13、成长、性别与社会观念:直面挑战与追求平衡

成长、性别与社会观念:直面挑战与追求平衡

1. 危险与能力的追求

孩子们在多伦多大学西德尼·史密斯楼西侧玩滑板,他们从台阶顶部往后退约十五码,然后奋力滑行,在即将撞到扶手时,单手抓起滑板跳上扶手滑行而下。这一行为虽危险,但充满勇气,他们追求的是战胜危险,提升自身能力。而我却不敢也不能像他们那样做。

后来,楼东侧街道上的混凝土花箱和雕塑周边也成了孩子们滑板的地方,但不久后就出现了“滑板阻挡器”。这让我想起多伦多曾拆除所有操场设备的事,当时因立法和保险问题,操场被匆忙拆除,即便这些操场本已足够安全。

当环境变得过于安全,孩子们要么不再玩耍,要么会以意外的方式玩耍。人们,包括孩子,并非追求风险最小化,而是追求风险优化。我们生来就喜欢一定的风险,在挑战中我们能保持活力和兴奋,过度保护会让我们在面对危险和机遇时不堪一击。“滑板阻挡器”不仅外观丑陋,其实施的理由也经不起推敲。

2. 成功与怨恨

深度心理学家如弗洛伊德、荣格和尼采认为,事物都有阴暗面。弗洛伊德深入研究梦境的潜在内容,荣格认为社会礼仪行为都有其无意识的阴影,尼采则探讨了“怨恨”在表面无私行为背后的作用。

乔治·奥威尔在《通往维根码头之路》中,先描绘了20世纪30年代英国矿工的恶劣工作条件,让人对工人阶级深感同情;后指出当时英国社会主义不受欢迎的原因,即一些社会改革者并非真正关心穷人,而是嫉妒富人,他们用虔诚和自以为是来掩饰怨恨。

当看到有人声称出于高尚原则行事时,我们应思考其背后的动机。比如设置“滑板阻挡器”,若结果是让青少年不满且破坏了美感,那其目的可能并非表面那么高尚。

3. 朋友克里斯的悲剧

我的

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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