世界靠懒人来支撑——马云给雅虎中国员工的精彩演讲

懒人的智慧
本文通过幽默诙谐的方式探讨了懒惰与创新之间的关系,列举了一系列因懒惰而诞生的伟大发明,如电梯、汽车、电脑图形界面等,鼓励人们以聪明的方式减少工作量。
今天是我第一次和雅虎的朋友们面对面交流。我希望把我成功的经验和大家分享,尽管我认为你们其中的绝大多数勤劳聪明的人都无法从中获益,但我坚信,一定有个别懒的去判断我讲的是否正确就效仿的人,可以获益匪浅。

       让我们开启今天的话题吧!

       世界上很多非常聪明并且受过高等教育的人,无法成功。就是因为他们从小就受到了错误的教育,他们养成了勤劳的恶习。很多人都记得爱迪生说的那句话吧:天才就是99%的汗水加上1%的灵感。并且被这句话误导了一生。勤勤恳恳的奋斗,最终却碌碌无为。其实爱迪生是因为懒的想他成功的真正原因,所以就编了这句话来误导我们。

      很多人可能认为我是在胡说八道,好,让我用100个例子来证实你们的错误吧!事实胜于雄辩。

世界上最富有的人,比尔盖茨,他是个程序员,懒的读书,他就退学了。他又懒的记那些复杂的dos命令,于是,他就编了个图形的界面程序,叫什么来着?我忘了,懒的记这些东西。于是,全世界的电脑都长着相同的脸,而他也成了世界首富。

世界上最值钱的品牌,可口可乐。他的老板更懒,尽管中国的茶文化历史悠久,巴西的咖啡香味浓郁,但他实在太懒了。弄点糖精加上凉水,装瓶就卖。于是全世界有人的地方,大家都在喝那种像血一样的液体。

       世界上最好的足球运动员,罗纳耳朵,他在场上连动都懒的动,就在对方的门前站着。等球砸到他的时候,踢一脚。这就是全世界身价最高的运动员了。有的人说,他带球的速度惊人,那是废话,别人一场跑90分钟,他就跑15秒,当然要快些了。

      世界上最厉害的餐饮企业,麦当劳。他的老板也是懒的出奇,懒的学习法国大餐的精美,懒的掌握中餐的复杂技巧。弄两片破面包夹块牛肉就卖,结果全世界都能看到那个M的标志。必胜客的老板,懒的把馅饼的馅装进去,直接撒在发面饼上边就卖,结果大家管那叫PIZZA,比10张馅饼还贵。

      还有更聪明的懒人:

      懒的爬楼,于是他们发明了电梯;

      懒的走路,于是他们制造出汽车,火车,和飞机;

      懒的一个一个的杀人,于是他们发明了原子弹;

      懒的每次去计算,于是他们发明了数学公式;

      懒的出去听音乐会,于是他们发明了唱片,磁带和CD;

      这样的例子太多了,我都懒的再说了。

      还有那句废话也要提一下,生命在于运动,你见过哪个运动员长寿了?世界上最长寿的人还不是那些连肉都懒的吃的和尚?

      如果没有这些懒人,我们现在生活在什么样的环境里,我都懒的想!

      人是这样,动物也如此。世界上最长寿的动物叫乌龟,他们一辈子几乎不怎么动,就趴在那里,结果能活一千年。他们懒的走,但和勤劳好动的兔子赛跑,谁赢了?牛最勤劳,结果人们给它吃草,却还要挤它的奶。熊猫傻了吧唧的,什么也不干,抱着根竹子能啃一天,人们亲昵的称它为“国宝“。

       回到我们的工作中,看看你公司里每天最早来最晚走,一天像发条一样忙个不停的人,他是不是工资最低的?那个每天游手好闲,没事就发呆的家伙,是不是工资最高,据说还有不少公司的股票呢!

       我以上所举的例子,只是想说明一个问题,这个世界实际上是靠懒人来支撑的。世界如此的精彩都是拜懒人所赐。现在你应该知道你不成功的主要原因了吧!

懒不是傻懒,如果你想少干,就要想出懒的方法。要懒出风格,懒出境界。像我从小就懒,连长肉都懒的长,这就是境界。

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内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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