什么是习得性无助？

解析习得性无助
最新推荐文章于 2024-10-09 14:09:43 发布
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就是本来可以主动地逃避，但却绝望地等待痛苦的来临。
习得性无助
杜汪洋的专栏
12-30 943
今天学了个新词---习得性绝望 习得性无助是描述动物 -- 包括人在内 -- 在愿望多次受到挫折以后，表现出来的绝望和放弃的态度。 这时的基本心理过程是退缩和放弃，对人来说，还有自我怀疑、自我否定和自我设限等，使人变得悲观绝望、听天由命。 实验一 1975年，心理学家塞里格曼用狗做实验。 塞里格曼把狗分为两组，一组为实验组，一组为对照组。        
读书思考1：习得性无助
liuyizhou95的博客
01-08 719
习得性无助：是指通过学习形成的一种对现实的失望和无可奈何的行为、心理状态。 习得性无助是人的一种非常常见的心理状态。可以说是无孔不入，天灾人祸、非正常的遭遇等等，诸如此类的事情。 概况起来就是，发生了完全脱离自身能力所掌控的的事情，自身产生无助感、恐惧感、失落感。 很多人会定期出现失落难过的情绪，或者感觉最近一段时间各种不好的事情，负面的事情发生，当达到一个临界点，超过自己所能掌控的范围，就...
心得体悟帖---习得性无助
weixin_30483697的博客
10-05 519
心得体悟帖---习得性无助 一、总结 一句话总结： 当过去的经历让一个人学到或者感受到，无望、无助、无可奈何时，他选择接受这种无助，放弃尝试逃离这种负面情境的任何努力，以至于明明有机会有能力跳离，可他却选择了放弃尝试，选择了逆来顺受，沉溺于这种无助。 1、习得性无助狗狗实例？ （狗狗）无论它们怎么嚎叫怎么跳窜都会继续被电，所以到了这一阶段它们麻木了，它们放弃了任何尝试，似...
习得性无助，自我征服
We are here to be creators
12-18 509
        人们在解释负性事件的时候有三种可能的归因方式： （以考试为context） 稳定型归因，认为事件起因于某些不会随时间改变的因素（如智力），而非随事件而改变的因素（如一项任务上付出的努力） 内在型归因，认为事件起因于你自己（如自己的能力或努力），而非外在因素（如考试的难度） 全面型归因，认为事件起因于某些广泛适用于许多情境的因素（比如说，你的智力会影响你在许...
为什么会习得性无助？四招教你如何摆脱“精神阳痿”
weixin_41931602的博客
07-08 671
他毅然决然地踏上了“摆烂躺平”的康庄大道，每天工作群里回复得那叫一个利索：“收到，好的，老板您说啥是啥，客户大大指哪我打哪！咱们都经历过那么几个瞬间，感觉就像是站在人生的十字路口，红绿灯全灭，还赶上大雾天，手机还没电，导航也失灵。每晚，当城市灯火阑珊，万家灯火渐次熄灭时，张三的小格子间还亮着那盏不灭的编程之光，仿佛在说：“眼里没有我这号人物是吧？嘿，我可是有主角光环的，这点小挫折，不过是剧情需要，用来铺垫我接下来的高光时刻呢！但有所不同的是，塞利格曼用的是狗，而赵高用的是人，还是秦国名义上的权力第二人。
习得性无助现象的分析与干预.pdf
11-28
习得性无助现象广泛存在于各个年龄段和不同社会背景的人群中，尤其在青少年学习环境中表现得更为明显。其产生的心理状态和行为模式对个体的未来成长及生活产生深远的影响。为深入理解这一现象，本文将从习得性无助的...
习得性无助.doc
11-11
"习得性无助"是心理学中的一个重要概念，由马丁·塞利格曼在1967年提出。这个理论解释了个体在面对无法控制的负面事件时，如何逐渐失去信心和动力，产生一种无能为力的感觉。在教育领域，习得性无助可能是导致孩子...
学生心理健康讲座稿《从失望到最终放弃—习得性无助》.pdf
09-27
学生心理健康讲座稿《从失望到最终放弃—习得性无助》.pdf
中职生习得性无助的个案分析.doc
11-26
面对这样的困境，如何帮助中职生摆脱习得性无助？以小陈的案例为参考，认知疗法提供了一种有效的干预手段。通过专业的心理辅导，小陈被引导认识到自己的错误认知模式，并学会以更加客观和积极的方式来看待问题。比如...
心理学(习得性无助).pdf
11-14
心理学（习得性无助） 习得性无助是一种心理状态，指的是个体在面临反复的失败和惩罚时，感到自己无法控制行为结果或外部事件，感到自己的努力和尝试都是徒劳的，逐渐失去信心和斗志。这种心理状态是通过反复的失败...
习得性无助的产生-勇气不强势，治愈家人
KYxiaoqiqi的博客
10-09 401
通过这种方式，孩子可以学会自我肯定，并发展出解决问题的能力，而不是在压力下感到无助和绝望。习得性无助是一个心理学概念，由美国心理学家马丁·塞利格曼提出，指的是个体在经历了连续的失败和挫折后，面对问题时产生的一种无能为力的心理状态。最后，重要的是要记住，每个人都可能在生活的某个阶段经历习得性无助的感觉，但这并不意味着他们不能克服这种感觉。#好书分享[话题]# #育儿[话题]# #新手妈妈[话题]# #不强势的勇气[话题]# #情感共鸣[话题]# #何圣君[话题]# #人民邮电出版社[话题]#
CheesyFabric_deepdive_analyst_7984_1764666209192.zip
12-03
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【卫星抗干扰】一种用于全球导航卫星系统反欺骗的空时融合方法【附MATLAB代码】.rar
12-03
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
遗传算法重新配置配电网络（IEEE 33和69总线系统.zip
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12-03
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windows下定期自动清空某个文件夹（比如在公司电脑上定期清空微信的聊天记录）
12-03
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网络爬虫基于Python的豆瓣电影Top250数据采集：使用Requests与BeautifulSoup实现网页内容解析
12-03
内容概要：本文通过一个简单的Python爬虫实例，演示了如何使用requests库发送HTTP请求，获取豆瓣电影Top250页面的数据，并利用BeautifulSoup解析HTML内容，提取出中文电影名称。代码实现了基本的网页抓取与数据清洗流程，包括设置请求头模拟浏览器行为以应对简单反爬机制、解析响应文本以及过滤非中文片名，最终输出纯净的电影标题列表。; 适合人群：具备Python基础语法知识，对网络爬虫感兴趣的初学者或刚入门的数据采集学习者；适合学习Web数据获取的基本流程和技术栈。; 使用场景及目标：①学习如何使用requests发起网络请求并携带请求头信息；②掌握BeautifulSoup进行HTML结构化解析的方法；③理解网页内容提取与数据过滤的基本逻辑，为后续深入学习爬虫框架（如Scrapy）打下基础。; 阅读建议：建议读者在本地环境中配置好相关库（requests、BeautifulSoup），动手运行并调试代码，尝试修改选择器或目标网站以加深理解，同时注意遵守网站的robots协议，合理控制请求频率。
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文介绍了基于粒子群优化算法（PSO）的p-Hub选址优化问题的研究与实现，重点解决在考虑不确定性因素下的集群式物流或交通网络中枢纽节点（Hub）的选址优化问题。通过构建数学模型，结合Matlab编程实现粒子群算法对p-Hub选址问题进行求解，旨在最小化网络总体运输成本并提升系统效率。文章涵盖了问题建模、算法设计、参数设置及仿真结果分析全过程，展示了PSO在复杂组合优化问题中的应用能力。; 适合人群：具备一定运筹学、优化算法基础，熟悉Matlab编程，从事物流网络设计、智能算法研究或交通系统优化等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握p-Hub选址问题的基本理论与建模范式；②学习如何基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）将粒子群优化算法应用于实际网络优化问题；③通过Matlab代码实现理解智能优化算法的编码流程与调参技巧；④为物流、通信、航空等枢纽网络设计提供解决方案参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码逐行理解算法实现细节，尝试调整参数或引入其他改进策略（如自适应权重、混合算法）以提升优化性能，同时可扩展至带容量约束、多分配或多目标的Hub选址问题进行深入研究。
特征拼接是什么意思？
03-01
### 特征拼接的定义 特征拼接是指将来自不同源或不同类型的数据集组合成一个新的特征向量的过程。这一方法通常用于机器学习和数据分析领域，旨在通过集成多种类型的输入数据来提高模型性能。具体来说，在处理多模态或多视图数据时，可以先分别提取每种数据类型的特征表示，再将其连接起来形成更丰富的表征形式[^1]。 对于具体的实现方式而言，假设存在两个独立但关联紧密的数据流A与B，各自经过各自的编码器转换为固定长度的隐含状态h_A 和 h_B，则最终得到的新特征向量H可以通过简单的级联操作获得： ```python import numpy as np def concatenate_features(feature_a, feature_b): """ 将两个特征向量进行简单拼接 参数: feature_a (numpy.ndarray): 数据流 A 的特征向量 feature_b (numpy.ndarray): 数据流 B 的特征向量 返回: H (numpy.ndarray): 拼接后的联合特征向量 """ H = np.concatenate((feature_a, feature_b), axis=1) return H ``` ### 应用场景 #### 多模态情感分析 在一个典型的应用案例中，考虑构建一个多模态的情感分类系统，该系统接收文本评论以及相应的音频片段作为输入。为了充分利用这两种信息渠道的优势，可以在早期阶段就执行特征级别的融合——即对齐并串联起由自然语言处理模块产生的词嵌入矩阵同语音信号经梅尔频谱变换后所得出的时间序列特征一起送入下游任务的学习框架内完成情绪倾向预测工作[^2]。 #### 图像识别增强 除了上述提到的例子之外，特征拼接同样适用于计算机视觉范畴下的跨域迁移学习任务之中。例如，在某些情况下，可能希望利用预先训练好的卷积神经网络（CNNs）从大量未标记图片里习得通用性的低层感知特性；与此同时借助特定领域的专家知识指导建立起针对某一类特殊对象检测问题定制化的高层抽象概念体系。此时便可通过引入额外维度的方式把二者有机结合起来从而达到更好的泛化效果[^3]。
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