《在路上 …》 做人需要一点演技

本文探讨了在人际交往中适当运用演技的重要性,通过生活中的例子说明了适时的表演能够带来正面的效果,同时也表达了对于找到可以完全做自己的人的渴望。

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唐骏是说:"我是一个真诚的人"

很多人BS他.

这时候, 我说:"做人需要一点演技"

应该也有很多人来BS我吧.

好吧, 我们用转化率, 而不是UV来定义"很多"这个词. 

不过我想, 这样成功吸引了火力. 

我最近总是在研究怎么把形而下的话题引导成形而上的话题.

每个人心中都有一个不为外人言说的自我, 种种不可告人的小念头.

就像小学生作文中, 时不时内心有两个小人儿在打架.

<君主论>告诉我们, 很多事情可以想, 不可以说; 可以做, 不可以言.

好吧, 这样说下去, BS我的人应该会更多了. 

在这个厚黑学盛行的国度, 这是一个 可以做, 不可以言 的话题.

我犯禁了, 会引起众怒的.

但是在我的理解中, 做人, 有时候, 真的做人需要一点演技.

我也是最近才理解这问题.

曾经欣赏, 那句形容曹操的"唯真英雄能本色", 不理解他为什么招人记恨. 而刘备那么假和矫情, 为什么有人追随他亡命天涯.

看了很多韩剧以后, 我渐渐明白这些道理.

回到家中, 即使一点都没有胃口, 也对桌上的饭菜狠狠吃几口, 然后大赞一下.

当朋友送来礼物, 即使并不一定喜欢, 也给出 被击中了, very happy的表情.

当团队中有人干了很差劲的事情时, 不是去批评他, 而是反思自己哪儿做得不够. (向某人致敬  http://www.douban.com/people/flycondor/ , 我是真诚的 :)

以及很多很多.

不论这是不是逢场作戏, 都可以像看电视剧一样, 感动一下先.

或许因为从事的是程序员这种与机器而不是与人打交道的行业, ,没有学习过职业化的微笑, 所以领悟到这一点比较晚吧.

大器晚成. 我特别善于自我安慰.

豆瓣右侧的签名档,  http://www.douban.com/people/zuroc/

从古至今, 一直引用一段话

“你一直和心中的少许腐*败作斗争,想把这些成分驱逐出去;但是渐渐你会发现,腐*败的部分才是真实的自己。”  -- 幽游白书 

也许脑海中那个邪恶的小人, 才是真正的我吧.

不过, 因为穿着衣服, 所以我们是人, 而不是动物.

不过总是衣冠楚楚, 说着冠冕堂皇的话语, 凡事小心翼翼, 真的很辛苦. 

做人需要一点演技, 不过, 真的很想, 可以有一个在她面前, 无需伪装的人 ...

文章同步自 http://kanrss.com/~onway/t/109
同步程序见 这里
作者 张沈鹏



内容概要:本文系统介绍了基于C#(VS2022+.NET Core)与HALCON 24.11的工业视觉测量拟合技术,涵盖边缘提取、几何拟合、精度优化及工业部署全流程。文中详细解析了亚像素边缘提取、Tukey抗噪算法、SVD平面拟合等核心技术,并提供了汽车零件孔径测量、PCB焊点共面性检测等典型应用场景的完整代码示例。通过GPU加速、EtherCAT同步等优化策略,实现了±0.01mm级测量精度,满足ISO 1101标准。此外,文章还探讨了深度学习、量子启发式算法等前沿技术的应用前景。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉C#和HALCON的工程师或研究人员,以及从事工业视觉测量与自动化检测领域的技术人员。 使用场景及目标:①学习如何使用C#和HALCON实现高精度工业视觉测量系统的开发;②掌握边缘提取、抗差拟合、3D点云处理等核心技术的具体实现方法;③了解工业部署中的关键技术,如GPU加速、EtherCAT同步控制、实时数据看板等;④探索基于深度学习和量子计算的前沿技术在工业视觉中的应用。 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析和技术实现,还附有完整的代码示例和实验数据,帮助读者更好地理解和实践。同时,文中提到的硬件选型、校准方法、精度验证等内容,为实际项目实施提供了重要参考。文章最后还给出了未来的技术演进方向和开发者行动建议,如量子-经典混合计算、自监督学习等,以及参与HALCON官方认证和开源社区的建议。
内容概要:本文介绍了基于WOA-GRU-Attention模型的时序数据分类预测项目,旨在提升时序数据分类准确率,实现智能优化,并提供强泛化能力的分类框架。项目背景指出传统机器学习方法难以处理时序数据的复杂特性,而GRU、注意力机制和WOA的结合能有效应对这些问题。文章详细描述了项目的目标与意义,包括提升分类准确率、实现智能优化、推动元启发式算法的应用等。同时,文中列出了项目面临的挑战及解决方案,如高维数据特征复杂、超参数调优难度大等。项目模型架构由WOA、GRU和注意力机制三部分组成,通过Python代码示例展示了模型的具体实现,包括模型定义、训练过程和WOA优化算法的核心步骤。; 适合人群:具备一定编程基础,尤其是对深度学习、时序数据分析感兴趣的开发者和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升时序数据分类准确率,特别是在金融、医疗、智能制造等领域;② 实现模型训练过程的智能优化,避免传统调参的局限;③ 提供具备强泛化能力的时序数据分类框架,支持多行业多场景应用;④ 推动高性能时序模型的工业应用落地,提高智能系统的响应速度和决策质量。; 其他说明:项目不仅实现了工程应用,还在理论层面对GRU结构与注意力机制的融合进行了系统分析,结合WOA优化过程对模型训练动力学展开研究,促进了深度学习与优化算法交叉研究领域的发展。读者可以通过提供的代码示例和链接进一步了解项目的具体实现和应用场景。
内容概要:本文详细介绍了如何使用PyQt5创建一个功能全面的桌面备忘录应用程序,涵盖从环境准备、数据库设计、界面设计到主程序结构及高级功能实现的全过程。首先,介绍了所需安装的Python库,包括PyQt5、sqlite3等。接着,详细描述了SQLite数据库的设计,创建任务表和类别表,并插入默认类别。然后,使用Qt Designer设计UI界面,包括主窗口、任务列表、工具栏、过滤器和日历控件等。主程序结构部分,展示了如何初始化UI、加载数据库数据、显示任务列表以及连接信号与槽。任务管理功能方面,实现了添加、编辑、删除、标记完成等操作。高级功能包括类别管理、数据导入导出、优先级视觉标识、到期日提醒、状态管理和智能筛选等。最后,提供了应用启动与主函数的代码,并展望了扩展方向,如多用户支持、云同步、提醒通知等。 适合人群:零基础或初学者,对Python和桌面应用程序开发感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①学习PyQt5的基本使用方法,包括界面设计、信号与槽机制;②掌握SQLite数据库的基本操作,如创建表、插入数据、查询等;③实现一个完整的桌面应用程序,具备增删改查和数据持久化功能;④了解如何为应用程序添加高级特性,如类别管理、数据导入导出、到期日提醒等。 阅读建议:此资源不仅适用于零基础的学习者,也适合有一定编程经验的开发者深入理解PyQt5的应用开发。建议读者跟随教程逐步实践,结合实际操作来理解和掌握每个步骤,同时可以尝试实现扩展功能,进一步提升自己的开发技能。
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