比尔·盖茨:永远别向复杂低头

比尔·盖茨在2007年的哈佛大学毕业典礼上发表演讲,强调了复杂性是改变世界的最大障碍。他提出了解决问题的四步法:确定目标、找到最高效的方法、发现理想的技术以及充分利用现有技术。最后,他还提到了展示工作的实际影响对于激发他人参与的重要性。
2007年6月7日比尔·盖茨在哈佛大学毕业典礼上的演:Bill Gates: Never surrender to complexity —— 比尔·盖茨:永远别向复杂低头。

改变世界的阻碍,并非人类的冷漠,而是世界的太过复杂性。

为了将关心转变为行动,我们需要找到问题,发现解决方法,评估后果。但是复杂性阻碍了这些步骤。

就算我们真地发现了问题所在,也不过是迈出了第一步,接着还有第二步:那就是从复杂的事件中找到解决办法。

从复杂中找到解决办法可以分为四个步骤:确定目标,找到最高效的方法,发现适用于这个方法的新 技术 ,同时最聪明地利用现有的技术——不管它是复杂的药物,还是最 简单 的蚊帐。

在发现问题、找到解决方法之后,就是最后一步——评估 工作 结果,将你的成功经验或者失败教训分享,这样其他人就可以从你的努力中有所收获。

但是如果你想激励其他人参加你的项目,你就必须拿出比统计数字更多的东西:你必须展示你工作的人性因素,这样人们才会感到拯救一个生命对那些处在困境中的家庭意味着什么。【呐不喊】

对应原句:

The barrier to change is not too little caring; it is too much complexity.

To turn caring into action, we need to see a problem, see a solution, and see the impact. But complexity blocks all three steps.

If we can really see a problem, which is the first step, we come to the second step: cutting through the complexity to find a solution.

Cutting through complexity to find a solution runs through four predictable stages: determine a goal, find the highest-leverage approach, discover the ideal technology for that approach, and in the meantime, make the smartest application of the technology that you already have — whether it's something sophisticated, like a drug, or something simpler, like a bednet.

The final step – after seeing the problem and finding an approach – is to measure the impact of your work and share your successes and failures so that others learn from your efforts.

But if you want to inspire people to participate, you have to show more than numbers; you have to convey the human impact of the work – so people can feel what saving a life means to the families affected.

比尔·盖茨在哈佛大学毕业典礼上的演讲全文:http://www.gatesfoundation.org/MediaCenter/Speeches/Co-ChairSpeeches/BillgSpeeches/BGSpeechHarvard-070607.htm

 
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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