如何解决空虚感?(转)

 

怎么解决空虚感的反面,是怎么获得意义感。

我相信,意义感的本质是,我们能感觉自己和未来、和他人、和更大世界有联系。我们能感觉到,自己是更宏大而有序的整体的一部分。

就像这单块的拼板,你不知道能用它来做什么,不知道它的位置,你就会随意地丢弃和处置它。如果我们也这样随意处置时间、生命和我们自己,我们就会觉得空虚。




但如果你拿着这块拼板的时候,你还知道整体的图景(比如,星空),你知道这块拼板在其中的位置和作用,那么,这块单独的拼板就是有意义的。



这当然是一个比喻,但它很好地说明了意义感的来源。

这块单独的拼板可以是我们的人生的某个阶段,而整体图景,是我们的一生。

如果我们心中有一个关于人生的完整图景,它是对我们人生故事的设想:我会是一个怎么样的人。假如我们清楚地知道某一个阶段,一个片刻在整个人生中的作用,就像知道一块拼图它放哪里,会是怎么样的图景。我们就会感知到意义。

相反,如果我们不知道自己的人生图景是怎么样的,或者我们发现自己手中的拼图根本没法完成设想中的人生图景,我们就会感到空虚。

时间轴上,连接现在和未来的,是目标。目标让实现它的过程有意义。但我们身边有很多人,工作生活都是“凑合”的状态,没什么奔头,不再有需要努力的目标,只能成天麻将度日,这样的生活通常是空虚的。

这块单独的拼图也可以是我们自己,而整体图景,是我们的人际关系。

我们无时无刻不在和他人发生关系。家人、朋友、这些我们亲近的人、我们自己,是图景中的一个个拼图。如果在这个图景中,我们需要和被需要,爱和被爱,我们愿意 为彼此付出,因为知道在这个图景中,我们重要又关键而珍惜自己,我们就会有意义感。

相反,如果你在生活中是孤立的,与人隔绝的。你只有敌人没有朋友,你不知道有谁在乎你,也不知道自己是否真的爱着谁,你就会觉得空虚。

人际关系上,连接自己和他人的,是爱。爱让不同单独的拼图产生联系,形成完整的图景。爱让彼此因为在乎和付出而觉得有意义。

在讨论这个问题时,有位女士说,她是一个公务员,每天做繁琐和重复的行政工作。很长时间她都觉得自己的生活没有意义,直到有一天,她忽然觉得自己的生活充满了意义。
因为那天她有了自己的孩子,她知道有个小生命在依赖着她。

这块单独的拼图可以是我们的人生,而整体图景,是永恒的世界。
总有一天,我们都会死去。“就像一道短暂的光缝,介于两片永恒的黑暗的永恒之间。”(纳博科夫)。人生就是这块孤零零的拼图,

该怎么面对死亡呢?如果我们相信,死亡终结了一切,我们执着于自我意识的幻灭,我们的人生也就是块孤零零的拼板。但如果我们相信,自己意识虽然会湮灭,我们却不会消失,而会以另一种形式存在,就像一滴水因为汇入大海,得到永生。

人类、生命甚至宇宙的进化历史是一副超出了我们想象的宏大画卷,我们就是这幅永不停息的宏大画卷中的一环。“自我”是短暂的,但这幅画卷永存。如果你意识到这一点,你就会有敬畏和意义感。

总得来说,空虚是散漫、无序没有目的的,意义是有序的、和整体有联系的。它不是一块拼图,而是拼图和拼图组合后凸显出来的东西

http://www.zhihu.com/question/19980610

 

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
内容概要:本文详细介绍了哈希表及其相关概念和技术细节,包括哈希表的引入、哈希函数的设计、冲突处理机制、字符串哈希的基础、哈希错误率分析以及哈希的改进与应用。哈希表作为一种高效的数据结构,通过键值对存储数据,能够快速定位和检索。文中讨论了整数键值和字符串键值的哈希方法,特别是字符串哈希中的多项式哈希及其优化方法,如双哈希和子串哈希的快速计算。此外,还探讨了常见的冲突处理方法——拉链法和闭散列法,并提供了C++实现示例。最后,文章列举了哈希在字符串匹配、最长回文子串、最长公共子字符串等问题中的具体应用。 适合人群:计算机科学专业的学生、算法竞赛选手以及有一定编程基础并对数据结构和算法感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①理解哈希表的工作原理及其在各种编程任务中的应用;②掌握哈希函数的设计原则,包括如何选择合适的模数和基数;③学会处理哈希冲突的方法,如拉链法和闭散列法;④了解并能运用字符串哈希解决实际问题,如字符串匹配、回文检测等。 阅读建议:由于哈希涉及较多数学知识和编程技巧,建议读者先熟悉基本的数据结构和算法理论,再结合代码实例进行深入理解。同时,在实践中不断尝试不同的哈希策略,对比性能差异,从而更好地掌握哈希技术。
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