压制了贬义词就压制了褒义词

本文探讨了创业公司在快速发展中面临的创新与稳定之间的矛盾。通过分析褒义词与贬义词背后的意义,指出真正的接受需要从不同角度理解事物的本质。以服务器稳定性为例,反思一味追求稳定可能抑制创新的问题。

那天我提到Hacker的反叛精神,有人问:如果无法无天怎么办?如果。。。怎么办?我说,要的就是无法无天。

同义词的褒义词和贬义词两种说法很容易让人代替思考。

我在想,其实当我们用褒义词形容一件事情的时候,我们很接受;但是如果拿贬义词形容同一个行为的时候,我们就反对。但关键,正如同义的褒义词和贬义词的定义所揭示的那样,这个褒贬代表的不是事物本身的好坏,而仅仅是观察者的好恶。如果是这样,排除了自己的好恶,你到底是接受还是不接受呢?

真正想明白一件事情,是用贬义词对这个事情描述一下,如果依然能够接受,才是真正接受,否则仅仅是一个语言游戏,并没有思考到事情的本质。当我们压制了贬义词,就压制了褒义词,因为这两个就像用两个reference到同一个内存地址的变量,改动了一个,另一个也就改变了。

怂恿就是鼓励,吹捧就是赞扬,武断就是果断。如果当自己理直气壮的内心接受别人用贬义词来形容自己的时候,就是真正坚定的时候。

比如创业公司因为尝试太多,随时上线导致了服务器不稳定。第一个想法就是加流程保证服务器稳定,但当我们开始做这件事情的时候,也就必须接受我们在压制创新。这很难接受。对于服务器的down,eBay的办公室里面写着一秒钟的宕机意味着多少多少美金,一看就是不懂技术的CEO的思路。而Facebook的墙上写着:Move Fast and break things!  Move fast我所欲也,not break things亦我所欲也,两者不可兼得,break things而move fast也。

我们太容易头疼医头,而忽略了它带来的副作用。问个问题:当一家创业公司如果一年了都没有服务器瘫痪一回,是不是什么地方出问题了呢?是因为系统维护做得太好了的可能性大一点,还是跑得不够快的可能能性大呢?

 

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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