严于律己,我会成功

博主刘涛毕业于西北政法大学,曾在军工国企做人力资源管理。受同事和同学影响,他离职到黑马学习Java。起初学习劲头足,还当上组长,但随着学习推进,身体开始懈怠。他意识到要严格要求自己,坚持学习,掌握技术,不辜负自己和家人。

首先,做个简单的自我介绍。我叫刘涛,2017年7月毕业于西北政法大学商学院人力资源理专业,来黑马之前一直在宝鸡一家军工国企做人力资源管理。

 

      当我刚毕业后签到那家企业的时候,我内心还是比较自豪和骄傲的,因为当时才毕业在本省签到一个管吃管住,一个月还能拿到近三千的工作实属不易,所以就很珍惜那份工作。但随着时间流逝,和我一起进入公司的另外30人已经差不多有一半的人离职了,离职的原因无非是因为嫌工资太低、没有发展空间,他们纷纷离开去另谋出路,有的考研,有的自学去西安寻找高薪工作。就像我办公室师傅说的那样,走的都是有能力有想法的人。慢慢地我也得知了一些大学同学跳槽、创业的消息。我本是那种不喜欢拼搏,安于现状的人,但经过同学的还有同事们的这些事,我也开始变成了像师傅们嘴里说的那有想法的人,但我还没有自己的一技之长。那段时间我几乎每天都在想我的出路,我将来要过什么样的生活,但想法和现实总是无法对应起来。一次偶然的机会,从比较要好的朋友那儿听说他最近也有离开的想法,于是我们不谋而合,开始了紧张的离职谋划。   

 

     当我递上辞职报告的那一刻,我就知道我已经没有了任何退路,我孤注一掷来到黑马,准备拼一把,我想改变现状,我要好好学习,于是我卸载了手机上所有的视频软件,卸载了玩了五年的游戏。当第一天上完课后,晚上回去学习到了1点才睡觉,第二天也是,第三天依旧如此。我发现我骨子里还是有那种学习的欲望的,还是很喜欢这种规律的生活,也可能是我适应能力比较强,由于我基础班的视频都利用回家的时间看了两遍,所以前几天的课程学起来还是很轻松的,因为我把我之前上厕所玩游戏的时间,刷抖音,浏览微博的时间都用在了看课程笔记上了,离职前夕我办公室师傅送给我的关于java、数据库的七本书我也偶尔翻一翻。我开始逼自己喜欢上java,就像长宏老师说的,没有谁天生就知道自己能喜欢什么,当你这件事干的多了,你也就喜欢上了这个,我坚信这一点。也可能是由于这样,我混到了一个组长的位子,组长的责任巨大,我感觉我承担不起,因为组长不光要自己学的很好,而且还要关心每位组员的学习情况,有时还要留意他们的情绪和行为。这无形中又给我了很大的压力,我想还要要给自己再加把劲。

 

       在学习完基础班后,开始了就业班,重新换了座位,旁边给我安排了一个大神,课程也由原来的一个半小时变成了两个多小时,也没有以前那么多的时间再看了,再预习两遍了,有时候预习一遍都成了比较困难的事情。到目前为止,来黑马也快一个月了,我也坚持了一快一个月了。由于人是有惰性,慢慢地身体也有点熬不住了,开始懈怠了,放假的时候也没有之前那么拼了。寝室的舍友们回去了也没以前那么认真学习了,在学累的时候玩玩游戏,看看小视频,但是回头想想学习时间还很久呢,还是要自律自己,这样子才能有自己有个交代,

 

       后来我想想这样是不对的,我要时刻严格要求自己,因为我还记得我当时演讲时所的那句话:“只要学不死,就往死里学”。我希望能坚持下去,我也想坚持下去,因为我现在唯一的任务就是学习,就是学到一点技术,在离开的时候对的起我自己,也对的起父母及家人。键盘敲烂,月薪过万,希望这不是一句谎话,空话。当然我并不希望键盘被敲烂,因为敲烂了我还要换新的,但是我现在的经济情况并不允许我这样做。

 

        现在虽然是在就业班,但还是基础班的课程,以后的路还很长,我不想这么早败下阵来。所以我要去复习和预习了。写这么多感想整整花费来了我两个小时,我今晚要补回来

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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