我的未来作文计算机行业,我的未来职业作文

本文是一位学生对未来职业的憧憬,梦想成为一名服装设计师兼画家,并希望能够设计出人们需要的产品,为社会做出贡献。

我的未来职业作文

我要快乐的生活,没有人管束我,但有人关心我。

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我的孩子:好的学习,好的性格,好的长相,不让人担心,讨人喜欢的。

我的职业:是一个服装设计师。我的作品,全世界人都喜欢,呵呵。不过我的确是这样想的。其实我的职业也可以是做生意的,我的生意一定要很好的,至于做什么生意嘛,听天由命了。

我居住的城市,我要一个大城市,比如说:北京、上海、香港、重庆。最重要的是:我要和我好朋友住在一个城市。

我读的大学:要是十分出名的大学,比如说:上海复旦大学,北京清华大学,香港中文大学。

我读大学住的寝室:我要和很多要好的朋友住在一起,我要自己买很多家具搬到那里去,我还要把那里当成自己的家一看。

我穿的衣服:我要名牌的,不过我也不需要太太贵的(200元以上的就够了)。

我的车:我要法拉力,宝石婕也行啊!

幸亏我很有志向,人家说有志者事竟成嘛!我一定要实现我的愿望

我想象我的未来,我希望我的未来是快乐的。

有一个幸福的家庭,有一个好孩子,有好的职业、好的工作。

我要快乐的生活,没有人管束我,但有人关心我。

我的孩子:好的学习,好的性格,好的长相,不让人担心,讨人喜欢的。

我的职业:是一个服装设计师。我的作品,全世界人都喜欢,呵呵。不过我的确是这样想的。其实我的职业也可以是做生意的,我的生意一定要很好的,至于做什么生意嘛,听天由命了。

我居住的城市,我要一个大城市,比如说:北京、上海、香港、重庆。最重要的是:我要和我好朋友住在一个城市。

我读的'大学:要是十分出名的大学,比如说:上海复旦大学,北京清华大学,香港中文大学。

我读大学住的寝室:我要和很多要好的朋友住在一起,我要自己买很多家具搬到那里去,我还要把那里当成自己的家一看。

我穿的衣服:我要名牌的,不过我也不需要太太贵的(200元以上的就够了)。

我的车:我要法拉力,宝石婕也行啊!

幸亏我很有志向,人家说有志者事竟成嘛!我一定要实现我的愿望

我的未来不是梦,我认真的过每一分钟,我的未来不是梦,我的心跟着希望在动我的未来不是梦,我认真的过每一分钟,我的未来不是梦,我的心跟着希望在动   在七彩泡泡似的童年里,我们小小的心灵中,就藏有一双梦的翅膀,我们要做到一下几条:首先,要有梦想

“我的未来不是梦,我认真的过每一分钟,我的未来不是梦,我的心跟着希望在动……我的未来不是梦,我认真的过每一分钟,我的未来不是梦,我的心跟着希望在动……”

在七彩泡泡似的童年里,我们小小的心灵中,就藏有一双梦的翅膀,我们要做到一下几条:首先,要有梦想,有目标。其次要敢于梦想。最重要的是要落实你的梦想。于是,我下定决心,要张开梦的翅膀,在梦想的国度中自由自在的翱翔。

“心里有好多的梦想,未来正要开始闪闪发亮,就算天再高那又怎样,踮起脚尖,就更靠近阳光,许下我第一千零一个愿望,有一天幸福总会听我的话,不怕要多少时间,多少代价,青春是我的筹码, oh~~~,我只有这第一千零一个愿望,有一天幸福总会在我手上,每一颗心都有一双翅膀,要勇往直前的飞翔。没有到不了的地方。” 这是一首名叫一千零一个愿望的歌,我并没有这么多梦想。我只有两个梦想,一个是画家,一个是服装、汽车(带翅膀的太阳能汽车)设计师,有梦想就一定要有计划,想要成为一名画家或是一名设计师我就必须要每天坚持练习画画,每天学习一些设计知识,有美术课的时候,向美术老师提出一些关于美术和设计的问题。

然而,我未来的职业是设计师兼画家,因为从小我就迷上了美术,妈妈要我学钢琴,我半途而废了,我对钢琴不感兴趣。爸爸要我学书法,我又是学到一半就不学了,我对书法的兴趣也不浓厚。从我刚上幼儿园一直到现在我的梦想就是成为一名设计师兼画家,从来没有改变过,我相信一直到老我也不会改变,因为我爱美术爱到了忘我的境界,吃饭想着它睡觉想着它,在家里每天都要练习画画。

有人会问:“你爱美术干嘛想当设计师?”设计和美术都需要机灵的头脑,也需要很好的美术基础,所以我想当设计师兼画家。

我的未来的职业并不伟大,但我相信只要我努力的去做,我一定能画虾画的比齐白石的好,画马画的比徐悲鸿还棒;设计出人们所需要的东西,为人民服务!

就如李阳说的:“只有敢于梦想,才能够飞起来!”是的,只要我们有梦想,我们就一定能做到!

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本文旨在系统阐述利用MATLAB平台执行多模态语音分离任务的方法,重点围绕LRS3数据集的数据生成流程展开。LRS3(长时RGB+音频语音数据集)作为一个规模庞大的视频与音频集合,整合了丰富的视觉与听觉信息,适用于语音识别、语音分离及情感分析等多种研究场景。MATLAB凭借其高效的数值计算能力与完备的编程环境,成为处理此类多模态任务的适宜工具。 多模态语音分离的核心在于综合利用视觉与听觉等多种输入信息来解析语音信号。具体而言,该任务的目标是从混合音频中分离出不同说话人的声音,并借助视频中的唇部运动信息作为辅助线索。LRS3数据集包含大量同步的视频与音频片段,提供RGB视频、单声道音频及对应的文本转录,为多模态语音处理算法的开发与评估提供了重要平台。其高质量与大容量使其成为该领域的关键资源。 在相关资源包中,主要包含以下两部分内容: 1. 说明文档:该文件详细阐述了项目的整体结构、代码运行方式、预期结果以及可能遇到的问题与解决方案。在进行数据处理或模型训练前,仔细阅读此文档对正确理解与操作代码至关重要。 2. 专用于语音分离任务的LRS3数据集版本:解压后可获得原始的视频、音频及转录文件,这些数据将由MATLAB脚本读取并用于生成后续训练与测试所需的数据。 基于MATLAB的多模态语音分离通常遵循以下步骤: 1. 数据预处理:从LRS3数据集中提取每段视频的音频特征与视觉特征。音频特征可包括梅尔频率倒谱系数、感知线性预测系数等;视觉特征则涉及唇部运动的检测与关键点定位。 2. 特征融合:将提取的音频特征与视觉特征相结合,构建多模态表示。融合方式可采用简单拼接、加权融合或基于深度学习模型的复杂方法。 3. 模型构建:设计并实现用于语音分离的模型。传统方法可采用自适应滤波器或矩阵分解,而深度学习方法如U-Net、Transformer等在多模态学习中表现优异。 4. 训练与优化:使用预处理后的数据对模型进行训练,并通过交叉验证与超参数调整来优化模型性能。 5. 评估与应用:采用信号失真比、信号干扰比及信号伪影比等标准指标评估模型性能。若结果满足要求,该模型可进一步应用于实际语音分离任务。 借助MATLAB强大的矩阵运算功能与信号处理工具箱,上述步骤得以有效实施。需注意的是,多模态任务常需大量计算资源,处理大规模数据集时可能需要对代码进行优化或借助GPU加速。所提供的MATLAB脚本为多模态语音分离研究奠定了基础,通过深入理解与运用这些脚本,研究者可更扎实地掌握语音分离的原理,从而提升其在实用场景中的性能表现。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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