择友观(上)―――或许可以对朋友宽容些

本文探讨了择友的标准和个人的交友哲学,认为朋友的质量远比数量重要。作者强调了真正的朋友是在患难中显现出来的,并提出了自己对于交友的看法。
择友观(上)―――或许可以对朋友宽容些   2007年2月6日星期二0:26:46
俗话说,朋友是一个人的镜子,交什么样的朋友,就意味着自己是怎样的一个人。交朋友就像做任何事情一样,有得有失。交到一个智慧的朋友,可以从他身上学到聪明;交到一个宽容的朋友,可以从他身上学到大度;交到一个知己的朋友,可以在快乐的时候分享快乐,在痛苦的时候分担痛苦。反之,交到一个情绪化的朋友可能使自己变得不理性,交到一个心胸狭窄的朋友可能使自己变得斤斤计较,交到一个自私自利的朋友可能使自己变得唯利是图。
有一位学化学专业的朋友曾经跟我说:生活在一起的朋友会慢慢同化。虽然当时我还坚持已见,因为我一直都自认为是一个个性很强的人,从来不会因为别人而改变,我相信像我这样的人也不在少数。现在回想起来,也许当时真的在逞强,谁又能够一点都不受别人的影响,谁又能一点都不改变呢?在一起的朋友之间就会潜规则地互相学习对方、互相适应对方,不管是缺点还是优点,只是个量变质变问题,有的人改变得多些,另一些人改变得少些。
生活的每一处都有一个天平准则,就是每一件事都可以有做到适到好处的点。每个人都试图找到这样最佳的平衡点,以促使个人所得利益的最大化。交朋友也是一样,怎么样才能做到适到好处,既能交到能促使自己发展的朋友,而且最大程度上减少交朋友带来的负面利益。当然,不同的人有着不同的世界观,因为也有着不同的择友观,最佳的平衡点也因人而异。
我在择友找这个点的时候放得比较高,我始终相信朋友宁缺毋滥。原因如下:
其一,教育。记得小时候父亲给我讲过这样一个故事:一个人生意场上如意,以前不常来往的朋友便蜂拥而来,此人来者不拒。其父告之,以鸡血涂身,装杀过人以试友,友纷纷避之。古人云,患难见真情,我想说的就是这个道理。
其二,交友观。很多人认为朋友多多益善,朋友多了路好走。当然有的人天生就人缘好,从来身边都有一大堆朋友,朋友少了他还闲冷清。而有的人适宜做人际关系,多交一位朋友等同于多一个机会。我前面说过,每个人在这个点上的选择不同,这样的结果就是没有谁对,也没有谁错。什么样的朋友,多少个朋友,完全是因人而异,就像洗澡水的温度,不是越热越好,适合自己的才是最舒服的。我的交友观是精,拿得出手,至少在为人方面的要求有个下限。
其三,朋友也是要靠缘份。朋友不是刻意去求来的,朋友就是在不经意间走到一块的。有时性格相似的人在一起未必能成为朋友,我想这就需要一种缘份,让彼此有吸引对方的地方。我从来都不认为一个没有朋友的人会是一个坏人,或者是一个有问题的人。只是个人的交友的那个点选择不同,无可谴责。
正是因为抱着这样的心理,我心中始终有这样的一条线,线上的朋友才称之为朋友,线下的称之为认识的人。一旦进入线下的人,就很难有机会到达线上了。我相信犹太人生意场上的一个原则,把每次生意都当成第一次,第一次信不过的人就不会有第二次。就像不能在同一个地方摔倒两次一样,你也不能让另一个人在同一个地方伤到你两次,在第一次之后就必须修炼好免疫能力了。当然这样要求朋友似乎也太苛刻了,我还有另一条线,一直都很好的朋友如果一时之间犯了错误那可以忽略不计。
本来是想研究一下如何对朋友宽容一些的,讲了这么多却发现自己多么坚定的立场啊!叹!或许会有人问我,朋友少了不会寂寞吗?我承认有时候会感到寂寞。可是谁又没有寂寞的时候呢?而最可悲的寂寞我想不是因为缺少朋友而寂寞的寂寞,而是身边有一大堆朋友,而找不到一个人倾诉时寂寞的寂寞。曾经跟朋友开玩笑地说,我是世界上最耐得住寂寞的人,因为我可以三年不讲一句话,当朋友目瞪口呆的时候,我告诉他其实我是从三岁才开始说话的,呵呵。。。
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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