【跟读书导师高鸿鹏学读书】-03读书=更高的敏感读+认知边界

高效学习与阅读变现
本文探讨了学习能力的重要性,提出了功利式阅读的理性化思维模式,即将阅读成果转化为实际收益的方法。强调了设定具体目标、时刻复盘及自我编程的重要性,以提升个人效率和认知边界。

高鸿鹏老师今天上来就总结自己最大特长优势,学习能力!太可怕了,这个时代就是大家都在学,但是学出来效果不一样,因为吸收能力不一样。同样在做同一件事情,但是有的人是内心涌动形成了生产力,形成了人民币,这就是学习能力本质背后的价值。

同样,我觉得今天有一点对于阅读当中很多同学有没有这种情况,就是买书的动力比读书的动力更强,有吧?今后你们要给自己大脑当中编制一条程序,你请你把这条程序写成什么样的模式呢?就是因为我读了这本书,所以我会多赚到哪份钱。听懂了吗?这叫功利式阅读的理性化思维模式。

我觉得今天有一点对于阅读当中很多同学有没有这种情况,就是买书的动力比读书的动力更强,有吧?今后你们要给自己大脑当中编制一条程序,你请你把这条程序写成什么样的模式呢?就是因为我读了这本书,所以我会多赚到哪份钱。听懂了吗?这叫功利式阅读的理性化思维模式。

你一定要给自己说服一条道路,因为我要读《原则》这本书,是可以帮助我赚到哪份钱的,比如说,让我搞清楚了自己如何运营管理企业,让自己企业的效率可以再提升一倍,我赚的是这份钱。所以,一定要变成这种功利化的公式,写到你那本书的正面第一页。

每一次读书先膜拜看一遍,因为我读这本书的结果是我要达成一个要写具体的目标,一定是功利化的目标,别说那虚的——因为我的思想将更加深刻,因为我的认知会迭代,这叫虚化的目标,直接跟一个具体化目标相关,把它联系到一个具体实际当中,然后把它写出来。这样会督促到你一个行为。

还有最后一点,我特别想跟大家说的,这是关于本能的问题,因为我是研究时间和效率的,其实我一直努力在给大家建立出一种叫为自己的身体编程。

你想没想过,人最大的问题是什么?就我给你输入啥,你不产生相应的结果。同意吗?但是你发现那些聪明的人,就是我给你输入东西,输出直接产生。有的再聪明的人是多倍产生输出,这就是人跟人的差别。

你为啥梦想不能成真,就是人与人之间的差别的问题了,你中间那套体系出了什么问题。高总说了这样一句话:一次只做一件事。彼得·德鲁克也是我的男神,高总做了15年。他的原话是这样说的,他说把每天做的事情变成一种本能!

但是你知道,我们人类当中的巨大的贡献是由那些本来不应该成为本能东西变成了本能,所以成为了我们人类当中巨大的贡献,同意吗?解释一下,什么东西是本来并不是本能,但是你逼迫自己就变成了本能到最后产生的结果啊。早起是一项,阅读算不算?

当然了,我觉得我的这种认知还是非常浅薄的,但我觉得时刻学习产生时刻复盘,是一个最重要的事,因为不复盘自己就没吸收到,自己上课也就没有提升。

复盘总结

【获得新知】

1.新知。及时记下来新知。 2.颠覆旧知。 3.行动。

2.提升认知边界,才能更好的提升敏感度。

3.六度人脉法,人际交往学当中,你就是你身边六个经常交往的人的平均数。如果你周遭交往的那群人都比你水平低,一年,两年,十年左右,你终将被拉低到同等水平。

4.很多领域当中,尤其是新领域我们没有常识,我们犯错就成为了必然。

5.你如果没有建立认知,你就看不到机会。

6.人的操作系统,分为被动和主动。你可以评估一下你自己,如果你的被动形势很差,你就必须在主动当中产生持续性的努力,才有机会放手一搏!

【改变旧知】

 读书思维  功利式阅读的理性化思维模式,每一次读书先膜拜看一遍,因为我读这本书的结果是我要达成一个要写具体的目标,一定是功利化的目标,,比如要读《原则》这本书,是可以帮助我赚到哪份钱的

【我的行动】 时刻学习产生时刻复盘

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器习基本概念 机器习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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