苏格拉底与麦穗的故事

一、最大的麦穗
希腊有一位大学者,名叫苏格拉底。一天,他带领几个****来到一块麦地边。那正是成熟的季节,地里满是沉甸甸的麦穗。苏格拉底对****们说:“你们去麦地里摘一个最大的麦穗,只许进不许退。我在麦地的尽头等你们。”
  ****们听懂了老师的要求乒,就陆续走进了麦地。
  地里到处都是大麦穗,哪一个才是最大的呢?****们埋头向前走。看看这一株,摇了摇头;看看那一株,又摇了摇头。他们总以为最大的麦穗还在前面你呢。虽然****们也试着摘了几穗,但并不满意,便随手扔掉了。他们总以为机会还很多,完全没有必要过早地定夺。
  ****们一边低着头往前走,一边用心地挑挑拣拣,经过了很长一段时间。
  突然,大家听到苏格拉底苍老的、如同洪钟一般的声音:“你们已经到头了。”这时两手空空的****们才如梦初醒。
  苏格拉底对****们说:“这块麦地里肯定有一穗是最大的,但你们未必能碰见它 ;即使碰见了,也未必能作出准确的判断。因此最大的一穗就是你们刚刚摘下的。”
  苏格拉底的****们听了老师的话,悟出了这这样一个道理:人的一生仿佛也是在卖底中行走,也在寻找那最大的一穗。有的人见了那颗粒饱满的“麦穗”,旧不失时机地摘下它;有的人则东张西望,一再错失良机。当然,追求应该是最大的,单把眼前的麦穗拿在手中,才是实实在在的。
    对苏格拉底的这道考题,答案不外乎两种:一种是学生们根据自己平时的经验,先在自己的心里定下一个大体标准,走上一段特别是在走过一半或三分之一的路程后,遇见差不多的便摘下来。也许这就是最好的,也许后面还有比这更好的,但不能好高务远,就这样“认”了。另一种答案是一直往前走,总觉得前面会有更好的麦穗。这时要么放弃选择,宁缺毋滥,要么委屈自己,凑合着摘一束,而心里却是万分懊悔。
    在追求目标时要把握好选择度。我们在自己的奋斗和追求过程中,应为自己定好坐标,通盘审视,在适宜自己发展的情况时就要当机立断,莫要迟疑,选择属于自己的那束“麦穗”。
二、苏格拉底与麦穗(2)
 
柏拉图有一天问老师苏格拉底是什么是爱情,苏格拉底叫他到麦田走一次,要不回头地走,在途中要摘一株最大最好的麦穗,但只可以摘一次。柏拉图觉得很容易,充满信心地出去,谁知过了半天他仍没有回去。最后,他垂头丧气地出现在老师跟前诉说空手而回的原因:“很难得看见一株不错的,却不知道是不是最好的,因为只可以摘一株,只好放弃,再往前走看看有没有更好的。到发现已经走到尽头时,才发觉手上一株麦穗也没有---”
这时,苏格拉底告诉他:“这就是爱情!”


三、苏格拉底与麦穗(3)

柏拉图有一天又问老师苏格拉底什么是婚姻,苏格拉底叫他到衫树林走一次,要不回头地走,在途中要取一棵最好、最适合用来当圣诞树的树材,但只可以取一次。柏拉图有了上回的教训,充满信心地出去,半天之后,他一身疲惫地拖了一棵看起来直挺、翠绿,却有点稀疏的杉树。苏格拉底问他:“这就是最好的树材吗?” 柏拉图回答老师:“因为只可以取一棵,好不容易看见一棵看似不错的,又发觉时间、体力已经快不够用了,也不管是不是最好的,所以就拿回来了。。。”
这时,苏格拉底告诉他:“那就是婚姻!”
    内容概要:本文针对火电厂参直购交易挤占风电上网空间的问题,提出了一种风火打捆参大用户直购交易的新模式。通过分析可再生能源配额机制下的双边博弈关系,建立了基于动态非合作博弈理论的博弈模型,以直购电价和直购电量为决策变量,实现双方收益均衡最大化。论文论证了纳什均衡的存在性,并提出了基于纳什谈判法的风-火利益分配方法。算例结果表明,该模式能够增加各方收益、促进风电消纳并提高电网灵活性。文中详细介绍了模型构建、成本计算和博弈均衡的实现过程,并通过Python代码复现了模型,包括参数定义、收益函数、纳什均衡求解、利益分配及可视化分析等功能。 适合人群:电力系统研究人员、能源政策制定者、从事电力市场交易的工程师和分析师。 使用场景及目标:①帮助理解风火打捆参大用户直购交易的博弈机制;②为电力市场设计提供理论依据和技术支持;③评估不同政策(如可再生能源配额)对电力市场的影响;④通过代码实现和可视化工具辅助教学和研究。 其他说明:该研究不仅提供了理论分析,还通过详细的代码实现和算例验证了模型的有效性,为实际应用提供了参考。此外,论文还探讨了不同场景下的敏感性分析,如证书价格、风电比例等对市场结果的影响,进一步丰富了研究内容。
    资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式 。
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