Reducing Anxiety 减少焦虑

博客指出了解造成焦虑事件的微不足道可减少焦虑。以演讲为例,起初演讲者因紧张讲不好且疲惫,后来告诉自己讲得好坏对世界影响不大,越不在乎成败讲得越好,神经紧张渐消,说明很多神经疲乏可用此方法应对。
    A great many worries can be diminished by realizing the unimportance of the matter which is causing the anxiety.

     I have done in my time a considerable amout of public speaking; at first every audience terrified me, and nervousness made me speak very badly. I dreaded the ordeal so much that I always hoped I might break my leg before I had to make a speech, and when it was over I was exhausted from the nervous strain.

    Gradually I taught myself to feel that it did not matter whether I spoke well or ill, the universe would remain much the same in either case.

    I found that the less I cared whether I spoke well or badly, the less badly I spoke, and gradually the nervous strain diminished almost to vanishing point. Agreat deal of nervous fatigue can dealt with in this way. Our doings are not so important as we naturally suppose; our successes and failures do not after all matter very much.

     
如果我们了解到,造成焦虑的事件是多么微不足道的话,就可以减少很多焦虑。
   我一生中发表过不少公开演讲;刚开始的时候,我一看见听众就寒怕,所以紧张的讲也讲不好。这种痛苦的考验让我怕的不得了,因此每次在演讲之前,我都巴不得摔断腿;而在演讲过后,我又往往因为神经过度紧张而疲惫不堪。
   可是渐渐地,我告诉自己,讲得好不好并不重要,因为不管是好是坏,对世界一点影响也没有。
   我发现自己越是不在乎演说的成败,就讲得越精彩。渐渐地,神经紧张几乎已经消失无踪了。许许多多的神经疲乏,都可以如此应付。我们的所作所为,并没有自己想象中那么重要;毕竟,我们的成功与失败都不是什么举足轻重的事。
内容概要:本文介绍了一个基于Google Earth Engine(GEE)平台的JavaScript函数库,主要用于时间序列数据的优化与子采样处理。核心函数包括de_optim,采用差分进化算法对时间序列模型进行参数优化,支持自定义目标函数、变量边界及多种变异策略,并可返回最优参数或收敛过程的“陡度图”(scree image);sub_sample函数则用于按时间密度对影像集合进行三种方式的子采样(批量、分段打乱、跳跃式),以减少数据量同时保留时序特征;配套函数ts_image_to_coll可将子采样后的数组图像还原为标准影像集合,apply_model可用于将优化所得模型应用于原始时间序列生成预测结果。整个工具链适用于遥感时间序列建模前的数据预处理与参数调优。; 适合人群:具备Earth Engine基础开发经验、熟悉JavaScript语法并从事遥感数据分析、生态建模等相关领域的科研人员或技术人员;有时间序列建模需求且希望自动化参数优化流程的用户。; 使用场景及目标:①在有限观测条件下优化非线性时间序列拟合模型(如物候模型)的参数;②压缩大规模时间序列数据集以提升计算效率;③实现模型验证与交叉验证所需的时间序列子集抽样;④构建端到端的遥感时间序列分析流水线。; 阅读建议:此资源为功能性代码模块,建议结合具体应用场景在GEE平台上实际调试运行,重点关注各函数的输入格式要求(如band命名、image属性设置)和异常处理机制,确保输入数据符合规范以避免运行错误。
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