6、超越比较,遇见更好的自己

超越比较,遇见更好的自己

在当今社会,我们常常陷入与他人的比较之中,这种比较带来的往往是自我怀疑和不满。让我们深入探讨如何摆脱这种困境,实现自我成长和内心的满足。

内在批评之声的困扰

在过去,生活在小乡村社区的人们更容易在某方面表现出色。有人可以成为返校节女王,有人能成为拼字比赛冠军、数学天才或篮球明星。每个领域的佼佼者都能享受胜利带来的自信。然而,如今我们生活在城市,与全球七十亿人通过数字连接,成就的层级变得极其垂直。无论我们在某方面多么出色,总有比我们更优秀的人。比如,你是个不错的吉他手,但和吉米·佩奇或杰克·怀特相比,就显得相形见绌;你是个好厨师,但和众多大厨相比,也会黯然失色。

我们内心都有一个批评的声音,它谴责我们平庸的努力,而且很难平息。但这种批评也有其必要性,因为事物和人在品质上确实存在差异。糟糕的音乐折磨听众,设计不佳的建筑在地震中倒塌,不合格的汽车在碰撞时会导致司机死亡。失败是我们为标准付出的代价,而标准是必要的,因为平庸会带来严重的后果。

社会心理学家曾推荐“积极错觉”作为通往心理健康的可靠途径,但这只是一种自欺欺人的哲学。我们可以采取另一种方法,当内心的声音让我们怀疑自己的努力、生活甚至生命本身的价值时,或许我们应该停止倾听。毕竟,无论一个人多么成功,内心的批评声都会说同样贬低的话,它的可靠性值得怀疑。

多元的人生游戏

“成功”或“失败”这样非黑即白的概念,在复杂的世界中是一种幼稚、不成熟甚至恶意的分析。实际上,有很多好的人生“游戏”可供我们选择,比如律师、水管工、医生、木匠或教师等。如果在一个“游戏”中不成功,我们可以尝试另一个,还可以发明新的“游戏”。

我们通常不止玩一种

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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