26、拓展人脉与创业追求:开启多元人生之路

拓展人脉与创业追求:开启多元人生之路

1. 人脉网络的构建与维护

人脉网络的构建需要我们积极地将自己的人脉资源分享给他人。帮助他人越多,我们获得的帮助也会越多,同时也更有能力去帮助更多的人。然而,在添加人脉时,我们可能会面临一些限制,比如需要考虑人脉维护的成本。这里可以参考销售拓展中的 10% 规则,不过我们也应该努力提高这个转化率。

随着时间的推移,朋友可能会搬到远方、组建家庭,从而淡出社交圈,或者我们与他们的关系会逐渐疏远。因此,我们要积极参与社交活动,适应各种情况,包括自身的变化,如单身或有伴侣、有无孩子等,这样才能保持人脉的有效性,避免与那些内心已经不再合拍的朋友勉强维持关系。

当我们的声誉逐渐提升时,主动与每个人保持联系的必要性就会降低。良好的声誉就像魔法一样,能让陌生人更快地信任我们,而糟糕的声誉则会产生相反的效果。有效的人脉拓展和持续学习都能拓宽我们的视野,让我们拥有积极的世界观和对知识的渴望,就像电影《好好先生》中所展现的态度一样。我们可以尝试这种转变,挑战自己的固有观念,并在几个月后观察效果。人脉网络就像是我们未来的保险,当我们想要开展副业时,就会后悔没有好好维护过去结识的人脉。对于很多人来说,创业可能是退休后幸福生活的必要条件。

2. 创业追求:挖掘兴趣与需求

我们可能有与工作相关或完全不同的兴趣爱好,这些爱好有可能在未来转化为额外的收入,甚至发展成为全职事业。与工作相关的副业可以让我们利用自己的专业知识和声誉,同时借助多年积累的人脉资源。如果专业知识和人脉资源都足够,再加上创业的热情,我们就可以很自然地从员工转变为顾问。专业知识是一种稀缺技能,能为我们带来价值,而人脉则能确保我们拥有信任我们服务的客户群体。但在开始

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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