“初老症”在靠近

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随着偶像剧《我可能不会爱你》的热播,“初老症”一词逐渐为人所知。林依晨扮演的三十岁白领,面临着未老先衰的窘境,心理和身体仿佛都比实际年龄老得快。这种情况被称为初老症。

其实,初老症一词是剧中虚构的。但是,由剧情而来的50条初老症状测试,却被众多80后网友认为与自身情况相似,因此得出这样的结论,“如果你的年龄在30岁上下,时时感到烦心,对新鲜事失去兴趣,不爱凑热闹,总觉得自己落伍,那么你可能患上了一种全新的现代病种——‘初老症’”。

30岁是衰老的开始?

根据世界卫生组织规定,45岁以下的人都是青年。因此那些30左右却声称自己得了初老症的人,大都是由于压力太大而产生的心力交瘁、体力透支。

中国有句古语“三十而立”,这个词逐渐演变为贴在30岁人身上的标签。“社会要求30岁的人有工作基础、事业小有成绩、感情稳定、开始为下一代做准备。然而实际上,很多这个年龄段的人还达不到这一标准,”北京昭良心理中心咨询师孔令雪告诉记者。

她认为,现代社会竞争激烈,体制也不完善,这就造成了30岁的“啃老族”、“穷忙族”。他们达不到社会对自身阶段性的要求,比如有车有房工资高等,容易产生心理挫败感。

此外,虽然传统上认为30岁的人应该组织甜蜜的小家庭,但是现实中的剩男剩女问题,使得很多这一年龄段的人还在婚姻门外。就像剧中的女主角,交过几个男友,伤心又伤身,30岁时还是单身,心理郁闷之下就容易出现初老的症状。

与其他年龄段相比,30岁可能是压力最大的时期。知名专栏作者李德平表示,学生学习负担大,但是这种压力是单方面的,他们不必考虑生计。而中老年人,由于时代原因,享受过福利分房等政策,生存压力有所缓解。尤其是退休人士,他们自由度高,是幸福指数最高人群之一。

至于40岁的人,过去总说他们“上有老,下有小”,是压力最大的人群。不过现代社会节奏大幅加快,是“拼”出来的时代,30岁的人已经提前10年感受到了巨大的压力。

为何80后纷纷“中招”?

如今30岁左右的人,正是所谓的80后。因此很多报道声称,“初老症向80后袭来”。孔令雪认为,80后遭遇初老症有其群体特殊性与社会特殊性。

从80后这一群体来看,他们被谑称为“悲催的一代”:读书时大学扩招、找工作时就业难、工作后房价已变得高不可攀、要结婚又面临巨大的婚姻消费。这个群体受到了工作、生活、情感三方面的挤压,心理、身体疲惫在所难免。

而目前社会又正处于转型期,很多价值观都发生了变化。因此,李德平表示,“当物质成为衡量一个人成功与否的重要指标甚至唯一指标时,快乐从何而来”?快乐能力的失去,正是初老症的根由。

不过,初老症一词虽然刚刚出现,这一现象却并不是时代独有的。中老年在这个年龄段也都或多或少出现过初老的现象。就像初老症标准50条中提到的,“KTV热门点播排行榜的歌曲完全不会唱”。现在的中老年人在KTV中唱的不也大都是他们少年时的歌么?

孔令雪表示,任何时期对30岁人的要求都是相似的,他们都需要扮演承上启下的角色。只是当时与现在的社会状况不同,压力也不同,但是30岁的人都要面对自身的成熟,都会有“初老”的现象,这并不是80后的特有病。

初老症其实是心态衰老

在网上流行的初老症50条标准中,有很多是与记忆和体能衰退有关的,比如“越近的事情越容易忘记,越久以前的事情反而越是记得”、“以前可以唱KTV到天亮,现在只要熬夜一天,就会累一个礼拜”。这是否表示初老症是身体上的衰老呢?

在孔令雪看来,初老症并不是真正意义上的未老先衰,其实只是心态上的衰老而引发的一系列身体症状。

她告诉记者,身、心是相互联动的。如果一个人心情压抑,身体就会纠结,心脏不舒服,身体迟钝,意识麻木。反之,心情愉快,意识感受就会敏锐,能够快速觉察事物。如果一个人心力疲惫却由于环境原因不能停下来休息,会对身体有很大影响。这就像开车时同时踩着刹车和油门,对车有极大损耗。

“从记忆、精力来说,人智力最好的时期是十七八岁,精力最旺盛是二十五六岁。与之相比,30岁确实处于下坡路,但是下降得十分缓慢与轻微,不应该被明显感觉出来。”中科院心理所尹文刚研究员说,“人的大脑25岁才会基本发育成熟,其后还会进一步发展,所以30岁就产生明显初老症状是没有道理的。”

现实中,很多年轻人都声称自己已经初老。其实,很多时候,人们越是认为自己初老,越容易发现身体的初老现象。“这是一种心理暗示,觉得自己初老,引起身体反应,形成恶性循环。”孔令雪说。

“变老”也是成熟的表现

尽管人人都不愿变老,但是有时变老也并非一无是处。《我可能不会爱你》每集的剧前和剧末都会有主角语录,剧前是“初老”症状,剧末是熟女魅力。主角通过自己的亲身体验表现老去也是一种美。

尹文刚认为,心理变老产生正面还是负面作用,要看它如何定义。如果将其定义为成熟,初老心理是有好处的,它使人不再幼稚,遇事克制,不冲动。但是初老心理的另一面则是缺乏求知欲、用一成不变的固有眼光看待事物,缺乏进取精神。这无疑是不好的。

因此,他表示,30岁上下的人应该在心理成熟的同时,保留少年时的“天真”与好奇心。这样初老反而会使生活更精彩。

当然,80后网友不要盲目地给自己贴上初老的标签,毕竟网上的50条标准有游戏成分,并不科学。不过,它可以带来警醒作用。孔令雪建议,如果发现心态老化得太快,就要积极走出家门交朋友、做运动。最重要的是,别太“宅”。在家中不管是上网还是看电影,信号刺激系统都是单一的,容易使人处于麻木状态,不利于身心健康。

训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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