承担越多,权力越多

有个朋友问我一个问题,那些成事的人都是怎么聚集了一批人才的。

 

我回答他,比如马云,这种人,他在做事的时候是把90%的责任承担在自己身上的。他手下的18罗汉实际上具体是谁都不是太重要。

 

最近儿子听了一些刘邦的故事,问我,为什么汉初三杰(张良,萧何,韩信)都是刘邦的手下呢。

 

这个问题实际上很简单啊,因为刘邦最终成功当了皇帝,所以他手下的那些重要人物就成了三杰了。

 

所以我们发现历史上经常出现某个地方集中的出现了一批将军,或者政治人物。实际上这些人并不是最重要的。最重要的是他们辅佐了一个成功的领袖。

 

萧何曾经地位还高于刘邦,为何后来刘邦就成了领袖呢。原因就是刘邦更敢于承担责任,敢于在一些重要的节点上说,这事我担着。这就是职场的秘密。

 

以前我在公司的时候,我和另一个同事,是技术方面的小领导。我是因为每次程序出现疑难杂症,大部分人都退缩的时候,就主动去解决。我那个同事,是每次出现重大程序重构机会的时候就会冲上去。

 

我们得到领导的重用,都是因为去承担那些没人想承担的工作,因为那些工作复杂度高,难度大。这就像刘邦在面临着是否要起义的机遇一样,他身边的人认为现在起义很好,但是都不敢自己来挑头,而刘邦敢于站出来承担。

 

或许有很多因素促成刘邦的成功,有人说是脸皮厚,有人说是善于信任良将。但是对于我们普通人来说,真正有借鉴价值的就是敢于去承担责任。

 

在公司里,你只有主动去做别人做不了或者不想做的事情,才能获得更多的依赖,同事,领导都依赖你,那么你自然就体现了更多的价值。

 

小时候,总会很幼稚的想,当皇帝的权力很大,想做什么就做什么。长大了才明白,权力是什么,权力不是被赋予的。而是你能给一个团体的所有成员带来好处,所以他们才听你的。在位者想必压力是最大的,因为他只要无法给大部分人带来利益,很快就会失去权力



作者:洛阳小散户
链接:https://xueqiu.com/8808125263/168498750
来源:雪球
 

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 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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