职场如狼的十条处世哲学

在狼的身上,我们发现了人类所需要的一切。正如英国动物学家绍?艾利斯所说:“在所有哺乳动物中,最有情感者,莫过于狼;最具韧性者,莫过于狼;最有成就者,还是莫过于狼。”
狼代表了一种精神,代表了一种哲学。

狼,遵守一种道——狼道。卧薪尝胆、众狼一心、自知之明……解读狼之处世哲学,学着如何做一只能够领悟职场政治智慧的野狼……

一、卧薪尝胆
狼不会为了所谓的尊严在自己弱小时攻击比自己强大的东西。

二、众狼一心
狼如果不得不面对比自己强大的东西,必群而攻之。

三、自知之明
狼也很想当兽王,但狼知道自己是狼不是老虎。

四、顺水行舟
狼知道如何用最小的代价,换取最大的回报。

五、同进同退
狼虽然通常独自活动,但狼却是最团结的动物,你不会发现有哪只狼在同伴受伤时独自逃走

六、表里如一
狼也很想当一个善良的动物,但狼也知道自己的胃只能消化肉,所以狼唯一能做的只有干干净净的吃掉每次猎物,而某些自认为是善良的动物却总在酒店饭庄里做一些不是“太善良”的事。

七、知已知彼
狼尊重每个对手,狼在每次攻击前都会去了解对手,而不会轻视它,所以狼一生的攻击很少失误。

八、狼亦钟情
公狼会在母狼怀孕后,一直保护母狼,直到小狼有独立能力,而不像某些自诩为“叭一有感情”的动物,在妻子怀孕后,在外花天酒地,所以狼很不满人把那些不钟情的人称之为狼心狗肺,因为这不公平。

九、授狼以渔
狼会在小狼有独立能力的时候坚决离开它,因为狼知道,如果当不成狼,就只能当羊了。

十、自由可贵
狼不会为了嗟来之食而不顾尊严的向主人摇头晃尾。因为狼知道,决不可有傲气,但不可无傲骨,所以狼有时也会独自哼哼自由歌。
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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