赢在中国马云演讲

赢在中国马云演讲

(《赢在中国马云演讲》转载自新浪财经:http://finance.sina.com.cn

马云思维敏捷、能说会道,谈起事情来口若悬河。的确,出道至今的马云在公共场合的任何时刻面对记者的采访总是显得游刃有余、风趣幽默而又妙语连珠,有时出口成章,就如同背诵一篇早已烂熟于心的演讲稿。

马云的语录如其人:独特、简练、风趣,却又富含哲理。因此,从马云演讲中的经典语录中我们可以感悟到很多。

1.我觉得最大的经验就是千万不要放弃,要勇往直前,而且不断地创新和突破,突破自己,直到找到一个方向为止,而且我觉得还有更重要的一点,我们今天面对将来的信心是来自于我们前5年的残酷经验,我们坚信明天更加残酷。

2.让每一个人的才华真正地发挥作用的道理就像拉车,如果有的人往这儿拉,有的人往那儿拉,互相之先乱掉了。我在公司的作用就像水泥,把许多优秀的人才聚合起来,使他们力气往一个地方使。

3.网络公司将来要判断三个关键问题,第一,它的team;第二,它的technology,第三,它的concept。这些东西是企业存在的必要条件。判断一个人、一个公司是不是优秀,不要看他是不是从哈佛或斯坦福毕业的,不要判断里面有多少名牌大学毕业生,而要判断这帮人干活是不是像发疯一样,看他每天下班是不是笑眯眯地回家。

4.我认为,员工第一,客户第二。没有员工,就没有这个网站。也只有他们开心了,我们的客户才会开心。而客户们那些鼓励的言语,又会让他们像发疯一样去工作,这也使得我们的网站不断地发展。

5.看见10只兔子,你到底抓哪一只?有些人一会儿抓这只兔子,一会儿抓那只兔子,最后可能一只也抓不住。CEO 的主要任务不是寻找机会而是对机会说“NO”。机会太多,只能抓一个。

6.我们公司是每半年进行一次评估,评下来,如果你就是最后一名,虽然你的工作很努力,也很出色,但非常对不起,你就得离开。在两个人和两百人之间,我只能选择对两个人残酷。

7.在前100米中,谁都不是对手,因为跑的是3 000米的长跑。跑了四五百米后才能拉开距离。所以,我随心所欲地发展,真正的高科技,出手时让人想都想不到。

8.我们花了两年的时间打地基,我们要盖什么样的楼,图纸没有公布过,但有些人已经在评论我们的房子怎么不好。有些公司的房子很好看,但地基不稳,一有大风就倒了。

9.我们与竞争对手最大的区别就是我们知道他们要做什么,而他们不知道我们想做什么。我们想做什么,没有必要让所有人知道。

10.网络上面就一句话:“光脚的永远不怕穿鞋的。”

11.我们坚信一点,新经济也好,旧经济也好,有一样东西,永远不会改变,那就是为客户提供实实在在的服务。没有有价值的服务,网站是不可能持续发展的。

12.今天要在网上创业发财,概率并不是很大,但今天的网络,可以为大家省下很多成本。

13.互联网上失败一定是自己造成的,要不就是脑子发热,要不就是脑子不热,太冷了。

14.我觉得网络公司一定会犯错误,而且必须犯错误,网络公司最大的错误就是停在原地不动,最大的错误就是不犯错误。关键在于总结和反思我们犯的各种各样的错误,为了明天跑的更好,错误还得犯,关键是不要犯同样的错误。

15.任何企业家不会等到环境好了以后再做任何工作,企业家处在现在的环境中,改善这个环境,光投诉、光抱怨有什么用呢?今天,失败只能怪你自己,要么大家都失败,现在有人成功了,而你失败了,就只能怪自己。就是一句话,哪怕你运气不好,也是你不对。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/moneybusiness/archive/2010/09/03/1816933.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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