鸡汤文危害如此之多?你还在喝吗?

本文探讨了鸡汤文与现实生活的巨大差异,指出鸡汤文往往美化事实,忽视现实生活中的复杂性和困难,强调其可能带来的负面影响,如脱离实际、误导判断等。

1.鸡汤文的结局总是好的,主人公不管是拼搏,还是受尽挫折,但结局总是好的,然而在现实生活中,每个人去做事,哪怕是小到修车,大到拿驾照,都是需要解决现实生活中遇到的问题,不可能在现实中是一番风顺的,需要在实际生活中解决一个又一个的问题,要考虑很多的现实情况,以及真实情况,或者突发到你解决不了的问题.
2.在鸡汤文中总有很多贵人相助,然而在生活当中,却未必如此,人与人之间都倾向于个人自扫门前雪,没有人 ,会去做一些费力不讨好的事情,街上有那么多讨口的,为什么还是没有多少人给他们钱?因为人们都渐渐的都对这些情况都麻木了,贵人凭什么相助于你,他们看好你身上那样特质,他们又和你非亲非故的,说实在的,在这个社会,很多亲戚都是假的,他们并不会在你落难时候帮你一把,且行且珍惜.
3.鸡汤文,往往都是软文,它们是被用来写书赚钱的,出发点就是赚钱,就像很多玄幻小说,就想很多武侠小说一样,禁不起时间的检验,更经不起实践的考验,一实践就原型毕露.
4.鸡汤文就相当于精神鸦片,他们所谓的成功都是建立在一种虚幻的成功,说实在的,它教会了你开车吗?它教会了你开店吗?它教会了你如何去学们手艺吗?它教会了你怎样通过一门考试吗?它教会了你去做绚丽的ppt吗?没有?对不对,它所谓的成功都是建立在一种精神上的愉悦,它所谓的成功都是思想上的成功,你去做事的时候极有可能被现实打脸,因为你根本就不知道现实情况是如何的,你自我感觉良好,往往被人轻视,晓不得的还以为你瞧不起人,晓不得的还以为你目中无人.
5.讨厌鸡汤,是因为鸡汤脱离客观实际,冠冕堂皇的说着一些虚假而行不通的大道理.对于生活经验不够,判断力弱的人来说,可能会麻痹你的神经,让你沉浸在自我意淫的状态中,更加偏离生活实际.有些鸡汤暖到你了,是因为它抚摸了你的弱点,给了你暂时的满足感。而事实上抱着虚假的温暖暖自己,只能越暖越冷.其实网络的很多文章大可不必当真,择而纳之,择而弃之.
6.鸡汤文章,往往强调努力的重要性,在现实社会中并不是你努力了就有效果,它强调了结局的美好,却忽略了这个过程中充满了风险,买了车十几万,稍不注意,经营不好就极有可能亏本,亏本的钱就是十几万,然而实际上做任何事情,都要考虑实际情况.
7.鸡汤文往往宣扬了社会中的人性美,然而在现实社会中,在一个地方上班勾心斗角是常有的事情,整天极有可能面对人际关系方面的压力,需要用大脑去判断如何做事,如何去减小人际关系方面的压力,在社会上.
8.靠勤奋学到真本事,有口饭吃,才是真的!

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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