第二节 积极的心态和视角

领导力修炼秘籍

       第一章 认识自己 领导自己

 第二节 积极的心态和视角

        认识自己的目的是为了深刻挖掘自身的特点,既包括引以为傲的优点,也包括亟待改善的缺点。人无完人,你当然也不能苛求或幻想自己是一个完美无缺的人。不过,如果你沮丧地发现自己的优点乏善可陈,但缺点却举不胜举,那也应该是你妄自菲薄了,请放轻松,跟随我继续前进。

        在史蒂芬·柯维的经典力作《高效能人士的七个习惯》中,首要推崇的习惯理念即是“积极主动”。这一观念被视为个人在任何领域实现卓越成就的基石。这个积极包括积极的心态、积极的视角和积极的行动。

        有一个深具哲理的小故事,描述了两位焦渴的旅者面对半瓶水时截然不同的反应。乐观者欣喜地宣称:“真是令人庆幸,尚有半瓶甘泉可供解渴!”而悲观者却沮丧地哀叹:“唉,仅剩微乎其微的半瓶而已。”同样的现实状况,在他们眼中折射出了两种迥异的解读,实则是认知视角的差异所致。

        对于既定的事实,用积极的视角,你能发现机遇,从而充满信心,更好地发挥创造力和能动性去改造。而消极的视角,战斗还没打响,自己内心里就已经几乎投降放弃了,还怎么可能胜利呢?所以,两种情况下最后的结果显然是天壤之别,两个看问题的视角自然高下立现。

        存在问题并不可怕,可怕的是没有意识到有问题。同样,人有缺点不要忧虑,只要勇于去改正即可。只是在面对不足时,最先要做的是:养成积极的视角!

        积极的视角来自于积极的心态。经常有人调侃说:生活虐我千百遍,我待生活如初恋。这句话其实很有意思,只是很多人就把它当作搞笑只做调侃了。如果真能把它变成自己为人处世的心态,我相信他一定积极的。看庭前花开花落,望天上云卷云舒。笑对生活,那是一种积极的心态和视角,面对人和事的不足,都能从容接纳,然后坚定地去完善。

        我们也可以通过心理暗示来让自己逐步养成积极的心态和视角。任何事情,相信一切都是最好的安排。表达都用肯定的语气,比如我一定会做好;我们一定能克服困难取得成功。你可以充分相信心理暗示的力量,让它变成一种习惯,久而久之,就一定能养成积极的心态和视角。

        当我们调整到了积极的视角(当然这才是正确的视角)以后,请再来审视以下自己的解剖表,是不是有一些释然和从容?

        是的,缺点不会一下子消失得无影无踪,但是是不是没那么刺眼扎心了?而且你觉得要改正它们好像也没那么困难了。有一些之前被认为是缺点的,现在看来并不是,可能定性为特点更合适。第一节中已经讨论过,特点在一些的场景下可能是缺点,但是在另一些场景下就是优点了。

        凡事都讲求一个天时地利人和。现在,你正以一种积极昂扬的精神姿态,对自我认知达到了一个更为精准且深刻的层面。在此境遇下,我坚信你完全有理由,甚至应当满怀豪情地向自己宣告那句穿越千年的智慧格言:“天生我才必有用”!

【无线传感器】使用 MATLAB XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLABXBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现应用。该方案具有良好的扩展性实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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