见好就收

花无百日红,就好就收,当你走得急时,不妨停一停,再耐心等待一下,事情未必总是朝着我们想象的方向前进。当你停下来后你也许会发现某些也许在突飞猛进的东西在倒退,你会庆幸自己没有不顾一切的往前冲。以下仅为自己的一个警醒。谨记

人活在这个世界上总是有很多的追求,金钱、权力、爱情、地位等等。我们总是想尽办法获得我们想追求的东西,拼尽全力想去得到,付出一切也在所不惜。获得这些东西,实现这些目标也许并不是人生中最难的事情,最难的事情是放弃,是见好就收。

一个人不会永远幸运,不可能永远处于成功的巅峰,不可能总是处在强势地位,懂得适时的撤退,才能获得真正的人生成功。有经验的舞台演员知道,“再来一个”得有严格的节制,最好是在观众兴致最浓的时候就悄然退场,这叫见好就收。因为台下掌声热烈,就没完没了的“再来一个”,等到观众倒了胃口再收场,总是有点灰溜溜失败的感觉。

正是因为这样,懂得适时的退出比获得成功更重要。凡事终了时务必小心谨慎,顺利抽身退出要比顺利进入更难。最重要的不是到场时博得别人的喝彩,而是离开时别人对你的怀念。侥幸求利,小则终身遗憾,大则让自己陷入万劫不复的境地。

世界是处于不断发展变化中的,这也是人类社会得以生生不息,繁衍存在下去的一个必要条件,不然这个世界就是铁板一块,死水一潭。人也总是处于变动之中,信任会变成猜疑,拥戴会变成妒忌;心态也会变,财富使人变骄狂,权力使人变蛮横,如果意识不到环境和形势的变化,会让自己陷入无端的麻烦和灾难中。

《易经》上说人或事情发展到一定程度,到达顶点的时候就会开始衰败,好事情发展过了头就会转变为坏事,古往今来的人物和历史反复验证了这一点。

中国历史上有不少政治家懂得见好就收,功成身退,得以善终,就像汉初三杰中的张良;也有不少政治家贪权恋势而身败名裂,就像秦朝宰相李斯。乐毅在给燕惠王的信里说“善于开创事业的不一定善于守成,善于开始的人不一定善于结束。从前,伍子胥取得了吴王阖闾的信任,因此能够协助吴王远征到楚国的郢都;夫差却不信任伍子胥,他把伍子胥溺死江中而不悔。伍子胥不能意识到新旧两主气量的不同,直到被投入江中还不改变他的主意。”

当然,对于身处职场中的我们,见好就收并不是舍弃工作和生活,而是要懂得见好就收,给别人机会,同时也给自己机会;急流勇退更不是不食人间烟火的消极隐退,而是用平淡却真挚的态度对待生活和人生,拿的起、放的下,做一个真正的人生胜利者。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/wpbars/p/10873892.html

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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