你有拖延的习惯吗?

  从樊登读书的APP上听了《终结拖延症》(美)克瑙斯的作品,通过描述真实案例以及给出了切实可行的方法来去解决拖延症,并且教我们如何避免给自己或者孩子贴上了拖延症的标签,从而使只有偶尔拖延的人变成了一个真正的拖延症患者。让我印象深刻的一句话是:“你不要想到一头粉红色的大象,千万不要。问:大象是什么颜色的?”

  拖延症的主要原因是:绝大多数人的目标是尽量不动脑子地生活。不拖延意味着需要改变,改变意味着需要动脑子,而我们喜欢不动脑子,就想干点简单的事儿。因此拖延的时间都在干一些比如刷微信、抖音、打游戏等。我将从如下几方面进行个人的总结回顾,在激励我自己的同时,也希望能帮助到大家终结拖延症。

一、四种拖延的类型

  1. 期限性拖延。比如说下周三要交报告,你一定要等到下周二晚上才开始做。
  2. 个人事务拖延。比如想规划旅行或者读MBA,但无明确期限,但是直到想去了,才匆匆忙忙直接去,会错过很多东西。
  3. 简单拖延。比如看到了微信消息,心里想等等再回复吧,往往就会忘记回复了。
  4. 复杂拖延。可能跟完美主义有关,事情一定要做到很完美才去提交。

二、如何对付它

  1. 首先不要把自己称为拖延症患者,不给自己贴标签来强化拖延这种行为。
  2. 克服对失败的恐惧,奉行立即行动的哲学,避免完美主义,完成好过完美。
  3. 三管齐下:(1)认知方法;(2)情绪方法;(3)行动方法。

三、具体举措——五步法

  1. 觉察。了解自己拖延行为发生了,学会跟自己对话:这么拖延下去会出现什么样的结果,有什么好处?是否会让我更焦虑?然后开始选择干预它。
  2. 行动。立即开始去做,比如你想要写一份报告,躺在沙发上光想着如何构思报告会收效甚微,应该打开电脑,开始敲打文字,只要你第一个字打上去了,就会发现这件事其实没那么难。
  3. 调节。需要学会调节自己的情绪,比如有时候手机信息会一直响,有时候想出去吃个水果,文中是让我们去建立忍耐力和持久性,也就是给5分钟跟自己较劲,我就不去碰他们,要专心,给自己成功抗干扰后的奖励,从而不断地强化。我个人加点建议是可以定点比如半个/一个小时休息一下,集中处理简单的事务,其余时间保持专注。
  4. 接纳自己。比如之前一直拖延没提前制定好旅游计划,但最后还是能够出发去目的地游玩,不用过多指责自己。多看到自己进步的一面,奖励自己,经常告诉自己你是可以做到的。
  5. 自我实现。你能战胜拖延了,人生就跟过去完全不同了,完全可以上一个层次去做自己想做的事情了。

  有个有意思的比喻叫把背包扔过墙。比如你要翻过一面很明显翻不过的墙,怎么办?先把背包扔过去,你总会想到办法翻过去的。

  想要终结拖延症,也没什么难的,只要自己先踏出那一小步,然后专注做事情,学会合理安排专注时间,提高自己的抗干扰能力,并且成功抵御干扰后,要强化这种感觉,让内心觉得自己是个专注力很好的人,不断地正向反馈,就可以持续提高自己的效率,从而终结拖延症。


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作者:JaydenZhou

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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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