学习学习再学习(五) 学习"忘记痛苦"

练习忘记痛苦
本文介绍了一种简单的练习方法,帮助人们认识到自己遗忘痛苦的能力,并通过回顾过去不同时间段的痛苦经历来理解痛苦随时间消逝的本质。文章鼓励读者用乐观的态度面对当下困难,并提供了实用建议。

虽然说, 每个人天生的”忘记痛苦”能力各不相同, 而”忘记痛苦”也有足够的必要性(不懂得汲取经验教训的人也一定会吃亏),但, 也因为长远来看乐观是更划算的, 所以如果能够通过练习一定程度上加强自己”忘记痛苦”之能力的话, 就自己变成”更乐观一点”的人也是有意义的.

这个练习很简单:
- 回想一下昨天最痛苦的事情
- 回想一个上个月最痛苦的事情
- 回想一下去年最痛苦的事情
(如果有日记可供查询就更好了)

再考虑一下当前对那些痛苦的感受. 首先, 这个练习会让所有人都能感受到自己忘记痛苦的能力; 其次, 这个练习会清楚地告诉自己痛苦过去之后, 就一定没那么痛苦了–随着时间的流逝更为如此.

结论很简单, 在遇到痛苦之时, 我们还不如直接开始活在未来好了, 想象自己站在两年, 三年, 甚至十年之后看待今天的痛苦–根本就没什么!

很多时候, 学习就这么简单.

如果你有朋友正处于痛苦之中, 你不妨把这个练习介绍给他……

如果, 他居然后来会谢谢你, 你就知道了: 原来教也这样简单.

另外, 你看, 你已经又学会了一个技能–记录下来, 学会了任何一个技能都要记录下来, 以便以后有据可查, 以便以后可以拿每一个”成功经验”作为参数, 作为激励, 作为迈出下一步的台阶……

正递归循环就这样已经开始了; 跳出负递归循环可能也不是和难的事情……

内容概要:本文介绍了一套针对智能穿戴设备的跑步/骑行轨迹记录系统实战方案,旨在解决传统运动APP存在的定位漂移、数据断层和路径分析单一等问题。系统基于北斗+GPS双模定位、惯性测量单元(IMU)和海拔传感器,实现高精度轨迹采集,并通过卡尔曼滤波算法修正定位误差,在信号弱环境下利用惯性导航补位,确保轨迹连续性。系统支持跑步与骑行两种场景的差异化功能,包括实时轨迹记录、多维度路径分析(如配速、坡度、能耗)、数据可视化(地图标注、曲线图、3D回放)、异常提醒及智能优化建议,并可通过蓝牙/Wi-Fi同步数据至手机APP,支持社交分享与专业软件导出。技术架构涵盖硬件层、设备端与手机端软件层以及云端数据存储,强调低功耗设计与用户体验优化。经过实测验证,系统在定位精度、续航能力和场景识别准确率方面均达到预期指标,具备良好的实用性和扩展性。; 适合人群:具备一定嵌入式开发或移动应用开发经验,熟悉物联网、传感器融合与数据可视化的技术人员,尤其是从事智能穿戴设备、运动健康类产品研发的工程师和产品经理;也适合高校相关专业学生作为项目实践参考。; 使用场景及目标:① 开发高精度运动轨迹记录功能,解决GPS漂移与断点问题;② 实现跑步与骑行场景下的差异化数据分析与个性化反馈;③ 构建完整的“终端采集-手机展示-云端存储”系统闭环,支持社交互动与商业拓展;④ 掌握低功耗优化、多源数据融合、动态功耗调节等关键技术在穿戴设备中的落地应用。; 阅读建议:此资源以真实项目为导向,不仅提供详细的技术实现路径,还包含硬件选型、测试验证与商业扩展思路,建议读者结合自身开发环境,逐步实现各模块功能,重点关注定位优化算法、功耗控制策略与跨平台数据同步机制的设计与调优。
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