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

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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