不要因为一直在“准备”耽误了创业!

本文探讨了在追求成功的过程中,人们往往过于注重准备而忽视实际行动的现象。通过分享创业和学习过程中的经验,强调了行动力的重要性。指出在准备过程中容易出现的陷阱,如过度准备导致资源耗尽,以及求知成瘾却无结果的情况。文章提倡在行动中寻找最佳方法,并通过实际操作来解决问题,从而提高成功率。

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少先队员有句话,其实挺坑人的,叫时刻准备着。我总觉得这给人一种不好的潜意识暗示,让大家比较喜欢准备。准备好了就结婚,准备好了就 工作,准备好了就去XX之类的,大家很开心的一直在准备,还装出很忙的样子,最后到了那个时间节点,比如考研,竟然会有很多人会直接放弃不去。至于去了 的,考得也自然千奇百怪,不知道都准备了什么。

会想到之前看到的很多创业团 队,包括现在的,在准备设计制作产品的时候,整个团队是最开心,干劲最足,状态最好的。一旦产品出炉上线或者走上市场,立刻就会陷入一种不和谐之中,很多 困难接踵而来,可能就会打垮这个团队。而实际上,大部分团队解散的时候,产品都还没有上线或者出来,就结束了,换句话说,死在了准备之中。

每 一个公司都有准备期,准备各种手续,准备租房子装修什么的,然后就是进货上产品,招聘做制度,这可能需要一个很长的周期,大部分人准备的钱,在度过这个周 期的时候会觉得不够用,有时候有人觉得开个公司五十万就够了,结果还没有营业,就花的七七八八了,很多费用是你当初想不到的。所以,很多靠谱的创业,在公司没有注册下来的时候,就已经开始有业务了。在装修的时候,就已经开始做销售有收入了,准备期过完,已经可以步上正轨了。如果你没有这个能力,只会准备的话,那其实你不过是在玩一场叫做花钱开公司的游戏。

虽 然消极的人让人唾弃,但是有一种积极的人却更加危险,我们称之为,求知成瘾,却无结果。他们热爱学习,热爱了解一切事物,却无法形成一个有效的结果,你可 以看到他们非常的努力,也没有什么不专心的娱乐,确实是在努力的学习和准备,最后却总也没有什么结果,然后他们就会说,我努力了,为什么没有发财呢?为什 么没有考上名牌学校呢?难道是我看的书不够多么,难道是我不够刻苦么?其实呢,还真不是。当然是什么,最懒的答案就是命了。

所以很多人找我 咨询问题的时候,大概都处在这么一个状态之中,我应该怎么做,我应该怎么选,我现在到这样做的时候了么,我现在还没做好准备。。。。。既然都是这么一个状 态,这就不是一个个人的问题,而是一个人性的通病。所以之前我写过一篇文章叫做,《做了才知道》。就是告诉你,一定要去做,而不是去想和准备,一定是在运 作之中,你才能找到更好和更合适的办法的,出现了错误才可以更好的改进。

创业之中,有一个定律,假如你想做的是A,做出来却成了B,最后在 C上赚钱了,最后在D上成功了。最终产品和最初形态一样而成功的产品和公司几乎没有,大家现在追求的都是快速的迭代,迭代的标准是什么?那就是在运营过程 中的各种问题,靠想象来判断的用户需求和市场形态是完全不靠谱的,这也是我很少愿意和创业者纠缠关于他这个项目能不能成功的原因,大部分情况下,是不会成 功的,有时候并不是项目本身的问题,而是人和团队的问题比较要命。而这些要命的内容,就是种种人性的缺点,都会在不同的时期以不同的形式爆发出来,屡试不 爽。

所以,放弃无尽的准备,开始迅速的执行吧,不能总活在希望和梦想中,虽然那样自己感觉会很美好,但现实终究是残酷的。活在现实的执行中,才有可能杀出一条血路,最终实现自己的目标。而你最后也会发现,你做的那些准备,大部分都只是浪费时间罢了。

记得以前搞培训的时候,有一个问话,你是要成功还是一定要成功?下面喊一定要成功!然后问,你是一定要成功还是马上要成功?马上要成功。Do it!


转自:http://www.cnblogs.com/leehongee/p/3326459.html

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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