普瑞马法则——抗击惰性生活方式

普瑞马法则介绍了一种通过调整任务顺序来提高工作效率和心理健康的方法。通过将不喜欢的任务放在喜欢的任务之前,可以增强动力并促进工作能力的增长。文章详细解释了实施步骤,包括记录日常活动、调整任务顺序、坚持执行计划等。此外,文章还讨论了如何通过改变生活习惯来减少惰性和抑郁情绪的影响,以及科学依据支持的记忆技巧。本文旨在提供一种实用的生活方式调整策略,帮助读者改善工作和生活品质。

普瑞马法则:就是如果把一件更难完成的事情放在比较容易完成的事情前面做。那更难完成的事情就可以成为比较容易完成的事情的强化刺激。换句话说,把不愿意干的任务或者工作放在喜欢完成的任务之前。如果经常完成困难的、有挑战性的任务,那么工作能力就会增长;相反的话,工作能力就要下降。也就是说,把好玩的事情留在后面做。

先可以用一天到两天时间给自己作一个行为记录,把你通常每天要作的事情记下来,这包括记录你所有的生活活动。这样你即使粗粗的记,大约也会有几十件。然后把其中一些如果吃饭等必须完成的事情剔除。在此之后,你把剩余下来的几十件事情按照你的兴趣排列,把你最不喜欢作的事情放在第一位,把你最喜欢作的事情放在最后一位。

最后,你就可以在以后一周内进行行动了,每天一早起来,从你最不喜欢的事情开始作起,并且坚持作完第一件事情,再作第二件事情……这么一直作到最后一件你喜欢的事情。

在整个过程中,你开始会稍觉得困难,但你只要花很少的力气稍稍坚持,你就能顺利进行下去。千万在中途不要跳跃那个先作不喜欢的再作喜欢的计划。

对于改变惰性生活方式,这种方式具有很大的效果。而对于经常抑郁心情的人,这种生活方式将直接改变表现为抑郁的行为,而很容易的使抑郁的情绪结束,而只要坚持,抑郁的生活方式就会永远结束。通过结束惰性或抑郁的行为,而结束惰性或抑郁的心理。

如果你试试,并且多一些坚持,你将发现这是多么有趣的事情。

当你学不进去的时候,不妨看看大脑是怎么想的?

尽管科学家一个接一个的科研成果让我们对记忆有了越来越多的了解,但直到今天,科学家所发现的所谓大脑的秘密也只是冰山一角,在很大程度上,大脑和记忆仍是神秘的。研究人员认为,记忆是一个过程,并且当你记忆的时候,实际上就是你把保存在大脑中零零碎碎的信息进行重建。但让人不解的是,究竟是什么东西引发大脑开始这个重建过程?这个谜团继续等待科学家们去寻找答案,但有20个事实是已经科学家证实了的。

1.大脑喜欢色彩。平时使用高质量的有色笔或使用有色纸,颜色能帮助记忆。

2.大脑集中精力最多只有25分钟。这是对成人而言,所以学习20到30分钟后就应该休息10分钟。你可以利用这段时间做点家务,10分钟后再回来继续学习,效果会更好。

3.大脑需要休息,才能学得快,记得牢。如果你感到很累,先拿出20分钟小睡一会儿再继续学习。

4.大脑像发动机,它需要燃料。大脑是一台珍贵而复杂的机器,所以你必须给它补充“优质燃料”。垃圾食品、劣质食品、所有化学制品和防腐剂,不仅损害身体,还削弱智力。英国一项新研究显示,饮食结构影响你的智商。

5.大脑是一个电气化学活动的海洋。电和化学物质在水里能更好地流动,如果你脱水,就无法集中精力。专家建议,日常生活要多喝水,保持身体必需的水分,而且一天最好不要饮用相同的饮料,可以交换着喝矿泉水、果汁和咖啡等。另外,研究资料显示,经常性头痛和脱水有关。

6.大脑喜欢问题。当你在学习或读书过程中提出问题的时候,大脑会自动搜索答案,从而提高你的学习效率。从这个角度说,一个好的问题胜过一个答案。

7.大脑和身体有它们各自的节奏周期。一天中大脑思维最敏捷的时间有几段,如果你能在大脑功能最活跃的时候学习,就能节省很多时间,会取得很好的学习效果。

8.大脑和身体经常交流。如果身体很懒散,大脑就会认为你正在做的事情一点都不重要,大脑也就不会重视你所做的事情。所以,在学习的时候,你应该端坐、身体稍微前倾,让大脑保持警觉。

9.气味影响大脑。香料对保持头脑清醒有一定功效。薄荷、柠檬和桂皮都值得一试。

10.大脑需要氧气。经常到户外走走,运动运动身体。

11.大脑需要空间。尽量在一个宽敞的地方学习,这对你的大脑有好处。

12.大脑喜欢整洁的空间。最近的研究显示,在一个整洁、有条有理的家庭长大的孩子在学业上的表现更好。为什么,因为接受了安排外部环境的训练后,大脑学会了组织内部知道的技巧,你的记忆力会更好。

13.压力影响记忆。当你受到压力时,体内就会产生皮质醇,它会杀死海马状突起里的脑细胞,而这种大脑侧面脑室壁上的隆起物在处理长期和短期记忆上起主要作用。因此,压力影响记忆。最好的方法就是锻炼。

14.大脑并不知道你不能做哪些事情,所以需要你告诉它。用自言自语的方式对大脑说话,但是不要提供消极信息,用积极的话代替它。

15.大脑如同肌肉。无论在哪个年龄段,大脑都是可以训练和加强的。毫无疑问,不要寻找任何借口。不要整天呆在家里无所事事,这只能使大脑老化的速度加快。专业运动员每天都要训练,才能有突出表现。所以你一定要“没事找事”,不要让大脑老闲着。

16.大脑需要重复。每一次回顾记忆间隔的时间越短,记忆的效果越好,因为多次看同一事物能加深印象,但只看一次却往往容易忘记。

17.大脑的理解速度比你的阅读速度快。用铅笔或手指辅助阅读吗?不,用眼睛。使用这种方法的时候,需要你的眼睛更快地移动。

18.大脑需要运动。站着办公效率更高。

19.大脑会归类,也会联系。如果你正在学习某种东西,不妨问问自己:它让我想起了什么?这样做能帮助你记忆,因为大脑能把你以前知道的知识和新知识联系起来。

20.大脑喜欢开玩笑。开心和学习效率成正比,心情越好,学到的知识就越多,所以,让自己快乐起来吧!!!

转载于:https://www.cnblogs.com/lostyue/archive/2011/11/10/2243832.html

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!
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