商圣是怎么炼成的?

商圣是怎么炼成的?


人要有“知识”,这是毫无疑问的,知识来自于我们所受的教育,以及现实中的经验与教训。胡雪岩读书的时候非常认真,老师所讲的道理他有听不懂的,回家一定会请教父亲。我们可能会想,胡雪岩家境不富裕,既然父亲有文化,自己教他就好了,为什么还要花钱读私塾呢?我们要知道,教育子女需要易子而教,自己的孩子,你再有本事也很难教得好,这是老天爷很公平的地方。胡雪岩的父亲也知道这个道理,所以再穷也送他到别人家去读书。

 

积累了一定书本与现实中得来的知识,你就需要有一定的常识。王有龄读过的书要比胡雪岩多得多,但这只能代表他的学识比较多而已。我们一路看来不难发现,胡雪岩在常识方面其实要比王有龄高明许多。什么叫常识?就是能够在日常生活当中运用得很熟练,很有效的知识。中国人笑话别人,只会笑他连一点常识都没有,却很少会笑他没有知识。可见,对一个人来讲,常识往往比知识更重要。

 

一个人只有在拥有了一定的知识,懂得辨认常识的时候,才能更上一层楼,拥有自己的“见识,这见识就是你自己看问题的观点,你的思想与世界观。有些年轻人,由于知识有限,连基本常识也分不清,一见面就想发表一通“高见”,弄得你不听也不是,听也不是。胡雪岩在商场上摸爬滚打多年,三教九流、形形色色的人他都接触过,这一点上,也是相当厉害的。

 

有了上面三种“识”,你就是一名有学问、有看法的人了。大多数有学问的人,也就永远停留在这个层面,而无法上到更高一级的那个“识”:胆识。胆识就是在你拥有了知识,也分清楚了是非曲直的时候,不再保持沉默,而是勇敢地表达、甚至去实施你的“见识”。一个人哪怕学富五斗、观点超前,可因为种种原因,却闷声发大财,到了该出手的时候,连个屁也不敢放,这种人,对他人、对社会、对人类是没有什么用处的。

 

关于胆识,大家还要分清楚一点,“胆识”可不仅仅是大胆,更不是“有勇无谋”。胆识”必须是在前三个“识”之上的“有胆”,一个无知的人,一个连常识都不懂的人,一个毫无个人见识的人,他再“勇敢”,得到一些人暂时的喝彩,终究经不起时间的考验,甚至会贻害无穷。胡雪岩在这方面也是相当不错的。因为胡雪岩有这种需要,而且从小的经历也培养出了他胆大心细而不妄为的性格。

 

最后为什么还加了一个“赏识”,而且放到了更高一个层次?原因很简单,拥有了前面四个“识”的人,缺乏的往往就是“赏识”,结果,让他们在人格修为、在事业奋斗与理想追求上,功亏一篑。

 

胡雪岩在筹办阜康钱庄之初,急需一个得力的“档手”。经过考察,他决定让原大源钱庄的一般伙计刘庆生来担当此任。钱庄还没有开业,周转资金都没有到位,胡雪岩就决定给刘庆生一年200两银子的薪水,还不包括年终的“花红”。

 

当他将200两银子的预付薪水拿出来的时候,刘庆生激动地对胡雪岩说:“胡先生,你这样子待人,说实话,我听都没有听说过。铜钱银子用得完,大家是一颗心;胡先生你吩咐好了,怎么说怎么好!”从一开始就让刘庆生心悦诚服了。

 

与此同时,胡雪岩还替他考虑到家里的事情,让他把留在家乡的父母妻儿接来杭州,上可尽孝,下可尽责,解决了后顾之忧,以便倾尽全力照顾钱庄生意

 

一次的赏识,便得到了一个确实有能力,也的确是忠心耿耿的帮手,阜康钱庄的具体营运,他几乎可以完全放手不管了。

 

胡雪岩是一个懂得知识、知道常识、很有见识、富有胆识的人。同时,他也是懂得赏识的人,因而一代商圣就此炼成!


http://vip.qingliangyin.com/?s=article/view&aid=107

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,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和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 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人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)和任务目标,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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