在职场有一种流行说法——企业文化就是老板文化,你们认可这种说法吗?

一家公司,每年举办足球赛还是篮球赛?

看大老板的喜好。

俺喜欢踢球,却只在第一年,参加了公司举办的足球赛,

因为第二年,来了新老板,对足球没兴趣。

我想,这不是个例。

 

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企业文化,大概率,就是老板的文化

老板兼容并蓄,企业便海纳百川,

老板听不得不同意见,高层便只有逢迎和沉默,

明智的老板,会建立不同渠道的信息源,发掘不同的信息,

且要异论相搅,即各不敢为非

因为同一件事,被不同身份、不同性格的人讲述,往往大相径庭,

将不同渠道得来的信息相互印证,才能了解事件全貌,

兼听则明,偏听则暗,便是这个逻辑。

然而,信息的交叉验证,是非常痛苦的过程。

你要不断地打破成见,不断地接受别人否定自己,

违背人类天性

唐太宗这样的千古一帝,也难免控制不住自己,怒不可遏地要杀掉魏征,遑论他人。

厉害的老板,即便一时情绪失控,也能尽快调整心态,继续以人为鉴。

差劲的老板,顺从自己的本性,将手中的合法伤害权,转为消灭不同意见的利器。

赵宋和朱明,便是最典型的对比,

宋太祖虽是武人,却立下祖训,

不杀士大夫及上书言事人

给后世子孙的合法伤害权,上了道紧箍

不放心武将,也是杯酒释兵权,好酒好菜供着,让他们善终。

赵宋一朝的君主,昏庸者有之,却鲜有嗜杀之人

究其原因,便是祖宗之法立下的规矩,

士权,得以部分制约皇权

在法家逻辑主导的帝制时代,留下一抹人性的光辉。

赵宋的开放言论、尊重异见,迎来儒家思想的第二次大发展,

先天下之忧而忧,后天下之乐而乐,

这种以天下为己任的胸怀,只可能出自具备独立精神的宋代儒者,

陈寅恪所说,华夏民族之文化,历数千载之演进,造极于赵宋之世,便是此意。

 

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这段话的后半句——后渐衰微,终必复振。

为何衰微?

因为,元朝以武立国,百年统治,依仗色目人辅助,汉人士大夫话语权降低

至明朝,朱元璋废丞相制度,设锦衣卫监视百官,

虽然恢复汉人政权,却吸收元朝专制手段,以严刑峻法、廷杖制度震慑官员。

原始儒家,提倡君臣权责对等

如孟子所言,君之视臣如手足,则臣视君如腹心,君之视臣如犬马,则臣视君如国人,君之视臣如土芥,则臣视君如寇仇,

老板对员工负责,员工才会对老板负责

如此,才能带好队伍,才有士为知己者死。

朱元璋对此,深恶痛绝,将这些言论,尽数删除,要求臣子单方面无条件服从自己

开国君主,往往决定了帝国的统治风格,

明清时代,官员逐渐奴化,自此而始。

 

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也不限于企业,

每个人,都是主宰自己的君主,

文章、视频、新闻、影视剧,是呈递到我们面前的奏折,

如果能从中分辨出有价值的信息,藉此做出对个人发展有利的决策,那就是明君。

如果只接纳那些调动情绪的信息,陷入幻境而不自知,那就是昏君。

头条系算法,正在各种app中普及

利用大数据,分析每个人的喜好,

喜欢什么,推送什么,

让人们沉浸在美妙的信息茧房,永远不想破局

偶尔看到不认可的观点,不由自主,勃然大怒,

相当于,古代的皇帝,把发表不同意见的臣子,全部干掉

剩下的,都是溜须拍马之徒,

你爱听什么,他们就说什么,

直到敌人兵临城下,老板自挂东南枝,嚷嚷着诸臣误我

而诸臣在城中,跪迎新老板

都怪臣子吗?

当然不是。

敢于发表不同意见的臣子,都被你干掉了,活下来的,都是迎合圣意的货色,

你一手策划了逆向淘汰的进程。

理解这个逻辑,更要时时警醒,

增加自己的信息来源,通过交叉验证,看到事情的各个侧面

不要做一个误导自己的昏君。

 关注@晏小北 ,理解芯片与经济~
 

 

 

考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成与缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例与代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真与优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率与创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建与求解过程,重点关注不确定性处理方法与需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习与交叉验证。
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