卖豆浆的永远都是卖豆浆的吗?

本文通过两个小故事对比了不同的商家态度与经营之道。一位卖豆浆的商家因不愿妥协而失去顾客,另一位卖旧书的商家则因其独特的经营理念赢得了作者的认可。

    5年前,我住的街道上来了一家卖豆浆的。豆浆不贵,2毛钱一小袋。一天,一位带小孩的顾客为小孩买了一袋豆浆,由于小孩不慎,还没带离摊位,蹭到了桌子角上,豆浆瞬间撒完。小孩的父亲力争要男老板再免费拿一袋给他,理由是盛豆浆的袋子不结实,不然不会一蹭就破。男老板认为不是他的错,坚决不给。于是两人就地争吵起来。

    我因为每天在这个摊子买豆浆,和老板比较熟,还知道他是富平人,于是在旁边做和事佬。其实撒豆浆的原因和要最终认定是谁的责任并不重要。重要的是赶快结束这场无聊的争端,并尽快恢复老板的正常经营,因为有几个顾客已经因为争吵而离开了。事实上怎么认定责任也是没有一个“正确”的原则的,否则他们也不会吵起来。按照现在服务业的原则,一般都是老板主动让一步,“和气生财”,宁可舍点财,保住商业形象,还可能趁机在老顾客面前捞点好印象。

    但事实却出乎我的意料。我好心的说,给人家换一袋豆浆吧,只有2毛钱。谁知那老板瞪大牛眼,冲我发起火来:为啥?为啥?又不是我的错?于是这个卖豆浆的小商人,在我的眼前立即就矮了下去,原形毕露为原来那个地道的农民。这个农民不但立即丢失了一个顾客,而且永远失去了。卖豆浆的并不是他一家,我从此再没在他那里买过豆浆。和他的豆浆无关,和他的人品有关,那种素质的农民,难保不会在豆浆里掺凉水,或若哪次我不小心曾破了袋子也绝对不会得到赔偿。喝这种素质的农民的豆浆,没有一点味道。

    5年了,这个卖豆浆的农民,还是那个引车卖浆的农民。卖豆浆的永远都是卖豆浆的。

    再讲一个小书摊的故事。3年前,村口一个修手机的摊位卷铺盖走人后,换了一家卖旧书的。这个卖旧书的和别的同行不同。每次路过他的书摊,都能看见他捧着一本旧书,处于阅读状态。老板的书虽旧,但里边经常能搜到一些经典。新书也绝没有武侠、色情、凶杀打斗的那些内容。我一度曾对历史情有独钟,在他那里掏到过一批盗版书,觉得很划算。老板常向我推荐鲁迅全集、颜真卿字帖等这些内容,与我还很有点“共同语言”。一天,我在别的旧书摊瞥见一本《战争与和平》被扔在费书堆里以5元的价格出售,老板立即拉我前往,寻购得那本旧书,摆在自己的书摊上,怪的是,他仍然以5元的价格出售,并不赚钱。他说,托尔斯泰的大作啊,可惜了,要不买回来将来可能要进垃圾处理厂被打成纸渣渣了。

    这个不合时宜的书老板其实并不太赚钱。他的书因为太干净太纯洁太陈旧,并不能刺激现代人的购买欲望。有一天,我从电脑城回来,觉得他如果利用门口的那块空闲地皮,再摆个卖盗版影视碟的摊子,一定能多挣点钱。而且,如果能把现在租赁的摊位扩大一倍,生意一定会更加火起来。

    书老板不愿意。给我说,可以了,他的书卖得好着呢。一般做生意的人,都在说自己“不赚钱”,而这个不赚钱的生意人,却在卖弄自己“好着呢”。这是个奇怪的书老板,他要么是在固执的地坚守着什么,要么是安贫若素或小富即安,要么是中书毒过深无法救药的那种“知识分子”。卖旧书的总是个卖旧书的。

    最近在哪里看到西安一个做软件的老板,写了一片文章,内容颇有广告的味道,告知大家他在做什么并且准备达到什么宏大的目标。其实无可厚非,世界上本来就有很多事情是无可厚非的。但文章最后有个读者的留言值得关注:你这种素质的人是不可能成功的。很不幸的,我对此老板也略有了解,了解的结论和前述的留言者一样。留言者言之凿凿得此结论,我自然不知道具体原因,但据我的了解,我归结了几条他“不可能成功”的理由:1,趋利性太强。你若见他出山,一定是去谋什么利益。让他贡献什么绝对是天方夜谭;他的大驾一般人是请不动的。而且看起来“阳春白雪”,一般不和下里巴人来往。2,除非给他什么刺激,否则他即使和同一个人交往几次,也很难认识,让人感觉他的眼里只有他自己。3,总在鼓捣自己的那些破事,基本不与同行交流。4,和人说话,从不留余地,不认人情。……

    有一句话说的很好:做事业就是做人。怎么把事做好,直接取决于一个人的素质。一个人低下的素质有很多种表现和表述,我最近寻找到一个通俗的词,叫“幼稚”。很多人在很多场合和很多时间都有过拙劣的表现,原因都是因为幼稚。幼稚并不是随年龄增长反比减少,有些人活50多岁还天真得像个无知少女。所以,要“成功”做好事情,先成熟起来,别总像个三岁小孩。

    我希望卖豆浆的像“永和豆浆”连锁那样越做越大,卖旧书的也完全可以扩大经营。而做软件的,前头还有个巨大的“微软”公司需要追赶。一个人能走多远,完全取决于自己的想象……

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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