巴菲特的人生财富课

去电脑城淘碟,老板递过来一张dvd的盘:《巴菲特&盖茨:Go Back to School》。老板说:国内看不到这样的节目。封面上,巴菲特穿着火红色的衬衣,一头银发。他的右手边,是穿着哈佛大学T恤的比尔。

 这是一个2005年的特别节目,是沃伦·巴菲特和比尔·盖茨去布拉斯加大学林肯分校工商管理学院的一次和学生的交流会。巴菲特在这所学校里,曾获得了自己的学士学位。

 节目的形式是:由学生提问,然后,巴菲特和盖茨一一回答。其间,巴菲特妙语连珠,精彩绝伦。简单、诙谐的话语间,传递出人生的大智慧。

 在中国,提到巴菲特,人们都知道他是“股神”。很多人都关心他如何选股,如何下注,似乎很少知道他如何思考,他的世界观和人生观如何。当你崇拜一个人,而你又不了解他的时候,最简单的办法就是:神话他。或者巴望着神话破灭。

 去年,我还记得有一阵,巴菲特抛中石油后,不少人奔走相告说:股神失算了。 

 看过这个对话节目后,我突然想起乌龟大师说的一句话:从来没有什么意外。我做了一些摘要和笔记,给大家分享一下。

 有时,我们不必去竞标巴菲特的慈善午餐宴,也可以学到很多关于人生的财富课。


职场新人法则】

 对于刚走出学校大门的新人来说,不论你是否觉得自己很特别,或者是智商比他人高还是低。这些都不是最重要的事情。

 重要的是你开始的态度:你如何付诸行动,如何充满激情和精力充沛的做事情。

 不论你是不是喜欢做,自己都要信心十足。有信心的人,可以把所有的经历,转换成一生受用不尽的财富。

 比如说去学习公开讲演。如果你自信,你就能学会,然后,你的一生都会享有这种资产或成果。

 如果你没有信心,久而久之,就会成为负担。

 很多人以为某种素质跟智商有关,其实不是,很多技巧都是人性的技巧。只跟自己面对世界、面对他人的态度有关。

 你要知道自己的承诺,关注自己做事的品质,思考该如何对待身边的人和事情.....


【年轻人的投资法则】

 第一法则:尽其所能的投资自己

 到目前为止,你是你自己最大的资产。你拥有所有的潜力,你所做的每件事都应该投资到自己身上。再没有比这个更好的投资了。

 第二法则:让热情和爱好引领你前进,不是只为钱去工作

 顺应热情,凡是能引起你兴趣的就去做;

 不要只为钱而去接受工作;

 不为自己不喜欢的公司工作,也不为不喜欢的人工作。

 你的工作应该是每天一下床,就兴奋不已。而不是因为某些原因,要拖延到十年后,你才能开始。

 请立刻上路,因为一路上,你会学到很多。

 做对的事情,而不是满足于把事情做对。

【内心的评价法则】

 把毫无意义的事情排除在工作日程之外,去学习真正不同凡响的事情。

 人们常常一次次地陷入思考中,但是,只是思考世界的想法,而不是他们自己的想法。

 如果一个人能满意对自己的内心的评估,那么他一定会过得很开心的。你内心的评估比外在的评估要重要的多。

 如果一个人,太在意外界的评估,当时过境迁,难免会感到人生有点空虚。

 该听谁的话?该如何做出决定?

 通常的做法是:拿出一面镜子来看,然后,做出诚实的回答。


【失败的应对法则】

 对付失败的最好办法就是:你一点也不在乎。也不去反反复复回顾它。

 人的一生中总会犯错。

 一生中的那些胜利只是人生长河的一小部分。显然,你知道不是每件事都会成功。因此,不应让错误使我们心神不宁。

 很多人会对错误懊悔不已,这是不值得的。

 明天又是新的一天,你要向前进,去做新的事情。


【领导授权法则】

 第一法则:做合法的事情,不玩“擦边球”; 

 第二法则:用新闻和社会价值做评估的关卡;

 如果你做的事情,都考虑到不会给你的朋友和邻居带来不良的感受,那么,这个事情就可以去做。

 第三法则:有大问题找领导解决;

 第四法则:领导,而非管理;

 把赌注放在智力上。放在那些精力充沛、才智过人、为人正直的人们身上。

 不用去想设置层层的监督、视察机构。这不是应该做的事情。


【影响力法则】

 我们如何可以改变世界呢?

 假如你是一位老师。在你的身边,有无数的小孩,你教育他们。那么,你每天都在改变着他们的世界观,你每天都在改变着这个世界。

 你的行为会影响到周围的人,反过来,他人也会影响到你。如果你周围都是优秀和杰出的人,可以肯定,你已在某方面改变这个世界,并使之更加美好。

 当然,你不能预期看到多么富有戏剧性的变化,它不会是美国大片那种救世英雄之类的场面。

 但是,经由你的行为,你的确能够影响他人。努力做好自己的事情,成为他人的典范,这样你就找到了改善世界的方法。


【子女教育法则】

 以世界的标准,我们的孩子是富有的,或将会是富有的。但他们不会从我们那里继承份量可观的财富。财产的99%将捐给慈善机构。

 我实在不能忍受财富家传的观念:

 在这样一个国度里,如果你谈到机会平等,希望让每个人都有才华,在公平竞争的条件下,去到达目标。

 与之相反的却是:你在社会上位高权重,只是因为你的生辰八字比别人好。

 这种观念不是美国人的观念。


【财富的目标法则】

 财富是一群人的努力。繁荣来自于市场,一如微软的产品改变了成千上万人的生活

 从过程来看,你在社会中发现产品的诉求,然后,开发产品或服务,使得财富得以积累。

 因此,对钱的使用必须要作用于如下的目标上:

 钱要花在能得到最大的利益的事情上,要以社会为本,放眼全球,而不是以国家和区域来限制。钱是要花的,但要绞尽脑汁地用以改善全球人类的生活上。

 如果要做到这一点,就必须考虑:

 【1】把钱捐给慈善

 【2】如何有效率地使用钱:我们该如何使用这笔钱来改善世界大多数人的生活?怎样做才更合理?

 比尔·盖茨夫妇的慈善机构是世界上最大,也是运作最好的,集善心、智慧和大笔财富于一体。


【成功法则】 

 我还没见过一个,与我同年或年纪相仿的人,有很多人爱他,而他不觉得成功的。

 当你年纪大了,你生活富裕,你希望会爱所有的人,包括你的家人、同事,其他所有人。

 我知道有许多巨富,那些学校以他们命名,学校为其荣耀而挂名的晚宴。实际上,没人会想到他们的任何事情。我相信他们自己都知道,他们的生活非常空虚。他们有各种纪念碑,荣登福布斯排行榜。他们是属于那种级别的人。可是,那又如何呢?

 我见过很多平凡的人,经历各种状况,如果他们周遭的人都爱他们,他们就觉得非常成功。


【未来法则】

 如果我身体健康,我会做跟现在同样的事情。因为这是我所爱的事。

 时至今日,有很多不需要脑力和体力的事情,我都可以做,但我知道自己该选择什么。

 不论我是否富有,我仍然会每天早上跳下来,就直奔公司上班,看不出有任何事情能改变这样。

 我做我爱做的事情,而健康决定我能做多久

转载于:https://www.cnblogs.com/daitengfei/archive/2008/07/15/1243461.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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