为什么应该减少互联网上各种信息的摄取量

关于减少信息量获取的思考

获取大量信息的好处:

  1. 能够紧跟时事,聊天有谈资
  2. 有助于股票投资(但就长期来看,此条存疑)
  3. 代替其他更没有积累和长期利益的娱乐,比如打网游看剧看网络小说
  4. 对社会的理解会有少许提高
  5. 经常上知乎经济学人油管在知识方面总还是会有些额外的收获

获取大量信息的坏处:

  1. 冗余信息太多,大部分都没有必要知道
  2. 互联网上大部分信息的生产都出自对资本利益的追逐,夹杂私货,输出消费主义、引战、吃人血馒头和贩卖焦虑的太多,尽管稍微动些脑筋就能分辨其立场和目的,但浪费精力,且确实让人不知不觉受到很深层次的影响。
  3. 占用大量的时间。使用RescueTime后统计下来,我个人在各种网站上浏览信息的时间超乎想象,若这些时间用来做其他有复利效用的行为,个人价值会得到非常大的提升。
  4. 让人忽略自己内心的想法,每天脑力都用来分析别人的事情,较少考虑个人的成长。
  5. 浏览信息和评论的时候,人凭空多出了某种虚假的权力,给人一种幸福的错觉。好像自己对各种事情都有思考,有评价,胸有成竹,实则只是一肚子偏见和别人的观点,更何况有思考本身并无价值。应该将其转化为其它形式的资产比如输出加工后的信息用以输出价值观或者转化为行动提高社会生产力。
  6. 作为观察者和评价者,容易自满和虚伪,觉得各种事情好像很容易,实则不然,严重的降低人的主观能动性和判断力。
  7. 削弱自我意志的展现。人在体现个人价值,设立目标并为之奋斗的过程中,应当减少各种无关的信息的干扰,慎重考虑与目标相关的信息,前者为的是节省精力,后者为的是向目标前进而不动摇。
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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