心智成熟要经过的三个阶段

美国管理学者史蒂芬·柯维有一本代表作品《高效能人士的七个习惯》,书中提出了成熟模式图,意思是人需要通过7个习惯,推动心智成熟。

柯维将心智成熟过程分成三个阶段,依赖期、独立期和互赖期。

依赖期是围绕着你,有事情,我靠你;有错误,我怪你。独立期是着眼于我,我可以独立,我可以自己负责,我可以自由选择。从依赖期迈向独立期,可以借助三个习惯,分别是:积极主动、以终为始和要事第一

积极主动意思是,不管面临什么情境,我们都有选择自由,可以积极主动,也可以消极被动。积极主动的人专注于可改变部分,做力所能及的事,不断扩大自己的影响圈。

以终为始意思是,任何事物都经由两次创造而成,第一次是想象,第二次是行动。通过想象终点,向死而生,我们可以更清楚知道,什么对自己最重要,当下又要做什么。

要事第一意思是,遵循精要主义,区分做事优先级。只有把资源放在最重要的事情上,才不会一辈子碌碌无为。因为做重要的事,做正确的事,才能产出最多成果。

互赖期是从我们出发,我们可以自主、合作、集思广益,共同开创未来。从独立期迈向互赖期,可以借助三个习惯,分别是:知彼解己、双赢思维和统合综效

知彼解己意思是,既要认知自我,也要认知他人。我们首先要寻求去了解对方,再争取让对方了解自己。只有真诚关注对方,对方才愿意接受你的影响力。

双赢思维意思是,如果不能独善其身、好聚好散,不得不相互依赖,双赢是唯一可持续互动模式,因为我们不愿意双输,而损人利己、舍己为人都无法持续。

统合综效意思是,推动产生整体效应,实现“1+1>2”的效果。基本心态是,如果一个聪明人和我意见不同,那么对方主张必定有我尚未体会奥妙,值得了解。

第7个习惯是不断更新,意思是形成闭环,让其它6个习惯螺旋式上升、持续改进。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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