《幸福是目的,成功是手段》

本文探讨了幸福感的来源,指出基因传承和影响力是其根本。文章分析了社会阶层与逆袭的可能性,强调个人努力的重要性,同时指出社会肯定与给予他人带来的幸福感。

《幸福是目的,成功是手段》

幸福感

           人的幸福感有多重来源,而且不同的人还会有所不同,比如男欢女爱、财富、成就和影响力都可以让我们感到幸福。不过学者们认为,幸福感的本源只有两个——基因的传承和影响力。

           人和其他任何物种一样,都担负着传承基因的使命,因此当人们看到自己的生命可以通过基因一代代延续时,会不自觉地展开会心的微笑。不过这种幸福任何动物都有,人终究还是高于其他动物的追求,那就是他的存在和行为可以给世界留下烙印或者创造快乐,但我们知道我们自己的所作所为给世界带来了或多或少的正面影响时,会有一种发自内心的高兴。而人的影响力正是由其作为的宽度、深度和长度所决定的。

           苏联文豪高尔基讲过一句话,“ 给总比拿要快乐的多 ”。为什么美国的富豪会大量的捐款给大学、医院和其他慈善机构,因为他们能够获得给予所带来的幸福感。当他们能看到自己的钱能在宽度、深度和长度上影响未来的时候,一定比挣到钱时感到更加快乐。相反,很多中国人都不愿意捐钱,因为看不到这种行为的影响力。捐了钱的最好的情况只不过是把名字刻在(大楼)石头上而已。一个社会要想增加民众的幸福感,最简单的办法就是肯定每个人的成就,让他们感觉到自己是在给予。

世界并没有欠你什么

          寒窗苦读只是一种读书态度,这种态度是好的,但是社会竞争是一种非常复杂的长期系统性的竞赛,寒窗苦读只是成功的因素之一,和经济条件好、智商高、出身好、长得美一样,都只是其中的一个变量而已,而命运是多个变量互动的结果。因为寒窗苦读所以全世界都欠你钱的三观,早一天毁掉比晚一天毁掉好。

          首先,社会是分层次的。为了简单起见,我们不妨假设社会分为100层,站在金字塔尖的是第一层,最底下的是地100层。当然有人可能会说,改革开放前的社会不分层、很平等,但是其实并不是这样的。在那个年代,农村和城市之间有一条无法逾越的鸿沟,农民进城被称为 “ 盲流 ” 。事实上,在任何国家、任何时代,社会都是分层的。稍微好一点的社会只不过是有一条上下层之间的通道,让人员可以流动而已。我们今天所处在的社会,可以不仅说是中国历史上最好的社会,横向对比在全世界也算是相对公平的社会,因此才会有 “ 逆袭 ” 这个词的出现。处在底层的人,首先要认清楚这个现实,才能有希望。

          其次,我们来谈谈逆袭这件事,逆袭者的目标无非是在金子塔往高处多走几层。没有一个国家,一个社会,会每过两年就会把现有的金子塔打碎,然后在随机的建造一个,那样的社会被称为动荡不安。因此即使经过了十年寒窗苦读的人,也不要指望大学毕业时金字塔会被打碎,然后大家重新抢位置。在美国,20%最底层的人,只有4%的人最终可以进入最上层的行列,这个比例是非常低的。因此,我们能够通过努力往上挤几层就已经很好了,而且只要方法得当,还是可以做到的。

          我们假定,一个人目前处于第七十层,他相比第69层的人有一定明显的劣势,家境也好,智力也好,颜值也好,运气也好,总之是有差距。如果他努力的程度和第69层的人一样,会是什么结果呢?他最多待在第70层,甚至会跌倒第71层,因为下面一层的人可能会更努力或者遇到了更好的运气,占据了他的位置。很多逆袭者的误区在于,只看到了自己的努力,而没有看到别人的努力。另外,由于第69层的人占有某种优势,因此他付出80%的努力,产生的结果可能比第70层试图逆袭的人还要好,所以逆袭不成功是常态,成功的反而是少数。

          庆幸的是,绝大部分人在一生中的大部分时间都是处在松懈状态,而达不到80%的努力程度,这才给了逆袭者机会。不过处在第十层的人可能只需要付出10%的努力,产生的结果都比那些第70层人付出的100%的努力结果要更好,因此,逆袭也要讲求实际,“ 朝为田舍郎,暮登天子堂 ”的情况非常少见。美国商务部前部长骆家辉在当选华盛顿州州长时讲,从他爷爷家到州长家的府邸只有100米的距离,但是他们家人走了两代人的时间。

转载于:https://www.cnblogs.com/hanouba/p/10357655.html

一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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