从力量不足而哭泣，到接受自己的力量不足，既是聪明，也算懒惰。
梦见训练，梦见我是一个大发明家，梦见我与一些武林高手切磋武功。他们的老板让我试探一下他们有没有在偷懒，结果就是没有，但也有可能是我太菜，试不出来。
天气预测让我想起了预测控制，相似也有不同。为什么要预测天气，因为要做日程规划，所以要求准确预测一段时间，不然会打乱计划；预测控制略有不同，预测多步，只是为了做一步策略，在下一步里，还会继续对已经预测的进行校正，但无论预测多少，都只针对眼前这一步，稍微不准确也没什么关系。
但毕竟是预测，都是还未发生的事，一定要记住，预测值要被修正，给予不准确的预测值的策略或者计划，也是要被不断修正的。
很难的游戏也是这样，正因为它难，所以才不会一下子就通关，要反复琢磨才行啊。
当然并不可以完全依赖预测，人的祖先生活在这片土地上，基因的记忆力定然是积累了一些对天气的看法，如果我们把这些全部忘掉，只相信天气预报的话，那总觉得是丧失掉了很重要的东西。我明白，大范围与小范围是该用不同的预测方法的。书上说，天气是上边的空气和下边的地形地势共同作用的结果。不是一家说了算的。
如果使用网格化分，也应该赋予不同的网格以不同的属性，决不能“一视同仁”，可是现实是，我们给它们赋予一致的属性，并期待预测的准确。有点好笑。
举个例子，一棵树的四个侧面，每个面的天气都不一样，一面属阳，一面属阴，另外两面，半阳半阴，接触的光照不一样，叶片的分布就不一样，叶片的呼吸、蒸腾、光合都不一样，周围的空气温度如何，流动情况如何？绝不会一样。如果把这样的一棵树等同于旁边的柏油马路，那计算结果就一定存在偏差，这样的偏差积累起来，确实得不到好的效果，但，计算过于精细，又会因为计算参数太多而失败。这里引入一个容差概念，认为计算的误差不会大于一个值，每次计算传递的量都是带误差限的数字，这样运算不存在病态的话，也是可以算出个结果来，但时间越长，误差限就越大，大到一定程度，结果就毫无意义。就像，今天可能会下雨，也可能不会下，这样的结论是没什么意义的。所以，只好短时间地预测，使误差不至于积累的太多，误差限不太大。今天该区域雨量在10-100毫米之间，这样的结论，还是有很大的用处的。
做大事的人，一般会忘记蝇头小利，他明白，小视频这种三米两米的收益并不能带来实际性的提高，也不能帮助自己实现报复，但却要花费大量的时间，去陪伴着虚无的快乐和对未来不切实际的幻想，而且你还要花心思讨好。这让自己本不多的时间更加碎片化了。
一是要意识到自己所学只是整个世界的一个微不足道的小角！可能也确实，把自己专业上的东西该听说的都听说了，但这不代表自己懂得很多，更不要觉得自己什么都会。在本区域内的问题的答案，很有可能不在这个区域内。
二是不指望。不指望别人教会我什么，不指望别人能帮到自己什么，不指望学了就会，不指望自己闭门造车能有多厉害，不指望自己能成为什么华而不实的人，不指望自己能成为什么厉害的人。把这些指望全部扔掉。扔掉指望，一身轻松。
放开之后，就得明白，自己要走出去见世面，不能再在学校里呆着了，错误的目标指引不了我到达正确的路。
上面两点都做到，会感觉自己节约了很多注意力，体力，也消灭了很多傲慢。毕竟做了和成了差了一大截，更不要说说了和做了之间还有很大差距。
说了这么多并不是为了抬杠，而是为了更加精细地研究事物而已。
阳光口袋是一个可以写的小点子。
从力量不足而哭泣，到接受自己的力量不足，既是聪明，也算懒惰。
梦见训练，梦见我是一个大发明家，梦见我与一些武林高手切磋武功。他们的老板让我试探一下他们有没有在偷懒，结果就是没有，但也有可能是我太菜，试不出来。
天气预测让我想起了预测控制，相似也有不同。为什么要预测天气，因为要做日程规划，所以要求准确预测一段时间，不然会打乱计划；预测控制略有不同，预测多步，只是为了做一步策略，在下一步里，还会继续对已经预测的进行校正，但无论预测多少，都只针对眼前这一步，稍微不准确也没什么关系。
但毕竟是预测，都是还未发生的事，一定要记住，预测值要被修正，给予不准确的预测值的策略或者计划，也是要被不断修正的。
很难的游戏也是这样，正因为它难，所以才不会一下子就通关，要反复琢磨才行啊。
当然并不可以完全依赖预测，人的祖先生活在这片土地上，基因的记忆力定然是积累了一些对天气的看法，如果我们把这些全部忘掉，只相信天气预报的话，那总觉得是丧失掉了很重要的东西。我明白，大范围与小范围是该用不同的预测方法的。书上说，天气是上边的空气和下边的地形地势共同作用的结果。不是一家说了算的。
如果使用网格化分，也应该赋予不同的网格以不同的属性，决不能“一视同仁”，可是现实是，我们给它们赋予一致的属性，并期待预测的准确。有点好笑。
举个例子，一棵树的四个侧面，每个面的天气都不一样，一面属阳，一面属阴，另外两面，半阳半阴，接触的光照不一样，叶片的分布就不一样，叶片的呼吸、蒸腾、光合都不一样，周围的空气温度如何，流动情况如何？绝不会一样。如果把这样的一棵树等同于旁边的柏油马路，那计算结果就一定存在偏差，这样的偏差积累起来，确实得不到好的效果，但，计算过于精细，又会因为计算参数太多而失败。这里引入一个容差概念，认为计算的误差不会大于一个值，每次计算传递的量都是带误差限的数字，这样运算不存在病态的话，也是可以算出个结果来，但时间越长，误差限就越大，大到一定程度，结果就毫无意义。就像，今天可能会下雨，也可能不会下，这样的结论是没什么意义的。所以，只好短时间地预测，使误差不至于积累的太多，误差限不太大。今天该区域雨量在10-100毫米之间，这样的结论，还是有很大的用处的。