爱情六十七课,下台阶的学问

本文探讨了如何在亲密关系中有效管理情绪,避免因失控的情绪导致双方受损。通过实例分析,作者揭示了情绪失控的原因及危害,并提供了控制情绪的方法和在争吵中采取正确行动的策略,旨在帮助读者改善人际关系,建立健康的情感交流模式。

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      以前,我是一个不会吵架的人,无论和朋友还是和恋人,都不会下台阶。
        
         我贯用的方式是两种:要么将情绪发泄殆尽,要么冷战。
        
         这两种方式都很糟,伤人伤己,吵闹的最后,只是单纯被情绪控制,连“为何而吵”都忘掉。
        
         还记得有一次和男友吵架(现在他已经是我的老公),开始,我的确是占理的一方,于是我死咬不放,和他发火,在电话里嚷嚷……他起初一直哄我,跟我说“对不起”,然后说过来看我……可是我却不依不饶。当时我并没有意识到,他的道歉,实际上是一个台阶,他已经给了我无数阶台阶,我却没有察觉到,只是任由情绪控制着自己,一路发泄下去……最后,他的耐心被我耗尽,“台阶”也都给光了,于是在我还在“控诉”的时候,他挂断了电话。然后任我怎么打,他也不接了……
        
         我不下台阶的结果就是——偏体鳞伤的滚进一个情绪的无底洞,自己叫不动、嚷不动之后,还要去面对也被我激怒的恋人。
        
         经过这场架,我对自己进行了反省——好在心理学教给了我这个好方法:我发现自己在和别人起冲突后,就会激发一个情绪的“任性机制”,当它被点燃之后,就像干草垛遇到了火星,如果不把所有的草都烧尽,是无法停止的——这种无法停止,让我自己和我爱的人,都深受其害。我的“任性机制”和父母给我的宠溺有关,因为是独生女,所以当我不高兴的时候,我可以和家人无休止的“任性”,他们会一直忍耐我、迁就我,直到我情绪过境后,精疲力尽的软下来。可以说,我是在用“情绪”当作一种武器,来吓住他们、控制他们——这是非常不良的一种关系模式。
        
         很多人都说,我要找一个爱人,他要宠我、爱我、迁就我,像我的父母那样忍耐我——根据我的实际经验,这是非常错误的观念——因为父母的宠溺而建立起来的“任性”和“情绪武器”,于人于己都是毒药。如果一个人只会把自己的情绪变成干草垛,他就像在自己心底埋了无数颗地雷,自己和别人都可以不小心踩到,然后剧烈爆炸——情绪是魔鬼,被情绪控制的人会变成伤人伤己的魔鬼。

         每个人都有情绪,亲密关系是一种平等的关系,当你不好好控制自己的情绪时,别人也就很难用控制好的情绪对待你。所以,当我无休止的发泄燃烧我情绪的草垛时,我的男友的草垛,也被我引燃了……
        
         其实,扪心自问,女人和男人吵架,到底想要什么呢?其实164%的女人,只想要一件事——就是爱人能过来抱抱我,哄哄我。但当我们的爱人真的这么做了,我们却会顾着发泄情绪,而忽略自己发火的目的已经达到了。
        
         人和人的行为,具有相互的强化性。如果女人发火,男人发现哄有效,下次他发现女人又发火了,就会用哄来处理;同理,如果女人发火,男人发现怎么哄都没用,只好把她撇一边,跟她冷战,结果女人过了一阵子气消了,自己就跑来了,下次他就会在女人发火的时候,直接撇下她冷战。结果男人和女人之间就形成了一个恶性循环,女人最恨男人对自己冷淡,但越发火男人越冷,男人越冷女人越火……其实,是因为女人一开始不会下台阶,男人习得了冷战的强化而已——因此,想想你要的是什么?是生气的时候有人拥抱有人哄,还是冷冷的被抛下?
        
         是你教会爱人对待你的方式,尤其在吵架的时候。
        
        亲密关系中的窍门:你想让对方如何去爱你,你就要让他看到,怎样对你是有效的。这些“台阶”能顺利的让你们到达彼此。如果你想要爱人送你花,就要在他偶尔突发奇想买花给你的时候,释放你的开心,把花捧在心口,并亲亲你他。千万别口是心非,明明欢喜的要死,却说:“干嘛浪费钱啊!”。
        
        恋人之间,不怕有冲突,无论是吵架,还是某件事没达成一致看法,都可以通过分歧而产生默契。但我们需要小心自己的情绪,以防它烧着时,会蒙住自己的眼睛,看不到可以下去的台阶。每个人都有忍耐的限度,别让自己的“情绪秀”超越爱人的忍耐,Ta也有释放情绪的权利,但一旦Ta的情绪草垛也被点燃,默契很可能转变为隔阂。
        
        见好就收,是人与人相处的科学。这种能力需要长久的反复练习,先从下台阶开始。

转载于:https://www.cnblogs.com/tweet/archive/2010/08/18/1802642.html

内容概要:本文详细比较了GPU、TPU专用AI芯片在大模型推理优化方面的性能、成本及适用场景。GPU以其强大的并行计算能力和高带宽显存,适用于多种类型的神经网络模型和计算任务,尤其适合快速原型开发和边缘计算设备。TPU专为机器学习设计,擅长处理大规模矩阵运算密集型任务,如Transformer模型的推理,具有高吞吐量和低延迟特性,适用于自然语言处理和大规模数据中心的推理任务。专用AI芯片通过高度定制化架构,针对特定神经网络模型进行优化,如卷积神经网络(CNN),在处理特定任务时表现出色,同时具备低功耗和高能效比的优势,适用于边缘计算设备。文章还介绍了各自的优化工具和框架,如CUDA、TensorRT、TPU编译器等,并从硬件成本、运营成本和开发成本三个角度进行了成本对比。 适合人群:从事人工智能、深度学习领域的研究人员和技术人员,尤其是对大模型推理优化感兴趣的读者。 使用场景及目标:①帮助读者理解GPU、TPU和专用AI芯片在大模型推理中的优缺点;②为选择适合的硬件平台提供参考依据,以实现最优的推理性能和成本效益;③介绍各种优化工具和框架,帮助开发者高效部署和优化模型。 其他说明:本文不仅涵盖了硬件架构特性,还深入探讨了优化技术和应用场景,旨在为读者提供全面的技术参考。在选择硬件平台时,需综合考虑具体任务需求、预算限制及开发资源等因素。
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