自卑 自负 自信

本文探讨了自卑、自负与自信之间的关系,解释了它们产生的原因,并通过实例阐述了如何通过知识与自知来建立自信。文章强调了正确认识自己对外在世界与自身的积极影响。

写在前面:从走出校门工作到现在已经两年,这两年遇到了很多困难和问题,自己身上背负了很多压力,痛苦,迷茫。。。但也恰恰是这些,让我开始学会去认识自己,了解自己。今天看了一篇文章,是讲自卑,自负,自信,结合自己的经历看来,感觉蛮对的,所以分享下~希望自己能对自己有更深更客观的了解,认识自己,做更好的自己!

      很多人没有自信。

      为什么没有自信?因为无知。无知有两种,一是对客观的无知,即没有知识;二是对内心的无知,即没有自知。没有知识,会高估或者低估困难,导致自卑或者自负;没有自知,便不能正确的评价自身,也会导致自卑或者自负。

      对于没有知识造成的自卑或者自负,举个例子,两个人登山,山的高度未知。自负的人会认为自己肯定能登上去,自卑的人会认为自己肯定登不上去。如果客观条件是山的高度超越了人的极限,那么大家会认为自负的人很无知。如果山的高度远没达到人的极限,大家就会认为自卑的人很无知。这就是没有客观知识导致的自卑和自负。

      我们再看没有自知导致的自卑和自负,又可以分为两种。其一,是对自己的自身条件和能力大小的无自知,也可归于客观的无知,容易造成低估或高估自身应对困难的能力,造成自卑或者自负。其二,是不能正确看待自己的优缺点,极端的时候常会引起自卑和自负的相互转化,但对自身品格和能力的健康发展都无益处。举个例子,比如某人有几处显性缺点,或仅仅是因为普通而不引人注目。但是他却有几处偏隐性的优点。此时如果把握不好,在与别人的初次见面中,他总是会迫不及待的展现自己隐性的优点,自己却感受不到不自然。这种对隐性优点的自负起到的效果通常是适得其反,在引起别人反感的同时,也反衬出自己对显性缺点的极度自卑。再举个实在例子,比如某人不善言辞,却有一定的逻辑思维能力。如果没有自信,那么在与陌生人的交流中,他所做的很可能是通过否定别人甚至找茬来维持谈话的继续,同时又可借以发挥自己的逻辑辩证能力。殊不知这样会比沉默更为尴尬,因为人的内心是渴望被肯定被赞许的,所以这在照亮了自己逻辑能力自负的同时,也照亮了其言辞能力的自卑。再说残疾人,残疾人最大的可能的悲剧,不在身体的残疾,而是心灵的残疾。我认为,能否在阴影、低谷和世人的冷落中,保持一颗阳光、淡定、健康的心,才是判定一个人残疾与否的标准。

      由此可见,自卑和自负是对孪生兄弟,总是相伴而生和相互转化的。自卑和自负,就是不能客观地认识外在和自身。自卑的人容易消极处世,自负的人容易碰壁却不知悔改。二者都容易引起极端的行为,导致懦弱、尖刻与暴烈。导致人生的种种不顺利和不幸福,因此二者是极其需要努力避免和克服的。

      自信,就是自卑和自负的折中,是不卑不亢,也是一种豁达。如何自信,一要有知识,二要有自知。如果一个人正常的勤勉,知识会随着经历的增多逐步的增加。但自知却不一定,所以“人贵有自知之明”。如果能及早地认清自身,就会及早的把握自己,去寻找自己所需的知识,来巩固自己的自信。

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!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值