忽悠是一门学问

    一位我十分尊重的老大哥,被老板派了一个十分重要的职位,照说新年新气象,他老哥应该高兴,不成想这老哥却十分的郁闷。一聊起来,才知道他老兄的新工作的确是具有非常的战略意义,但是,他的老板告诉他说,这事儿就是你干,没有人,也没有钱。老哥在这公司干了三十年,老革命遇上新问题,“人、钱、枪、粮、兵”一样没有,而且还要许多人配合,你说怎么干?老刘听了,也是摇头。对老哥哥说:看样子,你就只好“忽悠”了!“首席忽悠官”(CHO)的头衔就送给您。


    我的这话,并非玩笑。忽悠一词,原本并不盛行,后来是因为赵本山在几年前的春节晚会上演了一个叫做《卖拐》的小品,忽悠一词才开始风行大江南北。一般而言,忽悠一词带有明显的贬义。说某一个人能“忽悠”,一般是说这个人能说会道,真真假假,把完全没理的事情也说的貌似有理,最后整得你信也得信,不信也得信。于是你就可能上当。忽悠之中,既有对你口才的褒扬,也有对其中可能的欺骗的批判。总而言之,算不上是个好词。

    但是这只是忽悠一词的最初理解。经过这几年的发展,其含义似乎扩展了很多。至少在这里,我是把“忽悠”一词当作百分百褒义的名词来使用的。

    
    反过头来说那位老哥的工作。其实在公司里头,尤其是大公司里头,所谓的资源永远都是紧张的,这就如同一句美国俗语“永远差一百块”。所以,不是每一个工作都可能配备充分的资源,即所谓“人、钱、枪、粮、兵”。然而所谓的“资源“,除了”人、钱、枪、粮、兵”之外,还有很多东西,譬如你的工作经验,譬如你在公司内外的人际网络,譬如你在某一方面的出色能力-协调能力、决策能力、沟通能力等等,对公司和每个人而言都是资源,而且可能是更加重要的资源。但是这些资源都是“软资源”,别人看不到,你要发挥你的这些资源的能力,一个重要的办法,就是“忽悠”。


    我说忽悠是一门学问。首先是说不是每一个人都会忽悠或者都能忽悠好。当你在公司里要说服一个人的时候,你的经验、你的学识、你的能力起着举足轻重的作用。“我为什么要相信你?”是最经常遇到的问题。因此,要忽悠得好,首先内功要强。

    同时,忽悠别人的目的要端正。首先是为了把工作做好,而不是仅仅为了眼前的一件事让别人帮你一个忙而已。目的端正的同时,忽悠的策略要正确,你不能骗人家,因为骗人这种事不只是牵涉到一个人品问题,而且通常是“砂锅子捣蒜-一锤子买卖”,这一回你把别人蒙了,下一回你就别想再找人家。再者说,在这样历史悠久、精英扎堆的公司里,想蒙人也不是一件容易的事。不留神遇到一个高手,结果被人家蒙了也说不定。因此重要的是要懂得怎样向人家表达清楚事情的重要性和怎样一起把事情办好。其实在大多数情况下,同事们都还是愿意帮助的。


    但是这样的帮助一回两回可以,多了就不行了。毕竟每个人都有自己的本职工作。因此,如何展现你的价值是成功忽悠的重要部分。通常工作上的事情都是相互帮助的,你在你的位置上如何能够帮助到别人,并且这种帮助不只是说说而是脚踏实地地落实在行动上,到你需要别人的时候恐怕就根本用不上忽悠了。说白了,这也是一种人际关系。大多数的人际关系在一开的时候并没有利益相关。但是真的“利益相关”的时候,你的价值就变得十分重要了。


    老董事长说创新就是“无中生有”,忽悠得好也是“无中生有”的一种。在别人看起来你手里无人、无钱、无权,什么有没有的情况下,你如果能忽悠出一片天地,其成就感不是变得更大么? 

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!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值