你是否曾见过像曼尼·帕奎奥这样伟大的拳击手?拥有速度、力量和灵活性,他战胜了21世纪许多伟大的拳击手。在比赛间隔期,帕奎奥坚持训练,并在比赛来临前增加训练强度。
跟一个拳击手一样,我们在生活的大舞台上会遇到很多对手——问题和困难。坏消息是,我们不知道什么时候将会与这些“拳击对手”交手——没有宣传海报和电视促销广告,没有赛前新闻发布会和保证我们级别相当的体重测量,也没有出场费。
为什么我们应该像一个拳击冠军那样训练自己?原因有以下几点。
舞台不是你练习技能的场所,而是评估你技能的地方。这也就意味着你不能在问题出现时才练习着解决问题、提升自己,你应在真正面对问题前就准备好。
有天赋是件好事情,但是训练更重要。还在大学时,我的一位学政治学同学上课时从不带课本或者笔记,他只是听课、参与讨论。我所不能理解的是他如何成为一名优等生的!显然,他被赐予了极好的记忆和分析能力,简言之,他是个天才。
如果拥有天赋,你可能需要较少的准备和训练就能应对人生的挑战。但是对天才而言,训练和学习更加重要。抛弃懒人的格言"羊未丢,何须补"吧。既然你现在就能搞定,为什么要等到下雨天让屋漏雨呢?
训练能使你获得直觉和反应力。马尔科姆·格拉德威尔在他的书《Outliers》提到,艺术家、运动员或者任何想获得成功的人,在变得真正优秀之前都需要练习10000小时。经过持续的练习和训练,你的身体和心智得到磨练,你从而具备了冠军的直觉和反应力。生活亦是如此。
不经过训练,你将会陷入困境。不经过训练,你将无法预测你的敌人如何攻击你,在障碍前跌倒,在冲过马拉松终点线前精疲力尽,刚跑完第一圈就对赛车失去控制。经过训练,你将会降低这些意外发生的可能性,你将更强大、更有能力完成比赛。
训练者获胜。如果你想赢,那么为此训练自己。你可能是个幸运儿,在第一次尝试时就赢得了一场比赛或者解决了一个问题。但是如果你不训练,你的胜利可能就像赢得了一次乐透彩,而这种运气并不能供你长久利用。
记住,训练需要纪律和毅力。即使你在训练时遇到了一些挫折,如果你努力坚持下去,你会很快看到结果——当生活问题来时,你会像拳击冠军那样高耸的战斗到最后一轮,并被宣布获胜。
http://article.yeeyan.org/view/139410/181962?from=rss_related
分享到:
相关推荐
Faster Rcnn 训练自己的数据成功经验(Matlab 版) Faster Rcnn 是一种流行的目标检测算法,能够对图像中的目标进行检测和识别。然而,对于初学者来说,使用 Faster Rcnn 训练自己的数据集可能是一件非常具有挑战性...
通过遵循上述步骤,你将能够利用TensorFlow成功创建和训练自己的图像数据集。这个过程不仅可以加深对TensorFlow的理解,也适用于其他类似的深度学习项目。记得根据实际需求调整代码,以满足特定任务的需求。
(代码简洁, 绝对可用)使用python将24位或者16位图像转换为8位图像,用于labelme标记的MASK_RCNN进行样本训练, 自己的样本数据是24位就是用这代码进行转换成8位, 样本已训练成功.(16位亦可用).
YOLOv8-OBB是一种基于YOLO(You Only Look Once)系列的深度学习模型,专门用于执行旋转目标检测。...通过理解和应用这些知识点,你可以成功地利用自己的数据集训练出一个高效且精准的旋转目标检测模型。
对于那些希望使用此框架来训练自己特定场景下的数据集的研究者和开发者来说,了解如何准备数据、配置模型以及进行训练是非常重要的。本篇将详细讲解如何使用Detectron-Mask R-CNN框架训练一个特定于人体髋关节检测与...
要训练自己的数据集,首先要确保数据集符合一定的格式。对于YOLO,你需要的是VOC(PASCAL Visual Object Classes)格式的数据集,其中包括JPEG格式的图片和XML格式的标注文件。如果你的数据集原本不是这种格式,例如...
YOLO(You Only Look Once)是一种广泛应用于计算机视觉领域的实时目标...通过以上步骤,您可以成功地利用YOLO进行深度学习训练,训练自己的数据集。不断实验和优化,你将能够构建出针对特定任务的高效目标检测模型。
这个压缩包包含了Tesseract所需的各种语言训练数据,可能是用户为了方便自己和他人使用而创建的。设置较低的积分要求是为了让有需要的人能更容易地获取这些资源,因为50积分对于某些人来说可能过于昂贵。 **使用...
5. **匹配与识别**:将识别出的单个字符重新组合,与原始验证码字符串进行比较,判断是否匹配成功。 在提供的压缩包文件中,可能包含了实现这些功能的Python代码,包括生成验证码的脚本、预处理和识别的函数,以及...
经理人的成功转型“铸成”领袖互联网时代,经理人的能力管理提升训练.pdf
要成功运行这个脚本,你需要具备一定的Python编程基础,熟悉深度学习框架(如TensorFlow或PyTorch),并理解基本的机器学习概念。此外,由于LoRA和扩散模型通常需要大量的计算资源,确保你有足够的GPU内存和计算能力...
Alexnet是深度学习领域的一个里程碑,它在2012年的ImageNet竞赛中取得了显著的成功,开启了深度学习在计算机视觉应用中的广泛使用。 首先,Alexnet模型的核心在于其多层结构,包括卷积层、池化层、全连接层和激活...
包括标注,标注结果转训练集,数据集训练,训练结束后转tensorrt,tensorrt客户端部署。 tensorrt部署后,640*360的图,在rtx3090推理时间4-5ms - 不懂运行,下载完可以私聊问,可远程教学 该资源内项目源码是个人...
为了验证转换是否成功,你可以用Darknet的`darknet detector test`命令在一组测试图像上运行转换后的模型,观察检测结果是否符合预期。 在提供的`h5_to_weight_yolo3-master`压缩包中,很可能是包含了完成上述步骤...
26. 查看聊天明细:在离线消息中,可查看请求转人工但未成功的聊天记录。 27. 解决能力与转人工率:较低的转人工率表明店小蜜的解决能力较高。 28. 分流逻辑:店小蜜转人工后的分流遵循相同的管理逻辑。 29. 大促...
**SwinIR实战:详细记录SwinIR的训练...理解并掌握这些步骤,你就能成功地在自己的任务上应用SwinIR,实现高质量的图像恢复。在实践过程中,可能会遇到各种问题,但只要持续学习和调试,你一定能逐步提升模型的表现。