释然

2024-08-28 08:58
文章标签 释然

本文主要是介绍释然,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

    这些天,有经历了很多事情,有烦心的,有开心的。所以,今天我想把那些事情拿出来,剖析剖析。

    当我去做一件事的时候,会出现什么情况,开始的时候很艰难,但是很有拼劲,渐渐的,我们有点习惯了,渐渐的那种感觉没有开始的时候那么强烈的,就比如说现在的我,没有当初的我那么想要了,但是还在坚持了,就是是否是自己习惯了那种感觉而是自己不知道,但自己的心知道,在别人看来还是那么的状态,或许吧。开始的时候,我们从无到慢慢的一种新的生活方式,然后这种生活方式,我们习惯了,虽然我仍在奋斗,仍然是那么的努力,或许现在的效率比以前还好了,因为在这个阶段我懂得了很多,自己也总结了很多,但是我们的心习惯了,我们的意识习惯了,当从陌生变成了熟悉,内心总有一种安全的感觉,那种渴望是否就不是那么强烈了,或许说我们渐渐的离我们的目标变近了。其实我也不知道,我还在探索。但是我知道一点,就是如果你的目标是以你现在做的为前提的情况下的话,那么在达到这个目标前的这段路途中,你永远都在进步,你总是在不断的丰富自己,现在做的事情都是为了实现这个目标的小插曲罢了,如果我们能这样想,我觉得才有可能解决我现在的疑问,从开始的目标很远,到通过不断的奋斗慢慢的接近,你对梦想的渴望是不会变的,或许说是越来越浓烈,但是在这个过程中你学到了很多,你从当初的懵懂无知,到逐渐的了解,这个过程是快乐的,但是一定要保持一个清醒的头脑,这些仅仅是小插曲,小插曲罢了,及时你做的再好,也不要留恋,如果你是真的是渴望你的梦想的话,不要留恋,小插曲;有些东西当做回忆就已经很美好了,每当想起一路走过来,你或许会因为想起当初的一段小插曲二潸然泪下,哭的像个孩子;或许你因为当初的执着的你,而暗暗的傻笑,当初的我多么的天真,但还是很开心;或许,在这些插曲过程中,你遇到了你爱的人,那么不要怕勇敢的带上她,把你的爱像你为梦想奋斗的那样,给她,让她感觉到温暖,因为她是你生命中的值得一辈子的女人。

   如今在大学,在大二,我觉得我很自由,天天做着自己喜欢的事情,但是,大学的时光没有多少的,对我来说不想去过多的浪费时光的人来说,每一分,每一秒都是值得去珍惜的,做着自己想做的事情,做着一些有意义的事情,不要让它虚度,我相信,当若干年以后,当我想起我的青春,想起初中的我,高中的我,大学的我,我一定不会后悔,但我却有无尽的感谢,无数的东西在我的脑海中,就像现在我在记录着我生命中的小插曲一样,我知道,这仅仅是插曲但是对我来说我的生命不就是由这一段段的小插曲组成的吗?每当我,在深夜,在寝室的灯都熄了,在寝室的室友都熟睡时,我喜欢打开寝室的那一扇门,站在阳台上,仰望着星空,不管有没有星光,傻傻的望着,想着,记录着,这每一段小插曲。

   如今,我还是不够优秀,不管是能力上,还是人生方面的认识,我仍然要不断的学习,不断的提高自己的能力,不断的探索,不断的去创造自己的想法,要有自己的见解。我还有很多东西要做,浩子加油,别忘了时常记录的生活种的插曲o,乐观,自由,yes,i like it.Go ahead!

这篇关于释然的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1114311

相关文章

15W接了一个污水厂数字化项目,突然看见了这个项目,释然了

PandaX是一款使用Go语言开发的企业级物联网平台低代码开发基座。它基于go-restful+Vue3.0+TypeScript+vite3+element-Plus技术栈,实现了前后端分离开发。以下是关于PandaX软件的介绍、功能特点、使用步骤,以及如何在污水处理厂项目中使用的一些参考信息: 软件介绍 PandaX支持设备管控、规则链、云组态、可视化大屏、报表设计器、表单设计器、

Tensorflow基础(四)--激活函数(Sigmoid、tanh);损失函数(二次代价函数、交叉熵代价函数、对数释然代价函数)

目录 1.激活函数1.1双曲正切函数与Sigmoid函数 2.损失函数(代价函数)2.1 L1范数损失函数2.2 L2范数损失函数2.3 二次代价函数2.4 交叉熵代价函数2.5 对数释然代价函数(log-likelihood cost) 3.演示代码 1.激活函数 激活函数的想法来自对人脑中神经元工作机理的分析。神经元在某个阈值(也称活化电位)之上会被激活。大多数情况下,激活函

先验概率、最大释然估计(MLE)与最大后验估计(MAP)

前言 在数据分析和机器学习中,估计是一个很重要的内容,这里着重介绍下极大似然估计与极大后验估计。 最大似然估计(MLE)     最大似然估计是模型已定,参数未定时的一种估计方法。比如说对于抛硬币而言,模型已定,可以看做是多个伯努利实验,我们所不知道的是这个硬币正面朝上的概率 p p,所以我们的任务就是估计pp的值。极大似然估计的思想是,对于已经给定的一些观测数据,参数 p p的取值应使得取