为什么雾霾很严重了才戴口罩?

本文通过杭州雾霾现象引发思考,探讨人们倾向于选择即时可见效果的行为模式,分析这种行为背后的深层原因,并将其与成功人士的选择进行对比。

前段时间杭州雾霾严重,已经严重到能见度只有几百米(PM2.5 500+),走在路上我发现街上很多行人都带起了口罩。过了几天雾霾消退了人们也就都不戴了,这几天雾霾又重新来袭,只是这一次没有之前的严重,但是还是处于严重污染的范围(300+)。然后今天走在街上基本上只能看到很少数的几个人有戴着口罩,由此现象引发了我的思考。

人们总是愿意去做一些有显著效果的事情,比如说在人们感觉到不适的情况下大多数人选择带口罩,然而在污染一样严重但是没有感到明显不适的情况下大多数人选择不戴口罩,因为觉得戴了和不戴不会带来显著的区别。我觉得这个可能是人类长期进化过程中形成的一个特性,反正在在恶劣的环境中不知道未来如何所以做出来的选择能够达到显著的效果明显就是更好的选择。但是人类作为动物的一些本能,特别是在心理上的一些潜意识很大程度上限制了人们在目前阶段的一些发现。[纯属YY]

其实在很多事情上都能够反映出这点,很多情况下人们总是选择一些短视的方案,而不愿意为一个长远的目标而持续奋斗着。举个例子,下班回家看看美剧的诱惑远远比乖乖看书的诱惑要大,因为看看美剧能够让我们得到放松不用费力的去思考。相反的,看书虽然长期来看能够增长你的知识,提升你的能力等,但是这个过程是缓慢的效果不显著的,所以大多数人选择了去做短期内能够轻松的事情,而不是长期有回报的事情。

再举一个例子,关于吃的问题。现代大多数人的饮食习惯其实是不健康的,因为我们往往会长期吃一些高热量(巧克力,油炸等),高脂肪(红烧肉等),精致食物(面包,罐头,冷冻食物),而这些东西能够给我们带来很大的享受并且没有什么显而易见的坏处。但是从长远的角度来看,不好的这些饮食习惯会导致很多疾病,人们总是到了疾病发作以后才开始节制自己的习惯。

我认为很多人的“成功”的人和大多数普通人比较起来,排除一些出身背景的因素,我认为很大程度上是他们能够克制住这些人类作为动物的一些本能。能够放弃一些短期的享受,而去忍耐住长期的寂寞。


突然又想到了另外一个有点关系的观点,就是人们总是相信他们看到的,而不肯相信那些抽象的看不到的东西。比如说,当发现天空很浑浊的时候就会相信空气质量真的很差,但是如果不是很浑浊即使空气中有其他有害物质人们往往也会选择不去理会因为看不到就觉得它不存在。想到这点的主要目的主要是,很多时候我们如果能够把一些抽象的东西形象化,人们会更加容易能够接受。人们对于图形的接受程度和速度要远远快过于一些抽象的数据或者概念。所以说有些时候想要说服别人的时候,拿出一个图往往比一些数据要来的效果好。

转载于:https://www.cnblogs.com/imjustice/p/thinking_from_haze.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!
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