低效能和高效能赚钱人生的三个特点

本文探讨了高效能生活中的竞争与合作平衡,揭示了自我设限的心理陷阱,并提供了四招策略来突破,包括诚面对自我、尝试新事物、经验积累和寻求帮助。同时强调了资源利用的重要性,如Python学习作为提升效率的工具。

前言

每一个人的生活都是忙忙碌碌,每一个的工作都不容易。有的人,碌碌无为一辈子;有的人,却活出了精彩的自己。

是啊,高低效能的人生,差别到底有多大?

一、竞争vs合作

竞争与合作相辅相成、密不可分。现实生活中,群体与群体或与各成员之间总处于
竞争与合作状态,有竞争也有合作,往往两者并存。合作与竞争各有特点。合作能协调
人际关系,提高工作效率。合作过程中的群体成员之间也有竞争,有利于提高个人工作
效率。

有些人独善其身,自己赚;有些人就是看别人做什么都跟着做,开启竞争模式,甚至自己不赚钱,专门黄掉别人的交易。

而有些人很容易就开启合作模式。当大家发现赚钱速度太慢了,就会开始和其他玩家商量如何合作,加快赚钱速度。

其实真实的人生也是一样的:

有人觉得是竞争游戏,有人认为是合作游戏。认为合作游戏的人赢出的概率就大很多。

二、自我设障vs逐步迭代

什么是自我设限

“自我设限”是一个心理学术语,是指个体针对可能到来的失败威胁,事先设计障碍的一种防卫行为。 “自我设限”就像自己为自己挖一个陷阱,这种行为虽然可以防止自身能力不足带来的挫败感、暂时维护自我价值感,却常常剥夺了设限者的成功机会。

什么是逐步迭代

迭代是重复反馈过程的活动,其目的通常是为了逼近所需目标或结果。每一次对过程的重复称为一次“迭代”,而每一次迭代得到的结果会作为下一次迭代的初始值。而这才是高效能人士所拥有的特质

解决办法

第一招:诚实地面对自我

诚实面对自我,不管是不自信,还是害怕,或者是别的什么心理,都诚实面对。因为现实是很残酷的,很多事情都会动摇我们的信心、削弱我们的勇气,让我们原有的想法都被狠狠打击。诚实面对,就不会选择逃避,就不会把自己缩在心里牢笼中,不敢面对。要打破自我设限,我们所要做的不是杜绝自己所有负面心理和情绪,而是在有负面心理和情绪的基础上,依然能勇往直前、勇猛精进。

第二招:勇于尝试新事物

人的自我设限,有一个很大的原因,就是自己没有尝试过,因为不了解,所以害怕。很多事情,你鼓起勇气尝试了,就会发现没有什么大不了的,战胜了内心的恐惧,就能打破心理牢笼,就能有面对一切的勇气。需要指出的是,尝试的时候,可以从一些容易做的小事做起,不要一下子给自己太大的难度,否则就容易失败,就容易打击好不容易鼓起来的勇气。

第三招:从实际经验中吸取知识

经验和知识的积累,也十分有助于打破自我设限。丰富的经验,渊博的知识,可以让人拥有自信,而不是总自我怀疑,毕竟,经验会告诉你有成功的先例,知识会告诉你有什么方法可以解决问题。事实上,如果你注意观察那些成功者,就不难发现,他们大多都是经验丰富的,大多都是拥有知识的,当然,这种知识不一定是书本上的知识,主要还是实践中的知识。而且,一切成功的创新,也都是以经验和知识为前提的。

第四招:遇到问题的时候,要不耻下问

当你陷入到自我设限的心理牢笼,遇到的问题比较严重时,靠自己可能无法打破牢笼、解决问题,但这并不等于无计可施,你还可以向他人请教、求助。他人有时候不一定能给你直接的帮助,一般也不会直接帮你解决问题,但却能给你以启发,给你一些提示信息。这个他人如果是比自己高的高人,那请教是比较容易的,是没有什么心理障碍的,但如果是不如自己的人,那就需要有点不耻下问的精神了,切不可放不下架子和面子。

赚钱与利用资源

在《高效能人士的七个习惯》这边书中,明白了统合综效,讲的是每一件事情,都可能有第三种选择。1+1不仅仅是等于2,也可能大于2。就好比,众人拾柴火焰高,人多力量反而大。人生也不可能每一步都在试错,所以站在巨人的肩膀上看世界才能看得更广

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提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习修改: 通过阅读模型中的注释查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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