2018的穿肠毒药和2019的心灵鸡汤

本文探讨了为何人们常感觉过了30岁后时间飞逝的现象,从心理和社会角色转变的角度进行了解析。作者分享了对个人成长、时间管理和精力分配的深刻见解,并提出了2019年的个人期望,包括更加独立、真努力、有效管理时间与精力、专注和务实。

  今年这个春节,《流浪地球》大火,路人皆知,准确的说,连银河系都知道地球要跑路了,还顺带无情的抛弃了月亮。
所以,太阳不高兴了,整个春节也没给我们什么好脸,甚至连脸都没露~

 

  人,有时候很感性。风和日丽的时候心情也跟着明朗起来,乌云密布、阴雨连连的时候,自然也开心不起来。


  今天和几个同行小聚了下,闲聊之余也是感慨颇多。无论是当前不太乐观的大环境,还是自身成长遇到的天花板,谈到这些,感觉一直压在胸口的大石头好像又重了几斤。


  有个朋友提到一个现象,人一过30岁,就觉得时间过得飞快。

  仔细想想,确实有这种感觉(虽然我还没到30^^)。这是为什么呢,不是说时间对每个人都是公平的吗,难道真的有个定时器,在每个人到达30岁之后给每一分每一秒打折了?


  我想到爱因斯坦对于相对论有一个通俗易懂的解释
  "当你和一个美丽的姑娘坐上两个小时,你会感到好像坐了一分钟;但要是在炽热的火炉边,哪怕只坐上一分钟,你却感到好像是坐了两小时。 "

 

  30岁之前,或者说在还没有投身到社会这个大熔炉的时候,我们的精力和注意的东西都相对集中。

  比如孩提时代,我们能时常叨叨爸爸妈妈给我们许下要买一把玩具手枪的承诺,回头想想,感慨那时候的毅力,能够数着秒的盼望这一天早点到来,我们发现时间过得真慢!


  还有那些个学生时代,不管是小学、中学还是大学,我们都有一个共同的期盼,那就是寒暑假。上课听不进去的时候,我们告诉自己再坚持坚持,还有3个月就放假了;被老师批评的时候,我们低着头,心里开始读秒,怎么还不结束;考试不会写的时候,我们巴不得拨动钟表的指针,触发考试结束的铃声。


  一脚踏出校门,一脚迈入社会。时间的流逝被加速了,因为很多东西变得不可控了。


  我们接触的人,不再是自己的家人和亲戚,不再是好几年都不变的老师同学。我们穿梭在拥挤的地铁、公交,行走在喧嚣的菜市场,应对着变化万千的办公室环境,惜别老同事,迎接新同事……

 

  我们的精力被分散了,我们关注的事情更多了。

  而立之年,想必也要娶妻生子或者相夫教子。当我们还在抱怨今天买的黄瓜有点老的时候,燃气灶上的菜因为忘记翻炒已经是外焦里也焦了。心中仔细盘算了下这个月的房贷可以勉强还上,紧锁的眉头还没来得及舒展,孩子在哪上学的问题又让自己情不自禁的叹了口气。

 

  步入社会,大家常常深陷在各种生活和工作的杂事深坑里。好不容易有点时间可以停下来思考了,发现一年已经过去大半。

  所以,我们只能服从时间的安排,让自己迷失在这个怪圈里?! 

  其实,事情没有这么糟,还是看自己怎么看待问题、思考问题以及解决问题。

 

  以下是对于2018年的一些感悟和2019年的一些期望。

独立人格,注定孤独
  前两天在听到陈海贤老师《自我发展心理学》其中一讲是关于独立的,里面提到了一点就是“独立意味着孤独”,“一个独立的人,是在心理上真正断乳的人”。

  这让我想到了之前看到的一则短视频。说的是一个年轻人采访一位90多岁的老人,问老人如果时光可以倒流,你会怎样过完自己的一生。老人说我会按照自己的意愿做自己想做的事,不会那么在意别人对我的看法。

  2019,希望更独立。


不要假装自己很努力
  不要假装自己很努力,因为结果不会陪你演戏。

  

  眼睛看到的不一定是真的。在工作上,我们经常看到很多人忙的不可开交,连喝口水的时间都没有。可是,把时间跨度拉大,发现可能他的输出和成果与他们的“努力”并不相称。

 

  春节期间,我和还在读初中的堂弟聊了聊,告诉他错题要收集起来反复看反复做,不要把时间总浪费在会做的题目上,否则会产生自己还不错的错觉以及下一次仍然会在同一个地方摔倒的结局。


  所以,努力要有方向,问题需要解决更需要分析,多思考问题的症结在哪里。


  2019,希望真努力


做好精力管理和时间管理
  不知道你们周围有没有这样的一类人,他们每天要处理大量的事,接待各种不同的人,但是却没有我们想象的那样疲惫,甚至精力还很好。

  

  过去一年,我在精力管理和时间管理上都没有重视,也没有做好。没有拿捏好事情的轻重缓急,在不必要或者不重要的事情上耗费了精力和时间。但是每个人的精力和时间都是有限的,所以,在本该倾注更多的精力和时间的地方反而没有做好。

 

  2019,学会更好的管理自己

 

不贪心,更专注
  专注当下需要学习的知识点,不盲目追求高大全。


  将当前正在着手的东西做好,正在学习的东西消化,真正可以为我所用的东西才算是学到了,不要为了赶进度而赶进度。


  提高碎片时间利用率,做事需要有目的、目标。

 

  学习要有系统性。

 

  2019,希望更专注

 

避免一看就会一做就跪
  作为码农,大部分都不会干重复造轮子的事。因为公司内部都有技术沉淀,包括开发的框架和脚手架等。所以大部分时候只是需要在这些框架里实现业务或者平台升级。


  如果现在让你自己抛开这些已有的框架,自己搭建一套框架比如SSM,你是否能够保证流畅的搭建完成并且保证不出问题。


  很多同行包括我,都会觉得这个应该不难,可是真的一同操作之后,架子是搭好了,但就是跑不起来。有可能是jar包冲突和版本问题,有可能是配置文件配置错误,也有可能是某个bean无法注入。


  等一切就绪,终于跑起来了,你肯定会感慨还是故人说的对——纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行!


  2019,希望更务实


共勉~

转载于:https://www.cnblogs.com/bigdataZJ/p/2018-summary-2019-flag2.html

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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