《谁动了我的奶酪?》

读书总是能够放松身心,很畅快的感觉。

之前所读的《戒了吧!拖延症》一书中,曾提及《谁动了我的奶酪?》,闲来无事便买来读了。书到当天一口气读完。当然,全书也就100页,且多为图画。除去铺垫,故事全长58页,围绕故事的讨论扩展再添18页。书本单薄,但却经典。98年出版,便长居美国各畅销书排行榜头名,08年成为改革开放30年最具影响力的300本书之一,09年发行量突破2600万。

书中通过哼哼,唧唧,还有两只老鼠朋友的故事,描述了三类人对于变化的不同反应。奶酪的的消失,迫使他们必须作出决定,离开他们熟悉的环境,再次进入迷宫。故事中,两只老鼠朋友,没有哼哼,唧唧的发达大脑,但却靠着简单的生理本能,最先离开,并最终找到新的奶酪。主人公唧唧,则是经历了彷徨,质疑,迷茫,适应,豁然的过程,最终与老鼠朋友再聚。而哼哼的结局则是开放性的。他可能是来迟了的又一个唧唧,或者是一个真正的固步自封者。毕竟,并不是所有人都喜欢,或习惯在迷宫里奔跑。

书中的奶酪,隐喻我们在生活中想要得到的东西。它可能是工作,可能是金钱,也可能是安逸,是我们认为有价值去追求的一切。奶酪的消失,代表变化。而迷宫,则是我们找寻“奶酪”的场所。这个场所,大多部分是未知的,而已知的部分是我们的安逸窝。

书中描述了两个事实。一是变化。不管你怎么想,变化总是会不断出现。并且,不是所有的变化,都是有利于发展的。二是恐惧。未知会引发恐惧。而大多数的恐惧都不是理性的,并且会妨碍人在必要的时候作出改变。

当然,书中也给出了面对现实的结局方案。

对于变化,我们只要留意观察,做好准备,学会适应。不要选择没有结果的等待。任何迈出第一步的人,都曾迷茫过。但迟做总比不做好。在迷宫中寻找,总比呆在没有奶酪的地方更有保障。

而对于恐惧,我们需要正视。我们总是在竭力否认自己对变化的恐惧,却又在认同人们都会害怕变化。可见,恐惧是普遍存在的事实。心中滋生的恐惧,比现实情况更加麻烦。想象自己可能遇到的可怕的事,能把自己吓个半死。而当你最终看到新的奶酪时,哪些不曾出现的已预知恐惧,又是否真的存在呢?所以,不要让自己的畏惧心理唬住自己。问问自己,如果不再恐惧,你会做什么?

书中还有几点,值得细品。

(1)在考虑自己会失去什么的同时,看看自己会得到什么?好好衡量。

(2)生活很简单,不要没完没了的分析。有时我们应该简单的看待问题。

(3)缓解变化所产生的压力的唯一方式,是改变对变化的态度。

(4)真的有人动了我们的奶酪吗?还是奶酪的生命周期问题?

最近,恰逢公司变动,很是应景。望友人共勉~


### 关于“谁了我的奶酪”的Python相关内容 在探讨与“谁了我的奶酪”这一主题相关的Python内容或资源时,可以从以下几个方面入手: #### 1. **编辑距离算法** 如果目标是通过编程手段分析字符串相似度,“谁了我的奶酪”可以被看作是一个字符串匹配问题。利用编辑距离(Edit Distance),可以通过计算两个字符串之间的最小操作次数来衡量它们的相似程度。 以下是基于递归方法实现的编辑距离函数[^2]: ```python def recursive_edit_distance(str_a, str_b): if len(str_a) == 0: return len(str_b) elif len(str_b) == 0: return len(str_a) elif str_a[len(str_a)-1] == str_b[len(str_b)-1]: return recursive_edit_distance(str_a[0:-1], str_b[0:-1]) else: return min([ recursive_edit_distance(str_a[:-1], str_b), recursive_edit_distance(str_a, str_b[:-1]), recursive_edit_distance(str_a[:-1], str_b[:-1]) ]) + 1 ``` 对于更高效的解决方案,`difflib`库提供了一个内置的方法用于计算序列间的差异[^3]。例如: ```python import difflib str_a = "谁了我的奶酪" str_b = "我的奶酪去哪儿了" seq_matcher = difflib.SequenceMatcher(None, str_a, str_b) distance = round(seq_matcher.ratio() * 100, 2) print(f"字符串相似度为 {distance}%") # 输出结果表示两者的相似百分比 ``` #### 2. **自然语言处理 (NLP)** 为了进一步挖掘“谁了我的奶酪”中的语义信息,可以借助Python中的自然语言处理工具包如NLTK、spaCy等。这些工具可以帮助提取关键词、分词以及情感分析等功能。 以 spaCy 的基本用法为例: ```python import spacy nlp = spacy.load('zh_core_web_sm') # 加载中文模型 doc = nlp("谁了我的奶酪") for token in doc: print(token.text, token.pos_, token.dep_) ``` 上述代码会解析输入句子并返回每个单词对应的词性和依存关系。 #### 3. **Web 应用开发** 假设希望构建一个围绕该书籍的主题讨论平台,则可考虑使用 Django 框架快速搭建网站[^1]。Django 提供了许多现成的功能模块,使得开发者能够专注于业务逻辑而非底层细节。 创建项目结构如下所示: ```bash django-admin startproject cheese_project cd cheese_project python manage.py startapp book_discussion ``` 配置数据库连接后定义数据表模型类存储用户评论等内容即可完成初步功能设计。 --- ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值