坚持的另一种解读

   本节只说一件事情:坚持。
  “做事情容易放弃,不能恒久坚持”,这是绝大多数人身上都存在的问题。但几乎所有人也都知道,只有“坚持”才能够将事情做好。但却无人说,怎样才能够做到坚持。还记得在上个月7月23号我在知乎上发表了一个提问,学习时,进入疲惫期之后,如何调整,方可以重新恢复心神,继续前行。
  这半个月来一直纠结在这个问题上,去跑步,去射箭,去爬山,去回顾之前的经历......做了种种尝试,却始终不得要领。待到周五一到,立马像泄了气的皮球一样,心神完全不在学习上。既然正向的去想坚持而不得而知,那反过来想一件事情容易放弃的原因,或许也能找到解决的方法。通常而言一件事情容易放弃,有三个原因:
  一:选择了错误的方向
  如果你做的事情不适合你,你也不喜欢,或并非是被这件事本身而是被它可能带给你的好处所吸引,那么往往这样的事情是没有办法坚持下去的。有很多人都是在重复的做出同一错误的选择
  明明喜欢创意性的工作,却在生存和父母的逼迫下不断选择机械性的工作。
  明明不擅长交际类的工作,却不断的选择销售、演讲等这一类强社交性的职业。
  如果一开始的方向是错误的,那么内心的抵触和对未来的担忧,必将会在未来的某个节点反噬你的内心,并选择放弃。
  二:过长、过难的反馈周期
  人能够持续的做一件事,最根本的原因在于能够从这件事情中获得反馈。如果很长时间都无法获得反馈,做事情的热情自然会减退。如果获得反馈的过程很艰难,也自然会很容易就放弃。
  懒惰是每个人都有的一种特质,区别只在于一个人被自己惰性所控制的程度。懒惰的本质就是一个人习惯了非常短的反馈周期,以至于他只能去做一些很轻松就能获得回报的事情。
  但一个人如果想有所成就就必须在某一个领域深入的钻研,而很多领域又都是上手很容易,一旦入了门之后反馈周期就会被拉长好几倍,所以懒惰的人长时间得不到反馈,自然也就放弃了。
  三:内驱力的消耗殆尽。
  一个人主动选择去做某件事通常是被两种力量所驱使,一是内驱力,就是你内心愿意去做一件事,而不是理智告诉你应该做什么。一个是习惯。
  养成一个习惯的前提是:你内心要做成一件事情的渴望足以支撑到把一件不顺手的事情变成习惯。
  只要过了这个阶段,你就可以依靠习惯的力量去做事情,而几乎不用再消耗任何内驱力。于是,你的这一部分内驱力又可以很好的用于其他习惯的养成。
  养成的好习惯越多,你的生活就越轻松。
  反观我自己,每天都在写日记,跑步,归元练习,但实际上疲惫的仅仅是身体,在做这些事情的时候内心是轻松的。习惯依然养成,谈不上坚持,就像吃饭睡觉一样,到点去做即可。
  而我在半月之前感到学习上深深的内心的疲惫,归根到底在于没有养成学习习惯。同时在理智上,告诉自己这是一个任务,没有完成之后,内心又有一种深深的负罪感,而这种负罪感及焦虑的心态是极其耗费心神的。持续之下,务必形成恶性循环。周末少许放松之后,又恢复了些许心神,但也仅仅可以支撑几天,心神一耗光,则就无法再进入学习状态。
  Linux此块的学习是一个长期的过程。仅靠一时之愿望必不能长久。长久之计就在于学习习惯的养成。
  学习习惯之养成:
  此块最重要的一块就是。要保存内心之精气神用于习惯的而养成。精气神的消耗大多数源于自我的对抗。内心之真正诉求与理智的对抗,对现实的担心和天性懒惰的对抗。对抗的结果则是心神的快速被耗尽。
  适当遵从内心的欲望,则是在保存内心之心神。这些省下来的心神用于习惯的养成。

   跑步,写日记,爬山,虽然保存了我部分的心神,释放了我内心的一些不良情绪。但我之担心却又快速的消耗着这些精力。既然已确定你内心要做的事情,就无需急于一时。你自己内心给自己施加的压力其实现在起到的反作用。回想之前跑步习惯的养成,也没想要怎样怎样,只是当时师父说了一句明年一块参加郑开马拉松吧。就这样一直跑到现在。写日记与爬山好像就像是我生命中一定要做的事情一样,只是当时刚好有了那么一个契机,然后就一直做下去了。所以,这个跟坚持真的扯不上什么关系。

  目前仅仅是有了一个小思路,后续的细节看实践再逐步完善。

### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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