新年初始的规划

   随着末日年2012的离去,2013年正式来临。对于我来说,进入职场已快有一年,以前还是浑浑噩噩的过日子,信奉着“到时再说”的理念,而现在,应该是改变的时候。从寒冷的家乡来到温暖的深圳,一切都还是那么熟悉,家乡还未再多看一眼,就要离去了,心里自然是万分复杂,但怀揣着梦想,我必须在这片土地上站下去,至少不能让我的父母失望,至少要让我心爱的女友,能舒舒服服的生活。  所以,我需要在未来2~3年内,在深圳买房,这就是我现在最大的目标,我要为之奋斗。加油!!!!(容我也文艺一把,不过句句发自内心)。

难得有机会在新年初的时候来记录下这一年的计划,我先不去计划着,经过这一年,我会达到一个什么样的高度,而是从这一年我将认真对待的几个重点细节来看这一年我具体要做哪些东西:

学习方面:目前手上有两本书是我急需了解的:深入理解计算机系统、C和指针。 当然还有以下书也是必须的:tcp/ip详解 

对于看书,以上几本书足够我这一年来学习和理解的了。关于读书,对自己提以下几个要求:1、每读一段内容,都要仔细想一下,为什么要这么写,不懂的地方如果没办法及时了解清楚,一定要标识清楚,在周末的时候认真搞懂。

忘了说了,在明天开始正式工作之后,我会开两篇专门的博客,一篇是:工作中遇到的错误、不懂的地方、新技术的总结, 另外一篇是看书中遇到的错误、不懂的地方、新技术的总结。 具体操作是用两个本子来分别记录,到了周六晚上,翻开本子来把上面的内容写到博客中去,这就是所谓的好记性不如烂笔头。(这个是本年度规划中一个很重要的部分)

至于一年后,我会成什么样子,就要看以上几个地方做的好不好了,如果可以按着上面的来的话,我想即使我不特意定目标,也可以达到我的预期的,加油!!!


生活方面:我自己应该是没什么问题,关键是我父母和女友,女友在我身边我还可以帮忙,父母的话。就只有经常打电话回去,督促一下他们了,总之,我希望我们一家子都可以过的很好,其实这也就是我最大的心愿。

生活方面还有锻炼的问题,女友的话准备报瑜伽班,就不要我太操心了,自己的话,准备买一副哑铃,明天坚持锻炼。


貌似具体规划也没什么,总之规划不是最重要的,最重要的是,有一颗坚持的心!!!

加油!!!

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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