更好的状态-心流-专注

重新定义的“优越感”(更好的状态)

  • 首先我想重新定义一下优越感(也可以换成其他词,快乐、高兴等都无所谓),人类千百万年的演化的选择,优越感包括了人的各种正面感受:高兴,快乐,兴奋,骄傲,引以为豪...它是一种奇特的感受,它的关键在于,感觉自己所处的状态(包括自己感受到的环境)比某些事物(包括其他人昨日之我昨日的环境等)更好,感觉自己的状态是一种优越的,更好的状态。

  • 优越感可以来自很多事物,就是一种感受而已,但是这种感受确是我们毕生一直在追求的东西。我们认为有些事物可以让我们获得优越感,不过不同的是,有人追求建功立业、运筹帷幄…的帅才,或者做个细致入微,直达灵魂的艺术家,又或者从事令人惊叹的如刀尖起舞、庖丁解牛般的工匠创作,也有人追求其他东西:功名利禄、腰缠万贯、娇妻如玉、心机城府、八面玲珑…,或许无所谓好坏,只有你是否喜欢罢了。

  • 优越感可以来自于信仰(理想),所做所为符合信仰,越来越接近信仰,那么就获得优越感。

  • 优越感来自,内心认同的事物,希望获得的事物,来自我们的价值观,世界观,信仰。

  • 优越感或者是一种情绪,源自于人类的本能需求,而这种本能需求又和各种事物连接,为了获得优越感,我们终其一生都在追求着那些让我们引以为豪的,让我们感到骄傲、快乐的事物或者理念,仅此而已

  • 根据优越感的定义,只要感觉自己所处的状态比某些事物更差,而且不愿接受,我们就会产生负面情绪,所以我们会通过改变自己所处的状态,或者接受它,来摆脱负面情绪,或者在其他方面获得优越感从而抵消这种负面情绪。

  • 优越感得到后,我们确实感受到了,又太容易失去,夕阳无限好,只是近黄昏。得到了也意味着开始失去,因为我们总是在追求更好的状态,只有比当前更好的状态才能让我们再次获得优越感,一旦你停止了追逐,你就会发现你的状态变差了,因为大家都很努力,都在向前奔跑,正所谓,逆水行舟,不进则退。提利昂·兰尼斯特(小恶魔)说过,don't ever stop ,the world is yours.

心流(专注度与最优体验)

  什么是心流?简单来说就是一种体验,一种状态,而且是正面的,精神高度集中于某种东西,忘我的一种状态。或许也可以说是一种意识上不断连接全情投入专注的状态。
  意识不断连接可以说是一种更好的状态,或许更好的状态也是不断连接的状态,这也是优越感的来源,心流或许可以说是优越感的细节体现,或者说它们在某个角度来看,是一回事。而把心流简单理解为专注度也是有道理的,如果精神涣散,没有意识上的专注,是体会不到这种状态的。而这种状态也就是所谓的幸福体验,或者最优体验。所以幸福的来源,用心流来解释就很简单了,相信在日常的生活中也很容易体验到,比如体育运动,打游戏,唱歌跳舞,甚至做很难的数学题。而往往无所事事,或者无法安心做做好一件事情的时候,就是你最痛苦的时候,因为你的意识是涣散的,是不集中的,你心不安。有个故事或许说明这个道理,那就扯到佛门,哈哈。传说达摩来到中国传道,住在一个山洞中,恰好慧可小和尚那时总觉得不得道,心不安,非要达摩指点他,甚至不惜自断一臂,最终达摩没办法就答应了,问他有什么问题,慧可对达摩说:我心不安。达摩听了回答到:将心来,吾与汝安。听到这句话,不知道慧可是什么心情,反正慧可肯定是拿不出心来,就在思索心不安到底是什么,正当他去感悟心的时候,他突然发现,以往心不安的感觉消失了,最终慧可顿悟了,成为了二祖。也就是说,你去感受心不安这种状态时,你心自然就安了。这个故事可能有点玄乎加无聊,但当慧可集中意识去感悟心的时候,由于他意识的专注,可能正是那个时候他体会到了心流状态,让他的心终于安下来了。
  而专注与减少是有关系,或者说少即是多,你决定做什么与决定不做什么一样重要,如果你想同时做多件事情,你很难专注,相反如果放弃其他只是选择一件,反而你会更快乐一点。而这件事情最好是你最感兴趣的,否者你心仍不安,你依然不能很好的专注起来。所以乔布斯喜欢极简的做事风格是有关系的,这估计也和他对的信奉有关系,年轻的时候还去印度朝过圣呢,极简也意味着专注,专注意味着更好的体验。也很有意思,奢华也往往与浮躁联系在一起。所以一个人是否快乐更多取决于你是否是一个专注的、懂得体验的人,所以你也能明白,幸福与快乐绝不是某一类人的特权,它是所有人能够获得的东西。无论你从事什么职业,在追寻幸福与快乐或者说优越感的道路上,其实本质上都是一样的,哪有什么高低贵贱之分。
  但是人并不是天生就对某件事情容易懂得体验与专注,如果是,那么恭喜你,你就是天才,可能一部分天才就是来自于这方面的原因吧。但是仍然有些事情,我们是比较容易体验并专注其中的,比如游戏与音乐等等,如果你比普通人能更好的体验与专注,那么你适合去做个职业游戏玩家或者音乐家了。对于其他的事情,我们是需要培养这种体验与专注力的,就拿在学校上课为例子,你真的以为那些好学生,那些成绩好的学生是他们天生聪明吗?他们自制力更强,他们寒窗苦读吗?我觉得天才毕竟是少数,大部分人即不是自制力更强,也不算是苦读,相反更多的是专注与心流的体验(快乐的体验),如果达不到专注(也是兴趣),你就难于从看似枯燥的学习得到好的体验。这种体验与专注的能力对做任何事情来所都是很重要的,给你带来心安与幸福。所以呢,这就能解释为什么,正念、瑜伽、静坐比较流行的原因了,也能解释为什么,我们为什么需要素质教育,我们需要学习体验(不只是学一下而已)音乐、绘画、舞蹈、体育等(必须说现在的教育真难也真烂),这些都有一个共同的特点,和心灵相关,并且这些东西历史悠久,几千年来经历了时间的考验,比起一般的事物它们让更容易专注,并体会到心流的状态。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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