和免费比起来,收费的才是捷径

1.

举一个我自己的例子。

去年我整个人陷入了迷茫当中,对于一切,包括工作包括我喜爱的写作。我也开始问自己,究竟是真的有天赋,还是错把热情当天赋?
我很想找懂的人帮我解惑,但是我身边并没有。
很偶然的机会,我接触到了“在行”,看到了一个关于写作的话题,再看行家,竟然是小饭老师。是的,是 ONE·一个的执行主编。早在喜欢看萌芽的时候,我就经常看他的文章。所以那一刻,我是很激动的,似乎已经面对面地向他咨询我的痛点了,于是我约见了小饭老师。
当时他的收费还只是 200 元,我来回地高铁加住宿吃饭,加上请假扣的工资,共花了 1000 多。是的,就只为见他一面,听 1 小时的谈话。
回来后,我朋友知道了,说我傻,花费的成本太大,对于一个刚刚旅行花光了积蓄才找到工作的我来说,或许有点吧。但是不可否认,那一小时的谈话,对我来说是值得的。或许小饭老师忘记了跟我说了什么了,但是我还记得,那一小时里他提到的方向、技巧、鼓励,以及他说以后我写东西都可以发给他。
我知道他作为一个主编,每天要看很多很多稿子,其实很忙很忙,所以我也很歉疚地说,如果写的不好不用理我。直到有一天,他回复我,说某篇故事他很喜欢,觉得应该能过稿。虽然那篇稿子最终没过盲选,但是我已经很欣慰。接下来,我又交了一篇叫做《妆》的稿子。
那是我在 ONE 上过的一篇稿子,也是我正儿八经有史以来过的第一篇稿子。

2.

昨天我在练吉他的时候,接到一个姑娘的电话。她想跟我请教一些吉他的问题。我告诉她,去报一个吉他初级班好了,并向她推荐了我报的班。
她在电话那头犹豫了一会问,680 元只有 10 节课,是不是太贵了?
我急着要把谱子记熟,所以我没很耐心地陪她聊天,我打断她:
你没有乐理基础,从 0 开始,需要你做大量的功课,这个时间,是钱买不到的。花钱,老师会教你最简单的方法,你会在源头上避开很多误区的,也避免了你浪费不必要的精力。
但是她还在犹豫,她说“你不也是说吉他不难嘛,两节课就学会了基础弹法和认识乐谱,不然你给我教程,我去自学啊。”
“或者,你干脆别学了吧。”我想了想,只能这么回答她。
我身边还有个朋友,之前也想学吉他,她辛辛苦苦上网找视频,买书,找资料,练习了一个星期以后,吉他再也没碰过。
为什么?
因为还没找到得当的方法,就已经被自己磨得失去了信心。其实说白了,就是觉得付出成本太大了,买书找资料对着练习,那么久却没搞明白 1234567 对应的是什么弦什么品。
如果你让她花钱,她又觉得成本太大,不如自学。但,其实说白了,很多时候,免费的才是最贵的,因为免费的东西,从来不会给你最好的。而我一直觉得——花钱,是最节约的成本。

3.

以前我遇到问题,总是不好意思问朋友圈的一些大神,总觉得他们不一定会理睬我,而是自己去上网查。但是你知道,百度不会告诉你全部,尤其是一些你越想知道的事情。而当我真的去问人家的时候,人家说不定也是很忙碌的,没有时间去回答你。而且中国人总是很在乎礼节,直接去问问题太尴尬,总是要寒暄几句的吧。和不熟的人寒暄,其实是一件很痛苦的事情,然而寒暄之后怎么接到你的话题上,也是一个技术活,这类事情,我常常做不好。
后来,我习惯了付费方式。有正儿八经的网上付费咨询,也有找朋友圈的行业大神(反正懂我的疑问的人都是大神),发个小红包,顺便附带问题。
这个时候,我真心觉得微信红包的发明是一件非常靠谱的事情。
我发一个红包,其实没有多少钱。但是随着红包文化的普及,大家都乐于收红包,手机客户端那头的他拿得开心,我问得坦然。而且也不会太多废话,几个问题问完,得到我要的答案,答谢一个笑脸,我们下次回聊。
省时省力。
并没有不近人情。浪费别人的时间精力,才是不近人情。
这其实是一个非常棒的方式。你要知道,没有人有免费给你解答疑惑的义务,而事实上,我花的都是小钱。他们的解答,其实早就值回了我花的钱。
无独有偶,我也是通过在行,认识了杨小米(遇见小 mi 创始人)。我们很少聊天,但是聊得都是很值得回味的事情,基本上,都是她帮我解惑。
在我们比较熟悉了以后,有一天她跟我说,她觉得做一件事,花钱,其实就是最少的成本。

什么叫做成本?任何花费都是。你还真别不屑花钱这回事,情感道德不好衡量,钱能。有些时候,你明明花几百块去吃一份哈根达斯冰激凌火锅,也不愿意去买一句金句呢?拜托,冰激凌吃多了会痛经好吗?

这些钱,或许一时半会不会带来收益和回报,但是起码,和智者交谈,跟智者学习,我们会知道问题出在了哪里,我们的不足在哪里。

其实,认真说起来,如果一件事,你极其爱,但是你钱都不舍得花,你又凭什么说你热爱呢。

花钱,是最省事的成本,同时也是最直接的考量。

原文作者:程安(简书作者)
原文链接:http://www.jianshu.com/p/64b3885139d7

Alt text

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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