你好！"要事第一"是一种管理原则，意味着将最重要、最紧急的任务或事项放在优先处理的位置。
这个原则的核心思想是合理安排时间和资源，将关键的任务摆在首位，确保重要事情得到及时解决，避免被琐碎的事情耽搁或干扰。
通过将重心放在关键事项上，能够提高效率和工作质量，并确保不会因为繁杂琐事而错过重要机遇或使自己陷入被动局面。要事第一的原则可以帮助人们更好地组织时间和工作，提高工作效率，实现个人和团队目标。
、什么叫做要事第一
要事第一，就是要先做最重要的事情。首先要明确什么是最重要的事情，然后将这些重要的事情优先得到安排和执行。要确保有独立的意志，在特定情况下始终坚持自己的使命和价值观，不屈服于一时的冲动和欲望。
二、为何坚持要事第一
我们每个人的生命有限，就只有那三万多天。但是，每个人面对的毫无意义的日常琐事非常之多，再加之不能左右的突发意外事件也时有发生，同时还要面对各种诱惑。所以，为了实现自己的人生理想就必须坚持要事第一。只有坚持要事第一，才能有效实施自我管理，才能确保生活的与自己设想和策划的相一致！
1、时间有限。人生不仅不可重来，而且时间有限。人生不过三万天。一天也就24小时，除了吃饭、睡觉，也不过十来个小时。十多个小时里要平衡家庭、健康与个人发展等多个角色工作任务，事项众多，任务繁杂，根本无法面面具到。所以，要把有限的时间用在有意义的、重要的事情上。
2、琐事太多。每天有突然打进的电话、有突如其来的拜访、有随时出现的危机和问题要处理、有无关紧要的会议要参加、有各种文件报告要审阅、有为了体现重视的饭局和活动要应酬等等，这些生活和工作中的琐事非常之多。这也需要我们明确哪些是自己必须要处理的重要且紧急的事情，哪些是可以别人代劳的事情。
3、常有意外。即使你已经对每周、甚至每天工作时间有所安排，但是突如其来的事情和状况也时有发生。也会面对各种意想不到的诱惑和冲动。对这些意外事情和问题的处理，也需要我们时刻坚持要事第一的原则。
要事第一原则是一种日常决策和时间管理的理念，指的是在处理任务和问题时，首先解决最重要和关键的事情。
它强调将精力和资源集中在那些对个人或组织的目标最有价值的事情上，而不是被琐碎的、紧急的或次要的事情所分散和消耗。
通过遵循要事第一原则，人们可以更加高效地安排自己的时间和资源，提高工作效率，实现更重要的目标和任务。
大多数成功的人都具备一个重要的品质，那就是把要事放在第一位。他们懂得如何有效地管理时间，分配优先级，并处理重要的任务。在各行各业中，有许多经典故事都展示了这一原则的重要性。本文将分享一些精彩的故事，帮助你理解和应用“要事第一”的原则。
乔布斯是苹果公司的创始人之一，也是一位传奇的创意天才。在他领导苹果的日子里，他注重将设计放在第一位。有一次，乔布斯的设计团队完成了一款新产品的设计，并打算将其交付给工程团队进行开发。然而，乔布斯却不满意设计的一些细节，他坚持要求团队重新设计。
尽管重新设计会耗费更多的时间和资源，但乔布斯相信只有追求卓越，才能实现真正的突破。最终，这款重新设计的产品成为了苹果最成功的产品之一，证明了乔布斯把要事第一的决策是正确的。
亚马逊是世界上最大的电子商务公司之一，其成功的秘诀之一是注重敏捷开发。亚马逊的创始人杰夫·贝索斯一直强调团队应该专注于最重要的任务，并迅速地进行迭代和改进。
亚马逊开发团队内部有个“2折原则”，即每个团队只能同时进行两个任务的开发。这样的限制保证了要事第一的原则得到了落实。团队将主要精力放在最重要的任务上，确保任务的高质量完成。
作为篮球界的传奇人物，迈克尔·乔丹以卓越的个人能力和追求胜利的态度而闻名。他在训练中总是将最重要的技巧放在第一位，并不断地钻研和提高。
乔丹曾说过：“我失败过又失败，但恰恰是由于这些失败，我变得如此成功。”正是因为他将要事第一，注重技巧的训练，才能在比赛中展现出惊人的个人能力和出色的表现。
谷歌是全球最大的搜索引擎之一，也是许多成功产品的背后推手。谷歌的产品开发团队坚持以用户为中心，将用户需求作为最重要的事情。他们将大量的时间和资源投入到用户研究和产品测试上，以确保他们开发出的产品能够满足用户的需求。
谷歌深知要事第一的原则对产品的重要性。只有了解用户的需求，并将其置于最重要的位置，才能开发出真正受欢迎和成功的产品。
无论是乔布斯、贝索斯、乔丹还是谷歌，这些成功的案例都再次证明了要事第一的重要性。将注意力集中在最重要的任务上，能够帮助我们更好地管理时间、提升效率，实现更大的突破。
因此，不论你是一名创业者、职场人士还是学生，都应该学会将要事放在第一位。在繁忙的生活中，明确你的目标，找出最重要的任务，并全力以赴地去完成它们。
正如史蒂芬·柯维在《高效能人士的七个习惯》中所说：“不要让迫在眉睫的事情让你忽略了最重要的事情。”只有将要事第一，才能实现更大的成功和卓越。
“要事第一”是一个成语，意思是要处理的事情优先级最高，首要考虑的事情。在处理问题或者安排工作时，要把最重要的事情安排在最前面，优先处理好。这个成语告诉我们要有明确的目标和计划，找出最重要的事情，给予最高的重视和优先处理。也提醒我们在工作和学习中要努力提高自己的时间管理能力，充分利用时间资源，把握时间节点，做到精打细算。总之，“要事第一”是一种处事原则，也是一种价值观念，对我们的工作和生活都有重要的启示作用。
战略思维是企业成功的关键要素之一。在竞争激烈的商业环境中，拥有战略思维能力可以使企业脱颖而出，领先于竞争对手。战略思维的核心理念是将长期目标与当前行动相结合，将资源应用于最重要的事情上。
战略思维能够帮助企业领导层明确目标，并制定一系列行动方案，以实现这些目标。这种思维方式强调长远规划和全局观念，不仅要关注当前的问题和机会，还要考虑未来的发展趋势。
战略思维能够帮助企业做出明智的决策。当企业面临复杂的问题时，战略思维可以帮助企业领导层全面考量各种因素，并找到最优解决方案。通过战略思维，企业能够更好地应对风险和不确定性。
要想培养和发展战略思维，以下几个关键要素至关重要。
战略思维强调长远规划。企业需要明确自己的长期目标，并将当前的行动与这些目标相一致。要想取得成功，企业需要在短期行动中不断地向长远目标靠拢。
战略思维需要对各种因素进行全面综合分析。企业领导层需要考虑外部环境变化、竞争对手动向、内部资源等多个因素，以便做出明智的决策。只有全面考虑，才能制定出切实可行的战略。
战略思维需要创新思维的支持。企业需要鼓励员工提出新的想法和解决方案。只有不断创新，企业才能在竞争中立于不败之地。
战略思维可以在许多方面得到应用。
企业级战略是企业整体的长期规划。通过战略思维，企业可以制定出明智的决策，并在市场中获取竞争优势。企业级战略需要考虑市场趋势、技术创新、竞争对手等多个因素。
业务战略是指在特定业务领域内的规划。通过战略思维，企业可以确定业务战略，并制定出一系列行动方案，以实现这些战略目标。业务战略需要考虑市场细分、产品创新、供应链管理等方面的因素。
战略思维不仅适用于企业层面，个人也可以从中受益。个人可以运用战略思维来规划自己的职业发展路径，制定长期目标，并采取相应的行动来实现这些目标。
战略思维是企业成功的重要驱动力之一。它能够帮助企业做出明智的决策，制定出切实可行的战略，并在竞争中保持领先地位。在现代商业环境中，培养和发展战略思维能力，对企业和个人都具有重要意义。
文言文是用繁体字来书写的文字和文章。何为第一要事一句中能用繁体来书写的字有:为和一共两字，其余四字无繁体写法，具体书写为:为字的繁体写作為。一字按照数字繁体壹贰叁肆伍陆柒捌玖的写法应写作壹。因此，何为第一要事的文言文写作:何為第壹要事。
在当今竞争激烈的网络时代，网站的搜索引擎优化(SEO)对于吸引流量、提高排名至关重要。要想在搜索引擎中脱颖而出，关键词优化是至关重要的一环。然而，要想取得持久且稳定的SEO效果，除了关键词优化外，网站内容的质量也是至关重要的。
要事第一的原则表明了对网站优化的重要性。在创建、编辑和发布内容时，要将最重要的事情放在首位。这意味着要将关键信息放在文章的开头，引起读者的兴趣。在SEO方面，这也意味着将最重要的关键词放在标题和开头段落中，以便搜索引擎能够更好地理解页面内容。
关键词在网页中的分布和使用也是关键之一。关键词不仅应出现在文章标题和开头段落中，还应该自然地分布在整篇文章中。然而，要注意避免过度使用关键词，以免被搜索引擎认定为垃圾内容。在编写内容时，应注重内容质量和信息的有价值性。
成功的SEO内容创作不仅依赖于关键词的合理运用，还需要良好的自我管理原则。这些原则包括但不限于：
遵循以上原则，在内容创作过程中，可以提高SEO的效果，吸引更多的目标用户，提升网站的品牌知名度和影响力。
《要事第一》是一本关于时间管理和个人效率的书籍，作者是史蒂芬·柯维。读完这本书后，有以下几点心得体会：
1. 确定重要事项：我们需要明确自己的目标和价值观，确定对自己最重要的事情。这样可以避免在琐碎的任务中迷失方向，将时间和精力集中在真正重要的事情上。
2. 制定计划：在明确了重要事项后，我们需要制定具体的计划来实现它们。这包括将大目标分解为小的可行步骤，并为每个步骤设定合理的时间和资源。
3. 学会拒绝：我们经常会面临各种各样的任务和请求，但并不是所有的事情都适合我们去做。学会拒绝那些与我们的目标和价值观不相符的事情，可以让我们有更多时间和精力去专注于重要事项。
4. 保持灵活性：虽然计划很重要，但也要保持一定的灵活性。生活中总会有意外情况发生，我们需要随时调整计划，以适应变化。
5. 养成良好的习惯：养成良好的时间管理习惯，如定期评估、反思和调整计划，将有助于我们持续提高效率，更好地实现目标。
总的来说，《要事第一》这本书让我明白了时间管理的核心在于明确重要事项，并将其放在首位。通过合理规划和执行，我们可以更高效地利用时间，实现自己的目标。
之前看了Mahout官方示例 20news 的调用实现；于是想根据示例的流程实现其他例子。网上看到了一个关于天气适不适合打羽毛球的例子。
训练数据：
Day Outlook Temperature Humidity Wind PlayTennis
D1 Sunny Hot High Weak No
D2 Sunny Hot High Strong No
D3 Overcast Hot High Weak Yes
D4 Rain Mild High Weak Yes
D5 Rain Cool Normal Weak Yes
D6 Rain Cool Normal Strong No
D7 Overcast Cool Normal Strong Yes
D8 Sunny Mild High Weak No
D9 Sunny Cool Normal Weak Yes
D10 Rain Mild Normal Weak Yes
D11 Sunny Mild Normal Strong Yes
D12 Overcast Mild High Strong Yes
D13 Overcast Hot Normal Weak Yes
D14 Rain Mild High Strong No
检测数据：
sunny，hot，high，weak
结果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代码调用Mahout的工具类实现分类。
基本思想：
1. 构造分类数据。
2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。
3。将要检测数据转换成vector数据。
4. 分类器对vector数据进行分类。
接下来贴下我的代码实现=》
1. 构造分类数据：
在hdfs主要创建一个文件夹路径 /zhoujainfeng/playtennis/input 并将分类文件夹 no 和 yes 的数据传到hdfs上面。
数据文件格式，如D1文件内容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。
3。将要检测数据转换成vector数据。
4. 分类器对vector数据进行分类。
这三步，代码我就一次全贴出来；主要是两个类 PlayTennis1 和 BayesCheckData = =》
package myTesting.bayes;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.training.TrainNaiveBayesJob;
import org.apache.mahout.text.SequenceFilesFromDirectory;
import org.apache.mahout.vectorizer.SparseVectorsFromSequenceFiles;
public class PlayTennis1 {
private static final String WORK_DIR = "hdfs://192.168.9.72:9000/zhoujianfeng/playtennis";
/*
* 测试代码
*/
public static void main(String[] args) {
//将训练数据转换成 vector数据
makeTrainVector();
//产生训练模型
makeModel(false);
//测试检测数据
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//将测试数据转换成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"testinput";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失败！");
System.exit(1);
}
//将序列化文件转换成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件转换成向量失败！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//将测试数据转换成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"input";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失败！");
System.exit(1);
}
//将序列化文件转换成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件转换成向量失败！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeModel(boolean completelyNB){
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors"+Path.SEPARATOR+"tfidf-vectors";
String model = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"model";
String labelindex = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"labelindex";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(model);
Path label = new Path(labelindex);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(label, true);
}
TrainNaiveBayesJob tnbj = new TrainNaiveBayesJob();
String[] params =null;
if(completelyNB){
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow","-c"};
}else{
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow"};
}
ToolRunner.run(tnbj, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("生成训练模型失败！");
System.exit(3);
}
}
}
package myTesting.bayes;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.fs.PathFilter;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.BayesUtils;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.NaiveBayesModel;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.StandardNaiveBayesClassifier;
import org.apache.mahout.common.Pair;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.PathType;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.SequenceFileDirIterable;
import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector;
import org.apache.mahout.math.Vector;
import org.apache.mahout.math.Vector.Element;
import org.apache.mahout.vectorizer.TFIDF;
import com.google.common.collect.ConcurrentHashMultiset;
import com.google.common.collect.Multiset;
public class BayesCheckData {
private static StandardNaiveBayesClassifier classifier;
private static Map<String, Integer> dictionary;
private static Map<Integer, Long> documentFrequency;
private static Map<Integer, String> labelIndex;
public void init(Configuration conf){
try {
String modelPath = "/zhoujianfeng/playtennis/model";
String dictionaryPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/dictionary.file-0";
String documentFrequencyPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/df-count";
String labelIndexPath = "/zhoujianfeng/playtennis/labelindex";
dictionary = readDictionnary(conf, new Path(dictionaryPath));
documentFrequency = readDocumentFrequency(conf, new Path(documentFrequencyPath));
labelIndex = BayesUtils.readLabelIndex(conf, new Path(labelIndexPath));
NaiveBayesModel model = NaiveBayesModel.materialize(new Path(modelPath), conf);
classifier = new StandardNaiveBayesClassifier(model);
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("检测数据构造成vectors初始化时报错。。。。");
System.exit(4);
}
}
/**
* 加载字典文件，Key: TermValue； Value：TermID
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<String, Integer> readDictionnary(Configuration conf, Path dictionnaryDir) {
Map<String, Integer> dictionnary = new HashMap<String, Integer>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
String name = path.getName();
return name.startsWith("dictionary.file");
}
};
for (Pair<Text, IntWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<Text, IntWritable>(dictionnaryDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
dictionnary.put(pair.getFirst().toString(), pair.getSecond().get());
}
return dictionnary;
}
/**
* 加载df-count目录下TermDoc频率文件，Key: TermID； Value：DocFreq
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<Integer, Long> readDocumentFrequency(Configuration conf, Path documentFrequencyDir) {
Map<Integer, Long> documentFrequency = new HashMap<Integer, Long>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
return path.getName().startsWith("part-r");
}
};
for (Pair<IntWritable, LongWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<IntWritable, LongWritable>(documentFrequencyDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
documentFrequency.put(pair.getFirst().get(), pair.getSecond().get());
}
return documentFrequency;
}
public static String getCheckResult(){
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String classify = "NaN";
BayesCheckData cdv = new BayesCheckData();
cdv.init(conf);
System.out.println("init done...............");
Vector vector = new RandomAccessSparseVector(10000);
TFIDF tfidf = new TFIDF();
//sunny，hot，high，weak
Multiset<String> words = ConcurrentHashMultiset.create();
words.add("sunny",1);
words.add("hot",1);
words.add("high",1);
words.add("weak",1);
int documentCount = documentFrequency.get(-1).intValue(); // key=-1时表示总文档数
for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {
String word = entry.getElement();
int count = entry.getCount();
Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要从dictionary.file-0文件（tf-vector）下得到wordID，
if (StringUtils.isEmpty(wordId.toString())){
continue;
}
if (documentFrequency.get(wordId) == null){
continue;
}
Long freq = documentFrequency.get(wordId);
double tfIdfValue = tfidf.calculate(count, freq.intValue(), 1, documentCount);
vector.setQuick(wordId, tfIdfValue);
}
// 利用贝叶斯算法开始分类,并提取得分最好的分类label
Vector resultVector = classifier.classifyFull(vector);
double bestScore = -Double.MAX_VALUE;
int bestCategoryId = -1;
for(Element element: resultVector.all()) {
int categoryId = element.index();
double score = element.get();
System.out.println("categoryId:"+categoryId+" score:"+score);
if (score > bestScore) {
bestScore = score;
bestCategoryId = categoryId;
}
}
classify = labelIndex.get(bestCategoryId)+"(categoryId="+bestCategoryId+")";
return classify;
}
public static void printResult(){
System.out.println("检测所属类别是："+getCheckResult());
}
}
