你不可能在争辩中取胜,所以永远避免正面冲突!

本文通过一个发生在卡耐基身上的故事,讲述了在社交场合避免直接冲突的重要性。文章引用了富兰克林和林肯的观点,强调指出在争论中获胜并不会让人赢得尊重,反而可能会失去别人的喜爱。

在《人性的弱点》这本书中,卡耐基讲了一个发生在他自己身上的事情。


有一个晚上,我赴一次欢迎史密斯爵士的宴会,那时坐在我旁边的一位来宾,讲了一段很幽默的故事,还用了一句成语。


说故事的那位来宾,指出那句话出自圣经。其实他错了。我知道那句话的来历,我确实知道,那时我为满足自己的自重感,并且要现出我的优越、突出,而毫无顾忌的纠正了他的错误。那人坚持自己的见解……什么?那句话出自莎士比亚?不可能的,绝对不能的……那句话出自圣经,他也认为他是对的。


这位讲故事的来宾坐在我右边,我的老朋友贾蒙坐在我左边。贾蒙花了很多年的诗句,研究莎士比亚的作品,所以那讲故事的和我,都同意把这问题交给贾蒙先生去决定。贾蒙静静听着,在桌下用脚踢了我一下,然后说:戴尔,那是你错了……这位先生才对,那句话出自圣经。


那晚回家路上,我想贾蒙说:你明明知道那句话是出自莎士比亚的作品,为什么竟说我不对呢?


贾蒙回答说:是的,一点也不错,那是莎翁的作品,哈姆雷特,第五幕,第二场上。可是,戴尔,我相信你应该知道,我们是一个盛大宴会上的客人,为什么一定要找出一个证明,指责人家的错误呢?


你这样做会让人家喜欢你,对你产生好感?你为什么不给他留一点面子呢?他并没有征求你的意见,也不要你的意见,你又何必去跟他争辩呢?最后我要告诉你,戴尔,永远避免正面冲突。那才是对的!



这个道理实在是太对了,在争论中,即便你让人哑口无言,别人也不会因此而崇拜你,相反他们不会对你产生好感,只会觉得你是个狂傲自大的人。


富兰克林说:如果你辩论、反驳,或许你会得到胜利,可是那胜利是短暂的、空虚的……你永远得不到,对方给你的好感。


林肯说:一个成大事的人,不能处处计较别人,消耗自己的时间去和人家争论。无谓的争论,对自己性情上不但有所损害,且会失去自己的自制力。在尽可能的情形下,不妨对人谦让一点。与其跟一只狗抢路走,不如让狗先走一步。如果给狗咬了一口,你即使把这只狗打死,也不能治好你的伤口。



在辩论中,获得最大利益的唯一方法,就是避免辩论。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行控制工作的科研员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过断迭代更新自身速度位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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