多跟“厉害”的人在一起

多跟“厉害”的人在一起
罗西

爸爸送他到县城上车时,一再交代,“要多跟厉害的人在一起!”可是谁是厉害的人呢?哪里去找厉害的人?

初识他的时候,他是一家五星级宾馆的迎宾员、服务生,专门给客人开车门、提行李。当时,福州有场演出,我参与了接待来宾的工作,并与香港明星柯受良先生同坐一车。抵达宾馆的时候,已经是午夜,这个叫李建业的男孩训练有素地开了车门,用手优雅地护着柯先生的头,还分别用闽南话与粤语跟他打招呼问安。柯先生客气地询问他的名字,他居然很快地从口袋里掏出自己的名片。一张给柯大哥,一张给我……后来才知道,他刚到城市的头一个月,饿了两天,仍然坚持花20块钱做盒名片,他说,必须学会推销自己。

不过,他最好的人生名片是:“我是一个好人”,写在英俊的脸上,写在每一个行为里。

李建业的老家在福建仙游县的一个偏僻的山村,父亲是位复员军人。家贫,读不起太多的书,小学毕业后,李建业就离开了山沟沟。初到福州,举目无亲,他跟盲流一样在路边等待工作。15岁的他能做什么呢?爸爸送他到县城上车时,一再交代:“要多跟厉害的人在一起!”他不断地点头,可是谁是厉害的人呢?哪里去找厉害的人?望着车窗外飞跑的风景,他有些困惑地问自己。

每当小包工头一出现,与他挤在一起的民工们就蜂拥过去,他基本都排不上号。这天,突然有部小车在前面抛锚熄火了,车上跳下来一个像老板的人,挑了五个精壮的在后面推,车居然发动成功。老板下车给大家发钱,一个人10元,拿到钱的喜不自禁,然后他们就说还有一个小孩也出力了——这就是主动跟着推的李建业。老板看他可怜,也顺手给他10元,结果李建业摆摆手:“不要,我是自愿帮忙的!”老板笑了:“你也在等工作?来上车,我带你去。”

李建业半信半疑地上了他的车,老板说,他有个朋友开米行的,恰好需要送米工,说他品性不错。李建业领到工资的那晚,开窗看着异乡的月亮,纯真地自我总结说:“哦,要找到爸爸说的‘厉害’的人,就是要做好事,‘厉害’的人一定就在好事的旁边!比如今天自己帮助人家推车,‘厉害’的人就出现了……”

送米工一做就是两年多,他甚至梦想自己也可以当老板。米行老板说,香港最富的人李嘉诚,最初也是一名送米工!这样想着,他觉得每天都很快乐。

这天,他又给一处别墅里的女主人送泰国米。刚按门铃,就听见背后有人冲了上来,一看,是个凶狠的疯子,刚打开门的女主人吓得又把门关上。但是,李建业很镇静,他拉着疯子往外跑,在不远处买了一份快餐给了他,那疯子居然安静地笑着走了。躲在二楼房间里的女主人把这一切看得清清楚楚,后来夸奖李建业说:“孩子,你真勇敢,好人!”不久,李建业就被这个女士介绍到这家五星级宾馆做迎宾先生。

就这样,李建业从前厅部行李组里的服务生一直做到领班的位置。在这过程里,他以自己温暖的微笑周到的服务,赢得了很多成功人士的尊重甚至青睐。有个从事餐饮业生意的上海胡姓老板入住该宾馆时,很赞赏他的为人,后来主动打电话,希望他去上海做餐厅领班。但是李建业婉言谢绝了,因为柯受良先生在离开福州时,特地约见他,要他好好锻炼一段日子,他要用李建业……

想不到不久柯先生突然病逝。李建业痛惜之余,又受到胡老板的再三邀请,于是前往上海开拓事业。李建业之所以一直能碰上“机遇女神”,是因为他一直善待遇见的每一个人。在他看来,每一个人都像他父亲说的那样,是“厉害”的人。

李建业现在是一家酒楼的总经理,有车有房,已把父母接到上海——从山区出来不到10年,他就为自己闯出了一片天地。

他说,自己运气好,所以都碰对了人。其实,是他的踏实、诚实和善良,让他在人群里闪光,得到赏识。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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