人生的五种启示

通过五则寓言故事,阐述了面对生活的不同态度与选择的重要性,包括理解他人、自立更生、克服恐惧、珍惜所有及掌握核心技能。

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人生的五种启示
1、 情况不同
一只小猪、一只绵羊和一头乳牛,被关在同一个畜栏里。有一次,牧人捉住小猪,小猪大声号叫,猛烈地抗拒。绵羊和乳牛讨厌它的号叫,便说:「他常常捉我们,我们并不大呼小叫。小猪听了回答道:「捉你们和捉我完全是两回事,他捉你们,只是要你们的毛和乳汁,但是捉住我,却是要我的命呢!

感悟:立场不同、所处环境不同的人,很难了解对方的感受;因此对别人的失意、挫折、伤痛,不宜幸灾乐祸,而应要有关怀、了解的心情。要有宽容的心!

2、靠自己
小蜗牛问妈妈:为什么我们从生下来,就要背负这个又硬又重的壳呢?妈妈:因为我们的身体没有骨骼的支撑,只能爬,又爬不快。所以要这个壳的保护!小蜗牛:毛虫姊姊没有骨头,也爬不快,为什么她却不用背这个又硬又重的壳呢?妈妈:因为毛虫姊姊能变成蝴蝶,天空会保护她啊。小蜗牛:可是蚯蚓弟弟也没骨头爬不快,也不会变成蝴蝶他什么不背这个又硬又重的壳呢?妈妈:因为蚯蚓弟弟会钻土, 大地会保护他啊。小蜗牛哭了起来:我们好可怜,天空不保护,大地也不保护。蜗牛妈妈安慰他:「所以我们有壳啊!」

感悟: 我们不靠天,也不靠地,我们靠自己。

3、 鲨鱼与鱼
曾有人做过实验,将一只最凶猛的鲨鱼和一群热带鱼放在同一个池子,然后用强化玻璃隔开,最初,鲨鱼每天不断冲撞那块看不到的玻璃,耐何这只是徒劳,它始终不能过到对面去,而实验人员每天都有放一些鲫鱼在池子里,所以鲨鱼也没缺少猎物,只是它仍想到对面去,想尝试那美丽的滋味,每天仍是不断的冲撞那块玻璃,它试了每个角落,每次都是用尽全力,但每次也总是弄的伤痕累累,有好几次都浑身破裂出血,持续了好一些日子,每当玻璃一出现裂痕,实验人员马上加上一块更厚的玻璃。后来,鲨鱼不再冲撞那块玻璃了,对那些斑斓的热带鱼也不再在意,好像他们只是墙上会动的壁画,它开始等着每天固定会出现的鲫鱼,然后用他敏捷的本能进行狩猎,好像回到海中不可一世的凶狠霸气,但这一切只不过是假像罢了,实验到了最后的阶段,实验人员将玻璃取走,但鲨鱼却没有反应,每天仍是在固定的区域游着它不但对那些热带鱼视若无睹,甚至于当那些鲫鱼逃到那边去,他就立刻放弃追逐,说什么也不愿再过去,实验结束了,实验人员讥笑它是海里最懦弱的鱼。

感悟:可是失恋过的人都知道为什么,它怕痛。

4、神迹
法国一个偏僻的小镇,据传有一个特别灵验的水泉,常会出现神迹,可以医治各种疾病。有一天,一个拄着拐杖,少了一条腿的退伍军人,一跛一跛的走过镇上的马路,旁边的镇民带着同情的回吻说:「可怜的家伙,难道他要向上帝祈求再有一条腿吗??」这一句话被退伍的军人听到了,他转过身对他们说:「我不是要向上帝祈求有一条新的腿,而是要祈求帮助我,叫我没有一条腿后,也知道如何过日子。」

感悟:学习为所失去的感恩,也接纳失去的事实,不管人生的得与失,总是要让自已的生命充满了亮丽与光彩,不再为过去掉泪,努力的活出自己的生命。

5、 钓竿
有个老人在河边钓鱼,一个小孩走过去看他钓鱼,老人技巧纯熟,所以没多久就钓上了满篓的鱼,老人见小孩很可爱,要把整篓的鱼送给他,小孩摇摇头,老人惊异的问道:「你为何不要?」小孩回答:「我想要你手中的钓竿。」老人问:「你要钓竿做什么?」小孩说:「这篓鱼没多久就吃完了,要是我有钓竿,我就可以自己钓,一辈子也吃不完。

感悟:我想你一定会说:好聪明的小孩。错了,他如果只要钓竿,那他一条鱼也吃不到。因为他不懂钓鱼的技巧,光有鱼竿是没用的,因为钓鱼重要的不在<钓竿>,而在<钓技>太多人认为自己拥有了人生道上的钓竿,再也无惧于路上的风雨,如此,难免会跌倒于泥泞地上。就如小孩看老人,以为只要有钓竿就有吃不完的鱼,像职员看老板,以为只要坐在办公室,就有滚进的财源。


人的一生是漫长的,总不免要遇到许多事情,这时健康向上、积极乐观的心态也许比身体健壮更重要,这五个小故事多少对我们有些启发,算心理健康方面的话题吧!

转载于:https://www.cnblogs.com/WilliamsQi/archive/2006/09/13/502978.html

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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