许多同学应该都还记得联考前夕的焦虑

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许多同学应该都还记得联考前夕的焦虑:差一分可能要掉好几个志愿,甚至于一生的命运从此改观!到了大四 ,这种焦虑可能更强烈而复杂:到底要先当兵,就业,还是先考研究所?


  我就经常碰到学生充满焦虑的问我这些问题。可是,这些焦虑实在是莫须有的!生命是一种长期而持续的 累积过程,绝不会因为单一的事件而毁了一个人的一生,也不会因为单一的事件而救了一个人的一生。属于我 们该得的,迟早会得到;属于我们不该得的, 即使侥幸巧取也不可能长久保有。如果我们看清这个事实,许 多所谓“ 人生的重大抉择 ”就可以淡然处之,根本无需焦虑。而所谓“人生的困境”,也往往当下就变得无 足挂齿 。
  
  我自己就是一个活生生的例子。从一进大学就决定不再念研究所,所以,大学四年的时间多半在念人文科 学的东西。毕业后工作了几年,才决定要念研究所。硕士毕业后,立下决心:从此不再为文凭而念书。谁知道 ,世事难料,当了五年讲师后,我又被时势所迫,整装出国念博士。
  
  出国时,一位大学同学笑我:全班最晚念博士的都要回国了,你现在才要出去?两年后我从剑桥回来,觉 得人生际遇无常,莫此为甚:一个从大一就决定再也不钻营学位的人,竟然连硕士和博士都拿到了!属于我们 该得的,哪样曾经少过?而人生中该得与不该得的究竟有多少,我们又何曾知晓?从此我对际遇一事不能不更 加淡然。当讲师期间,有些态度较极端的学生会当面表现出他们的不屑;从剑桥回来时,却被学生当作不得了 的事看待。这种表面上的大起大落,其实都是好事者之言,完全看不到事实的真相。
  
  从表面上看来,两年就拿到剑桥博士,这好像很了不起。但是,在这“两年”之前我已经花整整一年,将 研究主题有关的论文全部看完,并找出研究方向;而之前更已花三年时间做控制方面的研究,并且在国际著名 的学术期刊中发表论文。而从硕士毕业到拿博士,期间七年的时间我从不停止过研究与自修。所以,这个博士 其实是累积了七年的成果,或者,只算我花在控制学门的时间,也至少有五年),根本也没什么好惊讶的。常 人不从长期而持续的累积过程来看待生命因积蓄而有的成果,老爱在表面上以断裂而孤立的事件夸大议论,因 此每每在平淡无奇的事件上强作悲喜。可是对我来讲,当讲师期间被学生瞧不起,以及剑桥刚回来时被同学夸 大本事,都只是表象。事实是:我只在乎每天二十四小时点点滴滴的累积。拿硕士或博士只是特定时刻里这些 成果累积的外在展示而已,人生命中真实的累积从不曾因这些事件而终止或加添。常有学生满怀忧虑的问我: “老师,我很想先当完兵,工作一两年再考研究所。这样好吗?”很好,这样子有机会先用实务来印证学理, 你念研究所时会比别人了解自己要的是什么 。
  
  “可是,我怕当完兵又工作后,会失去斗志,因此考不上研究所。”
  
  “那你就先考研究所好了。”
  
  “可是,假如我先念研究所,我怕自己又会像念大学时一样茫然,因此念的不甘不愿的。”


  “那你还是先去工作好了!”


  “可是……”
  
  我完全可以体会到他们的焦虑,可是却无法压抑住对于这种话的感慨。其实,说穿了他所需要的就是两年 研究所加两年工作,以便加深知识的深广度和获取实务经验。先工作或先升学,表面上大相径庭,其实骨子里 的差别根本可以忽略。在“朝三暮四”这个成语故事里,主人原本喂养猴子的橡实是“早上四颗下午三颗”, 后来改为“朝三暮四”,猴子就不高兴而坚持改回到“朝四暮三”。其实,先工作或先升学,期间差异就有如 “朝三暮四”与“朝四暮三”,原不值得计较。但是,我们经常看不到这种生命过程中长远而持续的累积,老 爱将一时际遇中的小差别夸大到攸关生死的地步。
  
  最讽刺的是:当我们面对两个可能的方案,而焦虑的不知何所抉择时,通常表示这两个方案可能一样好, 或者一样坏,因而实际上选择哪个都一样,唯一的差别只是先后之序而已。而且,愈是让我们焦虑得厉害的, 其实差别越小,愈不值得焦虑。反而真正有明显的好坏差别时,我们轻易的就知道该怎么做了。可是我们却经 常看不到长远的将来,短视的盯着两案短期内的得失:想选甲案,就舍不得乙案的好处;想选乙案,又舍不得 甲案的好处。如果看得够远,人生长则八,九十,短则五,六十年,先做哪一件事又有什么关系?甚至当完兵 又工作后,再花一整年准备研究所,又有什么了不起?当然,有些人还是会忧虑说:“我当完兵又工作后,会 不会因为家累或记忆力衰退而比较难考上研究所?”我只能这样回答:“一个人考不上研究所,只有两个可能 :或者他不够聪明,或者他的确够聪明。不够聪明而考不上,那也没什么好抱怨的。假如你够聪明,还考不上 研究所,那只能说你的决心不够强。假如你是决心不够强,就表示你生命中还有其他的可能性,其重要程度并 不下于硕士学位,而你舍不得丢下他。既然如此,考不上研究所也无须感到遗憾。不是吗?”


  人生的路这么多,为什么要老斤斤计较著一个可能性?我高中最要好的朋友,一生背运 :高中考两次, 高一念两次,大学又考两次,甚至连机车驾照都考两次。毕业后,他告诉自己:我没有人脉,也没有学历,只 能靠加倍的诚恳和努力。现在,他自己拥有一家公司,年收入数千万。
  
  一个人在升学过程中不顺利,而在事业上顺利,这是常见的事。有才华的人,不会因为被名校拒绝而连带 失去他的才华,只不过要另外找适合他表现的场所而已。反过来,一个人在升学过程中太顺利,也难免因而放 不下身段去创业,而只能乖乖领薪水过活。福祸如何,谁能全面知晓?
  
  我们又有什么好得意?又有什么好忧虑?人生的得与失,有时候怎么也说不清楚,有时候却再简单不过了 :我们得到平日累积的成果,而失去我们不曾努力累积的!所以重要的不是和别人比成就,而是努力去做自己 想做的。功不唐捐,最后该得到的不会少你一分,不该得到的也不会多你一分。
  
  好像是前年的时候,我在往艺术中心的路上遇到一位高中同学。他在南加大当电机系的副教授,被清华电 机聘回来开短期课程。从高中时代他就很用功,以第一志愿上台大电机后,四年都拿书卷奖,相信他在专业上 的研究也已卓然有成。回想高中入学时,我们两个人的智力测验成绩分居全学年第一,第二名。可是从高一我 就不曾放弃自己喜欢的文学,音乐,书法,艺术和哲学,而他却始终不曾分心,因此两个人在学上的差距只会 愈来愈远。反过来说,这十几二十年我在人文领域所获得的满足,恐怕已远非他所能理解的了。我太太问过我 ,如果我肯全心专注于一个研究领域,是不是至少会赶上这位同学的成就?我不这样想,两个不同性情的人, 注定要走两条不同的路。不该得的东西,我们注定是得不到的,随随便便拿两个人来比,只看到他所得到的, 却看不到他所失去的,这有什么意义?
  
  有次清华电台访问我:“老师你如何面对你人生中的困境?”我当场愣在那里,怎么都想不出我这一生什 么时候有过困境!后来仔细回想,才发现:我不是没有过困境,而是被常人当作“困境”的境遇,我都当作一 时的际遇,不曾在意过而已。刚服完兵役时,长子已出生却还找不到工作。我曾焦虑过,却又觉得迟早会有工 作,报酬也不至于低的离谱,不曾太放在心上。念硕士期间,家计全靠太太的薪水,省吃俭用,对我而言又算 不上困境。一来,精神上我过的很充实,二来我知道这一切是为了让自己有机会转行去教书( 做自己想做的事 )。三十一岁才要出国,而同学正要回系上任教,我很紧张(不知道剑桥要求的有多严),却不曾丧气。因为, 我知道自己过去一直很努力,也有很满意的心得和成果,只不过别人看不到而已。我没有过困境,因为我从不 在乎外在的得失,也不武断的和别人比高下,而只在乎自己内在真实的累积。
  

  我没有过困境,因为我确实了解到:生命是一种长期而持续的累积过程,绝不会因为单一的事件而有剧烈 的起伏。同时我也相信:属于我们该得的,迟早会得到;属于我们不该得的,即使一分也不可能加增。假如你 可以持有相同的信念,那么人生于你也会是宽广而长远,没有什么了不得的“困境”,也没有什么好焦虑的了 。

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STM32 使用IQmath实现SVPWM 文章目录SVPWMIQMATHIQmathLib测试部分程序附件 SVPWM SVPWM是空间矢量脉宽调制(Space Vector Pulse Width Modulation)的简称,通常由三相逆变器的六个功率开关管组成,经过特定的时序和换相所所产生的脉冲宽度调制波,最终输出的波形可能会十分接近理想的正弦波形。 具体如下图所示;左侧为复平面,即空间矢量,右侧为时域的正弦波形; 关于SVPWM原理的文章非常多,这里可以推荐一下网上一个非常不错的教程《SVPWM的原理及法则推导和控制算法详解第五修改版》, 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正

功不唐捐

许多同学应该都还记得联考前夕的焦虑:差一分可能要掉好几个志愿,甚至于一生的命运从此改观!到了大四,这种焦虑可能更强烈而复杂:到底要先当兵,就业,还是先考研究所?我就经常碰到学生充满焦虑的问我这些问题。可是,这些焦虑实在是莫须有的!生命是一种长期而持续的累积过程,绝不会因为单一的事件而毁了一个人的一生,也不会因为单一的事件而救了一个人的一生。属于我们该得的,迟早会得到;属于我们不该得的,即使侥幸巧取

BlackEagle_的专栏 1885

【转载】生命是一连串长期而持续的累积

生命是一连串长期而持续的累积  彭明辉 文      当我们面对两个可能的方案,而焦虑的不知何所抉择时,通常表示这两个方案或者一样好,或者一样坏,因而实际上选择哪个都一样,唯一的差别只是先后之序而已。而且,愈是让我们焦虑得厉害的,其实差别越小,愈不值得焦虑。反而真正有明显的好坏差别时,我们轻易的就知道该怎么做了。   我没有过困境,因为我从不在乎外在的得失,也不武断的和别人比高下, 而只在乎自己内...

weixin_33819479的博客 141

[转] 生命是一种长期而持续的累积过程

——节录自清华电机彭明辉老师于系刊发表的文章许多同学应该都还记得联考前夕的焦虑:差一分可能要掉好几个志愿,甚至于一生的命运从此改观!到了大四,这种焦虑可能更强烈而复杂:到底要先当兵,就业,还是先考研究所?我就经常碰到学生充满焦虑的问我这些问题。可是,这些焦虑实在是莫须有的!生命是一种长期而持续的累积过程,绝不会因为单一的事件而毁了一个人的一生,也不会因为单一的事件而救了一个人的一生。属于我们该得的

Rappy的专栏-火魂の闇狱 1359

生命是一种长期而持续累积的过程

生命是一连串长期而持续的累积台湾新竹清华大学教授 彭明辉 (转自海豚之家--http://dian.eistar.net/gate.asp)     许多同学应该都还记得联考前夕的焦虑:差一分可能要掉好几个志愿,甚至于一生的命运从此改观!到了大四,这种焦虑可能更强烈而复杂:到底要先当兵,就业,还是先考研究所?    我就经常碰到学生充满焦虑的问我这些问题。可

田心湾 822

生命是一种长期而持续性的累积过程

生命是一种长期而持续性的累积过程

berkeleysong的专栏 565

抉择

当我们面对两个可能的方案,而焦虑的不知何所抉择时,通常表示这两个方案或者一样好,或者一样坏,因而实际上选择哪个都一样,唯一的差别只是先后之序而已。而且,愈是让我们焦虑得厉害的,其实差别越小,愈不值得焦虑。反而真正有明显的好坏差别时,我们轻易的就知道该怎么做了。    我没有过困境,因为我从不在乎外在的得失,也不武断的和别人比高下, 而只在乎自己内在真实的累积。我没有过困境,因为我确实了解到:生命

darkbus111的专栏 320

[ZT]生命是一连串长期而持续的累积

[ZT]生命是一连串长期而持续的累积许多同学应该都还记得联考前夕的焦虑:差一分可能要掉好几个志愿,甚至于一生的命运从此改观! 到了大四,这种焦虑可能更强烈而复杂:到底要先当兵,就业,还是先考研究所? 我就经常碰到学生充满焦虑的问我这些问题。 可是,这些焦虑实在是莫须有的!生命是一种长期而持续的累积过程,绝不会因为单一的事件而毁了一个人的一生,也不会因为单一的事件而救了一个人的一生。属于我们

denwill的专栏 631
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jing1927
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