如何培养自信心

本文介绍了一个有效提升自信心的方法——通过准备并完成一场马拉松比赛。文章详细解释了从决定参赛到最终完赛的全过程,包括如何面对未知挑战、合理规划训练、调整心态等关键步骤。

self-confidence(自信心)——是一种反映个体对自己是否有能力成功地完成某项活动的信任程度的心理特性,是一种积极、有效地表达自我价值、自我尊重、自我理解的意识特征和心理状态,也称为信心。自信心的个体差异不同程度地影响着学习、竞赛、就业、成就等多方面的个体心理和行为。

当你被指派一个任务时,你会基于你目前所拥有的资源和能力做出一个评估,结果得出自己是否能胜任这个任务。自己目前能力<该任务所需能力,你却得出能胜任的结论,那就是你对自我认知不足,盲目乐观,这就是自负的表现。自己目前能力 >=该任务所需能力,而你却认为无法胜任,那就是过于贬低自己,这就是自卑。

从自负被打回原形比较容易,因为你多自负几次,多栽几个跟头,那么你就老实了。而从自卑上升到自信则难多了,因为由于自卑,你根本不会去领取任务,这意味着你不会完成该任务,从而无法提升自信,有新任务来时又主动退缩,陷入死循环。

所以大家可能看出来了,培养自信心的关键在于,多做事,做没做过的事。不断的检验自己,校正自己对自己的认知。但是大家在面临工作中的挑战时,报的都是比较谨慎的态度,因为事情没做成,轻则挨顿骂,重则丢了饭碗,所以又陷入一个死循环,谨慎接任务->无法突破自身->自信心(能力)无法提升->谨慎接任务。

所以培养自信心可以从生活中的事情开始。有一个很好的任务就是跑一个马拉松。如果你之前没有跑过马拉松,那么你肯定有很多问题想知道。

  1. 马拉松距离有多长?
  2. 跑马拉松需要什么样的装备?
  3. 从现在开始训练,需要多长时间能够完成马拉松?
  4. 需要什么样的训练计划?
  5. 如何安排自己的训练时间?

这么多的问题要把你淹没,自己完成一个马拉松似乎变成了一个不可能的任务。如果这时你退缩,那么我可以告诉你,你自卑了。因为据科学家研究,一个普通人,只要你没某些不适合跑步的疾病(比如心脏病等)以及肢体残疾(有些残疾人也能完成马拉松),通过训练都可以完成42公里的跑步。我说你行,你缺少的就是干劲。

虽然有这么多问题,你还是决定试试。那么首先要解决这些问题。如何解决不需要我教了吧?网上一查,资料一大把。多去跑步圣经、跑步吧里逛逛,买几本关于跑步的书,找几个身边的长跑健将聊聊天,大多数的问题都迎刃而解。小部分的问题可能会使你纠结,比如有人说跑步需要3呼3吸,有人说2呼2吸,有人说亚索800方法好,有人说MAF有奇效。不用纠结,你要进入下个环节了,实战训练,从训练中感知这些理论方法,从而找到更适合自己的方式。

刚开始训练感觉新奇,时间久了似乎各种问题又来了。最近太忙,训练时间很难保证;跑了这么久,距离还是无法突破;到底是先练距离还是先练速度那?…….说时间紧的那我劝你不练了。因为咱们的任务就是跑一个全程马拉松,你没时间训练,那就别干了。这就好像老板喊你7天搭一个网站出来,你说对不起最近LOL正在冲击排位,没时间做。跑马拉松这件事本来就是你自己给自己定的任务,老板就是你自己,所以时间问题你看着办。其它问题好说,搞IT这行的最不缺的技能就是利用资源。多看书、多逛跑步论坛、多找过来人交流….(怎么还是老三样)再加上自己在训练中融会贯通,我就不信你不长进。

好了,经过一段时间训练了,感觉自己进步很大,但还是拿不准啥时候能跑个全马。如果你想达到“万事俱备,只欠东风”,那么对不起,你不是诸葛亮,东风啥时候来你是不会知道的。这就需要你设置个deadline了。先报名一个几个月后的全马比赛(一般马拉松比赛都是提前几个月报名),然后你的训练会更加鸡血。而且你会找到一群志同道合的基友(没找到?不知道咋找?我膝盖前叉断裂,都轻松找到了一群病友,你到底用心没?),一起集训,相互鼓励。

比赛的日子越来越近了。回想这几个月来,你为了这一目标付出了这么多实打实的汗水,肯定感慨良多。你认识了一群基友,熟悉了周边没逛过几次的公园,看到了早晨7点钟的城市,学会了跑步中对自我反思….恭喜你,这些都是跑马拉松给你带来的从来没有的体验。虽然在迎接这天的过程中,你激动的内心有些忐忑,但是你似乎已经得到了很多意想不到的东西。

比赛这天终于到来了,站在起点前,和好几万人一起打算度过数小时的地狱旅行。这时你的心里除了激动还是激动。比赛结果其实已经不重要了,当你站在跑道上的时候,你就比以前的你强了。如果能顺利完赛,你已经不是以前的你。如果因故未完赛,放心,这绝不是你最后一场马拉松,相信你已经谋划下一次冒险了。

好了,你已经完成了生活中的一个任务了。有没有收获?自信心有没有提升?你试一下你就知道了。可以放心的告诉你,这种感觉绝对比你考试得了全班第一的感觉还要美好。另外,跑完马拉松不是你这个任务的终点。它就像给你打开了一个潘多拉魔盒,你会发现有更多的事情你可以去做,比如铁人三项,比如越野跑……

好吧,可能有点标题党。明明讲如何提升自信心,但通篇却在讲如何完成个人首马。其实很多事情都是相通的。因为你已经发现了如何做一件没做过的事情。

首先,先答应下来。这个最关键。

然后,发动所有的资源,了解这个事情。

接下来,做吧。别忘了边做边验证,吸收过来人的经验。

最后,接受检验吧。检验结果不用担心,因为无论通过与否,你整个过程已经有了大量的收获。

看完以后是不是有种自信心爆棚的错觉?别忘了关键两点: 1. 坚定决心要做; 2. 努力想如何做。

最后,尽情享受事情做成后带来的成功感和喜悦吧。

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。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研究方法及创新概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新。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、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、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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