慢慢来,比较快

本文通过作者在清迈体验的独特Spa经历引入,反思了现代社会中人们追求快速成功的心态,并分享了一个关于坚持与耐心的故事,强调了在忙碌生活中寻找平静与专注的重要性。


上周生日的时候,读者小C送了瓶阿芙薰衣草精油,每晚在家点着小小的香薰灯看书写字,让我想起在清迈旅行时每天慢悠悠的时光。那是我生活里少有的幽静的时光,每晚我都会和友人徒步走到一家特别的Spa店,这是由清迈女子监狱典狱长创办的,其初衷是因为很多在女子监狱服刑的女子释放后很难被社会认可,于是典狱长就让所有的女犯人都接受180小时的按摩培训,出来以后在典狱长开的spa店直接就业。

而对于我来讲,宁静而昏暗的灯光,柔美而舒缓的音乐,在扑鼻的精油香气中缓缓睡去,醒来冲个澡,穿着凉拖和小裙子,头发上还滴着水,晃晃悠悠的走回酒店里。我一直眷恋着这种身心自由且慢悠悠感觉,特别当我生活在北京上海这种天天逼叨叨催的环境里。

回顾从23岁大学毕业开始工作到现在,一切都匆匆忙忙,好像每天都在赶时间。毕业时候想要学的有很多,语言,跆拳道,马术,画画等,每天看到别人什么都会什么都好,自己也找急忙慌的想要去学,可结果几乎都很不乐观,甚至刚刚开始就折了,连半途而废都算不上。比如“三个月搞定英语口语”“半年学会弹钢琴”“一年减肥15斤”之类的,通通变成了折翼的天使,飞到了看不见的地方。

在物欲横流的社会里,越来越少的人愿意慢慢坚持去做些什么,而变的急功近利,不断给自己的人生设定Deadline,让自己像一个机器人一样生活。但学习和进步这种事,从来都是要靠脑子和心灵去一点一滴的体会,新鲜事物才能浸润到生命里,而不是靠一个按钮来决定开始和停止的。心里带着倒计时生活,却不知道从何下手,看到世界万千变化,对未来开始发慌。

最近友人来北京开始新生活,找到新工作之后心理压力却陡然变大,想到来北京工作的目的很大程度是上为了两年后出国留学,赚钱赚资历,心里便更加着急起来。担心两年赚不到足够的钱,担心两年不足以让自己很牛逼,担心自己未来的那个梦想实现不了,于是经常上班上着对着电脑屏幕流眼泪。那个时候我也替她捉急,帮她分析该做点什么才能赚到钱,才能让自己的简历变得牛逼而漂亮起来。我们在小小的咖啡厅里急促的思考,结果只是:“你年底前要XXXX,你明年要XXXX……”说完这些,我自己的心都累了。

前几天友人突然发短信给我,说想明白了自己的问题在哪里。其实自己现在的努力应该是为了自己长远的进步与成长,而留学只是帮助自己成长的一站地,而不应该成为一个目的地,这样想来,压力顿时减轻了很多,再也不会为能不能在某个时间之前赚到多少钱和资历而着急担忧了,生活,突然开始明媚而更有动力,因为更加着眼于当下一点一滴,享受每一天的乐趣,进步与成长也便油然而生。

“慢慢来,比较快”,这是我的书的导演最常说的一句话,总会作为他给我的邮件的结尾句。他是一个静谧的摩羯,喜欢在幽静的品茶中慢慢找寻灵感,这大概是属于台湾男人的浪漫情怀。导演每次来北京找我,都要左等右等,然后才能看到我在飞过来,奔过去,一副在时间里极速穿梭的样子。导演是个慢性子,据说40岁的他,从北影硕士毕业后只有两部作品,而上一部电影拍了整整五年。那是一个原本谁都不看好的剧本,从最开始的积极合伙,到五年中所有的制片、合伙人、朋友、投资都慢慢撤出,谁都不再支持他,谁都在劝他放弃吧,甚至到做家教来补贴生活的地步。五年之后的一个夜晚,昔日的朋友们接到电话,这部电影不仅被拍了出来,而且在那天晚上获了大奖。

每次有人问我为什么不签一个有名的导演?或许是因为,当我听到这个故事,看到每次导演在幽静的茶厅等我飞奔而来时候的安静,我相信,安静也是一种力量。那是一种让自己的内心享受沉浸在事情本身的点滴进步的感觉,让做事本身变得专注而纯粹,是急功近利的我们,内心最为缺乏的修养。

谨以此短文,送给刚刚开始奋斗而不知从何下手的年轻人,以及处在急功近利的世界里不敢停歇的你和我。

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
内容概要:本文研究了基于物理信息神经网络(PINN)求解二阶常微分方程(ODE)边值问题的方法,并提供了完整的Matlab代码实现。文章通过将微分方程的物理规律嵌入神经网络损失函数中,利用神经网络的逼近能力求解边值问题,避免传统数值方法在网格划分和迭代收敛方面的局限性。文中详细介绍了PINN的基本原理、网络结构设计、损失函数构建及训练流程,并以典型二阶ODE边值问题为例进行仿真验证,展示了该方法的有效性和精度。此外,文档还附带多个相关科研方向的Matlab案例资源链接,涵盖状态估计、优PINN物理信息神经网络用于求解二阶常微分方程(ODE)的边值问题研究(Matlab代码实现)化调度、机器学习、信号处理等多个领域,突出其在科学研究中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定数学基础和Matlab编程能力的理工科研究生、科研人员及从事科学计算、工程仿真等相关工作的技术人员。; 使用场景及目标:①用于求解传统数值方法难以处理的复杂或高维微分方程问题;②为科研工作者提供PINN方法的入门实践路径,推动其在物理建模、工程仿真等领域中的创新应用;③结合所提供的丰富资源拓展至电力系统、故障诊断、优化调度等交叉学科研究。; 阅读建议:建议读者结合文中的Matlab代码逐行理解PINN实现机制,动手复现并尝试修改方程形式与边界条件以加深理解,同时可参考附带资源扩展应用场景,提升科研效率与创新能力。
内容概要:本文研究在电力系统负荷发生突变的情况下,采用无迹卡尔曼滤波(UKF)和自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)进行三相状态估计的方法。针对负荷突变带来的系统非线性和不确定性,文章对比了UKF与AUKF在状态估计中的性能差异,重点分析AUKF通过自适应调整噪声协方差矩阵的能力,提升对突变工况的响应精度和鲁棒性。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖系统建模、量测方程构建、滤波算法设计及仿真验证流程,展示了在动态变化环境下实现高精度状态估计的有效途径。; 适合人群:具备电力系统分析基础和Matlab编程能力,从事电【状态估计】基于UKF、AUKF的电力系统负荷存在突变时的三相状态估计研究(Matlab代码实现)力系统状态估计、智能电网监控或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于含高比例分布式电源和负荷波动剧烈的现代配电系统状态估计;②用于提升电力系统在突发事件下的实时监测与故障预警能力;③为高级能量管理系统(EMS)提供可靠的动态状态信息支持。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注AUKF中噪声协方差自适应机制的设计逻辑,并可通过修改负荷突变场景进行仿真实验,深入掌握不同滤波方法在动态环境下的适用性与局限性。
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