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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具有多种最大功率点跟踪(MPPT)方法的光伏发电系统(P&O-增量法-人工神经网络-模糊逻辑控制-粒子群优化)之使用粒子群算法的最大功率点追踪(MPPT)(Simulink仿真实现)内容概要:本文介绍了一个涵盖多个科研领域的综合性MATLAB仿真资源集合,重点聚焦于光伏发电系统中基于粒子群优化(PSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)技术的Simulink仿真实现。文档还列举了多种MPPT方法(如P&O、增量电导法、神经网络、模糊逻辑控制等),并展示了该团队在电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划、无人机控制、信号处理等多个方向的技术服务能力与代码实现案例。整体内容以科研仿真为核心,提供大量可复现的Matlab/Simulink模型和优化算法应用实例。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制或新能源背景,熟悉MATLAB/Simulink环境,从事科研或工程仿真的研究生、科研人员及技术人员。; 使用场景及目标:①学习并实现光伏系统中基于粒子群算法的MPPT控制策略;②掌握多种智能优化算法在电力系统与自动化领域的建模与仿真方法;③获取可用于论文复现、项目开发和技术攻关的高质量仿真资源。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资料,按照研究方向取对应模块进行实践,重点关注Simulink模型结构与算法代码逻辑的结合,注重从原理到仿真实现的全过程理解,提升科研建模能力。
热成像人物检测数据集 一、基础信息 数据集名称:热成像人物检测数据集 图片数量: 训练集:424张图片 验证集:121张图片 测试集:61张图片 总计:606张热成像图片 分类类别: - 热成像人物:在热成像图像中的人物实例 - 非热成像人物:在非热成像或普通图像中的人物实例,用于对比分析 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。数据来源于热成像和视觉图像,覆盖多种场景条件。 二、适用场景 热成像监控与安防系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够在低光、夜间或恶劣环境下自动检测和定位人物的AI模型,提升监控系统的可靠性和实时响应能力。 红外视觉应用研发: 集成至红外摄像头或热成像设备中,实现实时人物检测功能,应用于安防、军事、救援和工业检测等领域。 学术研究与创新: 支持计算机视觉与热成像技术的交叉研究,助力开发新算法用于人物行为分析或环境适应型检测模型。 教育与培训: 可用于高校或培训机构,作为学习热成像人物检测和AI模型开发的教学资源,提升实践技能。 三、数据集优势 精准标注与多样性: 每张图片均由专业标注员标注,确保边界框定位准确,类别分类清晰。包含热成像和非热成像类别,提供对比数据,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 场景实用性强: 数据覆盖多种环境条件,如不同光照和天气,模拟真实世界应用,适用于复杂场景下的人物检测任务。 任务适配性高: YOLO标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLOv5、YOLOv8等),可直接加载使用,支持快速模型开发和评估。 应用价值突出: 专注于热成像人物检测,在安防、监控和特殊环境检测中具有重要价值,支持早期预警和高效决策。
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