真实的幸福---马丁•塞利格曼

实验相当有趣,作为科普书叙述十分清晰易懂,真诚质朴。测试有助于了解自己和反思一些问题。并且也很诚恳地给出了后天范围内我们有能力改变的要素和想法等。不少方法确实具有实用价值,可以借鉴和更深层次地分析自我。找出自己最佳的优势发挥最大的能动性才是真实的自我。

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在光合作用站着看完了这本书,也许因为之前听过哈佛大学的幸福课,看到此书,不免共鸣之慨,以至于回家之后对塞利格曼的启发还念念不忘,终于又踏进书店,买下了这本书。受益匪浅,之前总觉幸福感在于人之外在所得,但是塞利格曼告诉我们对幸福的体会其实更关乎内心的修为,是一种可习得的能力。也许我们生而天分有别,境遇各异,但公允的是,幸福体验的能力未被赋予优先和特权,对幸福之体验从未被允许有高下,贫富之别,这也许是这个有时战乱纷扰,公平正义难觅的世界所给与我们的福音,也是在这个喧闹浮躁的社会我们可以假藉的力量把

内容简介 · · · · · ·

过去心理学多半是关心心理与精神疾病,忽略了生命的快乐和意义,塞利格曼博士希望校正这种不平衡,帮助我们追求真实的幸福与美好的人生。 本书告诉我们,为何我们会有幸福觉?谁会有很多的幸福感?如何能在生活中建立持久的幸福感?本书包含众多的测试,帮助你深入了解自己的幸福感以及自己突出的优势,最终实现幸福、有意义的人生。

作者简介 · · · · · ·

马丁•塞利格曼

他是积极心理学之父。

他是哈佛幸福导师本•沙哈尔的导师。

他曾以最高票数当选美国心理协会主席。

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内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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