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俗话说:教育部不争气,要学习靠自己。

从来不信只有修习久经考验(老掉牙)的教材才能学成一项技能,学习也可以是轻松爽快的,看漫画玩游戏时能抽空瞅一眼作者的人生大道理,刷微博随时Get到新技能、看美剧更能锻炼英语和吐槽能力(正所谓万句外语脏话启)。

更不相信一种技能只能适用一种事,学装机能理解接口的好处,学设计模式能增强分类和管理能力,学摄影和交互能自虐地简化代码。学习之路无止境是没错,可以选择花50年学透一项技能,也可以花同样时间学遍各项技能。


看金庸小说的同学都知道:寻常武师都是将家/师传武艺的每招每式练个几十年,功成名就时已成老拳师。如果是半路出家,还要格式化然后重头再学。当然光练是不行的,遇到克制技照样被打趴。于是不甘人后的就想出几种广泛使用的方法:

1、增长见识,将各门派招数的长缺点了然于胸,遇敌先抛书包,唬不过就跑。这类人没能力参与打架,只有在圈外磨嘴皮,顶替“江湖百晓生”店小二的角色;

2、练习更多套路,心想总有一套能克敌。但是见招拆招的前提是知道这招是什么,还要在庞大的数据库中查询应对的招数,打得赢靠的是条件发射和机智应变,打不赢十八年又一条好汉。不仅学不到精髓,还越学越乱,容易走火入魔,武功尽弃。代表人物:鸠摩智;

3、寻求更高深的功夫,试图一招平天下。先不说这些招数有多难觅,光是代价就非常壮烈。为统千秋万代,断绝子孙后代。杰出代表人物:东方不败。

他们有个共同的特点:都是苦逼的人。


于是有些武学奇葩另辟蹊径:管你百招千式,始终不离身攻器击,与其见招拆招,不如无招胜有招?这就是张三丰教张无忌:忘掉剑招,只记剑意”,或风清扬教令狐冲:要旨是一个‘悟’字,决不在死记硬记。等到通晓了这九剑的剑意,则无所施而不可,便是将全部变化尽数忘记,也不相干,临敌之际,更是忘记得越干净彻底,越不受原来剑法的拘束"。初读到这些段落时觉得很扯淡,认为只是让人留下印象的头,后来上大学学了一堆垃圾后发觉确是真理。就像学习,初入门当然要找例子练手,等到熟练就会发现例子背后固定的规律,当再面对一个新问题时,你不再需要从一大堆例子里找对策,而是自然而然想出解决方法。


“业精于勤”只是懒人的做法,这些人懒得花时间去找近路,总是认为别人走过的路是最安全的。



编程和打架(文斗)差不多。需求找上门,自己唯有想办法与之周旋。乒乒乓乓打上300个回合,眼看计时结束,有的人耍阴招也能暂时Over他,只不过日后他会拖着一堆Bug上门寻仇。最好的当然是把他打得舒服满意,以后再来也只称讨教不谈挑场。

有个好老子不如有个巧脑子。


PS:本栏目不挖掘知识,只是各类知识源头的搬运工。
//还没写完。

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
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