人的感情基本上是被恐惧和贪婪控制的【zt】

本文探讨了购车决策中体现的贪婪与恐惧的心理现象,通过具体事例揭示了人们在财务选择上的常见误区。分析了贪婪如何导致过度消费,以及恐惧如何促使持续工作,最终导致债务累积的问题。并指出,仅仅依靠努力工作并不能解决实质问题,贪婪的本性和财务决策之间的复杂关系值得深思。


片段三:

《炒股的智慧》里有这样一句话:“人的感情基本上是被恐惧和贪婪控制的”。我在现实中发现了活生生的例子,恐惧和贪婪支配了人的感情,而这种感情又反应在了行动上。

我们先来看贪婪的例子,就拿买车来说,假设你每月有10,000块的收入,并且手头有5万块的存款,你打算买辆什么车?(汽车首付最低通常为裸车价的30%~35%)你一定不会买辆奇瑞QQ或者捷达,因为你认为“有失身份”,因为你想要更好的,你的贪婪完全支配了你,所以你会买辆10万块以上甚至15万块的车,比如说福克斯、克鲁兹等。好的,现在再假设你每月有30,000块的收入,并且手头有12万块的存款,你打算买辆什么车?你绝对不会再考虑福克斯或者克鲁兹,这个时候你的目光一定是盯着奥迪、宝马或者是奔驰,这些车30万入门,你刚够首付。

我高中毕业的时候,我父亲给我了2000块钱,供我暑假用。因为暑期阳光很强烈,我就想买一幅太阳镜,我记得很清楚,我当时是这么想的“太眼镜这种东西又用不坏,一次就买副好的,以后都不用换了”,所以就花了200多块,买了一副自认为很高档的;我刚参加工作的时候,有一次在商场里逛,看到了一款“oh yeah”(欧也)的眼镜,很时尚,也很贵,有600多块。那时候我又在想“上副眼镜已经用了4年了,这次一步到位,以后再也不买太阳镜了”。狠了狠心,在我月薪只有1800块的时候,买了一副600块的眼镜;工作三年以后,我的收入上了一个台阶,有一天在海岸城(深圳的一个购物广场)逛的时候,看中了一款眼镜,雷朋的,一问价格,2600块,我怀着和上两次同样的想法刷了信用卡。

从这两件事,至少可以看到,我们经常会陷入一个误区,这个误区就是“我目前的经济状况不好,那么我只要努力工作赚更多的钱就可以解决问题了”。实际上,从买车的例子已经可以看出,即使收入已经很高了,你一样会负债,而且赚的越多,债务也背得越大!所以仅仅是努力工作、加薪、跳槽并不能解决实质问题,因为你贪婪的本性会促使你不断追求更高的目标。

再来看一个恐惧的例子,这个例子是我的父亲。我的父亲已经56岁了,现在还在工作,经营着一家个体商户。为什么到了退休的年龄,而我也已经长大成人并且有了自己的工作,他还要继续去工作?因为恐惧,他恐惧什么?他恐惧我某一天和同事或者老总出现矛盾而丢了工作,恐惧我身体不是很好的妈妈什么时候又需要住院治疗,恐惧我还在读书的妹妹新学期又要交多少的学费,所以他要去工作,因为一旦停止了工作,他的收入就只有可怜的一点退休金。不光他有恐惧,我们也有,有没有想过我们为什么要去上班,如果不上班会怎么样?就拿我来说,我很恐惧失掉现在的工作,因为我月底要交房租、要还信用卡、要还车贷,所以我努力工作,拼命赚钱,并且坚信自己一旦收入达到某某程度,这些问题统统都会解决掉。实际上这都是我的幻觉,我收入即便再高一些,我的负债也会同比增长,就好像片段一中所描述的那样。我们看到很多光鲜靓丽的都市白领,他们拥有很高的收入,但是很可能也背负着沉重的负债,他们所取得的成就,很多时候是恐惧和贪婪相互作用的结果。因为恐惧,所以拼命努力,因为贪婪,又再度陷入恐惧,周而复始。

片段四

片段四是一则新闻,看着我都发笑,因为这则新闻验证了上面那些话的正确性:“时下,在人民大学周边、五道口、通州等地区,活跃着一群开车练摊族。他们中有外语流利的海归、出入大厦的职员、培训学校的教师,下班后打开车后备厢,就成了地摊老板。 一位城管支队的队长告诉记者,“这些小白领摆摊尤其难对付”,称他们的出现给城市管理出了个难题。(《北京日报》6月15日)”

片段四没有什么好说的,只是印证了前面片段中描述的情况。白领为什么要去摆地摊?因为他们深陷债务泥潭无法自拔。

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、科研员及工程技术员。; 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。
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