＂君子之交，其淡如水＂是弘一大师写的偈子，出自《庄子·山木》：＂且君子之交淡若水，小人之交甘若醴;君子淡以亲，小人甘以绝。＂
　　君子之间的交往像水一样纯净润泽不掺杂质，而小人通常以利相交，为了利益巧舌如簧甚至口蜜腹剑，所以会出现很胶着甜蜜的状态，像喝了甜酒一样酣畅淋漓。然而这种状态并非常态，不能持久。
　　君子之交知进退，有分寸，如涓涓细流，能长久相亲；而小人之交常常是利断义绝。
　　历史上一个著名的君子之交淡如水的典故，说的是唐朝薛仁贵在发迹之前穷困潦倒，经常受到朋友王茂生夫妇的资助，后来跟随李世民征战时立功，被封＂平辽王＂，前来攀附送礼者络绎不绝，但都被他拒绝了，只留下了王茂生送的两坛清水，并当着文武百官的面喝了三大碗。众人不解，他解释说：＂我过去落难时，全靠王兄弟夫妇经常资助，没有他们就没有我今天的荣华富贵。如今我美酒不沾，厚礼不收，却偏偏要收下王兄弟送来的清水，因为我知道王兄弟贫寒，送清水也是王兄的一番美意，这就叫君子之交淡如水。＂
　　君子之交以情相牵。这情不困于利益，不囿于颜面，互不捆绑，却又惺惺相惜。即使相助，对外不会张扬，对内更不居功，一切都来自内心的那份理解与恬静。
　　想起之前认识的一个朋友，有次说起她去学校门口接孩子，碰到另一个孩子家长，那位家长跟其他几个家长聊天，数说自己婆婆东差西错，然后这位朋友说了一句话我印象很深刻，她说，我和几个脾气相投的朋友都是如果朋友有事，即使她不开口也能帮就帮，如果帮不了就退一边，但绝不说风凉话。
　　现在想来朋友之间能如此这感情已是上乘了。
　　复旦大学老师陈果说过一句很火的话——朋友是无用的！她说所有感情都是无用的。朋友无用，是无功利之用，有用的那叫人脉。君子之交淡如水，不要用太多颜料把它搅浑。
　　是啊，在这世间，我们都匆匆来去，营营役役才偷得此生，其间种种算计、辛苦自不必说，如果朋友之间还要为了利益起心动念，你推我就，哪里还能安放清净心地。
　　《道德经》里有一段话：上善若水。水利万物而不争，处众人之所恶，故几于道。居善地，心善渊，言善信，政善治，事善能，动善时。夫惟不争，故无尤。
　　水，有德，君子之交亦有德。让这世间自存清冽之气，人在其中自得涵养。不至满目争名逐利，有心难安。
　　愿我们或长或短数十载生涯都有那若水的情谊，和那若水的人。

我心疼追梦的人，我也是其中一个，看开了，一念执着，一念放过一夜江南雨，彼岸已故里。七月初的天气，潮湿而又多语，空气中总是飘荡一点潮湿的味道，仿佛一会就会阴云密布。街上来往的人，每一个都步履匆忙，为了他们的未来和梦想，奋斗着。在梦想的路上，生活很累，但必须人间清醒生活很累，但必须人间清醒随着年龄的增长，越来越不想跟别人诉苦，所有的艰难都自己承受，所有的不良情绪都自己消化。生活的压力让人精神处在崩溃的边沿，但愿你越活越轻松，越活越自在。人生必如果不懂这些道理，你会越来越穷其实很多的富人也不是出生的时候就是富人，他们也经历过苦难的日子，是通过自己的努力，一步一步成为富人的。但是同是辛苦努力，为什么富人能够从无到有，从穷到富？他们之所以能够慢慢变得越来在职场上你被贴过标签吗？在职场上你被贴过标签吗？有人的地方就有江湖，职场也是一个小小的江湖。贴标签，什么是贴标签呢就是他人通过你的形象，你的行为，你的印象对这个人某种意义上的定位跟评价。比如在工作中，某某你不去做谁也帮不了你成功你不去做谁也帮不了你成功。为什么你得到的不是你想要的？你想要的总是差那么一大截？月初立定的目标完成五十万销售额，到月底发现才完成十万。本来计划三个月内减肥成功的，三个月后体重没减轻与其勤奋工作，不如高效工作与其勤奋工作，不如高效工作，我们生活的日常经常是，有的人工作很勤奋，每天加班加点忙到很晚才从公司回家，可是总是不出成绩。工作绩效总是平平淡淡的，而有的人平时很少加班，能用较少的时间面筋读书笔记三第3章经典算法不忘初心，方得始终。何谓初心？初心便是在深度学习人工智能呼风唤雨的时代，对数据和结论之间那条朴素之路的永恒探寻，是集前人之大智，真诚质朴求法向道的心中夙愿。没有最好的长期在太空生活对人到底有多大影响？如果我们住在太空，我们的身体会发生怎样的变化呢？会长高吗？会变轻吗？视力会变好吗？细胞又会有怎样的变化呢？为了搞清楚这一点，美国国家航空航天局（NASA）在一对双胞胎兄弟做了相应的百面读书笔记十第10章循环神经网络循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是用来建模序列化数据的一种主流深度学习模型。传统的前馈神经网络一般的输入都是一个定长的向量，宅地70年产权续期要不要收费？这部将审议的法律可能给你一个答案假设你今年买下一套房产，房屋始终归你，但土地使用权却不过70年，70年后怎么办？十三届全国人大常委会第十次会议将于4月20日至23日在北京举行，民法典物权编草案将提请二审，其中关于百面读书笔记五第5章非监督学习非监督学习的输入数据没有标签信息，需要通过算法模型来挖掘数据内在的结构和模式。非监督学习主要包含两大类学习方法数据聚类和特征变量关联。其中，聚类算法往往是通过多次迭