(zt) 一些感悟

一、一個中心:一切以健康為中心。
二、兩個基本點:做事認真一點,看世瀟灑一點。
三、三個忘記: 忘記年齡,忘記過去,忘記恩怨。
四、四個擁有:
無論你有多弱或多強,一定要擁有真正愛你的人,擁有知心朋友,擁有向上的事業,擁有溫暖的住所。
五、五個要: 要唱,要跳,要俏,要笑,要苗條。
六、六個不能:
不能餓了才吃,不能渴了才喝,不能困了才睡,不能累了才歇,不能病了才檢查,不能老了再後悔!

少喝奶茶,不吃剛烤的麵包,遠離充電電源,白天多喝水晚上少喝酒,一天不喝多於兩杯咖啡,少吃油多的食物,最佳睡眠為晚上十點至早上六點,晚上五點後少吃大餐,每天喝酒不多過一杯,不用冷水服膠囊,睡前半小時服藥忌立刻躺下。睡眠不足八小時人會變笨,有午睡的習慣人不易老。電池剩一格時不要打電話,剩一格時輻射是平時的一千倍,還要記得用左耳接電話,用右耳會直接傷害到大腦!!!

职场经典

1.看穿但不说穿。很多事情,只要自己心里有数就好了,没必要说出来。

2.高兴,就笑,让大家都知道。悲伤,就假装什么也没发生。

3.在不违背原则的情况下 ,对别人要宽容 ,能帮就帮,千万不要把人逼绝了 ,给人留条后路......

4.快乐最重要,谁人、何物、何事使你快乐,你就同他们在一起。何物让你不快乐,你就离开他。没条件,创造条件也要离开他。

5.不要老在别人面前倾诉你的困境袒露你的脆弱。

6.没有十全十美的东西,没有十全十美的人,关键是清楚到底想要什么。得到想要的,肯定会失去另外一部分。如果什么都想要,只会什么都得不到。

7.我喜欢一位朋友说的这句“善忘是一件好事”。

8.两个人同时犯了错,站出来承担的那一方叫宽容,另一方欠下的债,早晚都要还。

9.自己不喜欢的人,可以报之以沉默微笑;自己喜欢的人,那就随便怎么样了,因为你的喜爱会挡也挡不住地流露出来。

10.不要做刺猬 ,不与人结仇就不与人结仇 ,也不跟谁一辈子 ,些事情没必要记在心上。

11.妥协的同时,也要坚持自己最基本的原则。

2.不要停止学习。不管学习什么,语言,厨艺,各种技能。

14.不要太高估自己在集体中的力量,因为当你选择离开时,就会发现即使没有你,太阳照常升起......

15.过去的事情可以不忘记,但一定要放下。

16.即使输掉了一切,也不要输掉微笑……

17.不管做了什么选择,都不要后悔,因为后悔也于事无补。

18.不要因为冲动说一些过激的话。

19.不要轻易许下承诺,做不到的承诺,比没许下更可恶。

20.不要觉得不了解也会有爱情。在不了解的时候,我们仅仅是喜欢,达不到爱情。当彼此的缺点暴露出来以后,很多时候这喜欢也就会结束了。

21.说话时可以很直接,人很直爽,总比虚伪好。

23.要善于总结经验,认真吸取教训,决不再犯曾经犯过的错误。

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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