无可救药的拖延

    拖延是病吗?对于这个问题,据罗辑思维里说:只要你说你有病,就有很多人站出来说他会治!

     现在:

   一周一篇博客,今天周六

   6.30号考试,书都没翻过几页,今天6.28号

     过去(前几个月):

   3.15号,正在忙着完成C#的项目,上次和C++见面还是去年9月份,3.30号考二级

   4.10号,偶尔把自考书拿出来摆在面前,看一眼书皮——无聊,继续放回抽屉里,4.20号自考

     将来(后几个月):

   7.17号,暑假计算机学什么,进度怎么定?未知……9月份将成为大四学生

   下半年,有什么整体的打算?刚才想了几秒钟……今年23(人生pass掉1/3了)

    通过以上的分析,好像我可以是当之无愧的拖延症+计划缺失症双重患者,其实这里还有一些事实也需要拿出来才利于得出比较公正的结论

   每周一篇的博客从未少过(不否认有滥竽充数者)、前半年考的试过得差不多了、学习进度没在最后,心心念念的想把电脑拆一下几天前已经做了(还是twice)、每天吃得下睡得着、冬天的衣服没拖到现在洗……

    写到这里我就不明白了,怎么那么多人把拖延看成洪水猛兽唯恐避之不及,各种抵制拖延的办法层出不穷,其实我还没用呢就看着累了,拖延有那么可怕吗?待会再说,先看下我用过的时间管理方法

番茄工作法,我也经常用,尤其在刚开始做好计划的时候用的真是得心应手

四象限法则,越是快到考试快到项目结束的时候,不用分析各项任务自动归位

二八原则,这个经常被我用成八二原则

二分钟原则,想着挺简单,实际执行起来有阻碍

……

    这些理论恐怕很多人都懂,也模仿着使用过,不知道各位现在的感觉如何。我在项目申请延期时脑子里自动生成一句话:时间管理不合理。既然知道自己时间管理不合理又学习了这么多理论,为什么就不能让它合理点呢?嗯,对了,还有一个拖延在作祟,那怎么治这个拖延呢?又回到了这个问题上,就像亚健康一样,拖延是病吗?如果问我身边的人,能说自己不拖延的人概率应该约等于零。我们都是人一种感性的生物,不拖延只能是用来改善拖延而非侧头侧尾的杜绝。其实说到底,拖延是心态散漫的一种外在表象,这个和自制力、意志力、对做某件事的渴望程度直接挂钩,所以以后一件事没做好,别找借口说是时间管理不合理了,心没用到做好这件事的几率又有多大。

    完全的不拖延是做不到的,偶尔拖延一下也没什么坏处,就像今天的衣服明天再洗,现在口渴了一会儿再喝水,不会影响太多。我们真正要改善的是心态,对做事情的紧迫感和重视程度,从中对拖延心理加以利用,在不想看考试书的时候把博客写了(对于看书是拖延,对于写博客就不再是拖延了)

    所以,别拿拖延做借口,试图美化心态的散漫

 

 

import json import re def optimize_segmentation(input_file, output_file): """优化版字幕分段处理器:按标点智能分割并保持时间连续性""" try: # 读取原始数据 with open(input_file, 'r', encoding='utf-8') as f: raw_data = json.load(f) processed_data = [] for idx, item in enumerate(raw_data, 1): # 数据验证 if len(item) !=3 or not all([isinstance(item[0], int), isinstance(item[1], int), isinstance(item[2], str)]): print(f"警告:忽略第{idx}条异常数据 {item}") continue start, end, text = item total_duration = end - start # 智能分段逻辑 segments = re.split(r'(?<=[。!?;])[ \t]*', text.strip()) segments = [s for s in segments if s] # 时间分配算法 segment_entries = [] time_cursor = start for i, seg in enumerate(segments): # 计算相对时长权重 weight = len(seg) / len(text) if text else 1/len(segments) duration = int(total_duration * weight) # 确保时间不越界 seg_end = time_cursor + duration if i == len(segments)-1 or seg_end > end: seg_end = end segment_entries.append([ int(time_cursor), int(seg_end), seg ]) time_cursor = seg_end processed_data.extend(segment_entries) # 保存优化结果 with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(processed_data, f, ensure_ascii=False, indent=2) return True except Exception as e: print(f"处理失败:{str(e)}") return False 按照示例要求优化以上代码 [ [380, 7560, "我是佣人的女儿,可从我看到她的第一眼起,就无可救药的爱上了她。"] ] # 执行代码 # 预期输出结构 [ [380, 2773, "我是佣人的女儿"], [2773, 5166, "可从我看到她的第一眼起"], [5166, 7560, "就无可救药的爱上了她。"] ]
03-23
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