★平衡法则在生活中的应用

 
    平衡法则也称平衡规律,是《一般平衡论》(汪叶斌著)提出的一个重概念。平衡是自然的状态保持,平衡无处不在。世界万物原本就是这样和谐地交融在一起。这种状态间或会被打破,但终究会达成更高层次的恢复。以此往复,人们看到了当下的世界,即存在于平衡规律之中。
    在热力学理论中存在一定理,其内容为:空间中任何处于不平衡状态的系统都存在自发运动,从熵较小向熵较大变化。
    在生物化学中说:地球生命系统6500万年循环一次;由于万物的本能是求存在,在“平衡→不平衡→新平衡”循环中,万物总是自我趋于平衡。
    在宇宙物理学中又有:宇宙万物都有各自的平衡循环和生命周期,总是从简单到复杂,从低级走向高级;复杂到一定极限时,万物就会从复杂返回到简单,从高级重回低级。
    如此,平衡理论上升到哲学的维度。但如今我们不必去探究如此高深的自然科学,而应该认真的研究一下平衡论在人类社会中的表现和影响,目的是认识到它并合理的利用它来促进人生发展。
    人们通常只知道自然界生态系统是趋于平衡的,却不知人类社会也处于动态平衡之中。这种平衡是什么?假如有两个陌生人一日成为好朋友,当友谊越深,利益交织也越大,一日两人发生了矛盾,从此绝交变为仇人,最后关系反不如陌生人。也就是说,两人感情越深,产生冲突的可能性也越大;得到的越多,失去的痛苦也越深。又如,不妨思考一下生活中可能发生的变故:财产转瞬间化为乌有;至关重要的亲人突然离世;眼睛突然失去光明,等等。若发生这种事是不是不活了?当灾难降临之后,你的人生轨迹固然会改变,但未必是朝着下坡路的方向改变,因为你会受到平衡力的推进(如他人援助,坚定意志等)。再如,你是否想过:在人类的进程中科学不断进步,可为何人面临的生存压力却有增无减?你有曾想过,为何狗比猫聪明,生存能力却远不如猫?为何人类永远消灭不了害虫,一面解决了,另一面又有新的情况?为何影视作品扼杀了人的想象力?为何社会学家提出的零和游戏中说:游戏者有输有赢,一方所赢正是另一方所输,游戏的总成绩永远为零,社会的方方面面都存在类似的局面,胜利者的光荣后面往往隐藏着失败者的辛酸和苦涩。这些问题的答案是:平衡的驱动。
    先讨论一类很通俗的例子:为什么商界富豪大多是白手起家?为什么成功之士常常出身微寒?为什么说失败是成功之母?为什么磨难使人更坚强?诸如此类。让我们近距离的分析一下:假设80年代改革开放初期,有一位农村出身的孩子,和其他孩子一样,每天放学回家便耕田放牛,等到中学毕业后就回家准备成亲,然后全力接手家里的几亩田地。如果日子就这样安逸的过下去也挺好,可这孩子偏偏不安分,很想一睹城市的繁华,于是他发愤图强,考入了省城的高校。然而初入城市,迎接他的并不是兴奋而是无尽的迷茫与苦闷,他突然发现自己是多么得贫困,多么得无知,自己与城市人有着多么大的差距,自卑和恐惧卷席而来。在迷茫中,他只能咬紧牙,省吃俭用的学习,努力地去了解这座城市,希望能缩小与同龄人的距离。按照这个逻辑发展下去会是怎么样?结果会是这样:很快他的认知就达到了平均水平,但此时他或许都没意识到自己身上有着常人没有的可贵的意志和精神,而凭着这股力量他逐渐超越了都市人,最终取得了事业上巨大的成就。
    之前说成功大多出于渺小,其中起点高的人只占少数。我们都只知道有压力才有动力,却没想过这符合一种平衡规律。那个农村孩子的卑微与城市人的优越形成了一种不平衡,于是乎他身上出现了一种进步的,趋于平衡的动力(不妨称之为平衡力),即他优秀的品质。受到平衡力的驱动,孩子一直进步以至最后超过了他人。在这过程中有几点要注意:第一,那孩子刚开始只是想努力地缩小差距,并不认为自己能够达到他人的水平,更别说超越了;第二,富人产生了优越感,有些人会因此堕落,而更多人即使知道奋斗才能进步却永远达不到他的努力程度。很多人缺少奋斗的勇气,并且意识到这一点,却找不到解决办法;而那些自知不足的自卑的人并未意识到这一点,但最终却取得成功。有如一句古训“满招损,谦受益”。这就是一种不可避免的平衡规律:积极与消极的平衡力相对存在。而当我们真正承认了平衡效应的存在,就可以理性智慧的处理它,那就是:制造压力,努力地抗击平衡阻力。我时常就会思考:之所以我高三那年没有付出百分之百的努力学习,是因为我不是那种苦读书的穷孩子。我现在多希望父母当年可以善意的欺骗我说:“儿啊,告诉一个不幸的消息,我们家族企业在一夜间破产了,各种债条已让我们负资产,你一定要争气呀。”若是这样,高三的我再也无心嗜玩,潜心学习,现在至少也在南京大学。人就是这样,痛苦时总会找借口,但压力越大借口越少。之所以有“天才还勤奋”是因为天才给自己施加压力,富人给自己施加压力后更富有。这就像著名的“不值得定律”。不过现在想想也无须这么“残酷”的办法,只要正视平衡之论,意识到生活充满危机和变故,带着忧患意识去努力地抗击平衡阻力,才能在压力中不断进步。
    讲完了人性价值中的平衡观,再上升到国家层面。举一类历史上的典例:200年前的大英帝国征服了世界为何之后却堕落了?近代的中国饱受外族侵略为何没有灭亡而是重新崛起?现在的黑人都拥有强壮的身体是由于数个世纪前的黑奴贸易?二战后的美国知道自己的领导地位会随着历史的演变而逐渐衰落吗?这些都是必然的!在政治层面,平衡律格外显著。一个国家就像一个人,当身边有了危机和压力,就会努力的去改变现状。一个国家发展的越发达,就会受到越多的来自世界各国的抑制,最终趋于平衡。因此,没有一个名族能够统一世界,这种痴心和妄想必将受到全世界所有和平主义者的极力抵抗。
    要进一步剖析平衡论对人类社会的影响,就得再上升到人类发展史的高度来讨论。《一般平衡论》中论述到:生命从低级向高级进化,愈高级的生命对环境的要求愈高。在人类社会的进程中,有三个普遍的平衡现象:1.生产力的发展提高了资源的利用率,与此同时人类对资源的需求量和消耗量也增加了,最终导致可用资源永处于短缺状态。2.生活环境不断改善,物质条件不断丰富,与此同时人体的免疫力和骨骼在加速衰退,最终导致人的体质并未更健康。3.科技不断进步,人的能力不断提高,与此同时人的欲望和对环境要求变大了,最终导致人民的“幸福指数”没有改变,压力甚至更大。对此再举一类实例:农业和淡水技术的发展导致人均食用量和浪费量无可避免的升高;生活工具的大量使用提高了工作效率但导致人的运动量减少,体格的退化;各种补品日用品(包括衣食)使你对它们产生了依赖性,并未起到保护身体的作用;现代医学进步的同时新的疾病也在滋生;金钱的诱惑让人贪得无厌,最终反成为痛苦的根源⋯⋯种种事例表明我们生活在社会中总是受到平衡的冲击,而这种冲击往往会激化社会矛盾。真正的从平衡的角度来看问题才能找到根本解决方法。为了解决饥荒,不是想方设法地开发新技术,而要改变人们的饮食习惯,哪怕是法律强制。要知道现代人的摄食量在古人的基础上翻了几番,尤其肉类,而人需要吃那么多肉么,现代人的营养过剩早已转化为肥胖症等疾病。为了保护身体,不是拼命地研发新的医疗设备,使用大量的保健品并加强身体的清洁工作,而是要去锻炼身体,过于干净的身体才会惧怕病菌的侵入。为了满足自身的生存,不应该向自然大量的掠夺,而是去改变自己,降低对“物”的依赖。如果按原先轨迹发展下去,人类的结局会什么样?
    平衡法则中有一项著名的物种毁灭论。地球生命系统6500万年循环一次:生命从低级向高级进化→愈高级的生命对环境的要求愈高→高级生命与环境互不平衡而灭绝→又从低级向高级进化。从简单向复杂进化,又从复杂向简单消亡。现有地球生物圈平衡的变化所带来的物种灭绝,应当从高级向低级进行:高级动物先灭绝,有可能生存下去的应当是更具极端环境适应能力的低等生命。能持久生存的往往是低等、简单、微小的生命,而高级、复杂、庞大的生命早亡。这种观点曾吓倒很多热爱生活热爱生命的人:难道人类文明终将走向毁灭的边境吗?当然一切事情发生的概率都是存在的,不过它有多小。除此之外世界毁灭论还有多种版本:从机器人起义,瘟疫大流行再到小行星撞击,外星侵略,太阳爆炸,黑洞吞噬。这些可能性都存在,但都是在很远的将来才会发生,未来的变故谁又能准确的预测呢,那时人类都搬出了太阳系也说不定。然而至于周期为6500万年的物种毁灭论,我们不能不重视,如果人类任由这种平衡循环发展的话,未来的某一天地球的资源枯竭殆尽,人一旦离开“物”,生存能力立刻降为零。
    生命处于一种动态平衡的状态,物极必反。有进步自然就有退步的一面。虽然这种规律无可避免,但只要人类意识到平衡力并勇敢的抵抗平衡力,就可以大大的减少消极的平衡趋势。换句话说,就是要减少个人对环境的要求,脑力与体力共同发展,即使不能做到像贝尔格里尔斯那样“原生态”。是否意识到,人类对环境的要求已到达一个危险的地步,就像强大的汉朝花了几百年的时间才打败了匈奴人——一个科技落后的游牧名族,因为汉人的生存成本远大于匈奴人,因此限制了军事发展;而现代人一旦脱离了社会,或遇到大的自然灾害,那只有等死的节奏。所以只有当每个人对社会的贡献都大于自身的消耗时(即变的更完善),人类才有足够的资源与余力去探索自然,探索宇宙,实现人类更长远的发展。
    想想开始提到的那来自农村的孩子,如果说有些富家子弟受平衡阻力(安逸与骄傲)影响,那最多和低起点的人持平,为何反被超越?被超越后形成了新的不平衡,为什么不会重新趋于平衡?答案就是人的精神具有强大的主观能动性,这就是宇宙中的特例——生命,人作为高等智慧生命,人性的价值就是能够主观地抗击平衡阻力,毕竟平衡只是趋势而不是绝对完全的。改变环境不如改变自己,无需担忧什么“世界末日”来临,把握当下才最重要。
    《圣经》描述到:上帝当初要毁灭他自己创造的人类,就是因为当时的人们贪婪、争斗、掠夺⋯⋯上帝应当就是平衡的大自然。上帝的平衡论说明,善有善报恶有恶报,一个人对社会制造了多大的伤害,他自然会得到多大的报应。而中国古人倡导“天人合一”,“天之道”是指宇宙自然的运行法则,而“人之道”则是指人类的智慧,人类的所作所为,是人类社会的方方面面。天道总会自然而然地求平衡——天道自衡;而人道总是当然而然地反平衡。当然这与“人类要顺应自然规律”并不矛盾,人自然对人类发展做长久考虑。人类的进步和发展是一个不断解决困难的过程,困难不断被攻克,新的问题又会出现。只是,当我们看到进步的一面就要想到定会有退步的一面与之对应。有时不能总想着如何应对新问题,而要从大的角度探究新问题诞生的原因以避免其发生,毕竟这些问题的发生会给人们带来痛苦的灾难。
    生活在平衡世界中,以一种平衡思维看世界,生活中很多匪夷所思的变故都可以用平衡理论来阐释。在未来,即使正与邪的斗争永远不会停息,成功失败快乐痛苦总是相对存在,只要人类敢于反平衡,反对那些不利于人类发展的因素,顺应那些积极的平衡作用,就能够实现人类文明长远的可持续发展。
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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