职场好人缘的26个细节

博客给出了一系列社交与生活方面的建议,如注重气质、真诚待人、避免炫耀、学会聆听、懂得感恩等,还提及在不同场景下的说话技巧和行为方式,帮助人们提升社交能力和生活素养。
来自http://blog.youkuaiyun.com/iyu


1.长相不令人讨厌,如果长得不好,就让自己有才气;如果才气也没有,那就总是微笑。

2.气质是关键。如果时尚学不好,宁愿纯朴。

3.与人握手时,可多握一会儿。真诚是宝。

4.不必什么都用“我”做主语。

5.不要向朋友借钱。

6.不要“逼”客人看你的家庭相册。

7.与人打“的”时,请抢先坐在司机旁。

8.坚持在背后说别人好话,别担心这好话传不到当事人耳朵里。

9.有人在你面前说某人坏话时,你只微笑。

10.自己开小车,不要特地停下来和一个骑自行车的同事打招呼。人家会以为你在炫耀。

11.同事生病时,去探望他。很自然地坐在他病床上,回家再认真洗手。

12.不要把过去的事全让人知道。

13.尊敬不喜欢你的人。

14.对事不对人;或对事无情,对人要有情;或做人第一,做事其次。

15.自我批评总能让人相信,自我表扬则不然。

16.没有什么东西比围观者们更能提高你的保龄球的成绩了。所以,平常不要吝惜你的喝彩声。

17.不要把别人的好,视为理所当然。要知道感恩。

18.榕树上的“八哥”在讲,只讲不听,结果乱成一团。学会聆听。

19.尊重传达室里的师傅及搞卫生的阿姨。

20.说话的时候记得常用“我们”开头。

21.为每一位上台唱歌的人鼓掌。

22.有时要明知故问:你的钻戒很贵吧!有时,即使想问也不能问,比如:你多大了?

23.话多必失,人多的场合少说话。

24.把未出口的“不”改成:“这需要时间”、“我尽力”、“我不确定”、“当我决定后,会给你打电话”……

25.不要期望所有人都喜欢你,那是不可能的,让大多数人喜欢就是成功的表现。

26.当然,自己要喜欢自己。
训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
内容概要:本文介绍了一种基于CEEMDAN-BiLSTM的中短期天气预测模型,通过将完全集合经验模态分解自适应噪声(CEEMDAN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)相结合,实现对复杂气象时间序列的高精度预测。首先利用CEEMDAN对原始气象数据进行多尺度分解,获得多个本征模态函数(IMF)分量和残差,有效解决模式混叠与噪声干扰问题;随后对各IMF分量分别构建BiLSTM模型进行独立预测,充分发挥其对前后时序依赖的建模能力;最后通过集成重构输出最终预测结果。文中还包含了数据预处理、特征提取、模型评估与可视化等完整流程,并提供了MATLAB实现的部分代码示例。该方法显著提升了天气预测的准确性与鲁棒性,适用于多类气象要素的中短期趋势预测。; 适合人群:具备一定机器学习和时间序列分析基础,从事气象、环境、能源等领域研究或工程应用的研发人员、高校研究生及数据科学家。; 使用场景及目标:①应用于温度、风速、降水等气象变量的中短期精准预测;②解决传统模型在非线性、多尺度气象信号建模中的局限性;③构建智能气象预测系统,服务于电力调度、灾害预警、智慧农业等实际业务场景。; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,深入理解CEEMDAN分解机制与BiLSTM建模细节,重点关注数据预处理、模型参数调优与结果集成策略,同时可扩展至多变量联合预测以提升应用价值。
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