<[成长股基本面]【怎样选择成长股】>读书笔记

本文探讨了投资想赚大钱所需的耐心,并详细分析了评估一家公司时需考虑的关键指标,包括市场潜力、新产品开发、研发效果、销售组织、利润率、员工关系、管理团队深度、成本分析、竞争优势、盈余展望、股票发行策略、管理层诚信以及投资原则。

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  1. 投资想赚大钱,必须有耐性
  2. 这家公司的产品或服务有没有充分的市场潜力,至少几年内营业额能否大幅成长?
  3. 为了进一步提高总体销售水平,发现新的产品增长点,管理层是不是决心继续开发新产品或新工艺?
  4. 和公司的规模相比,这家公司的研究发展努力,有多大的效果?
  5. 这家公司有没有高人一等的销售组织?
  6. 这家公司的利润率高不高?
  7. 这家公司做了什么事,以维持或改善利润率?
  8. 这家公司的劳资和人事关系是不是很好?
  9. 这家公司的高级主管关系很好吗?
  10. 公司管理阶层的深度够吗?
  11. 这家公司的成本分析和会计记录做得如何?
  12. 是不是在所处领域有独到之处?它可以为投资者提供重要线索,以了解此公司相对于竞争者,是不是很突出?
  13. 这家公司有没有短期或长期的盈余展望?
  14.  在可预见的将来,这家公司是否会大量发行股票,获取足够的资金,以利公司发展,现有持股人的利益是否因预期中的成长而大幅受损?
  15. 管理阶层是不是只向投资人报喜不报忧?诸事顺畅时口沫横飞,有问题或叫人失望的事情发生时,则“三缄其口”?
  16. 这家公司管理阶层的诚信正直态度是否毋庸置疑?
  17. 用于投资普通股的资金,只能是真正多余的资金
  18. 不买处于创业阶段的公司
  19. 不要因为一支好股票在“店头市场”交易,就弃之不顾
  20. 不要因为你喜欢某公司年报的“格调”,就去买该公司的股票
  21. 不要因为一公司的本益比高,便表示未来的盈余成长已大致反映在价格上
  22. 不要锱铢必较
  23. 不要过度强调分散投资
  24. 千万不要把配不得的钱拿去投资
  25. 买进真正优秀的成长股时,除了考虑价格,不要忘了时机因素
  26. 不要随波逐流
  27. 知道这些准则和了解常犯的错误,不能帮助那些没什么耐心和自律精神的人
  28. 在股票市场,强健的神经系统比聪明的头脑还重要
一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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