十条定理

向量空间: 十条公理汇总 向量空间的十条公理(也称为向量空间的公理系统)构成了线性代数的基础。这些公理并非随意选择,而是有深刻的数学和实际原因。以下是向量空间必须遵守这些公理的主要理由:这十条公理共同定义了一个完整、自洽的代数结构。如果缺少任何一条,向量空间将变得不完整或内部矛盾,使许多线性代数的基本定理无法成立。向量空间公理反映了物理世界中的许多线性现象。例如,力的合成、电路中的电流叠加等都遵循向量加法的交换律和结合律。这些公理确保了向量运算的结果是唯一确定的,且不依赖于计算顺序。例如,结合律保证了 (u+v)+w=u+(v+w) 阅读详情

1、彼得原理

  每个组织都是由各种不同的职位、等级或阶层的排列所组成,每个人都隶属于其中的某个等级。彼得原理是美国学者劳伦斯·彼得在对组织中人员晋升的相关现象研究后,得出一个结论:在各种组织中,雇员总是趋向于晋升到其不称职的地位。彼得原理有时也被称为“向上爬”的原理。

  这种现象在现实生活中无处不在:一名称职的教授被提升为大学校长后,却无法胜任;一个优秀的运动员被提升为主管体育的官员,而无所作为。

  对一个组织而言,一旦相当部分人员被推到其不称职的级别,就会造成组织的人浮于事,效率低下,导致平庸者出人头地,发展停滞。

  因此,这就要求改变单纯的“根据贡献决定晋升”的企业员工晋升机制,不能因某人在某个岗位上干得很出色,就推断此人一定能够胜任更高一级的职务。将一名职工晋升到一个无法很好发挥才能的岗位,不仅不是对本人的奖励,反而使其无法很好发挥才能,也给企业带来损失。

2、酒与污水定律

   酒与污水定律是指把一匙酒倒进一桶污水,得到的是一桶污水;如果把一匙污水倒进一桶酒,得到的还是一桶污水。在任何组织里,几乎都存在几个难弄的人物, 他们存在的目的似乎就是为了把事情搞糟。最糟糕的是,他们像果箱里的烂苹果,如果不及时处理,它会迅速传染,把果箱里其他苹果也弄烂。

  “烂苹果”的可怕之处,在于它那惊人的破坏力。一个正直能干的人进入一个混乱的部门可能会被吞没,而一个无德无才者能很快将一个高效的部门变成一盘散沙。组织系统往往是脆弱的,是建立在相互理解、妥协和容忍的基础上的,很容易被侵害、被毒化。

   破坏者能力非凡的另一个重要原因在于,破坏总比建设容易。一个能工巧匠花费时日精心制作的陶瓷器,一头驴子一秒钟就能毁坏掉。如果一个组织里有这样的一 头驴子,即使拥有再多的能工巧匠,也不会有多少像样的工作成果。如果你的组织里有这样的一头驴子,你应该马上把它清除掉,如果你无力这样做,就应该把它拴 起来。

3、木桶定律

  水桶定律是讲一只水桶能装多少水,这完全取决于它最短的那块木板。这就是说任何一个组织,可能面临的一个共同问题,即构成组织的各个部分往往是优劣不齐的,而劣势部分往往决定整个组织的水平。

   “水桶定律”与“酒与污水定律”不同,后者讨论的是组织中的破坏力量,“最短的木板”却是组织中有用的一个部分,只不过比其他部分差一些,你不能把它们 当成烂苹果扔掉。强弱只是相对而言的,无法消除,问题在于你容忍这种弱点到什么程度,如果严重到成为阻碍工作的瓶颈,你就不得不有所动作。

4、马太效应

   《新约·马太福音》中有这样一个故事:一个国王远行前,交给3个仆人每人一锭银子,吩咐道:“你们去做生意,等我回来时,再来见我。”国王回来时,第一 个仆人说:“主人,你交给我的一锭银子,我已赚了10锭。”于是,国王奖励他10座城邑。第二个仆人报告:“主人,你给我的一锭银子,我已赚了5锭。”于 是,国王奖励他5座城邑。第三仆人报告说:“主人,你给我的1锭银子,我一直包在手帕里,怕丢失,一直没有拿出来。”于是,国王命令将第三个仆人的1锭银 子赏给第一个仆人,说:“凡是少的,就连他所有的,也要夺过来。凡是多的,还要给他,叫他多多益善.”这就是马太效应,反应当今社会中存在的一个普遍现 象,即赢家通吃.

  对企业经营发展而言,马太效应告诉我们,要想在某一个领域保持优势,就必须在此领域迅速做大。当你成为某个领域的领 头羊时,即便投资回报率相同,你也能更轻易地获得比弱小的同行更大的收益。而若没有实力迅速在某个领域做大,就要不停地寻找新的发展领域,才能保证获得较 好的回报。

5、零和游戏原理

  零和游戏是指一项游戏中,游戏者有输有赢,一方所赢正是另一方所输,游戏的总成绩永远为零,零和游戏原理之所以广受关注,主要是因为人们在社会的方方面面都能发现与“零和游戏”类似的局面,胜利者的光荣后面往往隐藏着失败者的辛酸和苦涩。

  20世纪,人类经历两次世界大战、经济高速增长,科技进步、全球一体化以及日益严重的环境污染,“零和游戏”观念正逐渐被“双赢”观念所取代。人们开始认识到“利已”不一定要建立在“损人”的基础上。通过有效合作皆大欢喜的结局是可能出现的。

  但从“零和游戏”走向“双赢”,要求各方面要有真诚合作的精神和勇气,在合作中不要小聪明,不要总想占别人的小便宜,要遵守游戏规则,否则“双赢”的局面就不可能出现,最终吃亏的还是合作者自己。

6、华盛顿合作规律

  华盛顿合作规律说的是一个人敷衍了事,两个人互相推诿,三个人则永无成事之日。多少有点类似于我们“三个和尚”的故事。

  人与人的合作,不是人力的简单相加,而是要复杂和微妙得多。在这种合作中,假定每个人的能力都为1,那么,10个人的合作结果有时比10大得多,有时,甚至比1还要小。因为人不是静止物,而更像方向各异的能量,相互推动时,自然事半功倍,相互抵触时,则一事无成。

  我们传统的管理理论中,对合作研究得并不多,最直观的反映就是,目前的大多数管理制度和行为都是致力于减少人力的无谓消耗,而非利用组织提高人的效能。换言之,不妨说管理的主要目的不是让每个人做得更好,而是避免内耗过多。

7、手表定理

  手表定理是指一个人有一只表时,可以知道现在是几点钟,当他同时拥有两只表时,却无法确定。两只手表并不能告诉一个人更准确的时间,反而会让看表的人失去对准确时间的信心。

  手表定理在企业经营管理方面,给我们一种非常直观的启发,就是对同一个人或同一个组织的管理,不能同时采用两种不同的方法,不能同时设置两个不同的目标,甚至每一个人不能由两个人同时指挥,否则将使这个企业或这个人无所适从。

  手表定理所指的另一层含义在于,每个人都不能同时选择两种不同的价值观,否则,你的行为将陷于混乱。

8、不值得定律

   不值得定律最直观的表述是:不值得做的的事情,就不值得做好。这个定律再简单不过了,重要性却时时被人们忽视遗忘。不值得定律反映人们的一种心理,一个 人如果从事的是一份自认为不值得做的事情,往往会保持冷嘲热讽,敷衍了事的态度,不仅成功率低,而且即使成功,也不觉得有多大的成就感。

   因此,对个人来说,应在多种可供选择的奋斗目标及价值观中挑选一种,然后为之奋斗。“选择你所爱的,爱你所选择的,才可能激发我们的斗志,也可以心安理 得。而对一个企业或组织来说,则要很好地分析员工的性格特性,合理分配工作,如让成就欲较强的职工单独或牵头完成具有一定风险和难度的工作,并在其完成 时,给予及时的肯定和赞扬;让依附欲较强的职工,更多地参加到某个团体中共同工作;让权力欲较强的职工,担任一个与之能力相适应的主管。同时要加强员工对 企业目标的认同感,让员工感觉到自己所做的工作是值得的,这样才能激发职工的热情。

9、蘑菇管理

  蘑菇管理是许多组织 对待初出茅庐者的一种管理方法,初学者被置于阴暗的角落(不受重视的部门,或打杂跑腿的工作),浇上一头大粪(无端的批评、指责、代人受过),任其自生自 灭(得不到必要的指导和提携)。相信很多人都有过这样一段“蘑菇”的经历,这不一定是什么坏事,尤其是当一切刚刚开始的时候,当几天“蘑菇”,能够消除我 们很多不切实际的幻想,让我们更加接近现实,看问题也更加实际。

  一个组织,一般对新进的人员都是一视同仁,从起薪到工作都不会有大的 差别。无论你是多么优秀的人才,在刚开始的时候,都只能从最简单的事情做起,“蘑菇”的经历,对于成长中的年轻人来说,就象蚕茧,是羽化前必须经历的一 步。所以,如何高效率地走过生命的这一段,从中尽可能汲取经验,成熟起来,并树立良好的值得信赖的个人形象,是每个刚入社会的年轻人必须面对的课题。

10、奥卡姆剃刀定律

   12世纪,英国奥卡姆的威廉主张唯名论,只承认确实存在的东西,认为那些空洞无物的普遍性概念都是无用的累赘,应当被无情地“剃除”。他主张“如无必 要,勿增实体”。这就是常说的“奥卡姆剃刀”。这把剃刀曾使很多人感到威胁,被认为是异端邪说,威廉本人也因此受到迫害。然而,并未损害这把刀的锋利,相 反,经过数百年的岁月,奥卡姆剃刀已被历史磨得越来越快,并早已超载原来狭窄的领域,而具有广泛、丰富、深刻的意义。

  奥卡姆剃刀定律在企业管理中可进一步演化为简单与复杂定律:把事情变复杂很简单,把事情变简单很复杂。这个定律要求,我们在处理事情时,要把握事情的主要实质,把握主流,解决最根本的问题,尤其要顺应自然,不要把事情人为地复杂化,这样才能把事情处理好。

 

 
数论3 二项式定理、卢卡斯定理和卡特兰数 但这会有问题了,中间那一小块也被削掉了(深蓝绿色弧边三角),而ABC共有的部分是不可以削掉的,所以再加回来。还有,希望大家多多点赞加关注,你们的三连是我的动力,我会持续推送高质量的文章哦~我们用个简单点的办法杨辉三角(帕斯卡三角),可以在O(n²)时间下解决对某一个数取余的问题,n的范围限制为10³——5*10³级别。所以我们用O(m)的时间把ln(x)的前缀和算出来,就能O(1)的时间计算结果(几乎相当于秒出答案),但误差有点多。这四个字的意思就一句话削掉重复的,再把多削的部分加回来。... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

爱因斯坦的十条哲学箴言

转自:http://feed.yeeyan.com/articles/view/georgefan/11544   众所周知,爱因斯坦 十 个伟大的物理学家。他超越所处时代,发现了众多宇宙定理和方程,让他同时代的同行望尘莫及。然而,他获得“天才”这个称号不仅仅由于他的物理成就,还因为 他在其他许多领域里出色的建树,比如哲学领域。爱因斯坦熟谙成功的哲学,并能结合自己的实践深入浅出的给与解释。下...

Insomnious hibernater 585

RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具

DOS版、EFI版的RU工具,可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。

电脑维修的十条铁律(哈哈~)

电脑维修的十条铁律 1、永远不要自认为是高手,也不要让对方说你是高手。当他们赞你的时候,你要说,我尽力,但不能保证让修好。不然高手也喊了,电脑也没修好多尴尬呀。2、涉及硬件的问题尽量去找售后。如果是单位的事,就找售后,因为人家质量优服务好。如果是个人的事,也尽量让他们去找售后。特别是还在保修期的就更要找售后,记住是官方售后。3、能不打开电脑主机能解决的事情,坚决不打开。因为本来人家认为人家的电脑...

weixin_30249203的博客 124

美团技术leader:写给工程师的十条精进原则

文章来源:https://0x9.me/wGj5J   本文内容转自“美团技术团队”微信公众号 引言 时间回到8年前,我人生中的第一份实习工作,是在某互联网公司的无线搜索部做一个C++工程师。当时的我可谓意气风发,想要大干一场,结果第一次上线就写了人生中第一个Casestudy。由于对部署环境的不了解,把SVN库里的配置文件错误地发到线上,并且上完线就去吃晚饭了,等吃饭回来发现师傅在焦...

cynthia_chf的博客 491

十条经典定律

彼得原理 每个组织都是由各种不同的职位、等级或阶层的排列所组成,每个人都隶属于其中的某个等级。彼得原理是美国学者劳伦斯·彼得在对组织中人员晋升的相关现象研究后,得出一个结论:在各种组织中,雇员总是趋向于晋升到其不称职的地位。彼得原理有时也被称为"向上爬"的原理。这种现象在现实生活中无处不在:一名称职的教授被提升为大学校长后,却无法胜任;一个优秀的运动员被提升为主管体育的官员,而无所作为。对一个组织

≡voozoo's Blog≡ 1724

数学公理体系大全:第十八章 基于希尔伯特公理的经典定理证明

定义 18.6.1两个三角形称为相似,如果它们的三个角对应相等。记作△ABC∼△A′B′C′△ABC∼△A′B′C′。定理 18.6.2(AA 相似定理)若两三角形有两对角对应相等,则它们相似,且对应边成比例。证明概要:设△ABC△ABC和△A′B′C′△A′B′C′满足∠A≡∠A′∠A≡∠A′∠B≡∠B′∠B≡∠B′。若AB≡A′B′AB≡。

2603_95076431的博客 252

自指元公理、四项式余行算符、十条容度原理及其物理宇宙学解释

本书中提出的自指元公理、四项式余行算符、九条容度原理(含第十条层级匹配原理)、容度场理论、力谱方程、容度子谱系、暗能量的容度场解释、GEO 钟差的极轻容度子力程边缘共振机制、三代费米子的容度层级匹配规则、黄道面 与银盘厚度的力谱平衡模型、宇宙之眼涡旋结构的容度力潮汐驱动机制等原创理论成果,其知识产权归属成都专知利乎数字科技有限公司( 自指余行论研究中心)所有。从容度原理的视角看,物理学中的力、化学中的反应、生物学中的进化、经济学中的市场波动——所有这些看似迥异的现象,都是在不同层级上展开的自指操作。

weixin_50955533的博客 217
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AlfredLu
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