告别“亚历山大”,自谋轻松生活

本文探讨了应对工作和生活压力的方法,包括克服惰性、合理安排事务、善于拒绝、保持幽默态度、定期运动和拥抱自然。通过具体案例分析,作者提供了实用的建议,旨在帮助人们减轻压力,提升生活质量。

告别“亚历山大”,自谋轻松生活

缪晓辉

一个新的谐音网络名词——“亚历山大”,成为当今“各族”人抱怨工作和生活压力的高频词汇。本人也常用,因为压力“山大”。


不久前我连续一周凌晨4点左右醒来,不能再入睡,有几天不得不第二次吃短效助眠药以求再睡两个小时。因睡眠不足,严重影响白天的工作,精神面貌也不佳。

 

我失眠12年,期间类似服了安眠药也不得安眠的插曲,已经有过几次,皆因“亚历山大”。这次,因去国外开会,积压了很多工作,短期内大量阅读、写作、审稿和筹备学术会议等,并因此放弃了每周两次的健身活动,在高压之下,出现了精神上的负面反弹。在尽快完成了现有任务、偿还了大部分“债务”、拒绝了个别新的请求、恢复了定期健身之后,睡眠又如往常了。

 

“亚历山大”的现象日趋普遍,影响的群体日趋扩大,对人的精神和躯体的伤害日趋严重。且不论高压之下,脑、心、肝、肾、视力、听力和免疫力等承受的伤害,就说用生命向压力妥协的严重事件的发生率,每年都已较高的百分比增加着,这,应该是向我们敲起的震耳的警钟!

 

人的压力,既源自外部,又缘于自身。压力的类型不必多表,在此要阐述的是,我们是否有办法破解压力,或者减轻压力,从而活得轻松一些,再轻松一些?以下结合笔者的亲身体会回答这个问题。

 

克服惰性 弛张节奏 疏而不漏 任何人都有惰性,惰性滋生忙乱、加大压力。生活或工作节奏紧张的人,还特别容易产生与自身要求相反的惰性。如何能忙而不乱、疏而不漏,克服惰性是为首要。

 

笔者担任医学会秘书多年,长期与高强度和快节奏的医学专家打交道,过程中发现一个并非少见的现象:少数专家会把早该做的事情拖到死限,比如论文稿件或演讲用的电子课件,任你如何催缴,不到印刷论文集的最后一秒钟,就是不能提交作品,即使是提前半年告知,他门仍然会客气地向我抱怨时间太紧张。这实质上是惰性导致,而且形成了恶性循环。试想,如果能把所有的工作都能在规定期限的前三天完成,不就可以永远切断这种恶性循环而无需烦躁吗?

 

日常生活中也有很多事情因为惰性而愈积愈多,也能成为增加生活压力的根源。比如汽车小故障、家中电线破损裸露、水管破裂漏水、看望某个同事而未及时前往、夫妻隔阂未及时沟通消除、父母或子女疏于陪伴等,这些事情看起来似小,但却是“积”不得的,积了,就会急,就会增加压力。

 

事情越积越多、越积越忙、越忙越累,该做的事就得巧安排、抓紧做。如此,可能会“时”半功倍,这也是笔者多年来正方两方面的体会,如同写这篇稿子,我提前三天完成了,压力立即消失。

 

量力而行 善于拒绝 淡化得失 事务繁忙、任务巨多的人,一定要量力而行,最需要克服的心理就是总觉得本单位或本部门就数你重要。须知道,地球不会因为少了某个人转得更快或更慢。尝试一下,抛开得失,你可以拒绝承揽最多三分之一或至少五分之一的工作。

 

我经常被邀请讲学或参加其他活动,只要计划表上有空,从不拒绝邀请。在别人眼里,我身体健康、精力充沛、能力很强,可事实上,由于长期紧绷神经、走南闯北、超负荷工作,早已疲惫不堪,身心严重透支。何以如此对待自己?自我剖析,原因不外乎如下:一是顾及太多、碍于情面,不忍心拒绝,却不知护了面子伤及的是里子;二是判断失误、高估自己,不主动拒绝,却不知盛名之下其实难副;三是劳动有酬、名利皆收,不舍得拒绝,却不知名利有限而健康和生命无价。归根结底还是患得患失在作祟。

 

认识一位医学界著名学者,他在卸任某重要学术职位之后立即“裸退”,拒绝接受所有需要长途跋涉的学术讲课,带上几个学生,编织起个人博客,在网上义务为病人提供疾病咨询。他得到了怡然清净与身心和谐,现已年过八旬,身体一直维持在较好的状态。此乃高人也。

 

自知之明,量力而后行,量需而索求,必得健康与长寿之回报。

 

幽默人生 知足常乐 阿Q精神 幽默、知足和阿Q,是三种独立的人生态度,皆具者,乃心理强健无比之人,而常人大都拥有其一二,甚或皆无,结果比阿Q过得还艰辛。

 

颇受观众喜爱的我国某著名节目主持人,其冷幽默之水平少有人能及,但是他却患过抑郁症。众所周知,人的一生,十之八九不如意,总会遭遇或大或小、或重或轻、或缓或急的负面事件。奉劝大家,当我们失去某个珍贵的东西,或者追求某个似乎本应属于你的东西而未果时,能否对别人或对自己说一声“葡萄是酸的”?当我们被误解、诬陷、打击或不公正时,为何不能对自己说一声“儿子打老子”?

 

这种不太被滥用的“吃不到葡萄说葡萄酸”的阿Q精神,不应被视为精神麻醉,它恰恰是心理健康的表现,而且能避免进一步的心理创伤,更重要的是它能帮助我们顶住逆境、渡过难关、重塑自我,有时甚至足以挽救一个鲜活的生命。

 

择机运动 定期休闲 拥抱自然 人类越来越缺少运动,很多心理和躯体疾病与之相关;宅男宅女越来越多,严重吞噬着年轻人原本脆弱的神经;拒绝阳光、氧气和雨露,失去的何止是钙质和肺活量,丢失得更多的是生命的活力!

 

如果哪一天在机场发现有人弃电梯于不顾而走人行楼梯,那个人大概是我;我的办公室在八楼,新搬迁至今三个多月,乘电梯不超过5次;前往上海市医学会开会或审稿,我常常会步行30分钟过去。说这些是想告诉大家:每一个人每天都有运动的机会,但却常常被我们放弃。很好的运动机会都会忽视,又有多少人会刻意地定期健身或运动呢?

 

不妨体验一下,在你繁重的脑力劳动之后,去健身房或在户外剧烈运动30分钟并大汗淋漓,那种心理放松的感觉是何等美妙!请记住,工作繁重时间紧,不是放弃运动的理由。没有人会忙碌到每天30分钟时间都挤不出来。抓住任何可以运动的机会并坚持之,其意义之重大,绝对不亚于商机或升迁之机,因为坚持运动对身体的长期获益要远远大于任何有形的利益。

 

仅有体能锻炼的运动还不够,还得有定期休闲,要走出去,亲近自然,拥抱阳光和雨露,领略大好河山的风光,定期让心脑肺贪婪地接受大自然赐予的负离子。

 

呼吁:不要甘当高级圈养动物,否则,你不仅不如散养动物健康和快乐,还会更早地被“宰杀”,而真正宰杀你的刽子手是你自己,被宰割的是你的身心健康。

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心环节之一,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,并通过实际操作流程进行说明。 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、验证与优化等流程,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,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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