关于自律,80%的人都理解错了 立Flag

研究表明,仅8%的人能实现新年计划,强行自我压制往往无效。真正自律并非每日坚持,而是长期朝目标前进,将所需之事变成习惯。目标比激情更可靠,将热爱变为目标,自律不再是负担。

关于自律,80%的人都理解错了

立Flag

2019年的份额已经过去了超过1/24。也就是说,如果你计划今年要跑100公里的步,到今天应该已经跑了4公里。你的Flag还好吗?

看过一项研究说,只有8%的人可以实现自己的新年计划,而大部分人都会在新年的第二周放弃计划。我们那么渴望自律,却也那么容易放弃。

不知道你有没有这样的经历,越想戒掉的垃圾食品,越会在自己的舌尖回味;睡前越提醒自己不该刷朋友圈、微博,越会刷到停不下来。

太多事实证明,强行的自我压制往往是无效的。甚至有时候,这种自控可能是失控的开始。在我们强行压制欲望的时候,往往会产生相反的效果,让我们更想去做这件我们要求自己不要去做的事。

我们很多时候做不到长久的自律,恰恰是因为我们对自己压制得太狠,消耗掉了我们的意志力。

实例

我有个同学,办理了5年的健身卡,据说比很多3年的健身卡都便宜。办完卡后,他再也没去过那家健身房,甚至忘记了自己还有这么张卡。

卖时间长且算下来相对便宜的年卡,是健身房的惯有招数。但对我们来说,如果你也下意识觉得“这卡那么便宜”时,就是在暗暗给自己的行为贴上了一张“便宜”的标签。如果你把自己的自律,从一开始就贬低得如此廉价,那你心里就会默认自己接下来的坚持一样低廉。

有一个朋友做了一个阶段阅读计划,发了条朋友圈:求监督。

隔段时间我问他进展如何,他说,当时以为这么多人点赞会给自己动力和压力,觉得实现不了会很丢脸,可结果好像也没什么改变,计划依旧失败了。

表面看来,公开目标的行为的确提高了违约成本,但这种违约成本是建立在他人对我们的评价之上。心理测试证明,告诉别人你的目标,大家也承认你的目标,会使你产生一种目标已经达到的满足感,反而会让你对完成目标这件事本身的动力降低。

当我们在朋友圈晒下今日运动成果后,我们错误地暗示了自己“我今天已经达到目标了”,于是往往下一步就是大吃一顿。我们每年都满腔热情地立志,要坚持读书、坚持早起、坚持锻炼……可似乎失败却周而复始。

激情并不可控,如果立下的豪言壮志只是凭一腔激情,没过几天就会被打回原形。

目标

目标,是比激情更靠谱的东西,因为它是固定而明确的。

一个切实的目标,会告诉我们从手中最简单最基础,也是最繁琐最无趣的起点开始努力。此时我们迈出的每一步,都是对目标的承诺。只有把模棱两可的热爱变成斩钉截铁的目标,把模糊的“我喜欢”转变成清晰的“我要完成”,我们才能到达终点。

自律,只是一个手段。如果我们执泥于这个手段之中,总想着坚持的痛苦,那最终自律只能沦为一种形式。透过自律行为本身,而关注自律的结果,我们会发现,我们自律,终究是为了实现一个目标。

每天跑步3公里,是为了拥有一个健康的体魄;每个月读1本书,是为了让自己更多地了解这个世界。如果我们摆脱对过程的执着,专注于目标本身,自律便不再是一种负担,目标会引导我们一步一步地完成该做的事。

真正能自律的人,可能不是那些最有意志力的人,而是在面对行为和意志的冲突时仍然不迷失方向的人。

自律也不一定就是每天坚持做某一件事情,而是长期朝着一个目标前进,把实现目标需要做的事情当成自己的习惯。哪怕累了要歇一会儿也没关系,只要你坚持自己的方向,养足精神后依然可以所向披靡。

只要是离目标越来越近,你就做到了自律。

后记

自律,简单来说,就是朝着自己心中的目标去做,付出的或多或少,进步或大或小都无所谓,只要能越来越接近自己既定的目标就好。

该数据集通过合成方式模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据,旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源,特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集,涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。 时间戳:数据类型为日期时间,记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00,并以5分钟为间隔持续生成,体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度(摄氏度):以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间,反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速(转/分钟):以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成,符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率(公里/升):浮点型变量,用于衡量发动机的燃料利用效能,即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z:这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度,较高的数值通常暗示存在异常振动,可能与潜在的机械故障相关。 扭矩(牛·米):以浮点数表征发动机输出的旋转力矩,数值区间为50至200牛·米,体现了发动机的负载能力。 功率输出(千瓦):浮点型变量,描述发动机单位时间内做功的速率,取值范围为20至100千瓦。 故障状态:整型分类变量,用于标识发动机的异常程度,共分为四个等级:0代表正常状态,1表示轻微故障,2对应中等故障,3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量,支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式:字符串类型变量,描述发动机当前的工作状态,主要包括:怠速(发动机运转但无负载)、巡航(发动机在常规负载下平稳运行)、重载(发动机承受高负荷或高压工况)。 数据集整体包含1000条记录,每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类,有助于训练模型实现故障预测与诊断。所有数据均为合成生成,旨在模拟真实的发动机性能变化与典型故障场景,所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标,均为影响发动机故障判定的重要因素。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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