如何激励自己

我们每个人都有突然什么事情也不想做的时候,这是人的本性。很多取得成功的人,与我们的不同可能仅仅是在这种情况下,他们有能力发掘自己内心潜在的动力,克服自满的情绪,激发自己开始下一步行动。
Made for Success指导我们该如何发掘动力,克服懒惰情绪:

  • 本着诚实坦白的态度衡量一下自己是否真的需要休息一下。通常在完成了一项很难的工作之后,我们总希望放松一下自己。有时候你确实需要休息,但有时候只是因为懒惰。
  • 从小事做起。如果你实在不想锻炼半个小时,可以去做15分钟的有氧运动。总比什么都不做强。
  • 改变规律。改变做事的规律,增加新鲜感,不再枯燥。
  • 奖励自己。
  • 想想好的结果。在逃避做什么事的时候,我们往往在想做这件事有多麻烦,多枯燥。可以多想想好的方面,想想完成后的喜悦,你会更有动力去完成工作。 
课程解决的问题: 作为游戏行业或者图形学从业者,你是否面临以下问题: 到底openGL底层如何实现的? 到底矩阵操作变换是怎么做到的? 到底光栅化的算法以及原理是什么? 到底如何才能从3D世界投射到2D屏幕呢? 图形学有这么多的矩阵操作,到底如何推导如何应用呢? 学完这门课程,你应该就可以从底层了解一个初级的openGL图形接口如何实现,图形学最底层的封装到底面临哪些挑战;跟随我们一行一行写完代码,你就会得到一个迷你版本的openGL图形库,你可以深度体会图形从模型变换,观察矩阵变换,投影矩阵变换一直到光栅化纹理操作的全套模拟流程。 课程介绍: 本课程将带领学员不使用任何图形库,实现从0到1的图形学接口封装以及算法讲解,并且带领大家手敲代码,一行一行进行实现。 涵盖了(环境搭建,绘制点,Bresenham算法绘制完美直线,三角形拆分绘制算法,颜色插值算法,图片操作,图片二次插值放缩算法,纹理系统接口搭建及封装,矩阵操作理论以及实践,openGL类似接口封装,3D世界的图形学理论及接口封装等) 最终将带领大家通过C++实现一个3D世界的图形接口,方便所有人入门图形学,进行接下来的openGL接口以及GPU编程的学习   本课程为系列课程的第一步入门,且带领所有人进行实现,更加实用,可以让大家打牢图形学的基础知识及编程技能
内容概要:本文深入探讨了多种高级格兰杰因果检验方法,包括非线性格兰杰因果检验、分位数格兰杰因果检验、混频格兰杰因果检验以及频域因果检验。每种方法都有其独特之处,适用于不同类型的时间序列数据。非线性格兰杰因果检验分为非参数方法、双变量和多元检验,能够在不假设数据分布的情况下处理复杂的关系。分位数格兰杰因果检验则关注不同分位数下的因果关系,尤其适合经济数据的研究。混频格兰杰因果检验解决了不同频率数据之间的因果关系分析问题,而频域因果检验则专注于不同频率成分下的因果关系。文中还提供了具体的Python和R代码示例,帮助读者理解和应用这些方法。 适合人群:从事时间序列分析、经济学、金融学等领域研究的专业人士,尤其是对非线性因果关系感兴趣的学者和技术人员。 使用场景及目标:①研究复杂非线性时间序列数据中的因果关系;②分析不同分位数下的经济变量因果关系;③处理不同频率数据的因果关系;④识别特定频率成分下的因果关系。通过这些方法,研究人员可以获得更全面、细致的因果关系洞察。 阅读建议:由于涉及较多数学公式和编程代码,建议读者具备一定的统计学和编程基础,特别是对时间序列分析有一定了解。同时,建议结合具体案例进行实践操作,以便更好地掌握这些方法的实际应用。
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