习惯的是是非非(张小龙)

哲学家休谟说:“习惯是人生的伟大指南”,基于生活经验和历史智慧的习惯将人类从各种选择中解放出来,让人们无需刻意思考,轻松把握生活节奏,找准人生目标。习惯背后是生活的安定、便捷、确定、有规律性、可预期。然而随着社会经济高速发展,我们惊异地发现,原来为我们提供安全、庇护的指南,变成制约、束缚、误导、耽误我们的累赘。出现这样的情况,当如何自处?这就需要我们打破、抛弃、消灭旧的陋习;适应、形成、培养好的新习惯;促成、引领、创造新的先进习惯。

 

现代社会对习惯的改造是全面的,既包括日常生活的出行、上学、搬家、购物甚至处理垃圾,也包括生产方式、商业模式、思想观念。习惯要从线下变为线上,从讲关系变为讲规则,从讲人情变为讲公平,从依靠个人道德变为依靠社会制度,从模仿变为创新。

 

习惯在线的生活是必然趋势,这不是什么历史规律,而是人性使然。在线更好地满足了最广大人民群众的需求。比如在线购物、买票、挂号,不仅时间更短、成本更低、选择性更大,最重要的是更加公开、透明、可控,这种习惯完全符合人性中对自由、自主的追求。和传统习惯要靠教养、规训甚至惩罚不同,新习惯的养成主要靠自觉、说服、引导。因为新习惯不是以规范、控制人为目的,而是以服务、满足、解放、帮助人为目的,新习惯是更符合人性,具有以人为本精神的习惯。对于在线这种符合人性的习惯,一定会在短时期内自然自觉地形成,君不见短短几年之内,全民都淘宝,短短一个春节,全民摇红包。

 

如果说习惯从线下到线上的转变是快速又顺其自然地,那么从讲关系到讲规则,讲人情到讲公平的转变则是漫长而痛苦的。这关系到整个社会的资源分配、组织架构、生活方式、伦理观念的重构和再造。

 

以搬家为例,以前搬家可能需要七大姑八大姨帮忙,看上去其乐融融,温暖美好。背后的问题却是:人家不来帮你又不近人情,来帮你可能耽误自己的生活;你要真的请人家帮忙,效率比搬家公司低,成本还更高。更为关键的是,在人情社会中,这家搬家要帮忙,那家修房要帮工,今天帮忙砌砖,明天帮忙搬家具……把大量的时间精力用在各种分散的技能上,什么都会做,却什么都做得不太好,结果导致社会分工缺乏专业性,资源配置效率低下。有人说,什么都讲钱,不就成了人情冷漠、唯利是图的社会了吗?我认为不会,以后再要搬家,可以请客吃饭,不要请客搬家,这样的亲情岂不是更加简单纯粹。形成讲规则、讲公平的新习惯,不但不妨碍亲情,还能把人从繁琐、低效、暧昧的关系中解放出来,让人的关系变得简单、高效、清晰。

 

在开放、复杂的现代社会,习惯的转变不仅要靠具体的个人,更多的还要依赖社会、组织、流程、制度,尤其在垃圾处理、雾霾治理等关系到公共利益的领域。以垃圾分类为例,只有个别人分类没有意义,必须大家一起分类,光分类收集还不够,还必须及时有效地回收和处理。对这里所说的“习惯”,既不能简单靠市场引领,也不能靠个人自觉,而是需要制度支撑、流程规范、甚至政府介入。

 

对于习惯,不仅要被动地迎合旧习惯,更需要主动地发现、引领、创造新习惯。要清零自我、勇于革新、转变思路、积极创新,让打破习惯成为习惯,让习惯创新成为习惯。以马云为代表的互联网人,不仅发现挖掘了在线购物的需求,把这种需求变成习惯。更让人惊叹的是,他们还创造了双11购物节,不仅降低了购物成本、刺激了需求还带动了相关产业发展。

 

无论时代如何变迁,“习惯依然、始终、永久是人生的伟大指南”,习惯不会消失,只是会变化。在这个一日千年的时代,必须不断地调整旧习惯、适应新习惯、保持好习惯、创造新习惯,让优秀的习惯照亮前行的道路,为幸福生活保驾护航。
                                                            张小龙 乙未年肆月廿六日夜于北京三里屯

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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