比哥,你是纯净的,独一无二的

本文表达了作者对比尔盖茨的敬仰之情,不仅因为他在哈佛辍学创立微软所展现出来的勇气与智慧,还因为他退休后投身慈善事业的行为。文章探讨了盖茨的个人品质以及他对社会的影响。

对于比尔盖茨(简称比哥),我是很欣赏的,说崇拜也不为过,他的微软与他的成功地球人都知道,小弟不必啰嗦,我想抒发的是一种感情,一种敬仰与怀念的感情。

首先,比哥从世界名校哈佛大学辍学创业,这一点是很值得敬仰的。且不谈比哥的家庭是如何地富裕如何地让他衣食无忧,单从勇气来说已非常可赞,至少如果让阿蒙去读哈佛,即使是清华北大,阿蒙也没有勇气去辍学创业,无论如何,都要死心塌地死皮赖脸地熬过去。当然除了勇气,可能更难得的是对机会的把握以及对自已的信心,其实我们很多人很多时候缺乏的就是这一点,可以说,我们在大学里也曾彷徨也曾蠢蠢欲动,但最终都只是想想而已,即使也有一些人辍学创业,但其效果估计都是马马虎虎居多,中国人是非常聪明非常有想法的,但我们的体制与我们的环境影响了我们的发展,中国是不可能出现象比哥这样的人物,象微软这样的公司的,或许你在媒体上经常看到某某人是中国的比尔盖茨之类的报道,但那些都只是自娱自乐而已,千万不要很傻很天真地以为搞个IT公司,做个网站,融了点钱就可以成为比尔盖茨成为微软了,比哥的为人、商业视觉、市场敏感力、产品设计能力等,你尽管可以学吧,但不要好高骛远,不要以为有了点成绩你就是比尔盖茨第二或中国的比尔盖茨了,我们为什么不能厚道一些低调一些专注一些呢?

其次,比哥这么年轻就退休了,去专注做他的慈善事业,这一点也令蒙某人敬仰不已,我们很多人可能都有过年轻退休的理想,实际上很难做得到,即使是你真的有所作为赚够了钱,也是很难做到,你的目标你的理想可能总在变化,你有可能不甘心,也有可能不放心,于是你做到老忙到老,现实生活中并不缺少诸如此类的例子。比哥的强势在于他已经将微软打造成一台成熟稳定运转的高能机器,在机器运转过程中,其实让谁去做CEO或架构师,其运行结果都相差无几,比哥的走应该是很放心的,因为他其实已经测试这台机器很多年了。

最后,比哥将其580亿美元全部给了慈善基金,不给子女留下任何钞票,这在西方国家来看应是比较正常比较容易理解的一种行为,但对我们中国人来说,这是一个大新闻,这太震憾太疯狂了,于是大炒大卖,甚是可笑!当然我自已也是个中国人,因此我特别地敬佩比哥的这一行为,比哥已经够出名的了,也不至于用慈善去提高自已知名度,阿蒙觉得他确确实实是想做出一些事情,可以改变人类的生活或减轻人类的痛苦。

阿蒙觉得比哥是值得我们敬仰和歌颂的伟人,尽管你不服气,甚至你会觉得这话很恶心,但走进办公室或回到家后,你打开电脑,首先欢迎你的通常是比哥的Microsoft Windows,你可以骂它是垃圾,是霸道,是垄断,但骂完后你还是离不开它,这是很悲哀的。比哥离开了IT,是一件大事,可我们周围却充满了一些低级趣味的事件,想想令人恶心至呕吐,什么范跑跑,郭跳跳之类的,就象个小丑,连名校北大的<personname productid="徐" w:st="on">徐</personname>教授都不甘寂寞,出来搞震震,现在惹了一身骚,还得了一个徐赖赖的雅号,真是不可思议!不是我不明白,而是这世界变化太快!

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:灰狼算法 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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