你为什么会浮躁

转载自:http://blog.youkuaiyun.com/likendsl/article/details/7877360

从十七八岁到二十七八岁的差不多十年时间里,大多数人都处于浮躁状态。如果你恰好这样,只能表明一件事情:你很正常——你并不孤独,周围的人和你一样,甚至比你更没底儿,你要做的就是稳住,给自己多一些快乐,多阅读、多思考、多积累、多享受生命中这段“浮躁岁月”。


浮躁的首要原因,是因为自己的满意度正处于递减的阶段。满意度低(也就是不快乐)根源在于“不确定性”,看不清前途,不知自己要什么,不满足现状但不知如何努力。从15岁左右开始,人的满意程度开始持续下降。大抵上应该是不再无知无畏造成的。慢慢意识到自己在这个世界上无足轻重微不足道;终日在所谓的理想和扭曲的现实中痛苦、挣扎,却又找不到明确的方向。直到45岁左右的时候,曲线才开始上扬。漫长的三十年。以一个普通人的心智,观察、感受、理解、思索、实践、反思、直至恍然大悟或者误入歧途平均需要30年。 
满意度低,自我感觉不良好,很难不浮躁;越浮躁越负向作用,感觉越不爽——形成恶性循环。

浮躁的另一个原因,来自于一个不正确——至少并不完全正确的心态:人们总是希望马上有确定的结果——就是俗话讲的,“急于求成”。 
人们总是在决定是否学习之前试图弄清楚“这东西究竟是否真的有用?”这个貌似合理的想法,实际上是很愚蠢的。首先要知道的是,每个人的心智都必然在不同程度上受一定的限制。所以,在没有学会某一项技能之前,很难知道学会那样东西究竟有用到什么程度。反过来,当看到人们某个人拥有一项技能,而判定此技能非常有用的时候,又往往已经来不及了——因为学习并精通一项技能,往往需要5到10年时间。 
所以,想进入“踏踏实实”的状态的第一步,就是明确一件事情:学习的真正乐趣不是因为它有用,而是因为学习的过程本身有趣。“学这个有用吗?”的正确答案不是“有用!”,也不是“没用!”。正确答案应该是“不知道有什么用处……” 
总结一下尴尬形成的原因,就是太多人的世界观有问题:竟然不停地尝试在一个不确定的世界里,去寻找一个永恒确定的方案——痴迷于一个根本不存在的状态。最要命的是,不仅想知道确定的结果,还需要马上知道——这就更荒唐了。

浮躁的第三个原因——怪只怪环境的压力越来越大。信息的高速流动意味着说每个人都有更多的机会看到更多比自己更优秀的人,而谁都止不住几乎是本能的比较。这比较就是压力,来自环境的压力。一个圆,越大,接触的未知领域也就越多。 
人们往往低估环境的巨大能量,但是,人们往往把来自环境的影响当作自己由衷的想法。与外界的无谓比较,使得每个人“凭空”多出了一个根本不属于自己的目标。于是,动不动就出现被自己理想绑架的情况。越是不满现状,摆脱现状的欲望就越强烈,而这种欲望会让一个人最终迷失方向。

生活的本质是什么呢?无非是“你要什么就不给你什么”,而生活的智慧是什么呢?是“给你什么就用好什么”。某种意义上,“逆境造就成功、磨难令人成熟”之类的话纯属胡说八道——更可是失败者对一生都未曾有机会体会的成功以及成功者的“意淫”式的猜想而已。失败者永远不会有机会了解成功的真相,因为人最容易受到自身经验的局限,而不曾有哪怕一点点成功经验的人更无从摆脱自身局限。 
对现状不满,急于摆脱现状,往往是常人最常不知不觉就掉进去的陷阱——尽管偶尔这也是少数人的真正动力。接受现状才是最优策略,有什么做什么,有什么用什么;做什么都做好,用什么都用好。不要常常觉得苦(那样的话就会忍不住顾镜自怜,浪费精力与时间),而是要想办法在任何情况下找到情趣——快乐是一种本事。这些年我遇到的几乎所有优秀的年轻人都有个特征,他们最少对现状不满(可能是他们的优秀使得他们更加难以不满吧?),他们热爱自己的生活,他们相对更不在意外界的影响,他们更专注做事而心无旁骛,他们当然每时每刻都更加优秀。
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
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