犹太人常说的理财故事

 从前,有一个很有钱的富翁,他准备了一大袋的黄金放在床头,这样他每天睡觉时就能看到黄金,摸到黄金。

  但是有一天,他开始担心这袋黄金随时会被歹徒偷走,于是就跑到森林里,在一块大石头底下挖了一个大洞,把这袋黄金埋在洞里面。隔三差五地,这个富翁就会到森林里埋黄金的地方,看一看、摸一摸他心爱的这袋黄金。

  有一天,一位歹徒尾随这位富翁,发现了这颗大石头底下的黄金,第二天就把这袋黄金给偷走了。富翁发觉自己埋藏已久的黄金被人偷走之后,非常伤心,正巧森林里有一位长者经过此地,他问了富翁伤心欲绝的原因之后,就对这位富翁说:“我有办法帮你把黄金找回来!”

  话一说完,这位森林长者立刻拿起金色的油漆,把埋藏黄金的这颗大石头涂成黄金色,然后在上面写下了“一千两黄金”的字样。写完之后,森林长者告诉这位富翁:“从今天起,你又可以天天来这里看你的黄金了,而且再也不必担心这块大黄金被人偷走。”

  富翁看了眼前的场景,半天都说不出话来......

  别以为这个森林长者的脑袋有问题,因为在森林长者的眼里,如果金银财宝没有拿出来使用,那么藏在洞穴里的一千两黄金,与涂成黄金样的大石头就没什么两样。

  如果你对守财奴、或是只知道死守着钱在银行、不肯善于利用的人,讲了一大堆投资理财的观念还是没用时,不妨换个方法,讲个这样的故事给他听,一定会立刻见效!

  大家都知道犹太人是最有生意头脑的民族,在美国,从银行、科技、铁路运输,到房地产、保险等产业,都有犹太人的集团势力,犹太人在商场上的影响力已经扩及到美国的政坛,连历任的美国总统也要对犹太人敬畏三分。

  为什么犹太人这么会做生意?除了天生的民族特性之外,犹太人的家庭从小就会对他们的小孩灌输金钱理财的观念,如果遇到艰深难懂、或是平淡无趣的理财观念,犹太人的父母就会举各种故事做例子,开启孩子们好奇求知的理财欲望,难怪犹太人个个都很精明。

  就像犹太人一样,“听故事学理财”是一个很好的学习投资理财的方法,一个幽默风趣、寓意动人的故事或是自然法则,绝对比长篇大论的投资理论,更能让人对金钱理财的学问心领神会,而且永久不忘。

  你不妨想象一下:“在餐厅里为什么会遇到巴菲特?”“彼得·林奇为什么紧盯着他老婆的丝袜?”这些令人莞尔又充满寓意的故事,一定不会让你只学到投资理财的死技巧而已!

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成都市作为中国西部地区具有战略地位的核心都市,其人口的空间分布状况对于城市规划、社会经济发展及公共资源配置等研究具有基础性数据价值。本文聚焦于2019年度成都市人口分布的空间数据集,该数据以矢量格式存储,属于地理信息系统中用的数据交换形式。以下将对数据集内容及其相关技术要点进行系统阐述。 Shapefile 是一种由 Esri 公司提出的开放型地理空间数据格式,用于记录点、线、面等几何要素。该格式通由一组相互关联的文件构成,主要包括存储几何信息的 SHP 文件、记录属性信息的 DBF 文件、定义坐标系统的 PRJ 文件以及提供快速检索功能的 SHX 文件。 1. **DBF 文件**:该文件以 dBase 表格形式保存与各地理要素相关联的属性信息,例如各区域的人口统计数值、行政区划名称及编码等。这类表格结构便于在各类 GIS 平台中进行查询与编辑。 2. **PRJ 文件**:此文件明确了数据所采用的空间参考系统。本数据集基于 WGS84 地理坐标系,该坐标系在全球范围内广泛应用于定位与空间分析,有助于实现跨区域数据的准确整合。 3. **SHP 文件**:该文件存储成都市各区(县)的几何边界,以多边形要素表示。每个多边形均配有唯一标识符,可与属性表中的相应记录关联,实现空间数据与统计数据的联结。 4. **SHX 文件**:作为形状索引文件,它提升了在大型数据集中定位特定几何对象的效率,支持快速读取与显示。 基于上述数据,可开展以下几类空间分析: - **人口密度评估**:结合各区域面积与对应人口数,计算并比较人口密度,识别高密度与低密度区域。 - **空间集聚识别**:运用热点分析(如 Getis-Ord Gi* 统计)或聚类算法(如 DBSCAN),探测人口在空间上的聚集特征。 - **空间相关性检验**:通过莫兰指数等空间自相关方法,分析人口分布是否呈现显著的空间关联模式。 - **多要素叠加分析**:将人口分布数据与地形、交通网络、环境指标等其他地理图层进行叠加,探究自然与人文因素对人口布局的影响机制。 2019 年成都市人口空间数据集为深入解析城市人口格局、优化国土空间规划及完善公共服务体系提供了重要的数据基础。借助地理信息系统工具,可开展多尺度、多维度的定量分析,从而为城市管理与学术研究提供科学依据。 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!
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)》的技术资源,重点围绕电力系统中连锁故障的传播路径展开研究,提出了一种N-k多阶段双层优化模型,并结合故障场景筛选方法,用于提升电力系统在复杂故障条件下的安全性与鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现,具备较强的工程应用价值和学术参考意义,适用于电力系统风险评估、脆弱性分析及预防控制策略设计等场景。文中还列举了大量相关的科研技术支持方向,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、信号处理、电力系统管理等多个领域,展示了广泛的仿真与复现能力。; 适合人群:具备电力系统、自动化、电气工程等相关背景,熟悉Matlab编程,有一定科研基础的研究生、高校教师及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统连锁故障建模与风险评估研究;②支撑高水平论文(如EI/SCI)的模型复现与算法验证;③为电网安全分析、故障传播防控提供优化决策工具;④结合YALMIP等工具进行数学规划求解,提升科研效率。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源,下载完整代码与案例进行实践操作,重点关注双层优化结构与场景筛选逻辑的设计思路,同时可参考文档中提及的其他复现案例拓展研究视野。
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