奋斗终身,看卢俊卿心目中想抵达的幸福

天九共享集团董事局主席卢俊卿分享了他的企业家精神,即使在成功和财富之后,仍致力于为他人创造价值。他希望工作到九十岁,强调真正的幸福来自于客户、合作伙伴和社会的共同繁荣。

马云曾说,给企业家的毕业证,大部分都是在追悼会上颁发的。
至死方休,是这一代企业家最为理想主义的时代注脚。听来悲壮,所以一代人物也便成就一代绝唱。
其实,很多人都有这种“奋斗终身”的情怀,天九共享集团董事局主席卢俊卿便是其中之一。他曾经在一次公开谈话中分享道:“我希望自己七八十岁时再退休,如果条件允许,我更乐意一直干到九十岁。”
说这句话时,他已经“创业”近三十载,早就蜚声海外,公司业务也由当年的“名不见经传”,成为遍布亚洲、美洲、欧洲等全球化的跨国集团。他实现了年轻时的宏愿——“让生意没有国界”。
但他依然没有止步,世界各地哪里有需要被加速的企业,他就日夜兼程地飞往哪里,事无巨细,毫不懈怠;哪里需要精准扶贫和产业帮扶,他也常常亲力亲为,授人以鱼,亦授人以渔。
很多刚刚创业的青年都很好奇,他身上为什么还燃烧着和自己一样的少年热血?其实,促使企业家们奋斗不息的原因千差万别,但都有一个共同点,那就是“为他人而活”。
马云还需要为自己积累财富吗?郭台铭还需要为自己攒养老钱吗?同样,卢俊卿的一举一动,也心系着许许多多的人与事。所以,他最常说的一句话就是:“仅仅是我个人的幸福,乃至全体天九人的幸福都不是真正的幸福,唯有客户、合作伙伴、每个创业者和企业家,甚至全社会都通过天九共享的发展达到了幸福,才是我心目中拼命想要抵达的幸福。”
卢俊卿曾经鼓励所有人,“2019年,我们一起火。”潜台词也是在号召所有人,2019年,我们一起火。为我们所热爱的事业、为身边的人、为需要帮助的人而活。
回溯足迹,卢俊卿和天九共享一直在朝此方向迈进,一直以“为企业加速 让伙伴幸福”为企业使命,让全球企业家实现抱团发展,共享蚂蚁变大象的价值。仅近三年,天九共享就已成功加速了嗖嗖身边、汉邦剪裁、蜂狂购等40多个独角兽和准独角兽企业,为数十万企业提供共享服务平台,为社会创造了大量的工作岗位、创业机会和地方税收。
这就是他们这一代企业家的时代肖像和精神特征。他们未来都会老去,也都会退休,更会被人们逐渐遗忘,但他们能给创业者留下的,是一代又一代传承的火种,创业者永不落幕。

【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与说明文档,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,模拟不同类型的短路故障(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。; 适合人群: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、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;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(如故障清除时间优化);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与参数设置,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,同时借助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,通过不断迭代更新自身速度与位置,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与核函数参数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。优化过程会针对不同的核函数(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与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,研究者不仅能够深入理解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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