财富自由之路

Windows10 搭建 FTP 服务器 问题: 有这么一个需求,博主需要对班级同学的信息进行收集,同学的信息是一个个的文件, 正常是每个同学将自己的信息打包压缩通过 QQ 或者邮箱方式发送给博主, 博主一个个接收这些压缩包,然后进行解压,再统一放到一个文件夹下, 但是博主觉得这样子实在是太麻烦了,如果某一个同学的信息来回变动,就需要接收很多次,更改很多次, 另外如果消息过多还会产生漏掉某个同学的信息的问题。 解决方法: 如果可以使... 阅读详情

最近读了李笑来老师的《财富自由之路》,初看书名会以为是一本教你投资理财的书,其实不然。这实际上可算是一本成功学方面的书籍,将他在得到里的一个专栏整理出版的书(他的专栏我并没有听过,只是前几年看过他的《把时间当作朋友》跟《人人都能用英语》,很不错的两本书,对他的事迹有所了解,然后就好奇地买了这本书)。这本书的核心内容就是将自己比作操作系统,构建正确的价值观和方法论,形成良好的财富思维,提高学习能力,不断升级自己的操作系统,进而达到不断进步的目的,甚至实现最终的真正的财富自由——时间自由!下面摘抄书中部分个人认为不错的观点供大家参考。
财富自由之路
1、我们要的自由,本质上是时间自主权,财富只是工具。所谓个人财富自由,是指某个人再也不用为了满足生活必需而出售自己的时间了。

2、当需要获得某项技能的时候,一定要想办法在最短时间里弄清楚都有哪些最少必要知识。

3、所谓个人商业模式,就是一个人出售自己时间的方式。

4、个人商业模式三种分类:一份时间出售一次(打工);同一份时间出售多次(作者);购买他人的时间再卖出去(创业与投资)。

5、优化第一种商业模式:想办法提高单位时间售价、想办法提高时间销售数量。最普遍的提高单位时间售价的方法是接受更高程度的教育。

6、你最好,也必须关注且只关注自己的持续成长。只关注“估值”的人通常不幸福。把自己变成一个给“自己打工的人”。

7、启动第二种个人商业模式,首先要明白你的产品必须满足消费者的刚需——消费者心里真正以为的刚需。

8、优化第三种个人商业模式:把时间投资到自己的成长上最为划算,时间>金钱。时间和精力都具备排他性。

9、个人操作系统的构成:概念与关联、价值观与方法论、实验与践行。

10、所谓概念,就是你对某个事物(不管它是抽象的还是具体的)的清楚认知。比如要知道它是什么,和什么很像,又有什么区别,用在哪里,如何用。

11、衡量一个人是否足够“聪明”的依据:看他脑子里有多少清晰、准确、必要的概念;看他脑子里那些清晰、准确、必要的概念之间有多少清晰、准确、必要的关联。

12、人生三大坑:莫名其妙的凑热闹(少做吃瓜群众)、心急火燎地随大流、为别人操碎了心(自己都是泥菩萨过江)。

13、注意力是你唯一可以随意调用且能有所产出的资源。可能拥有的资本:注意力、时间、金钱(重要性程度依次降低)。

14、提高注意力使用效率的科学方法:坐享(打坐)。

15、升级操作系统,最需要的能力:元认知能力。元认知是指“认知的认知”,当你在思考的时候,能意识到自己在思考,在思考什么,能判断自己的思考方式和思考结果是否正确,纠正自己错误的思考方式。

16、几乎所有的进步都是在放弃部分安全感的情况下才有可能获得的。追求100%的安全感,会把自己困在永恒的当下,我们必须放弃一部分安全感,才能长期、深入地观察和思考。不要与缺乏安全感的人合作,因为在他们的世界里不可能有真正的合作关系。

17、活在未来(思维上活在未来)的最朴素的方法:用正确的方法做正确的事。“做对的事情”远比“把事情做对”重要得多。

18、越是朴素的道理,就越是永恒。乐观的人更容易成为他人的贵人。贵人更容易遇到贵人。能帮助他人进步的才是真正的贵人。优秀的人、值得尊重的人更容易获得帮助。乐于分享的人更容易获得帮助。不给他人制造负担的人更容易获得帮助。

19、求助是一种交易。所有的聪明人都会为自己做两件事:储备人际价值;到人际价值高的地方“扎堆儿”。求助根本不是“讨好”的艺术,而是“正确展示自我价值”的艺术。

20、你正确的程度越大,同时不认同你的人越多,你的价值就越大。

21、活在未来的人一定比活在当下的人拥有更多的财富。所谓投资,无非是用现在的资源换取未来的资源。真正的安全感其实来自对未来的清楚思考。

22、证明自己不重要,成长才重要。成长一旦成真,证明也就自动完成。

23、最应该彻底戒掉的陋习:抱怨。抱怨只是无能和无奈的表现。不向别人抱怨是基于自己的能力与坚韧:能解决就去解决(能力);不能解决就去承受(坚韧)。

24、价值观决定命运。所谓价值观,通俗地讲就是知道什么好,什么更好,什么最好;或者什么重要,什么更重要,什么最重要。

25、正确的刚需是一切驱动力的源头。不断重塑大脑的就是对刚需的认知与选择。表现型人格的人,更在乎自己在别人面前的表现,所以“成功”这个状态是他们的选择,也就是他们的刚需。进取型人格的人,更在乎自己的变化与进步。

26、人所拥有的任何东西,都可以被剥夺,唯独人性最后的自由——也就是在任何境遇中选择一己态度和生活方式的自由——不能被剥夺。

27、最关键、最核心的正确刚需是耐心。

28、两个属于未来的目标:早晚有一天,你要做到不再为了生活而出卖自己的时间;早晚有一天,你要做到不落后,成为前20%,甚至前1%。

29、从平庸走向卓越的最佳策略:多维度打造竞争力。要在至少一个维度上足够突出。

30、决定价格的最重要因素是需求。挑最被需要的事情做。

31、真正的教育,一定是有效社交,一定是群体共同成长。与这世界产生强联系,是增强生活幸福感的最根本方式。

32、学习能力的阶段:能学会有人手把手教授的技能;能学会书本上所教授的技能;能学会没有人能教授的技能。

33、金钱要成为有效的资本,得考虑三个要素:资金的金额、资金的使用期限以及资金背后的智慧。

34、投资的重点不在于盈亏绝对值,而在于盈亏比例。

35、行动者的所有注意力都放在如何避险,而不是如何冒险上。你的投资依据必须靠且仅靠你自己的深入思考而得到。

36、每个人作出选择的根基就是他的价值观。锤炼自己的价值观等同于提高选择的质量。作出选择的更深层次方法论是添加必要的条件。尽量只考虑且不遗漏那些最为必要的条件。

37、体系化的知识是更高级的知识。碎片化则和知识没有关系。

38、新世界的重要原则:自己对自己负责;成长率决定价值增长;投资比自己更牛的人。

39、判断一个人是否有很强的执行力,只要看他在做得不好的时候会不会继续做下去。

40、真正让你赚到钱的不是知识,而是认知差异。

41、朋友就是那些我愿意花时间和精力与之共同做成至少一件事的人。友情中最具有价值的部分来自各自的成长或者共同成长。

42、关于朋友的方法论:在老朋友身上要花时间;甄别那些值得花时间与之成为朋友的人;为大家创造多赢局面。甄别朋友的方法论:一技之长、追求进步、真诚热情。

43、所谓情商,指的是一个人有多大的能力去创造共赢的局面。

44、成长的体系:与自己共同成长、与家人共同成长、与朋友共同成长。

Flocking for Multi-Agent Dynamic Systems: Algorithms and Theory的理论简述和python仿真实现(附源码) 经典论文Flocking for Multi-Agent Dynamic Systems: Algorithms and Theory的学习与编程仿真,提供源码 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. 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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")

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Python_cocola的博客 834

《富爸爸财富自由之路》归纳总结

资产是把钱放进你口袋的东西,负债是把钱从你口袋里拿走的东西。“理解资产与负债的区别,是财务自由的起点。序号金句1“不要为钱工作,要让钱为你工作。2“资产会让你富有,负债会让你贫穷。3“穷人工作换钱,富人投资换时间。4“投资自己,是回报最高的投资。5“你不能靠节省致富,你只能靠投资致富。6“每一次财务错误,都是你学习的机会。7“当你学会驾驭金钱,人生才能真正自由。8“致富不是靠运气,而是靠教育和执行力。9“贫穷是一种心态,富有也是。10“教育的最大问题是教我们做员工,而不是做老板。

极客神殿 1671

你真的理解什么是“财富自由”吗?

清晰且正确的概念是一切思考的基石。 “阅读本文大约需要3.1分钟。” 01 国庆的一个下午,我和父亲顶着淅淅沥沥的雨,把一千多斤烟叶装上面包车,准备拿去交售。五六十斤的烟捆,从屋里拿出来,放秤记录重量,再装进车里,码好,没一会儿就大汗淋漓了。 那是十月五日,假期的第五天。时间再往前推五个月,父亲在自家后门口,掘土立木,搭好大棚,铺上塑料膜,漂浮培育幼苗。然后在二十多亩...

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FIRE-Lee
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