此岸?彼岸?

影视剧《将夜》中,有这么一段对话,夫子问宁缺的选择:

夫子:…这是光明的世界,也是黑暗的世界,这是最后的世界,也是最好的世界,如果让你选,你会选择光明,还是黑暗?
宁缺:我为什么要选?
夫子:永夜将至,你无法不去选。
宁缺:为什么每次都要我选,你就不能选一次吗?
夫子:你以前是怎么选的?
宁缺:我身在黑暗,心向光明!
夫子:想不到这么多年,居然又看到一株在墙头上随风招摇的野草。

夫子:要不然我们还是回到开始的选择吧!
宁缺:…从小到大我都是这么选的,这不代表我是错的,就算你认为我是错的,我也不在乎,因为你的想法关我屁事啊!

宁缺的生活经历对别人来说无法理解,但是对于很不容易才活下来的他来说,只有活命才是最对的选择,因为没有比命还重要的选择。他不在乎别人对他选择的看法,而是坚信自己的路。

影视剧中是夸张的,折射到我们的生活,谁不是一路在此岸和彼岸的选择中走过来的。

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如果1年前我选择了另外一家公司,如果大学毕业了我选择去上海发展,如果上大学我选择了另外一个学校,如果高中… 或许每次不一样的选择都会带来不一样的生活。有人会选择工作相对稳定,福利待遇良好的公务员;有人觉得这种工作已经一眼望到头,会选择BAT之类的公司,锻炼自己、提升自己;有人不愿意给别人打工,会选择自己创业,取得属于自己的成就。

每个人的选择何尝不是想证明自己,于我,选择在移动端正火的时候加入,虽然现在行情日趋稳定,凭着自己的钻研学习,也算能找到一份工作,后来混合开发火热,学习前端,学习react-native,也参与公司使用rn开发了app,再后来小程序的盛行,也做了属于自己的小程序,现在python又火了,也捣鼓了自己的博客网站。这一路走来与其说选择,不如说在选择中学习,在学习中进步。

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也有人说选择大于努力,是的,可是我要是一开始就知道自己选择错了,我还会这么选吗? 我没有「撞破南墙不回头」的狠心,只是想证明自己的选择并为之付出努力。有时候我们会悔恨自己的选择,内心会OS:要是这样,当初就不这么选了… 可是我们在选择的时候并没有去深思熟虑,而是草草的决定,这样的后果只能自己承受,所以每一次的选择决定,我们都要考虑清楚,在自己的承受范围内去抉择。

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其实人从一出生就是选择,普通模式、困难模式、地狱模式… 只是这种模式是我们没法选的,只有通过后天的努力去缩短差距。三百六十行,行行出状元,不同的人对每个职业选择都有不同的看法,不要随意听取他人的意见的,选择性的认同,充分发挥自己的主观能动性去选择,一旦选择了,就要坚定的走下去。

做出你的选择,并为之付出努力的吧,选择了远方,我们要风雨兼程;选择了坚强,我们要屹立不倒;选择了独立,我们要开创未来。也许我会后悔,也许不会。当我开始回忆当时所做的选择,到底是对的还是错的,我都不知道。但是我不能想要再重来一次,因为我没有机会反悔。此岸彼岸,既已选择,何必反悔。希望在人生的分岔路口,做一个对的选择,不会为自己的选择而后悔。未选择的那一条路,不必去幻想它的美好,是怎样的一帆风顺。要始终记得一点:没有付出代价,怎会有收获?坚持自己的选择并一路走下。


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数据集介绍:电力线目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:电力线目标检测数据集 图片数量: 训练集:2898张图片 验证集:263张图片 测试集:138张图片 总计:3299张图片 分类类别: 类别ID: 0(电力线) 标注格式: YOLO格式,包含对象标注信息,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于空中拍摄或监控视觉。 二、适用场景 电力设施监控与巡检: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和定位电力线的AI模型,用于无人机或固定摄像头巡检,提升电力设施维护效率和安全性。 能源与公用事业管理: 集成至能源管理系统中,提供实时电力线检测功能,辅助进行风险 assessment 和预防性维护,优化能源分配。 计算机视觉算法研究: 支持目标检测技术在特定领域的应用研究,促进AI在能源和公用事业行业的创新与发展。 专业培训与教育: 数据集可用于电力行业培训课程,作为工程师和技术人员学习电力线检测与识别的重要资源。 三、数据集优势 标注精准可靠: 每张图片均经过专业标注,确保电力线对象的定位准确,适用于高精度模型训练。 数据多样性丰富: 包含多种环境下的电力线图片,如空中视角,覆盖不同场景条件,提升模型的泛化能力和鲁棒性。 任务适配性强: 标注格式兼容YOLO等主流深度学习框架,便于快速集成和模型开发,支持目标检测任务的直接应用。 实用价值突出: 专注于电力线检测,为智能电网、自动化巡检和能源设施监控提供关键数据支撑,具有较高的行业应用价值。
【弹簧阻尼器】基于卡尔曼滤波弹簧质量阻尼器系统噪声测量实时状态估计研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于卡尔曼滤波的弹簧质量阻尼器系统噪声测量与实时状态估计”展开研究,利用Matlab代码实现对系统状态的精确估计。重点在于应用卡尔曼滤波技术处理系统中存在的噪声干扰,提升对弹簧质量阻尼器系统动态行为的实时观测能力。文中详细阐述了系统建模、噪声特性分析及卡尔曼滤波算法的设计与实现过程,展示了滤波算法在抑制测量噪声、提高状态估计精度方面的有效性。同时,该研究属于更广泛的信号处理与状态估计技术应用范畴,适用于复杂动态系统的监控与控制。; 适合人群:具备一定控制系统理论基础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事动态系统建模、状态估计与滤波算法研究的相关人员。; 使用场景及目标:①应用于机械、航空航天、自动化等领域中对振动系统状态的高精度实时估计;②为噪声环境下的传感器数据融合与状态预测提供算法支持;③作为卡尔曼滤波算法在实际物理系统中应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实践,深入理解系统建模与滤波器设计的关键步骤,关注噪声建模与滤波参数调优对估计性能的影响,并可进一步拓展至扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)在非线性系统中的应用。
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