YC硅谷孵化器主席的人生总结-如何成功(八)

博客介绍致富与成功的要点。指出致富并非靠高薪,而是拥有价值能迅速增长的东西,如生意、房地产等。还提到多数人靠外部驱动做事,这会导致做共识之事、误判风险,强调要自我驱动,避免陷入模仿陷阱。

原文链接:https://blog.samaltman.com/how-to-be-successful

正文

接上文:

12. 通过你拥有的东西来致富(You get rich by owning things)

童年时代,我对经济最大的误解是,人们利用高薪来致富。虽然有一些例外 - 例如艺人 - 但是在福布斯榜单的历史上,几乎没有任何人是靠工资上榜的。

通过拥有价值可以迅速增长的东西,你变得真正富裕起来。

这可以是一部分生意,房地产,自然资源,知识产权或其他类似东西。但不管怎样,你需要拥有这些东西的股份,而不仅仅是卖掉你的时间。时间只能线性增长。

使东西价值迅速增长的最好方法是大规模创造人们想要的东西。

13. 自我驱动(Be internally driven)(上)

大多数人是主要靠外部驱动的; 他们做事,是因为他们想要让别人佩服。这么做有很多不好的原因,但这有两个点最重要。

首先,你会去做大家达成共识的想法和达成共识的职业。你会非常关心 - 远比比你意识到的要多得多 - 其他人认为你做的是否是正确的事情。这可能会阻止你做一些真正有趣的工作,即使你这样做,其他人也已经这样做过了。

其次,你通常会对风险判断错误。即使在短期内与别人的竞争中,你也会非常专注于跟上其他人,以至于不落后。

聪明的人似乎特别容易受到外部驱动行为的影响。要意识到这一点,它虽然是有帮助的,但是极其有限。你可能必须超级努力工作,才能不陷入模仿别人的陷阱。

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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