"函数获取被选中的变量。

WangWEel的博客 924

冲动是一种习惯

 测试空间旗下大头针出品  哎,看来又来了。一个月总有那么几天。   我是一个极易冲动的人,而且每次冲动都会把事情弄得更糟.但可能这辈子就这样了,冲动是一种习惯.既然是一种习惯,就不管冲动后会把事情弄得更糟,更糟,还是更糟了.     昨天突然又冲动了,今天这种冲动好像更厉害, 今天一天好像有点呼吸不过来的感觉,好像我每个月都有那么几天.就是那几天心情烦躁不堪,总是想冲动的做些什么

大头针的专栏 1060

VB摄像头监控

该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等,可在创建的窗口进行控制

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

什么是性格冲动?如何改变爱冲动的性格?

什么是冲动的性格?冲动指在做某件事情的时候,个人主观感情色彩过于强烈,无法理性进行控制,进而导致做事鲁莽,不考虑后果的心理现象。易冲动的人,往往缺失理性控制自己行为的能力,在遇到突发事件时,如果肆意放纵自己的冲动行为,则有可能会产生极端的,暴力的行为,会伤害和威胁他人的安全。性格冲动隐患极多,稍有不慎就可能酿成大祸。这种后果是无法逆转的,对人的伤害可能是终身的,性格冲动往往是因为心理问题,比如情绪管理能力,也可能是心理疾病,人格障碍这类精神问题所致,必须要重视。关于心理健康的检测和筛查,还可以参考:SCL-

码农 3353

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

一旦有辞职念头就干不长了吗_每天都有辞职不想上班的冲动,你有吗?

我从大学毕业到今天,工作的时间将近10年了。直到现在,我还经常有辞职的想法。我觉得现在职场真的不好混,不如意的事情十之八九,有了辞职冲动是非常正常的,不必一上来就刻意的否定,或者克制。依照我的职场经历,虽然大多数情况下,不能一有离职冲动就真的辞职,但在某些情况下,当时机成熟或者不得不离职时,果断走人,了断烦恼,也是一种明知的选择。我的冲动离职经历冲动辞职的理由有很多,要么是这份工作太无趣,要么是这...

weixin_39517868的博客 3万+

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作

怎样做一个不冲动的人

1、很多人会说,冲动了又怎样? 你顶了谁几句,哪怕这个人是你的老板。 或者你一生气把自己手机摔了,哥们儿自己买的,再买一部,不会有什么后果。 对,情绪冲动这件事对我们现代人来说已经不构成重大的危害了。 但是在几万年前在山洞里的时候,你要是多吃了一块肉,别人制止你的时候,你还敢发飙? ...

木亦 590

618,你冲动了吗?如何利用脑机接口来预测你的冲动消费行为?

据研究,免税购物会增加冲动购买行为。此前,有研究人员利用自我报告的工具来衡量人们的冲动购买行为,不过这类方法存在很明显的缺点,那就是依赖于人类的记忆和主观感受。那有没有一种更加精确的方法来测量人们冲动购买行为呢?近日,发表在《Scientifc Reports》上的一篇文章提出了一种基于脑机接口(BCI)的脑信号处理方法,该方法将重点放在了大脑前额叶皮层(PFC)的活动上,该区域负责监督人类的决策...

脑机接口社区 695

冲动交易背后隐藏着哪些心理机制?如何克服冲动交易的心理?

冲动交易受情绪波动、过度自信等心理因素影响,了解心理机制有助于克服冲动交易,在交易中作出更理性决策。

股票量化交易自动交易程序化交易接口 1144

对编程的一种冲动

浙江大学的书记郑强说过,人的成功在很大的程度上取决其冲动性。我觉得这句话说的很有道理。在我看来,冲动其实是一种对待事物的激情,而激情是做成任何事情的前提。纵观历史上的那些成功的人士,几乎对自己所从事的事业有一种超乎寻常的激情,到达了如痴如醉的地步。因此在做任何事情的时候,不要对自己说不可能,培养对事情的一种热情和激情,只有这样我们才不至于对他产生一种畏惧之情。对事情有激情是做任何事情的基础。冲动和

xiaohou261745的专栏 277

冲动控制与人工智能决策:一个跨学科研究框架

1.背景介绍 冲动控制和人工智能决策是两个独立的领域,但它们在实际应用中具有很高的相互依赖性。冲动控制主要关注于人的行为和情绪,以及如何在短期内控制和调整这些行为和情绪。而人工智能决策则关注于计算机系统如何在大量数据和信息的基础上进行智能分析和决策。然而,在许多实际应用中,这两个领域的技术和方法需要相互融合,以实现更高效、更智能的系统。 例如,在自动驾驶汽车领域,人工智能决策需要处理大量的传感...

AI天才研究院 993

为黄健翔改编的 《冲动的惩罚》歌词

小黄前两天冲动了,大家褒贬不一,改了一下刀郎的《冲动的惩罚》的歌词,送给小黄 祝小黄在今后的工作中百尺竿头,更进一步. ======================================   冲动的

膈腧的涂鸦板 6998
上一篇: 人生的意义
下一篇: 直觉与概率
mindwind-_-
mindwind-_- 领域专家: 网络协议与安全技术领域 领域专家: 网络协议与安全技术领域
博客等级 码龄22年 4326粉丝 120原创
评论 16
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
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
实付元
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