[转载]livid 写给他自己的

本文探讨了如何维护长久的友谊并促进个人成长。强调了理解、宽容与自我提升的重要性,并提出了持续整理周围事物以对抗无序性的观点。

作者:覃超
链接:https://www.zhihu.com/question/19577697/answer/44496753
来源:知乎
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朋友在你的人生中,你不可避免地会遇到很多人。而越往后,你所遇到的人对你而言的情况就越复杂,恐怕你们也就越难成为一生的好朋友。而那些你很早就遇到,现在却依然在你身边的人,你需要付出努力让他们能够一直在你身边,他们是你一生的朋友。
这些努力包括:不要简单地觉得别人错了,很多时候可能是因为自己没有仔细读说明书或是往来邮件。忘掉你为朋友做的事情 。当你有负面情绪的时候,不要把任何人想成坏人。转移注意力,用音乐和电影去挤掉脑中的负面情绪,一天,两天,一周,两周,一年,两年后,你会看到别人在变,或者你已忘记。
整理你需要持续地整理自己周遭的一切。因为你处在的这个世界所指向的趋势是无序的。如果你自身不做足够多的努力,你就会被这样的无序性所吞噬。暴露在空气中的食物在一个星期之后就会变坏,沙滩上堆砌的小城堡会被风和海浪还原成沙子,这一切都是因为我们所处在的这个世界的熵在升高。而生命的诞生、发展和存在的过程却是与此相反的,虽然生命的最终结局是熵到达最大值时吞噬一切意义,但是那个时刻离现在的我们还有几十年的时间。而在这几十年里,你需要持续整理你周遭的一切。这或许可以理解为一种对抗,也可以被认为这就是生命的意义。
积累整理的结果,就是你的积累。而你能对这个世界所产生的有益贡献,就是你以自己的方式所积累的。而你从这个世界所获得回报,由你所积累的质量决定。所以,在你 18 岁,甚至更早的时候,你就应该已然找到一个你能够积累的方向,也可以说成是兴趣的。然后你接下来所做的,就是让这个方向上所有的信息都尽可能多的汇聚到你的大脑中,你的记忆或者说潜意识就像一片大海一样当然是能够装下这一切的。然后,想象你从 20000 米的高空俯瞰大地,大地上是你日复一日所积累的信息,然后你将他们分类,合并,丢弃那些质量低劣的。你见得越多,你就越明白什么算是质量低劣的,也就必然丢得越多。积累某个方向上的信息量是你一辈子的工作的本质。

【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运行:应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运行展开研究,重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模,提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、大M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程,并尝试在不同场景下调试与扩展代码,以深化对微电网优化运行机制的理解。
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 图片数量: 训练集:4,524张图片 分类类别: - Gloves(手套):工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet(安全帽):头部防护装备。 - No-Gloves(未戴手套):未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet(未戴安全帽):未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes(未穿安全鞋):未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest(未穿安全背心):未佩戴身体防护的状态。 - Shoes(安全鞋):足部防护装备。 - Vest(安全背心):身体防护装备。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标和类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于实际场景图像,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型,提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查:集成至监控系统,实时检测PPE穿戴情况,预防安全事故,确保合规性。 学术研究与创新:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI与安全工程的结合。 培训与教育:可用于安全培训课程,演示PPE识别技术,增强员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性:每个实例均用多边形精确标注,确保分割边界准确;覆盖多种PPE物品及未穿戴状态,增加模型鲁棒性。 场景丰富:数据来源于多样环境,提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模型开发,支持目标检测和分割任务。 实用价值高:专注于工作场所安全,为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑,有助于减少工伤事故。
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