精进:如何成为一个很厉害的人
“决策心理学认为,人在面临选择时,通常会采用“满意原则”,而不是“最优原则”。所谓满意原则,就是人会从自己最熟悉的待选项开始逐一进行考察,如果考察到一个满足内心标准的选项,就会采纳这个选项,余下的选项就废弃了,而并不是对比所有待选项,然后选出其中最好的。因此,一个人会不会做出一个尽量好的选择,跟他所采纳的标准有很大的关系。” “一个成熟的人,他的标准来自他的内心,而大多数人,却受环境所左右。一个年轻人,进入一所不那么优秀的高校,对自己的标准会不由自主地降低以适应这个环境,减少自身与环境的冲突,而这种做法对他们的人生也许是致命的。” “那些考入二三流大学的学生,在这方面的问题可能更加严重,因为高考本身带来的挫败感、二三流高校学生的身份设定及环境暗示、不称职的老师引发的失望以及同学间放任自流气氛的带动作用,都容易让他们在一个低标准下,自觉“满意”地度过每一天。”
  推荐文章
计算机视觉

Ubuntu配置OpenCV及多版本OpenCV共存

Ubuntu配置OpenCV及多版本OpenCV共存本文主要介绍ubuntu下OpenCV的安装,以及如何实现多个OpenCV版本共存。 笔者使用的操作系统为Ubuntu

阅读更多
slam

论文阅读-LVI-SAM:Tightly-coupled Lidar-Visual-Inertial Odometryvia Smoothing and Mapping

论文阅读-LVI-SAM:Tightly-coupled Lidar-Visual-Inertial Odometryvia Smoothi

阅读更多
计算机视觉

使用Kalibr进行Camera-IMU联合标定

使用kalibr进行Camera-IMU联合标定本文以Intel RealSense D435i为例,介绍使用kalibr进行Camera-

阅读更多
机器学习笔记(六):深入理解卷积神经网络 机器学习笔记(六):深入理解卷积神经网络
机器学习笔记(六):深入理解卷积神经网络一、卷积计算层CONV1.1 什么是“卷积”?什么是卷积: 图像中不同数据窗口的数据和卷积核(一个滤波矩阵)作内积的操作叫做卷积。 简单来说,卷积(或称内积)就是“对应相乘,再结果累加”。 卷
2022-01-15
机器学习笔记(五):初探卷积神经网络 机器学习笔记(五):初探卷积神经网络
机器学习笔记(五):初探卷积神经网络一、前言卷积神经网络主要由两部分组成: 一部分是特征提取(卷积、激活函数、池化) 另一部分是分类识别(全连接) 卷积神经网络应用非常广泛: 图像分类:场景分类,目标分类 图像检测:显著性检测,物体
2022-01-12
机器学习笔记(四):手写多层神经网络并应用 机器学习笔记(四):手写多层神经网络并应用
机器学习笔记(四):手写多层神经网络并应用在上一篇文章中,我们已经学习了多层神经网络的基本原理,并且对正向传播、反向传播和激活函数都有了一定的了解。 在这部分,我们将仅通过numpy和sklearn的accuracy_score(偷了个懒,
2022-01-10
机器学习笔记(三):多层神经网络 机器学习笔记(三):多层神经网络
机器学习笔记(三):多层神经网络基于生物神经元模型可得到多层感知器(Multi-layer Perceptron, MLP)的基本结构,最典型的MLP包括包括三层:输入层(Input Layer)、隐层(Hidden Layer)和输出层(
2022-01-09
机器学习笔记(二):逻辑回归算法 机器学习笔记(二):逻辑回归算法
机器学习(二):逻辑回归算法逻辑回归(Logistic Regression, LR)模型其实仅在线性回归的基础上,套用了一个逻辑函数,但也就由于这个逻辑函数,使得逻辑回归模型能够输出类别的概率。 逻辑回归的本质是:假设数据服从这个分布,然
2022-01-08
机器学习笔记(一):K-Means聚类算法 机器学习笔记(一):K-Means聚类算法
机器学习笔记(一):K-Means聚类算法 2021年下半年选修了两门机器学习相关的课程,感觉学到了非常多的知识,打算好好整理一下。 大部分内容是从课件里面搬运来的,但大部分代码是自己理解的基础上写出来的。 根据训练样本中是否包含标签信息
2022-01-07
APSIPA ASC 2021杰出讲师报告会参会总结 APSIPA ASC 2021杰出讲师报告会参会总结
APSIPA ASC 2021杰出讲师报告会参会总结 这是从我选修的研究生课程的课程报告整理过来的。 根据“人工智能:神经网络与深度学习”课程教学要求,安排学生参加相关前沿学术报告,本学期安排参加亚太信号与信息处理协会组织的杰出讲者报告会
基于SIFT的图像拼接(融合)实现 基于SIFT的图像拼接(融合)实现
基于SIFT的图像拼接(融合)实现要求: 给出你用手机拍摄两张有重叠视野的照片(建议两幅图像打光不同,以体现融合的效果)。 用sift特征或者任意你熟悉的特征进行匹配。 给出变换矩阵,并完成拼接,给出拼接后的图像。 对拼接后的图像进行融合
C++ 多线程编程(二):pthread的基本使用 C++ 多线程编程(二):pthread的基本使用
C++ 多线程编程(二):pthread的基本使用在C++开发中,原生的线程库主要有两个,一个是C++11提供的<thread>(std::thread类),另一个是Linux下的<pthread.h>(p_thre
2021-12-05
C++ 多线程编程(一):std::thread的使用 C++ 多线程编程(一):std::thread的使用
C++ 多线程编程(一):std::thread的使用多线程编程简介说到多线程编程,就不得不提并行和并发,多线程是实现并发和并行的一种手段。 并行是指两个或多个独立的操作同时进行。 并发是指一个时间段内执行多个操作。 在单核时代,多
2021-12-04
使用RANSAC算法拟合点云中的平面 使用RANSAC算法拟合点云中的平面
使用RANSAC算法拟合点云中的平面最近在写pi-slam-fusion这个项目,需要根据pi-slam计算出来的点云拟合出大地平面的方程,从而让map2dfusion根据这个方程进行地图拼接。 这一步我使用了ransac算法,并且对ran
C++知识碎碎念(不定期更新) C++知识碎碎念(不定期更新)
C++知识碎碎念(不定期更新) 始于2021-11-21,终于开始写pi-slam-fusion的代码了,但是代码的坑很多。 我应该重新把C++学一遍。。。 1. 关于为什么C++需要“在头文件中声明,在源文件中定义”? 当时为了把pis
2021-11-21
1 / 5