孩子的心理为什么如此脆弱

“如今的孩子是怎么了,本是想与孩子一起开开心心过年,没有想到因为在亲戚朋友聚会间对孩子的学习成绩有所评价,搞得孩子满心不高兴,居然与家人对立,当时就对家长发火,说讨厌爸爸妈妈,让爸爸妈妈在亲戚面前很没有面子。”

“为了给孩子创造良好的生活环境,爸爸妈妈想方设法满足孩子,为了孩子自己什么都愿意付出,尽可能不让孩子受委屈,家里的事情也很少让孩子动手,没有想到的是随着的孩子的年龄变化,居然对家长指手画脚,如果有个什么不合适,还抱怨爸爸妈妈,嫌弃爸爸妈妈碍手碍脚,真的不明白今天的孩子怎么,真的有很多人说的孩子青春期如此的可怕,一定会与家长搞僵叛逆?”

“为什么今天的孩子如此的脆弱,只是因为一点小事说了孩子几句,居然说不要活了,说讨厌爸爸妈妈,说如果再这样就离家出走,让过来人的爸爸妈妈怎么也想不明白,自己这样全身心倾注孩子身上,最终却是如此的境地,在伤心无奈之余也百思不得其解。”

更有甚者,就像前段时间很多中学生大学生因为情感的纠结或点滴的琐事想不开而选择跳楼自杀或是做出诸多异常的举动,在惨剧发生后也引发大众的反思,今天的孩子的怎么了,生活条件还有各方面都很优越,为什么心理状态变得如此脆弱难以经风雨,是独生子女的现状制约还是教育方式的束缚还是今天环境的包容还是社会环境的影响?

在平时的心理咨询接触中,很多父母会哭诉自己的无助和对孩子的失望,想不明白自己如此的付出孩子到今天为什么不能理解懂得自己,为什么没有感恩,为什么要这样折磨家人,每每听到父母如此的委屈和无奈,都会在咨询中静下心让当事人重新梳理和认识自己与孩子之间的相处方式和互动,平时又是如何与孩子交流,就像一次咨询中的妈妈说:自己为了照顾孩子辞职在家,希望通过自己的努力不要孩子有什么后顾之忧,能够全身心放在学习上,只要孩子有一个好成绩作为家长就知足,但最终呢,因为与孩子的意见不同还有对孩子的方式,在多次冲突后被孩子赶出家门,当妈妈想方设法不能解开心中的疙瘩走进我们心理咨询室,又通过系列老师接触到孩子,本来爸爸妈妈担心孩子吃不好又不会洗衣服照顾不好自己,没有想到在见到孩子时,孩子活得很滋润,用孩子的话说:什么事情让爸爸妈妈都包揽了,自己想做也没有,他们平时除了唠叨学习成绩就是再三嘱咐如何的与外面朋友交往,真的很讨厌,就像他们做得很不错,为什么不能想想,他们自己一直在说要感恩,要孝敬父母老人,记得爸爸妈妈也只有过节才象征性看看爷爷奶奶,他们除了会说教还有什么,自己羡慕同学家长在周末假期一起出去游玩去爷爷奶奶家谈心聊天,就像自己是个惹人讨厌的孩子,为什么他们自己不能想想自己做了什么------

是呀,在家长抱怨指责孩子做得如此生日之余,在教导孩子要如何待人接物,有没有想过自己的言行举止在如何影响孩子?如果只是成为说教的幌子,让孩子又如何在接受来认同爸爸妈妈?孩子很无辜,内心的那份脆弱和善良需要家长用心来呵护和引导,在这份脆弱的背后,我们爸爸妈妈就会了孩子什么?不是爸爸妈妈推脱工作生意忙就是在说全身心为了孩子如何,但孩子内心真正想要的想渴求的谁来给予,谁又真正懂得孩子内心的需求和快乐?

当孩子出现问题很多家长会把责任推给社会和学校和老师,没错的社会,老师有着不可推卸的责任,但在这份责任背后,在这个大环境制约下,很多人也在倡导教育改革,很多人也在呼吁教育方式,但真正能够做出改变的又是谁?即使把问题推给社会和学校,最终又是谁来承担这份心痛和折磨,在推脱责任的同时,作为家长是否想过,孩子是我们自己的,在生活细节中我们又是如何引导和陪伴孩子,换句话说,当看到自己的孩子出现这样那样的问题时,是否想过在自己孩子周围同样拥有很多懂事惹人喜欢的孩子,就像咨询中一个孩子对爸爸妈妈喊:你们一直在说我如何的叛逆不听话,你们为什么不去我同学家长那里看看,他们的爸爸妈妈在做什么,在如何陪伴自己的孩子,就知道拿自己的孩子与别人比较,为什么不能拿自己与别人比呢-----也许这句话才是问题的核心,也真正能够戳痛很多当事爸爸妈妈纠结的心,很多时候把自身的压抑和未了心愿一味放在孩子身上,让孩子难以承受而出现这样那样的问题。

学会对孩子放手,发自内心去信任自己的孩子,多一些时间来陪伴孩子,不要总是把心思放在学习上,其实陪伴孩子一起享受开心与快乐也是一门很深的课程,需要爸爸妈妈用心来研读,在抱怨和指责孩子如何时,在诉说孩子心理脆弱难以承受责任时,是否想过自身又对孩子做出怎样的影响和束缚,孩子是父母外在的一面镜子,在诉说指责孩子的同时作为爸爸妈妈是否有时间沉下心重新梳理和认识自己才是值得反思的话题,不要一味把责任推给孩子,回头想想,自己在爱孩子吗?怎样的爱才是自己喜欢又是孩子乐意接受的呢?

【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕多智能体网络中的事件触发一致性问题,研究如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识,并提供了相应的Matlab代码实现方案。文中探讨了事件触发机制在降低通信负担、提升系统效率方面的优势,重点分析了多智能体系统在有限时间收敛的一致性控制策略,涉及系统模型构建、触发条件设计、稳定性与收敛性分析等核心技术环节。此外,文档还展示了该技术在航空航天、电力系统、机器人协同、无人机编队等多个前沿领域的潜在应用,体现了其跨学科的研究价值和工程实用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动化、智能系统、多智能体协同控制等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于理解和实现多智能体系统在有限时间内达成一致的分布式控制方法;②为事件触发控制、分布式优化、协同控制等课题提供算法设计与仿真验证的技术参考;③支撑科研项目开发、学术论文复现及工程原型系统搭建; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注事件触发条件的设计逻辑与系统收敛性证明之间的关系,同时可延伸至其他应用场景进行二次开发与性能优化。
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模与控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开,重点研究其动力学建模与控制系统设计。通过Matlab代码与Simulink仿真实现,详细阐述了该类无人机的运动学与动力学模型构建过程,分析了螺旋桨倾斜机构如何提升无人机的全向机动能力与姿态控制性能,并设计相应的控制策略以实现稳定飞行与精确轨迹跟踪。文中涵盖了从系统建模、控制器设计到仿真验证的完整流程,突出了全驱动结构相较于传统四旋翼在欠驱动问题上的优势。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink使用经验的自动化、航空航天及相关专业的研究生、科研人员或无人机开发工程师。; 使用场景及目标:①学习全驱动四旋翼无人机的动力学建模方法;②掌握基于Matlab/Simulink的无人机控制系统设计与仿真技术;③深入理解螺旋桨倾斜机构对飞行性能的影响及其控制实现;④为相关课题研究或工程开发提供可复现的技术参考与代码支持。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与Simulink模型,逐步跟进文档中的建模与控制设计步骤,动手实践仿真过程,以加深对全驱动无人机控制原理的理解,并可根据实际需求对模型与控制器进行修改与优化。
### SRP生态脆弱性评估中重采样的目的和作用 在SRP模型的应用过程中,尤其是在生态环境脆弱性评价的研究场景下,重采样具有重要的意义。以下是其主要的目的和作用: #### 1. 数据分辨率统一 不同来源的数据通常具有不同的空间分辨率。例如,在研究区域内的遥感影像、人口分布数据以及经济统计数据可能分别来自多个平台或机构,这些数据的空间分辨率可能存在显著差异。为了使各类数据能够在同一尺度上进行分析,必须通过重采样将所有数据调整至一致的分辨率[^2]。 #### 2. 提高计算效率 对于高分辨率数据而言,直接参与大规模计算可能会导致资源消耗过大甚至无法完成运算的情况。因此,通过对高分辨率数据进行降采样(降低分辨率),可以在一定程度上减少数据量,从而提高后续建模过程中的计算效率[^1]。 #### 3. 增强数据分析的一致性和准确性 当涉及多源异构数据融合时,如果各层数据未经过适当处理,则可能导致最终结果存在偏差或者不一致性问题。通过合理设置重采样方法(如最近邻法、双线性插值法等),可以有效缓解这一矛盾,并确保各项指标之间具备可比性,进而提升整个评估体系的结果可靠性。 ```python import rasterio from rasterio.enums import Resampling def resample_raster(input_path, output_path, scale_factor=0.5): with rasterio.open(input_path) as dataset: data = dataset.read( out_shape=( dataset.count, int(dataset.height * scale_factor), int(dataset.width * scale_factor) ), resampling=Resampling.bilinear ) transform = dataset.transform * dataset.transform.scale( (dataset.width / data.shape[-1]), (dataset.height / data.shape[-2]) ) profile = dataset.profile profile.update({ 'height': data.shape[1], 'width': data.shape[2], 'transform': transform }) with rasterio.open(output_path, 'w', **profile) as dst: dst.write(data) resample_raster('input.tif', 'output_resampled.tif') ``` 上述代码展示了如何利用 `rasterio` 库实现栅格数据的重采样操作,其中采用了双线性插值法作为默认选项之一。 ---
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