关于金钱与偶像 转载

前段时间外甥女说喜欢五月天,想去看五月天的演唱会,想听听我的想法。还有关于金钱方面,想听听我是怎么看待金钱的。下面是我给她的回复内容:
生命是一个体验的过程,在经济条件允许的情况下去听演唱会体验一下也未尝不可,但别忘了仅仅是去体验现场音乐,而不要变成一种盲目的偶像崇拜,偶像崇拜都是内在空虚的一种精神寄托。活着可以欣赏别人的才能与美德,但不要崇拜任何人,崇拜会让你迷失自己。更重要的是学会欣赏自己,学会活出自己生命的价值,而不是让自己觉得比别人低一等。每一个人在灵魂层面都是平等的,只是有的人把自己内在的一些潜能挖出来了,而你的内在潜能还处于沉睡状态。
当一个人无法用心去生活时,他的注意力就会被外在的物质世界所拐走,他只能用物质享受来填满内在的匮乏,想拥有更多的金钱就会变成他生命的重心。对于一个能够找到自己内心的人来说,他的内心是充实富足的,并不需要靠太多的物质来填满自己的生活,这时金钱只是变成生活之中的一个辅助工具。活在这个世界上,你需要一定的物质条件,这些都离不开金钱,金钱很重要,你可以尽自己所能去赚钱,但别忘了赚钱并非唯一重要的事,还有一件事同样重要,那就是观照自己的内心。这两者并不矛盾,你可以一边赚钱,一边学习观照自己的内心,一个物质不匮乏而内心同样富足的人才是这个世界上最幸福的人。
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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