人生的本质是痛苦

本文探讨了人生的本质为何是痛苦,并分析了人与生俱来的欲望、与亲人的分离及生老病死三大因素导致的痛苦。进一步指出,宗教虽能提供精神慰藉,但无法彻底脱离痛苦。最后强调,通过自身努力可以改善命运,实现生命价值。
人生的痛苦根源于三样人力无法摆脱的东西:一个是人与生俱来的欲望,永不知足的欲望,人永远处于不满足的状态,所以永远都痛苦;一个是人终其一生建立起来的最美好最亲密关系的亲人爱人最终都会一一从他的生命中离去,谁都无法避免,因而人永远活在一种孤独和惶惑不安之中;还有一个就是人自身的生老病死,人的一生都被病魔折磨,直至最后被病魔折磨至死。因为每个人的一生都伴随着这三个无法摆脱的命运,所以人生的本质真的是痛苦,而不是快乐。

  上帝当初将人类遣入凡间,本就是对人偷吃圣果的惩罚,所以人类从降临凡间之初,上帝就已经在人身上下了咒语。人不论从肉体到精神都将受这些天生的弱点而折磨终生,肉体会生病,会消亡,精神上的折磨则源于人性的弱点——贪婪,自私等等,上帝让人类有了一个大脑会思考,又有了一颗灵魂去体悟,有了更高生存追求的人类也就较其他动物更痛苦。它让人类的灵魂里充满对真、善、美的向往,可偏偏又让人类的骨子里充斥着俗、脏、丑,让人类在自身与人类组成的社会的矛盾中痛苦。它告诉人类世间最美好的感情是男女间的爱情,而爱情是专一的永恒的,可它偏偏又给人种植了一颗善变不忠的心和容易被欲望控制容易冲动的肉体。它告诉人类人人生而平等,社会是正义的,恶有恶报,善有善报,可它偏偏又呈现给人完全相反的一面。

  不过上帝究竟存不存在尚未可知,还是将上帝改为造物主表达更准确。其实人类不过是被造物主玩弄于手心的可怜的一粒骰子。不管人类怎么努力怎么探索,都无济于事。难怪说“人类一思考,上帝就发笑。”因为在造物主眼里,人类再怎么思考都逃不脱固有的命运。每个人都必将经历亲人的生离死别,都必将经历爱情与理想的破灭,都必将接受死亡的归宿。

  宗教是人类为了逃脱苦海而试图建造的一座精神家园。在宗教中,人的精神的确可以得到些许安慰,但只要人有这个肉身有这颗灵魂存在,人注定不可能彻底脱离苦海。前段时间,一位大师的母亲去世了,去世前,这位大师一直陪伴着母亲,眼睁睁地看着母亲被癌症折磨至死而束然无策。这位大师自小出家修行,积下不少功德,可是依然无法将母亲从苦海中救出,直至死亡将其一切彻底地带走。这就是为什么我要说人生的本质是痛苦的原因了。因为这个痛苦的本质是任何人都无力改变的。

  中国文化中叫人“安命、听命”,就是人们在命运面前的一种软弱与无奈的表现。虽然也有人认为“人定胜天”,但是这是在一定的条件时期下的偶然事件,比如某些人创造的一些奇迹,超乎了常人的能力与创造力。但是有谁真的可以胜得了天?至今为止,好像还没听说有谁能够不死吧。

  但我始终相信,在适当的能力范围内,一个人的努力还是可以改变一下自己的某些命运的,让自己活得稍微好一些,接近理想一些。天生好命的毕竟是少数,大多数人是出生在这个社会的中底层的,如果你想提高生命质量,实现生命的一些价值和理想,那么你可以通过自身的努力来实现,尽管实现多少会受到命运和客观条件的制约,但努力总比不努力会多一分成就。这是人生在世唯一可以自己在一定程度上把握的东西,也就是通过努力做事来实现个人的价值,提高个人的生命质量。至于其他,人是把握不了的,人既把握不了他人,也把握不了天,特别是我开头说的三样东西,只有顺其自然,坚强平静地对待。因而那些一生致力做自己喜欢做的事致力自己理想事业的人是智慧的。

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明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于工智能的子领域,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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