内省”和“外省”是两种截然不同的人生道路和思考方式

本文探讨了内省和外省两种思考方式在东西方文化中的差异,指出内省更注重个人的内在成长和自我对比,而外省易受他人观点影响。作者强调内省的重要性,提倡不依赖他人眼光,只与过去的自己比较。

前言

你会从别人的眼中看自己吗?
你会很重视别人的评价吗?
当你思考这两个问题的时候,你会想到什么?
评价和反馈始终是两件事。评价无意义,反馈有依据才是我们要追寻的认识自我的途径。

一、内省”和“外省”是两种截然不同的人生道路和思考方式

东西方文化的教育差异中有一点非常有趣:西方的自我观要求是内省的,而东方的更多是外省的。

东方文化讲究做人要“真实”,而这种“真实”更多的是人前人后都一样,要对“别人”保持信守承诺、言行一致,而西方文化要求的是对“自己要真实”,即忠于自己的“真实感受”。

内省”和“外省”是两种截然不同的人生道路和思考方式。外省的本质是向外思考,也造成了我们习惯性地“看别人”,但是看别人有时候就会造成自己主观判断的偏差。

比如一场演讲大会,你本来跃跃欲试的,可是身边的人都说“小心出丑”,你可能就因为这些人的一句话改变了决策。长此以往,自己的任何决策都习惯于依赖他人,在做决定前会先询问他人的意见。试想一下,这不是大多数人的思维方式吗?

内省的思考就不同。
西方国家比较注重和“自己”对比,发现自己的固有特点,他们在思考的时候也很少参考别人的看法,在自我和别人之间有一道明确的边界线。他们善于和“昨天”“去年”“上个季度”的自己对比,然后总结优点,比如我有耐力、我个人毅力比较强等,通过自省不断地挖掘。东方的外省观点更多的是基于别人的思考、反馈才能认识自我,西方则更关注如何成为一个优秀的人,要求你去用事实证明自己。

内省是认知自我的一个过程,不要以他人视角来做自省。我们经常听到父母说“你看别人家的孩子”,我从小也讨厌这种情况,尽管无法避免外省,但直到现在我也坚持内省,看真我,与自己对比。在西方有一种排斥是“保护孩子的自尊心",那么最好的方法就是不要看别人。

其实多数人也知道,在这个充满竞争的时代,你不得不看别人,因为他人的眼光最终也会影响自己。我们习惯于用“镜中我”的方式来认识自己,尽管也强调要做到“内省”,但是这种方法始终不是主流,因为即使你不这么做,别人也会要求你这么做。

但“镜中我”的效应未必是真实的。别人眼中的“我”是与他人的依赖关系和竞争关系构成的,比如,有时候你觉得还不错,但是别人可能就觉得不太行。从别人眼中得到信息而反思自己,会对自己的认知造成偏差,因为别人的理解是“动态的”呈现,并且依据决策的场景也是不同的,所以别人的反馈在某些场景下我们不必当真。从内省角度来看,我更强调不去与别人攀比,只与昨天的自己较劲。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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