”舍得“大法:把自己的优点当缺点倒出去

胡雪岩的'舍得'智慧与现代创业启示
文章探讨了胡雪岩创业初期的困境及其解决之道,提出'舍得'策略对现代创业者的启示。通过故事讲述,强调心态、正确舍与得的重要性,以及如何利用逆向思维提升品牌口碑。

和几个创业者在网上或线下聊天,聊着聊着几个人就开始激动或吐槽了,无外乎几个原因:1)创业成效还不见 2)亏损现象不能扭转 3)产品打不出去 ,打了广告很多钱都无法把产品推出去

我暂时不去主观和客观的评价这些现象,因为我自己也具备以上三点“死穴”,尤其第三点。不过幸好的是,我心态略比他们好一些,如果不猛灌我几杯“猫尿”,我是基本不会吐槽的。

玩笑过后,我想起一本描写胡雪岩怎么创业的书,里面有个案例顿时在我大脑中进行了模糊匹配。

据说胡雪岩创业初期混的也很惨。

大家知道胡雪岩做的是药材生意,开了一家药堂叫做“胡庆余堂”。当时有著名的两句“非对称对联”

1、北有乔峰、南有慕容

2、北有同仁堂、南有胡庆余堂

当时中国只有两家半药堂被大家所公认。北京—同仁堂,广东—陈李济(算半家),然后就是胡雪岩的胡庆余堂。后者和前两者的区别在于,只有后者的建筑依然保留了下来,大家如果去杭州可以去参观一下。(后代人进行修补属于正常现象,前面两位可都是拆光了哦~~~)

 

一开始胡雪岩的药卖不出去,于是库存很多药就会发霉,一般来说碰到不法药商就会采取“把药晒一晒,降价买”,胡雪岩没有这么做,他坚持把发霉的药倒掉。时间一长,大家懂的:胡雪岩大蚀老本。

 

大约就这么“倒药”倒了一段时间胡雪岩发现,经常有一些江湖郎中蹲在地上从他倒掉的药中挑好药,然后自己做成药丸再拿去卖。顿时,胡雪岩想到了一个办法,什么办法呢?

那就是他吩咐伙计,以后再倒发霉的药时一定要在里面放一些好的药。

写到这,大家静思一下接下来会发生什么。如果你能想出来,说明你很具备创业的资质哦~~~

 

结果是这样的:

 那些江湖郎中在捡药时发现这些“发霉”的药中竟然夹杂了很多好药,可见:“胡庆余堂这么好的药都要倒掉,可见他柜上卖的药一定全是好药”。

也许,胡雪岩就是因为“舍弃了一些好的药材,把好药材当做坏药材倒掉,才能在短时间内爆发他的品牌口碑,这就是胡雪岩有名的”舍得“,有了正确方式的”舍“才会有持续不断的”得“。

对于创业,我这里只写这么一点,如果能做到(包括我),大家一定能“得“:

1、心态要正,厚德才会载物。否则再怎么“舍“都是昙花一现。

2、学会正确的“舍“。这里的”舍“不是瞎”舍“,如果胡雪岩花大量的”广告费“让这些郎中去帮他做虚假广告,那么胡雪岩也就不会成为后来的胡雪岩。

3、“得“是本事,“舍”是学问。而这个“学问“是学+问的综合体。以上全是倒序,正确的步骤顺序大家应该懂的。

 4、利用逆向思维,把自己的”优点“当缺点倒出去,这是一种高级境界的”舍得“。

本文外传:

很多年前我还是一个普通程序员时,我有个很机智的同事。这厮其实是技术好苗子,只不过长相过于猥琐(长得差有错吗?),一直被领导忽略、从未得到过重视。

那时的领导喜欢让我们写周汇报、月总结。一般我们写的时候按照固定格式写,也方便领导阅读,譬如:

第一段:基本上是不超过50字的简单介绍

第二段一般写的是个人认为做的比较好的方面

第三段一般写的是个人认为做的比较差或恶心的方面

第四段一般是表决心,以及下个月的工作目标。

那时的我也是个毛头小子外加2B少年,对于这种总结汇报不屑一顾,而且心高气傲,每次交总结时都是大段的描写自己“做的好的地方”,对于自己做的不好的地方要么一笔带过、要么索性写“无”。

我的目的很简单:通过自己优点的不断展示,希望通过这种“感官刺激”来引起领导对我的重视和认可。(有躺枪的可以举手)

事实上的结果是:唯独我那个长的“难看”的同事最后得到了领导的重视和提拔。

原因似乎和胡雪岩的例子有点像:因为他在总结中大部分只写自己“差”的方面。而且每条差的地方总是会写下自己的“心得和总结"。譬如他的一条样例:

本月在系统性能上处理不当导致服务器屡次宕机。寻找原因发现是多表关联查询时SQL语句没有做优化、索引没处理、数据存取时事务锁使用不当。

最后,他还在总结中写下关于他事后想到的一个数据优化算法。


多年后,我在网上再次碰到这位”长得难看“的同事,并再次请教他当年的制胜法宝。

他回答我的大意是:领导拿到我们的总结,几乎只会看我们的”缺点部分“,优点部分大部分领导只会一带而过或者根本不看。实际上包括我还有很多同事的优点部分写的繁琐无比,而缺点部分无一例外的写的很短或者空白。

试问:如果你是领导,睡眼惺忪的你会怎样知道这些员工到底谁差谁优秀呢?


PS:投简历可以套用本文理论。

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内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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