做个乐意为别人撑伞的人

       初春的一天上午,胡雪岩正在客厅里和几个分号的大掌柜商谈投资的事情。谈到最近的几笔投资时,胡雪岩面色凝重。店里的掌柜们最近做了一些投资,大家多少都赢利了,只是,有的大掌柜赚取的利润很少。胡雪岩绷着脸,教训起其中几个在投资中获利甚微的大掌柜,告诉他们下次投资时必须分析市场,不要贸然投入资金。 
  胡雪岩话音刚落,外面便有人禀告,说有个商人有急事求见。前来拜见的商人满脸焦急之色。原来,这个商人在最近的一次生意中栽了跟头,急需一大笔资金来周转。为了救急,他拿出自己全部的产业,想以非常低的价格转让给胡雪岩。
  胡雪岩不敢怠慢,让商人第二天来听消息,自己连忙吩咐手下去打听是不是真有其事。手下很快就赶回来,证实商人所言非虚。胡雪岩听后,连忙让钱庄准备银子。因为对方需要的现银太多,钱庄里的又不够,于是,胡雪岩又从分号急调大量的现银。第二天,胡雪岩将商人请来,不仅答应了他的请求,还按市场价来购买对方的产业,这个数字大大高于对方转让的价格。那个商人惊愕不已,不明白胡雪岩为什么连到手的便宜都不占,坚持按市场价来购买那些房产和店铺。
  胡雪岩拍着对方的肩膀让他放心,告诉商人说,自己只是暂时帮他保管这些抵押的资产,等到商人挺过这一关,随时来赎回这些房产,只需要在原价上再多付一些微薄的利息就可以。胡雪岩的举动让商人感激不已,商人二话不说,签完协议之后,对着胡雪岩深深作揖,含泪离开了胡家。
  商人一走,胡雪岩的手下可就想不明白了。大家问胡雪岩,有的大掌柜赚钱少了被训斥半天,为什么他自己这笔投资赚钱更少,而且到嘴的肥肉还不吃,不仅不趁着对方急需用钱压低价格,还主动给对方多付银子。
  胡雪岩喝着热茶,讲了一段自己年轻时的经历:“我年轻时,还是一个小伙计,东家常常让我拿着账单四处催帐。有一次,正在赶路的我遇上大雨,同路的一个陌生人被雨淋湿。那天我恰好带了伞,便帮人家打伞。后来,下雨的时候,我就常常帮一些陌生人打打伞。时间一长,那条路上的很多人都认识我。有时候,我自己忘了带伞也不用怕,因为会有很多我帮过的人为我打伞。”
  说着,胡雪岩微微一笑:“你肯为别人打伞,别人才愿意为你打伞。那个商人的产业可能是几辈人积攒下来的,我要是以他开出的价格来买,当然很占便宜,但人家可能就一辈子翻不了身。这不是单纯的投资,而是救了一家人,既交了朋友,又对得起良心。谁都有雨天没伞的时候,能帮人遮点雨就遮点吧。”
  众人听了之后,久久无语。后来,商人赎回了自己的产业,也成了胡雪岩最忠实的合作伙伴。在那之后,越来越多的人知道了胡雪岩的义举,对他佩服不已。官绅百姓,都对有情有义的胡雪岩敬佩不已。胡雪岩的生意也好得出奇,无论经营哪个行业,总有人帮忙,有越来越多的客户来捧场。
  金银珠宝、古玩字画都不是真正的宝藏;人格的魅力,才是人一生最大的宝藏。
训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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