Freedom and discipline

本文探讨了自由的本质,并认为真正的自由在于自我主宰而非随心所欲。文章进一步解释了自律的重要性,指出自律是欲望的延时满足,是实现更高目标和个人成长的关键。

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自由与自律


所谓自由,不是随心所欲,而是自我主宰。 --康德


词典中对自由的定义是:在法律规定的范围内,随自己意志活动的权利。康德的道德哲学理论中,人作为理性存在物,其意志应当是自由的,自由是人的一种天赋权利,是每个人由于他的人性而具有的独一无二的、原生的、与生俱来的权利。一个人只有作为纯粹意志存在物而不是作为一个自然的存在物,他才是自我决定的,才能“为自己立法”,才能在立法时不服从异己意志。

简而言之,人的意志是自由的,人可以不受约束地自我思考,在道德上自我决断,在行动上自我选择,在后果上自我负责。发现自己、把握自己、为自己的选择所带来的后果承担责任。必须强调的是,自由与责任密不可分,自由的连带方面是自我负责,承担起与你的自由选择相关的一切责任。换言之,自由的时代也是个人责任的时代,要自由就必须为自由选择的后果负责---无论是成功还是失败。 个人责任没有替代品。

而其实真正想说的是自律。

既然人是自由的,那么人可以按自己的想法做法律范围内的任何事。但是是不是想做什么就做什么这样就好呢?当然不是。

人性有其固有的弱点,当一个人无法用自律控制自己的意志时,他做的事情总是在受习惯和即时诱惑的影响,要么就是被他人的思想所困扰,几乎无法追寻到自己的内心或者永远做不了内心真正渴望的事情。

举个例子,人有两个最折磨人的欲望:一是食欲,二是性欲。

放纵食欲致人肥胖,早晚失去健康。放纵性欲使人或染病、或空虚、或愧疚、或萎靡。

人在做决定的时候总会选择对自己效用大的,权衡了A与B,A获得的效用比B大,那么选择A。然而人又总是短视或是侥幸的,“先吃完这顿大餐再说”, “偶然吃一次胆固醇不会升高”,不知不觉,一顿大餐就吃了标准值的三倍热量,体重控制不住地增长。

私以为人之修养的最高境界为“克己慎独”,人始终要自律。自律是欲望的延时满足。别忘了人之所以高于动物,是因为人能控制自己的思想。往往自律带来的满足比欲望一时的满足要大得多,且衰退期长。计算机领域中,很多最优化算法并不是在每一步都选取了局部最优解,在每个阶段可能只是选取了局部次优或者更次的解,然而从全局的角度来看,最终顺利达到了最优的效果。如果从一开始就在每一步贪心地选择局部最优解,可能早就失去了达到全局最优的机会。

上面说过自由与责任密不可分。暴食、纵欲、出轨、骄奢、懒惰、阴谋等这都是个人的自由,而放纵这些所带给你的快乐享受都不是免费的。肥胖、疾病、身败名裂、穷困潦倒总会在这之后加倍偿还。不自律者,永远只是自己欲望的奴隶。

自由是将选择权交给自己,同时也把对结果的责任交给了自己。没有自律,就没有真正的自由。

### 机器学习的定义及其与算法的关系 #### 定义 机器学习是一种科学方法,旨在通过编程使计算机能够从数据中自动学习[^1]。这种方法不仅依赖于传统的显式指令编写方式,还允许系统基于输入数据逐步改进性能。 #### 学习过程中的核心要素 在监督学习模式下,目标是教会计算机如何完成特定的任务[^5]。这种教学通常涉及提供带有标签的数据集作为训练材料,从而使算法可以识别模式并预测新样本的结果。 #### 数据驱动的学习机制 机器学习的核心在于构建那些可以从已有经验(即历史数据)提取规律性的模型。这些模型经过充分训练之后,在面对未知情况时仍能做出合理决策或估计。 #### 算法的作用 为了实现上述功能,多种类型的机器学习算法被开发出来用于解决不同类型的问题。例如: - **回归分析**:适用于数值型输出变量的情况; - **分类技术**:当响应值属于离散类别时采用此方法; - 及其他更复杂的神经网络架构等高级形式。 此外,还有专门针对大规模数据集设计的方法论——比如利用分布式计算框架来加速整个流程执行速度的同时减少硬件资源消耗[^3]。 综上所述,“machine learning algorithms that learn from data”指的是这样一类程序逻辑结构:它们接受原始事实作为输入源,并通过对这些素材反复迭代优化参数配置直至达到预期精度水平为止的过程描述。 ```python from sklearn.linear_model import LinearRegression # 创建线性回归实例 model = LinearRegression() # 假设X_train, y_train为已知特征矩阵和目标向量 model.fit(X_train, y_train) # 预测新的观测值 predictions = model.predict(X_test) ```
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