人民日报谈焦虑成社会常见病:好的人生需要文火慢炖

本文指出焦虑已成为社会常见现象,强调耐心对于个人成功和人生的重要性。耐心不仅有助于事业成就,还能带来过程之美,培养意志品质。文章引用《道德经》、《大学》等经典,以及丰子恺的故事,阐述静心和耐心对于感受生活真趣和提升意志力的关键作用。通过修炼耐心,人们可以抵御急躁,保持淡泊和宁静,从而成就人生之美。

现在不少人感觉到,焦虑、着急和不耐烦仿佛成了一些人的常见病,干什么事都显得急不可耐,总是等不得、坐不住、慢不了和静不下。

比如,有的人看到他人成名成功了,一下子会乱了自己的方寸、节奏和步伐,变得焦躁不安、心慌意乱;有的人看到他人提拔重用了,顿时沉不住气,“两年没提拔,心里有想法;三年没挪动,四处去活动”,千方百计走捷径;有的人则经不起一点怠慢和挫折,绕不得一点弯路和曲折,不愿也不舍得花更多时间做那些默默无闻、精雕细琢的事,恨不得一蹴而就,早日“梦想成真”;还有的人甚至变得有话不好好说,遇事不好好商量,碰到点问题动辄“一急二躁三冒火”,等等。一言以蔽之,没耐心。

耐心就是不急躁、不厌烦,它既是一种性格,也是一种品格,是“高尚的秉性”,能够成就事业,更成就人生。

耐心成就成功之美。在相当意义上说,耐心是成功的“通行证”。在人生的征途上,哪有一帆风顺?总会遭遇挫折,有时还布满荆棘,如果没有耐心,不能坚持到底的话,则很难看到成功的模样。有位年轻人应聘给一位雕塑大师当助理,与其想象大相径庭的是,这位雕塑大师竟是一个整天孤独地埋头于工作室的老人。年轻人问他:如何能够寻找到一个要素,足以表达自己的一切?这位雕塑大师沉默片刻,然后极其严肃地说:应当工作,只要工作,还要有耐心。在相当意义上说,正是耐心成就了雕塑大师。“日日行,不怕千万里;常常做,不怕千万事”。很多时候,成大事不在于力量的大小,而在于能坚持多久,更在于你能否坚持到底。

耐心成就过程之美。耐心是一种积极的等待和良好的心态。《道德经》上说,静为躁君。《大学》里讲:“静而后能安,安而后能虑,虑而后能得。”丰子恺先生曾在《山中避雨》提到,同友人游山遇雨而仓皇奔走,友人不耐烦,但丰先生竟被“一种寂寥而深沉的趣味”牵引了感兴,“反觉得比晴天游山趣味更好”,遂借了把胡琴,信手而弹,一时把这苦雨荒山衬出了暖色。正是这份对世事的耐心,才能在细粒微毫间,得到人生真趣味。“心收静里寻真乐,眼放长空得大观。”心清才能看到万物的生长,心静才能听到万物的声音,而这份静美唯有耐心才可获得。在人生的旅途上,多一份耐心,就会多一些发现,多一重体验。

耐心成就意志之美。哲人说:“无论何人,若是失去了耐心,就失去了灵魂。”耐心考验人的毅力和定力。古往今来,滴水穿石也好、铁杵磨成针也罢,愚公移山也好、精卫填海也罢,难在耐心、贵在耐心、成也在耐心。俗话说,慢工出细活。我们做很多事情,往往要靠绣花功夫、工匠精神,而离开了耐心,这些都无从谈起。好的人生需要文火慢炖、细水长流,这也正是对人的意志品质的锤炼和塑造。

耐心是一种修养,需要修炼养成。耐心不够,或因心里想法太多、欲望太强,或因沉不住气、性子太急。少一点功利,多一份淡泊;少一点焦虑,多一份淡定;少一点杂念,多一份纯净;少一点喧嚣,多一份宁静。如此,方可保持一颗耐心,成就人生之美。

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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