分类： 随笔

如何才能接近最佳解决方案
幸运的是，数学对这个问题有
一个答案：那就是启发式
启发式是探索搜索空间的规则
当你无法探索整个搜索空间时
该规则可帮你接近最佳解决方案
一个启发式的例子是爬山
想象你要探索大型3D地图
且想要找到最高点。使用爬坡
你可从地图上的任意点开始
只需确保迈出的每步都是艰难的
当你再也无法上坡时
便达到了顶峰，局部最大值

它暗示了爬山生活的方法
你尝试生活方式一段时间
然后继续尝试以“爬坡”
来改善它
你调整一些参数以使其更好
我们不必物理测试这些排列
可以在脑海中测试它们
但这只有在我们对现实的
心理图非常接近现实的情况下
才能很好地起作用。换句话说
我们的模拟最好是非常接近
真实的东西，否则我们的
近似值将变得遥远
而我们的结果将毫无价值

失败，是成功不可或缺的一部分。然而，我们很多人因极度惧怕失败，瞻前顾后，迟迟不敢主动行动。但其实，失败并不可怕，那些成功人士都会告诉你，失败是达成目标的必经之路。

害怕失败是人之常情，而克服它的首要步骤是认识到这一点。就像学骑自行车，要做好摔倒几次的准备。当意识到这份恐惧，并且明白它只是成功过程的一部分时，我们就不应再找借口，而是要摆脱恐惧，主动出击。尝试了即便失败，也远胜于从未尝试。

成功离不开决心与持续创新，这是如今和过去那些成功企业的关键。它们都努力营造创新文化。如果你能战胜恐惧，勇敢迈向未知，开启梦想项目，就相当于跨越了最艰难的部分。当然，在实现梦想、收获回报前，还有诸多障碍需要克服，而完成已开启的事业，便是接下来的挑战。所以，让我们勇敢拥抱失败，在挫折中砥砺前行，向着成功的彼岸奋勇迈进 。

明天会有天气，肯定会有
你正在听的歌曲将结束
令人惊讶的新闻故事将改变现状
并且你会得到意想不到的反馈
很容易想象事情会平静下来
出现中立立场，一切都恢复
正常，但是漩涡是正常的
一直都是这种方式，变化中
世上没有“永远”
现在只是一片混乱

特别是当结果不确定时
实践的做法是智慧的选择
承诺要始终如一展示自己态度
慷慨大方的态度及通过一遍遍
学习所学到的技能
尤其是当你不喜欢它时
你只需要提醒，不时参考的现
场指南或承担一定责任即可

创意是一种选择
避免确定性
选择你自己
结果是副产品
推迟满足
寻求喜悦
了解体裁
拥抱大方
发运工作
从你的发货中学习
避免放心
与恐惧跳舞
对平庸偏执
学习新技能
创建变更
照原样看世界
获得更好的客户
成为流程的老板
相信自己
重复

格林斯潘的错误，在于盲目相信凭借过去四十年的经验，就能准确预测未来的变化。实际上，大脑习惯以过往经验预测未来，这是将我们对真相的认知，建立在记忆数据的虚幻根基之上。

在简单的线性模型里，比如仅有一个银行和一家企业的情境下，我们或许能清晰洞察危机爆发的路径，如同可以精准描绘多米诺骨牌依次倒塌的过程。然而，在网络世界这个复杂系统中，革命性的变化往往始于微小的触发点，却能迅速呈燎原之势。在这里，想要像在简单模型中一样轻松做出预测，无疑是不切实际的幻想。

战略学家Edward Smith曾形象地描述：当网络系统遭受冲击，就如同在摆满捕鼠夹且夹子上堆满乒乓球的桌子上，用力砸过去一个乒乓球，所有乒乓球都会四处碰撞。但我们既无法预测它们的运动轨迹，也难以知晓最终的状态。这警示我们，在复杂多变的世界中，不能再依赖过去的经验来预测未来，而应积极探索新的思维方式和方法，以适应这个充满不确定性的时代 。

官僚主义的存在主要是为了确保
遵守最后期限并且不超过差异
你的客户选择你的原因是因为
你一个人做工作而不是一个行业
如果你主动了解自己所见所闻
人们会给你多少懈怠，会很惊讶
无需做出你无法兑现的承诺
也无需隐瞒自己的承诺
我们正在向你购买流程
而不仅仅是你的工作

Slack使系统能以更高的效率运行
是因为在没有足够缓冲区空间的
系统中常常会出现延迟和错误
假的截止日期并不能解决这问题
当我们无法信任他人来明确我们
的进度或诚实地确定优先级时
存在伪造的截止日期。因此在
实际需要到达之前发明了日期
挑战在于假的截止日期会增加

有时另一个项目中的某人意识
到自己被假的截止日期吓坏了
他们也会简单地提高其紧迫性
专业人士不需要虚假的截止日期
也无需尊重它们。相反
我们有机会建立适当的懈怠
弄清我们的优先事项
并兑现我们的诺言

如果信号很弱，噪声很大
很容易想象根本没有信号
人工智能和计算机现在可以用
作镜头，这样我们可去除噪音
看到我们当然没有想到的东西
有人可在你睡觉时用无线电天
线对准你并确定你是否在做梦
我们可以看到人们打字、上网
或与他人互动的模式
可以对大量数据进行排序找到
其他人确信不可见的联系。

系统每个元件都向其他发送信号
有时，这些信号是显而易见的
系统以可预测的方式工作
其他时候，我们依赖虚假代理
因为根本无法区分信号和噪声
每个领域的新诊断都在改变这点。

消费者人工智能是个聪明的技巧
让你认为计算机是个很好的作家
但针对模式和信号的机器学习
向我们展示了从未知道的东西
长期以来我们一直认为复杂的
系统比如大脑或天气是一种魔法
然而，当我们能够解码信号时
有机会了解它们是如何工作的。

可逆性定律是其主张所依据的
基础，由语音引起的机械运动
在人们梦昧以求的逆变换的
可能性之前就已广为人知
长期以来电力是通过摩擦产生的
反过来摩擦又可以通过电力产生
无论人类是否成功扭转了力量的
转变，所有力量的转变都可逆的。

如果热能够产生机械运动
那么机械运动就会产生热
如果电流产生磁性
磁性也会产生电流
如果语音会引起波动的电流
则此类电流也会重现语音
依此类推。因果，能量和物质
作用和反应是相同的且可互换。

该定律具有最高的重要性
因为一旦验证了直接变换
就可以预见逆变换
如果你知道实现目标的感觉
相反你会知道如能唤醒自己
此感觉，会意识到什么状态。

如物理事实可以产生心理状态
则心理状态可以产生物理事实
这样“信念是希望事物的实质
是看不见的事物的证据”
假设你的愿望得到了满足
并继续感到在满足实现之中
直到你感到自己成为对象为止。

金色阴影，是我们投射出的负面或积极的精神“材料”。当我们崇拜某人，比如英雄或明星时，其实是在变相不承认自己的才能与天赋。如果不接纳自己内心的伟大与卓越，当这种意识向下沉，就会被我们投射到他人身上，于是有了英雄崇拜，陷入对他人的盲目追捧。

在这个过程中，我们的意识塑造出了超级英雄，认为他们拥有我们渴望却自认为没有的非凡特质。但实际上，这些“特质”本就是我们自身伟大的一部分，只是我们无情地将其投射到外界，任其在那里消耗我们的能量，让我们放弃了对自身伟大的追寻。

所以，让我们反其道而行之，收回那些被投射出去的光芒。通过个人的修炼与学习，把在外游荡的卓越之处收归己有，不再盲目崇拜他人，而是勇敢地为自己的伟大而努力，挖掘并发挥自身的无限潜能，成为自己生活中的英雄 。

在货币交易中，我们关心的是
“如果”——如果你能给我那个
我就给你这个。初期的本金交换
依靠的就是关于互惠条件的许诺
离开这个条件交易就无法实现
而在礼物馈赠过程中，蕴含的意
思是“然后”，我送给了你这个
然后你对其他人也要有所表示
然后我希望可以改变你的感觉

赠人礼物最好的方式是，不知
道或不关心自己能否得到回报
馈赠体制的奇妙之处就在于
送人礼物的行为全是自愿的
不是契约的一部分。礼物把接
受者和赠与者紧紧联系在一起
同时也把他们和社会联系起来
而契约则通过金钱这个连接
体把个人孤立在群体之外

当遇见陌生人，我们可以跟他
们谈谈生意；当遇见部落成员
亲人和朋友我们会送给他礼物
力量来自于丰富的创造。商业贸
易让东西本身不会产生任何增值
而礼物却随着其传播不断地增值

生活中有很多次不得不在银行
账户里基本上什么都没有的
情况下重新开始
每次我回首往事，我都会看到
创作和生活是如何支持我的
我看到了所有这些经历是如何
让我生活在一个美丽的地方的
这是我在自己逻辑、分析
左脑的头脑中无法想象的
这是感激之情，是心碎之情
也是同时能感受到的感激之情

这就是生活
你在生活中偷工减料以避免心碎
心碎其实是我们最伟大的老师
很多人努力寻找这些新奇的算法
帮助我更快地找到我的灵魂伴侣
你是一个不怕心碎的人
当经历了这一切并经历了转变时
你内心会非常感激在这个过程中
学到的自己和更高良知的教训
你要做的是去品尝你内的甜蜜
而不是逃离你外的痛苦
业力是在念头里，而非行动里
当你做什么时，无意识里的
念头会唆使下一次行动
消除无意识念头
就是消除未来的业报