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  • 以大多数人努力程度之低,根本轮不到去拼天赋。 说有一个调查实验,问:如果数学不好,能不能学好 计算机 程序处理等东西。结果百分之七十多的人选了不能。然后一个教授总结了这一句话。很多人一直以为自己与他人...

    在过去的三个多月里,每周六一天的心理咨询师的培训课成了我一周中最重要最开心的事情之一。因为国庆节的缘故,从9月中旬到10月中旬培训中心都没有安排课程,因此习惯每周六去上课的我在假期里反而一时颇为不习惯。

    放假之前,我去另一个校区听了一次课,那个班比我所在的班级课程的进度快一些。课间听到那个头发半白的班主任讲话,班上的学生争相传阅一份成绩单,我才知道他们已经考过入门考了。班主任对学生说:“考试之前,我就有预测,那些每次上课都来的学生都会考过,那些每次来还坐前排的学生中有很多会考优秀,而那些经常不来上课,早退、迟到的学生肯定有许多人没考过。考完,成绩出来,果然跟我预测的一样。”

    我坐底下听着,心里想:老师,你这不是废话吗?这不叫预测,这叫普遍规律。如果你经常不上课,考试还能拿优秀,除非你本就是个天才,课堂上的知识你早就学会。通常情况下是要考试了,经常不上课的你临时抱佛脚,死记硬背,考了个及格。如果你真拿了优秀要么是你偷偷在课堂外用功,要么试题实在太简单了。

    最近我在思考一个问题:什么造成了人与人之间的差异?

    我所在的班级每周六早上8点半开始上课。最初的一个月,我每次都匆匆忙忙踩着点进教室,心中带着焦急和不安,可是每次进了教室后我都很得意,因为准时的学生不超过20个,我总是属于那群准时的少数者,大多数人都是9点后才来。后来我渐渐适应了,能够提前6、7分钟到课堂,可是我发现全班50多个学生,能按时上课的学生却更少了,只有10个人左右。

    有个男同学让我印象深刻,因为他是班上最早到的学生,可是他说他仅仅提前15分而已。上了三个月课后,我更得意了,因为我发现不迟到不早退,每周都坚持来上课的学生不足10人,而我却是其中之一。换句话说,三个月来,全班50多个人,有40多个人做不到每周按时上课,按时下课。这个发现令我大吃一惊。假设这是个课堂纪律的比赛,你只要做到每周按时上下课,就能打败其他40位竞争者了。

    认识一个92年的小童鞋,他毕业于普通的二本院校,毕业之际他跟另外6个人一起在某单位实习,两个月后只有他被留下来了。我问原因,说你有什么比别人更强的地方?他说,我也不清楚。我继续追问:你再想想。他说,因为只有我准时上班。我不信。他又说:那就是邮件格式写得更对更少错字,读起来让人更明白。这一回我信了。

    因为我对此深有体会。自从上豆瓣以来,我至少也阅读了上千封咨询豆邮,能够看到书写格式正确,分段清楚,没有错别字,叙事有条理的邮件只有寥寥几封,大多都是一段到底,标点混乱,表达不清,主题不明,短短三行就有两个错字……常常让我看了头晕脑胀。因为混乱的邮件看多了,偶尔看到一封格式正确,表达清楚的邮件我都激动地想流泪,赶紧想着怎么回复对方。如果你是我,你会更愿意回复怎样的邮件呢?当然是那些看起来更舒服的邮件。

    相信很多人的高中语文老师都教过他们怎么在高考时多拿5分。我的老师是这样说的:保持卷面整洁,不要过多的涂涂改改,错了划两条线就行。写作文的时候字迹工整,分段清楚,整张考卷看起来清清爽爽,印象分就可以多了五分。他还补充道:想象你们自己是阅卷的老师,六七月的酷暑天气,看到脏兮兮的卷面,潦草的字迹,心情会怎样?

    我自己有组织过几次活动,要给活动成员发短信,一下子能让我记住的人是那些短信品格好的人。什叫短信品格好的人?就是每次收到短信都能够及时回复你的人,他会很快给你回应“收到”“好的,谢谢”。相比那些收到短信后半天不吭声,也不知道他看没看到的人,我更喜欢那类短信品格好的人。与之接触,我会注意自己的短信品格如何,从他们身上学习到一些我之前不懂的东西。

    出了两本书,尤其是出了《慢慢来,一切都来得及》后经常被问到一个问题,让我烦到不行。很多人看到我就像看到奥特曼一样觉得我神奇,“你怎么做到一边上班一边写书的?”一开始我都老老实实地回答:“没什么啊,就是有时下班没什么事情,坐着写一两个小时的文章,慢慢写就写成了。”说完,很多人还不信,觉得我一定是头悬梁,锥刺股,苦苦干了九九八十一个月才写成了一本书。后来,再有人问我,我只好说:我写书的时候非常非常非常辛苦!

    讲了这么多,一句话总结:以大多数人的努力程度之低,根本轮不到去拼天赋。说有一个调查实验,问:如果数学不好,能不能学好计算机程序处理等东西。结果百分之七十多的人选了不能。然后一个教授总结了这一句话。很多人一直以为自己与他人拼得是吃苦,是天赋,什么刻苦奋斗,什么拼命学霸,其实拼的只是一点点认真,一点点细节,一点点本分,连勤奋都谈不上

    在你的周围,懒汉实在太多,你只要做到基本的勤劳,就可以致富了;在你的世界里,大多数人都是盲人,你只要有一只眼睛,就有资格称王了。

    我收到非常多的抱怨的邮件,他们有的抱怨工作待遇太低,有的抱怨工作内容琐碎,有的抱怨社会不公,有的抱怨家庭环境不好,有的抱怨自己学历不够高,有的抱怨自己干的不是自己喜欢的事情,还有的人写这些抱怨邮件来时,三行两个错别字,一段话两千字,还会加注“特急”字样。

    这些人中,有多少人是做了自己应该做的事情,并把它们做好的呢?我想没多少吧。一个人可以永远不满足于现状,但要安分于现状。简单来说,你做什么事情,都要敬业一点,守好自己的本分,把该做的事情做好,而不是连最基本的努力都没有做到,却用那些虚化的平等,华丽的梦想,社会的不公,自己没有天赋等为自己不能成功找借口。

    一个人如何从竞争中脱颖而出?其实非常简单,他要做的事情大多都是一些小事情,甚至是一些非常本分的事情。人是通过细节和小事展现自己的。人与人之间的差异大多在一些细节和简单的小事情上。所有干大事的能力也都是从小事情上生发而来。有时成功并没有那么复杂,做好别人没做到或者忽视的小事,你就赢了。

    所谓细节决定成败,这是不变的真理。做学生时,做到准时上下课,按时完成作业。毕业面试时,穿不起名牌衣服,就把自己打扮得干净清爽,做到准时赴会。参加工作,写邮件时,注意书写格式,分段清楚,意思表达明白。老板安排事情时,多问几句,问清楚再行动;老板要求你汇报工作时,及时给予回应。

    上班的时候少打游戏,少逛淘宝,多琢磨琢磨怎么把事情做好。下班的时候少看几集连续剧,少睡一点觉,多看看几本书。周末大家都在吃吃喝喝和睡懒觉时,你到公园里跑跑步,锻炼锻炼身体。做到这些,你的机会自然就会多起来,命运也会慢慢地改变。

    不要看不起小事情,生活本就是一件件小事的集合,坚持做好每件小事你就能过好自己的生活,改变自己的人生。如果更进一步,你除了做好自己的本分,还能将每一件小事情做到极致,像庖丁解牛,会怎样呢?

    《士兵突击》中有句台词:他做的每件小事就好像抓住一棵救命稻草一样,到最后你才发现,他抱住的已经是参天大树了。

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  • 计算得出的一个数字,BMI对大多数人来说,是相当可靠的身体肥 胖指标,其计算公式为:,其中体重单位为公斤,身高单位为米。编 写程序,提示用户输入体重和身高的数字,输出BMI。 输入格式: 输入两行数字,第一行为...

    题目内容:
    身体质量指数(Body Mass Index,BMI)是根据人的体重和身高
    计算得出的一个数字,BMI对大多数人来说,是相当可靠的身体肥
    胖指标,其计算公式为:,其中体重单位为公斤,身高单位为米。编
    写程序,提示用户输入体重和身高的数字,输出BMI。
    输入格式:
    输入两行数字,第一行为体重(公斤),第二行为身高(米)
    输出格式:
    相应的BMI值,保留两位小数。注:可以使用 format 函
    数设置保留的小数位数,使用 help(format) 查看 format
    函数的使用方法。
    输入样例:
    80
    1.75
    输出样例:
    26.12

    在这里插入代码片
    heigh =float(input())
    tall = float(input())
    BMI = heigh / (tall*tall)
    print  format(BMI,'.2f')
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  • 逛知乎,看到帖子Python学到什么程度可以面试工作?,在桃花岛主的回答中讲到2019年最新的Python面试题,同时还有旭东大佬已做了大部分的解答。 博主会在几篇博文中,结合大佬的回答,对这些题目做更详尽的解答。 ...

    逛知乎,看到帖子Python学到什么程度可以面试工作?,在桃花岛主的回答中讲到2019年最新的Python面试题,同时还有旭东大佬已做了大部分的解答。

    博主会在几篇博文中,结合大佬的回答,对这些题目做更详尽的解答。

    本文实例源码github地址https://github.com/yngzMiao/yngzmiao-blogs/tree/master/2020Q1/20200103


    基础知识

    1. 列出5个常用Python标准库?
    import os
    import sys
    import re
    import math
    import time
    import datetime
    import random
    import threading
    import multiprocessing
    
    1. Python的内建数据类型有哪些?
    intfloatcomplex         # 数值型
    bool            # 布尔型
    str             # 字符串
    list            # 列表
    tuple           # 元组
    dict            # 字典
    
    1. 简述with方法打开处理文件帮我我们做了什么?
    • with语句适用于对资源进行访问的场合,确保不管使用过程中是否发生异常都会执行必要的清理操作,释放资源,比如文件使用后自动关闭、线程中锁的自动获取和释放等;
    • with语句即上下文管理器,在程序中用来表示代码执行过程中所处的前后环境。上下文管理器:含有__enter____exit__方法的对象就是上下文管理器。
    • enter():在执行with语句之前,首先执行该方法,通常返回一个实例对象,如果with语句有as目标,则将对象赋值给as目标。
    • exit():在执行with语句结束后,自动调用__exit__()方法,用户释放资源,若此方法返回布尔值True,程序会忽略异常
    • 使用环境:文件读写、线程锁的自动释放等。
    with context_expression [as target(s)]:
        with-body
    

    这里context_expression要返回一个上下文管理器对象,该对象并不赋值给as子句中的target(s),而是会将上下文管理器的__enter__()方法的返回值赋值给target(s)

    不太清楚的可以参考链接:深入理解 Python 中的上下文管理器

    1. Python的可变和不可变数据类型?
    • 不可变数据类型:即数据被创建之后,数据的值将不再发生改变,有数值、字符、元祖类型;
    • 可变数据类型:数据别创建之后,数据的值可以发生变化,有列表、字典、集合类型。
    1. Python获取当前日期?
    # -*- coding: UTF-8 -*-
    import datetime
    import time
    
    if __name__ == "__main__":
        print(time.time())           # 时间戳
        print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S %w", time.localtime()))  # 年月日时分秒
        print(datetime.datetime.now())      # 年月日时分秒
    
    1. 统计字符串每个单词出现的次数。
    def word_amount(sentence):
        split_list = sentence.split()
        dict_result = {}
        for word_name in split_list:
            if word_name not in dict_result.keys():
                dict_result[word_name] = 1
            else:
                dict_result[word_name] += 1
        return dict_result
    
    if __name__ == '__main__':
        sentence = "I can because i think i can"
        dict_result = word_amount(sentence)
        print(dict_result)
    

    或者:

    if __name__ == '__main__':
        sentence = "I can because i think i can"
        result = {word: sentence.split().count(word) for word in set(sentence.split())}
        print(result)
    

    或者:

    from collections import Counter
    
    if __name__ == '__main__':
        sentence = "I can because i think i can"
        counts = Counter(sentence.split())
        print(counts)
    
    1. 用python删除文件和用linux命令删除文件方法。
    import os
    os.remove("demo.txt")
    
    rm demo.txt
    
    1. 写一段自定义异常代码?
    class printException(Exception):
        pass
    
    def testRaise():
        raise printException('printErr')
    
    if __name__ == '__main__':
        try:
            testRaise()
        except printException, e:
            print e
    
    1. 举例说明异常模块中try except else finally的相关意义。
    # -*- coding: UTF-8 -*-
    
    def read_filedata(file_name):
        file_obj = ""
        try:
            # 需要检测的异常代码片段
            file_obj = open(file_name, "r")
            result_data = file_obj.read()
        except IOError, e:
            # 发生“IOError”异常进行处理的代码片段
            file_obj = "文件不存在:"+ str(e)
        else:
            # 没有引发“IOError”异常执行的代码片段,返回读取到的数据
            return result_data
        finally:
            # 不管有没有引发错误都会执行的代码片段,isinstance()用于判断一个数据类型
            if isinstance(file_obj, str):
                return file_obj
            elif isinstance(file_obj, file):
                file_obj.close()
            else:
                return "未知错误,请检查您的代码..."
    
    if __name__ == '__main__':
        result = read_filedata("abc.txt")
        print(result)
    
    1. 遇到 bug 如何处理?
    • 首先查看报错信息,根据报错信息找到相应代码,通常一般的数据结构或者算法错误只要找到报错代码就可以顺利解决;
    • 如果遇到暂时不能解决的错误先不要慌,我们可以使用编译器的Debug模式或者自己在代码中加注断点进行代码排查;
    • 如果依然不能解决bug,我们可以拷贝报错信息,在搜索引擎中进行搜索。 没有人写代码不出bug,如果你在一个bug上耗费时间超过半小时,可以与其他同事探讨(注意节制,可能有些费同事);
    • 另辟蹊径:方法总比困难多,在进行快速开发时,我们应该优先实现功能而不是拘泥于运行效率,所以遇到一些暂时不能解决的BUG可以考虑另外的实现方法。

    语言特性

    1. 谈谈对Python的了解和其他语言的区别?

    Python是一门语法简洁优美,功能强大无比,应用领域非常广泛,具有强大完备的第三方库的一门强类型动态,可移植,可扩展,可嵌入的解释型编程语言。

    强类型语言、弱类型语言的区别:

    • 如果语言经常隐式地转换变量的类型,那这个语言就是弱类型语言,如果很少会这样做,那就是强类型语言。Python很少会隐式地转换变量的类型,所以Python是强类型的语言。
    • 强类型语言和弱类型原因其判断的根本是是否会隐式进行语言类型转变。强类型原因在速度上可能略逊于弱类型语言,但是强类型定义语带来的严谨性又避免了不必要的错误
    • 强类型语言包括:Java、.net、Python、C++等语言。其中Python是动态语言,是强类型定义语言,是类型安全的语言,Java是静态语言,是强类型定义语言,也是类型安全的语言;弱类型语言包括:VB,PHP,JavaScript等语言。其中VBScript是动态语言,是一种类型不安全的原因。

    动态语言、静态语言的区别:

    • 动态类型语言动态性语言是指在运行期间才去做数据类型检查的语言,也就是说动态类型语言编程时,永远不用给任何变量指定数据类型,该语言会在第一次赋值给变量时,在内部将数据类型记录下来**。Python和Ruby就是一种典型的动态类型语言,其他的各种脚本语言如VBScript也多少属于动态类型语言。
    • 静态类型语言:静态类型语言与动态类则刚好相反,它的数据类型在编译期间检查,也就是说在写程序时要声明所有变量的数据类型,C/C++是静态类型语言的典型代表,其他静态语言还有C#、Java等。
    • 对于动态语言与静态语言的区分,其根本在于数据类型是在运行期间检查还是在编译期间检查

    编译型语言、解释型语言的区别:

    • 编译型语言需要将一段程序直接翻译成机器码(对于C/C++这种非跨平台的语言)或者中间码(Java这种跨平台语言,需要虚拟机再将中间码印射成机器码)。一般需经过编译(compile)、链接(linker)这两个步骤。编译是把源代码编译成机器码,链接是把各个模块的机器码和依赖库串连起来生成可执行文件。
    • 解释型语言使用解释器将源码逐行解释成机器码并立即执行,不会进行整体性的编译和链接处理,相比编译型语言省了道工序。
    • 一个像是吃饭等菜都上全了再开动,一个像是吃火锅,边涮边吃,时机不一样。
    • 解释型语言的优点:跨平台容易,只需提供特定平台的解释器;缺点:每次运行的时候都要解释一遍,性能上不如编译型语言。
    1. 简述解释型和编译型编程语言?

    可参考上一条的解释内容。

    1. Python的解释器种类以及相关特点?
    • CPython官方版本的解释器。这个解释器是用C语言开发的,所以叫CPython。在命令行下运行python就是启动CPython解释器。 CPython是使用最广的Python解释器。
    • IPython:IPython是基于CPython之上的一个交互式解释器,也就是说,IPython只是在交互方式上有所增强,但是执行Python代码的功能和CPython是完全一样的。CPython用>>>作为提示符,而IPython用In [序号]:作为提示符。
    • PyPy:它的目标是执行速度。PyPy采用JIT技术,对Python代码进行动态编译(注意不是解释),所以可以显著提高Python代码的执行速度。绝大部分Python代码都可以在PyPy下运行,但是PyPy和CPython有一些是不同的,这就导致相同的Python代码在两种解释器下执行可能会有不同的结果。
    • Jython:Jython是运行在Java平台上的Python解释器,可以直接把Python代码编译成Java字节码执行。
    • IronPython:IronPython和Jython类似,只不过IronPython是运行在微软.Net平台上的Python解释器,可以直接把Python代码编译成.Net的字节码。
    1. 说说你知道的Python3和Python2之间的区别?

    编码Python2的默认编码是asscii,这也是导致Python2中经常遇到编码问题的原因之一,至于是为什么会使用asscii作为默认编码,原因在于Python这门语言诞生的时候还没出现Unicode。Python3默认采用了UTF-8作为默认编码,因此你不再需要在文件顶部写# coding=utf-8了。

    字符串:Python2中字符的类型,str:已经编码后的字节序列,unicode:编码前的文本字符;而Python3中字符的类型,str:编码过的unicode文本字符,bytes:编码前的字节序列

    可以认为字符串有两种状态,即文本状态和字节(二进制)状态。Python2和Python3中的两种字符类型都分别对应这两种状态,然后相互之间进行编解码转化。编码就是将字符串转换成字节码,涉及到字符串的内部表示;解码就是将字节码转换为字符串,将比特位显示成字符。

    在Python2中,str和unicode都有encode和decode方法。但是不建议对str使用encode,对unicode使用decode, 这是Python2设计上的缺陷。Python3则进行了优化,str只有一个encode方法将字符串转化为一个字节码,而且bytes也只有一个decode方法将字节码转化为一个文本字符串。

    printPython2中的print是语句;Python3中的print是函数。例如:

    # py2
    >>> print("hello", "world")
    ('hello', 'world')
    
    # py3
    >>> print("hello", "world")
    hello world
    

    这个例子就比较明显了,在py2中,print语句后面接的是一个元组对象,而在py3中,print函数可以接收多个位置参数。如果希望在Python2中把print当函数使用,那么可以导入future模块中的print_function。

    importpython2默认是按照相对路径导入模块和包,python3默认则是按照绝对路径导入

    import的理解:python2和python3 通过import导入模块和包的区别

    input:Python3:input解析输入为str字符型;Python2:input解析输入为int型,raw_input解析输入为str类型。

    算法符:在Python2中,/执行传统除法,对于整数执行截断除法,浮点数执行浮点除法(保留小数部分,即使整除);//执行Floor除法,截除掉余数并且针对整数操作数返回一个整数,如果有任何一个操作数是浮点数,则返回一个浮点数。在Python3中,/总是执行真除法,不管操作数的类型,都会返回包含任何余数的浮点结果;//执行Floor除法,截除掉余数并且针对整数操作数返回一个整数,如果有任何一个操作数是浮点数,则返回一个浮点数。

    int/longPython3里,只有一种整数类型int,大多数情况下,它很像Python2里的长整型。Python2有为非浮点数准备的int和long类型。int类型的最大值不能超过sys.maxint,而且这个最大值是平台相关的。

    True和False在Python2中,True和False是两个全局变量(名字),在数值上分别对应1和0,既然是变量,那么它们就可以指向其它对象。Python3修正了这个缺陷,True和False变为两个关键字,永远指向两个固定的对象,不允许再被重新赋值。

    迭代器在Python2中很多返回列表对象的内置函数和方法在Python3都改成了返回类似于迭代器的对象,因为迭代器的惰性加载特性使得操作大数据更有效率

    例如:Python2中使用xrange()来创建一个迭代器对象,使用range()创建一个list数组(要生成很大的数字序列的时候,用xrange会比range性能优很多,因为不需要一上来就开辟一块很大的内存空间);Python3中使用range()创建迭代器对象,移除了xrange()方法

    另外,字典对象的dict.keys()、dict.values()方法都不再返回列表,而是以一个类似迭代器的view对象返回。高阶函数map、filter、zip返回的也都不是列表对象了。Python2的迭代器必须实现next方法,而Python3改成了__iter__()、next

    nonlocal:在Python2中可以在函数里面可以用关键字global声明某个变量为全局变量,但是在嵌套函数中,想要给一个变量声明为非局部变量是没法实现的,在Pyhon3,新增了关键字nonlcoal,一般使用在闭包中的,使变量使用外层的同名变量。

    LEGB作用域的理解:python3的local, global, nonlocal简析

    1. Python3和Python2中int和long区别?

    可参考上一条的解释内容。

    1. xrange和range的区别?

    可参考上上一条的解释内容。

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  • “每一个优秀的,都有一段默默努力的时光。”,在上班的地铁上,打开百词斩,这句话第一时间映入眼帘。  还记得高中时,有一哥们儿经常被大家喷,什么原因呢?是这样的,这哥们儿各科成绩很好,另外,大家都知道...

    这里写图片描述

      “每一个优秀的人,都有一段默默努力的时光。”,在上班的地铁上,打开百词斩,这句话第一时间映入眼帘。

      还记得高中时,有一哥们儿经常被大家喷,什么原因呢?是这样的,这哥们儿各科成绩很好,另外,大家都知道这哥们儿很勤奋努力,每天晚自习回家都要背一下单词,复习一下第二天要学习的新知识点才睡觉。喜欢运动,一有空就叫人一起去篮球场打球。作业少,较轻松的时候,大家当然都很乐意跟他一起去投投篮什么的。当作业堆成小山的时候,这哥们儿每叫一次就会被喷一次,被喷的核心内容在于他自己的事情干完了就开始勾引其他人了……

      回想起当年高中时的日子,算得上是人生当中的一段努力时光。

      到了大学,高中时肩上那种沉重压力灰飞烟灭。放下担子,一路轻快的飞奔,沉醉在那自由自在的欢快时光中,无法自拔。然而,一个不经意间就到了毕业季……

      刚工作时,什么都不懂,觉得周围的人都是大神,感觉离他们之间有相当遥远的距离,可望而不可及。

      一次出差,到外地培训公司新招的实习生,在当地的讲师队伍中有一位喜欢吹牛逼讲师。他在给还没毕业的学弟学妹的讲课当中,常常吹嘘自己看了多少书,吹嘘自己看过市面上的所有心理学书籍,看过所有的关于超级记忆的书籍。听到“所有”这两字,我就呵呵了,不由得就跟“吹牛”划上了等号。在后来的慢慢接触当中,渐渐发现他思维开阔,懂的东西特别的多,不管什么内容不仅能扩展开了泛泛而谈,而且能深入直达本质。另外,他的确喜欢读书,经常看到他收快递,十有八九都是书。深入了解后,从他的口中了解到,他曾经喜欢研究心理学,所以才把市面上所有经典的心理学书籍都买来看,为了帮助小孩儿学英语,把市面上的所有关于超级记忆的书都买来看了一遍!了解到这些,不由得一阵惊叹!然后不理解的再问了一个问题,“也没必要把所有相关的书都买了吧?”,他给我的答案是:“在这个世界上,书是最廉价的东西,只要这本书中有一句话影响到你,对你有益。那么,这本书就没有白买,这种益处还是终生的!想想就觉得相当的赚。”。听到这个回答,再次被惊着,世界观被颠覆。

      在这次出差当中,正巧一位集团的副总裁在这边,顺便叫了过来给新招的实习生做一下分享,顺便让大家见见今后的领导。对于当时也属于新兵的我来说,这位领导如在云端,遥不可及。他从他的读书生涯讲起,讲他的高中时光,讲他的大学时光,讲他是怎么样从高中走进了清华的校园,然后怎么样从清华校园到出国学习,接着工作,然后一直到目前上市公司副总裁的位置。讲完他的人生履历,他总结道,其实,他并不聪明,只是比别人更努力而已。曾经由于期末成绩不好,在暑假发狠重学上学期的所有功课,周末一人泡在自习室,别人在尽情欢乐的时候他却泡在图书馆。因为没办法,没别人聪明,那就只有靠努力来补。最后,他希望大家都成为一个努力的人。听完他的分享,觉得他其实跟大家一样,都站在地上,并没有想象的那么遥远。

      在工作的这些年中,不乏一些名牌大学毕业、一些工作很多年头的同事。一些同事的确很聪明,经验很丰富。但另一些同事你会明显感觉到他过去的丰富履历跟目前工作能力不相符。而零星的一些过去履历不怎么闪耀的同事反而工作能力出众,他们的实际能力远远超出了过去平淡履历的客观印象。一个能够解释其中原因的逻辑为,一些人在很久以前即达到了人生的顶峰,然后慢慢的往下走。而另外一些人慢慢从波谷走出来,不断往顶峰攀登。大家上班的时间都是差不多的,在上班时间都需要为公司创造价值,很少有自己的时间。因此,可以肯定,在工作之外,那些不断向前的人应当远远不止一段默默努力的时光。

      曾经在知乎上回答过一个跟逆袭相关的问题,当时我的回答是,逆袭并不是一个偶然事件,而是一个量变产生质变的事件。本来就不聪明当然要比聪明的人下更多的功夫。聪明是天生优势,如果停止不前也是很容易被笨蛋超越的。知乎上面,还有一句广泛被大众所知的一句话:“以大多数人的努力程度,远远还没到拼天赋的时候!”

      最后,只想对自己说:“你一直在努力的路上,你的征途是知识的星辰大海。”

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  • 模型中各变量对模型的解释程度

    万次阅读 2018-12-02 22:00:46
    在建立一个模型后,我们会关心这...但对于大多数非线性模型,是比较难确定各个变量的贡献程度,本文仅讨论广义线性模型中的变量贡献程度。因此本文分为两种情况来看:普通线性模型与广义线性模型。 普通线性回归...
  • Java学到什么程度可以找到第一份工作

    万次阅读 多人点赞 2019-05-25 21:10:43
    很多Java初学都关心这么一个问题,Java学到什么程度以后可以找到第一份工作。大家的目标都很明确,也很实在,学习Java无非就是为了找工作,那到底我要学多少Java知识,才可以找到第一份工作呢。 之前写过一篇文章,...
  • 源代码:(3.7.0) w=float(input('请输入体重:')) h=float(input('请输入身高:')) s=w/(h**2) print ('{:.2f}'.format(s))  
  • 先来看这样一个计划: 6:30 起床洗漱 7:30 早餐 8:00 背英语单词 9:30 健身,简单运动 12:00 美味午饭 ...but,如果你能这样坚持一个寒假,算我输,你不是,你已经成仙了! 说句实在话,临近放假了,我自己
  • 大家在学习Python的时候,有会问“Python要学到什么程度才能出去找工作”。很多自学Python的担心冒然出去找工作非常容易受打击,从而失去学习Python的信心。接下来跟着千锋武汉Python培训小编一起来看看Python学...
  • 可毕业后回首,却很少有能说,自己从来没有迷茫过。迷茫,仿佛就是一团乌云,笼罩在每一个心中怀有抱负的的头上。每当夜深人静,思绪归于对自己人生未来的严肃思考,不知去往何处的苦闷,再加之不断迫近的升学/...
  • 《认识我们人类自己》江湖一剑客

    万次阅读 2018-11-05 01:29:00
    人类和高等动物大脑之间的差别,显然在于程度上而不是本质上的差异。 ——达尔文 人类骨架图: 世界终究还是物质的。(江湖一剑客) 人类的演化史: 1859年,英国生物学家C.R.达尔文出版...
  • 大多数人都想要改造这个世界,但却罕有人想改造自己。无论你在好单位还是一时不得志,都请你保持学习,这是你未来立足之本。——申晨 2.你很细节,其实第一份工作是要找一个平台,要在这个平台上修好自己的管道,...
  • 想要人皮肤更加真实,皮肤上的细节成了一个关键问题,包括褶皱、毛孔、毛囊,甚至是伤疤,这既可以造成我们的障碍,也可以帮助我们使皮肤看起来更真实。如果只是用普通的Lambert,甚至是PBR得到的效果也是不真实的...
  • 大家在学习Python的时候,有会问“Python要学到什么程度才能出去找工作”,对于在Python培训机构学习Python的同学来说这都不是问题,因为按照Python课程大纲来,一般都不会有什么问题,而对于自学Python来说,那就...
  • 对“努力就能成功”的一点思考

    千次阅读 2019-06-15 11:42:33
    提醒:本文仅代表个人的思考,且极有可能会让很多已经思维定式的感到不适,也未必是对的,仅供参考。 一、背景 从学生时代,很多初中高中老师企图向学生传达这样一种思想,“努力就能成功”,甚至很多大学老师也...
  • 在我盲目到一定程度而彻底迷失之前,我仔细研究了与TCP无关但与BBR相关的很多细节,包括骨干网拓扑,时下流行的几款Cisco设备的转发细节(比如Cisco Nexus 95xx系列),以及SDN网络的配置,发现BBR根本就不是一个独立...
  • 人物画像及“七步人物角色法”

    万次阅读 2017-10-16 11:55:28
    人物画像的主要目的是分析人物行为,最终为每个人物打上标签,以及该标签的权重 1.标签是对用户的社会属性、生活习惯、消费...权重代表指数,即目标在这标签上的侧重值 人物画像的核心在于给人物“打标签”,每一
  • 很容易误解的TCP拥塞控制算法

    万次阅读 多人点赞 2017-02-18 07:59:09
    正文很多会认为一个好的TCP拥塞控制算法会让连接加速,这种观点是错误的,恰恰相反,所有的拥塞控制算法都是为了TCP可以在贪婪的时候悬崖勒马,大多数时候,拥塞控制是降低了数据发送的速度。 我在本文中会针对...
  • 学计算机的都是傻子?《打工的点点思考》

    万次阅读 热门讨论 2021-02-02 20:47:30
    《打工的点点思考》 文章目录概述在这里想简单的和大家聊一聊技术做自媒体的问题学计算机的都是傻子吗?怎么学习编程怎么从编程中超脱出来 概述 为什么写这篇文章,先不说。不过我可以告诉你,这是在一个CSDN...
  • 其实以大多数人努力程度之低,根本轮不到拼天赋。你需要的是比别人更加熟悉职场的规则、遵守规则、利用规则,这个过程也是“被社会与职场的规律驯化”的过程。“被驯化”是无法避免的,只有熟悉“游戏规则”,才能...
  • 目前流量检测遇到的难点

    千次阅读 2019-04-20 21:28:16
    目前正在参加软件杯《公共地点流量计算的云监管平台》,做了很多研究后发现流量检测还存在着很多难点等待解决。 目前存在的问题有: ...另外深度学习目前的大多数数据集都是针对整个身体...
  • DayDayUp:2020,再见了,不平凡的一年,让我懂得了珍惜,让我明白了越努力越幸运 导读:2020年的开篇,开的太意外,无论什么样的眼光去回顾2020,它一定是载入史册的一年。 突然起来的疫情,打得人们措手不及...
  • 对话行癫:CTO 最重要的是判断未来!| 人物志

    万次阅读 多人点赞 2019-09-28 17:38:12
    大多数行业都不是规划出来的,而是各种各样的起步与尝试,慢慢地就演变成为一个行业了。 问:阿里云已经走过十年,下一个十年,阿里云将会做哪些技术准备? 行癫: 有一点需要强调的是,我们需要「 需求牵引,...
  • 动态文本可以华丽到什么程度?

    千次阅读 2007-12-11 00:17:00
    动态文本可以华丽到什么程度?  首先咒骂"马可肉米迪亚"和"砖头"的那帮一下,因为AS2有个BUG是用AS给文本设置中文字体无效. (你不信?不信自己去试!我说的可是动态文本哦.而且让抓狂的事是文本框里面放点中英文...
  • 如果人们从事的是体力劳动,那么我们就很容易能够看出他们工作的努力程度。你会直观、清楚地看到他们频繁移动的步伐,流下的汗珠。还会看到他们工作的成果:逐渐升起的砖墙,地上的洞变得越来越深,等等。观察到并...
  • 决策树:从特征的重要程度说起

    千次阅读 2018-12-23 20:48:39
    先来看看所谓的树结构,其实很简单,就是从一个节点往下依次不断分裂节点的一种结构,比如下面这个图描述的是根据一个的信息(包括职业、年龄、收入、学历)去判断他是否有贷款的意向的树结构图: 可以看到,所谓...
  • 常见的各种提出的理论

    千次阅读 2012-11-19 09:38:19
    Z理论( Theory Z)是由美国日裔学者威廉·大内(一译乌契,William Ouchi)在1981年出版的《Z理论》一书中提出来的,其研究的内容为人与企业、与工作的关系。  威廉·大内是美国斯坦福大学的企业管理硕士,...
  • 西班牙理论和英国理论的管理

    千次阅读 2009-06-20 18:23:00
    每当谈起“聪明地工作”这一话题时,一个很普遍的感觉就是,现实世界中的管理就是在更大程度员工的生活为代价,让他们更努力、更长时间的工作。经理们总是不停地吹嘘他们员工的加班时数和能从这些身上榨取更多...
  • 因为大数据前景好,薪资高,很多想通过参加学习大数据,然后进入大数据行业发展。但是因为大数据的门槛较高,对于学习人员有一定的要求,那么学习大数据需要什么基础知识呢? 首先我们了解下对于大数据学习者...

空空如也

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以大多数人努力的程度