论”犯贱“ --生活小记

, 本文探讨了人们在特定情况下表现出犯贱行为的原因,包括自尊心较低、自信力不足和能力与野心之间的差距。此外,还提到了程序员在面对bug时的执着精神。

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 人不犯贱。贱必犯人。

哪几种人easy”犯贱”?自尊心比較低的、自信力不够的、能力不足以撑起自己野心的。

自尊心比較低的最直接原因是身体某方面的缺陷。可是这是爹妈给的,天生的。

这是无法改变的事实,你不可能跟你爸妈说:你们再把我收回去,又一次生一个完美的我。所以这样的人会想办法通过其它方面的个人魅力来填补,扬长避短。比如,得到某种一般人难以匹及的荣誉或者成功

。不仅如此,你还会成为励志的模范。也许你的事迹都会称为中小学生中的论文素材。



自信力不够的人在面对事情或者选择时,心中会有各种的恐惧和担忧。

他不相信自己能够做好这件事情,还会找各种理由来推辞。又何必欺骗自己呢?这样的人往往想的很多其它的事是结果的好坏,没有考虑过程。好的结果谁都喜欢啊。可是坏的又怎么样?搞砸了又不会从世界上消失。既然死不了。哪来那么多的操心啊。所以,这样的人常见的犯贱方式---敢做”不要脸“的事。

有句话说的挺好:当能力不足以撑起自己的野心时,那就安静的找个地方学习吧。

对啊,能力不行,那就去学啊,陌生人、朋友、生活。

老师、同学、社会,都是学习的一种渠道。互联网是分享的时代,网上这么多人用博文、日记等方式免费分享自身经验的点点滴滴。有何不去借鉴一下?经验的学习是最快的、最直接的渠道,能够少走非常多弯路。为毛不”作践“一下自己呢?人不犯贱,贱必犯人。你TM那时候又在叫苦不迭,懊悔当初。



说了这么了。就是一句话:有时候,人就是要”犯贱“。



人不”犯贱“,就不知道自己的还有一面究竟有多强大,就不会想到天外有天的道理。都说人是逼出来的,不逼自己,你还真以为你TM就是宇宙中心,好像每一个人都得围着你转。可问题是,火星围着你转。你的小心脏真的受得了不? 不要以为在小圈子中有点三脚猫功夫就拿出一幅救世主的姿态,说的好像你能够率领众将,驰骋沙场,平定天下。解救天下百姓于三国战乱之中。

。。。但是,如今不是三国哎,就算你穿越回到了三国,关羽
、吕布、张飞等哪个不比你强。他们会允许你去做将帅?那时,你有算得了哪个地方的哪根葱?

杀死一个程序猿的最快方法:将需求该三次。这算不算是对程序猿”犯贱“一面的最好解释。

晚睡算什么?为了项目进度。程序猿电脑面前一坐。就不分白天和黑夜。忘了吃晚餐?一个bug,两台电脑,三桶康师傅,程序猿甚至能够过好几天、、、等到bug给pass的那一刻,心中的喜悦早已让程序猿忘了自己几天没吃晚餐了。

程序猿追求完美。希望呈现一个完美的产品给客户。

程序猿追求实践,理论说的再好,通过不了编译器的检查。那就是一个潜在的bug。其正确性有待证明。

小平爷爷不也在84年的全会和92年的南方谈话中说道:实践是检验真理的唯一标准。通过不了实践,你的真理就是一个屁。

当一个程序猿”作践“自己和bug较劲的时候。他须要的是帮助,而不是骚扰

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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