[杂项:阅读]《养成习惯,从来都不靠硬撑》

本文探讨了自律的三种关键因素:自控力、执行力和毅力,并强调了区分关注圈和影响圈的重要性。作者提倡积极主动,抵制适合主义,同时提供了解决情绪引发的自律问题的策略,包括培养成长型思维、管理情绪和建立健康的反馈机制。
  • 自律分为三种:自控力、执行力和毅力。
  • 观察一个人的时间和精力集中于哪个圈,就可以判断他是否积极主动。积极主动的人专注于‘影响圈’,他们专心做自己力所能及的事,他们的能量是积极的,能够使影响圈不断扩大。反之,消极被动的人则全神贯注于‘关注圈’,紧盯他人弱点、环境问题以及超出个人能力范围的事不放,结果越来越怨天尤人,一味把自己当作受害者,并不断为自己的消极行为寻找借口。”
  • 这种情况对于上班族来说是非常普遍的。计划安排得越满,机动性就越差,当出现突发状况,不仅会影响计划的顺利执行,还会影响人的心情,让人们总是处于一种被打扰的烦躁和没有完成任务的自责之中。
  • 过于繁重的计划会大量消耗人们的意志力。
  • 越自责,越容易逃避,越容易走向失控。此时,自我谅解,心平气和地接受、审视和复盘,才是帮助我们摆脱困扰、重回正轨的良方。
  • 在“适合主义者”看来,所谓的适合,就是一切顺遂,不费吹灰之力就能获得的成功。当遇到问题,经历挫折和失败,发现需要付出大量努力时,他们就会觉得这也许并不适合自己。
  • 人的思维分为固定型思维和成长型思维。“相信自己的才能是一成不变的——也就是固定型的思维模式——会使你急于一遍遍地证明自己的能力……成长型思维模式建立在这样一种理念上:你的基本能力是可以通过你的努力来培养的。即使人们在先天的才能和资质、兴趣或者性情方面有着各种各样的不同,每个人都可以通过努力和个人经历来改变和成长。
  • 在我们进行个人提升,治疗懒癌的过程中,一定要小心“适合主义”,不要以此为借口,拒绝努力,故步自封,更不要对所谓的“适合”有任何不切实际的幻想。成长路上多坎坷,牛人也都是一路跌跌撞撞坚持过来的。
  • 我们可以想一些“小花招”来转移自己的注意力,让自己不再过分关注预期的回报。还要学会引导自己从在乎最终的结果转移到重视做这件事情的意义上。将关注点从成败转移到意义本身,这将有助于你用更为平和的心态来继续坚持下去。
  • 一是找出会大量消耗意志力的事情,尽量节省意志力的支出,做好“节能”工作;二是为自控系统“充电”并扩充其“容量”。理财讲究的是开源节流,习惯养成也是如此。
  • 高质量的放松与休息,必须满足以下三个条件:

[插图]

条件一:主动去做,而不是因为被迫或无所事事去做。

条件二:做自己真正喜欢的事情或是放空大脑,不去胡思乱想,尽可能地减少自控。

条件三:不去要求自己,不去评判自己。

  • 美国权威心理自助机构研究发现引起自我损耗有五个重要因素,分别为:努力程度、感知难度、消极情绪、主观疲劳和血糖水平。
  • 工作学习时要有“功利心”,要有明确的目标,可以求好、求快。生活中却要有“散漫心”,要求慢。
  • 自己所思考的内容是否是消极、负面且无用的。如果是,那就证明你已经在进行反刍式思考了。
  • 反刍式思考是无法有效解决问题的,它只会让你在负面情绪中越陷越深。
  • 对于如何解决情绪所造成的自律系统失效的问题,我有以下三点建议: 一是少阅读、收看那些会让你感觉恐惧的负面新闻、视频等节目。不要为了寻求视觉上的刺激或满足自己的好奇心而去看那些如车祸、灵异、癌症、情感纠纷、刑事案件等负面的无意义的内容,还有尽量少接触负能量的人。从自身做起,让自己尽可能地处于一个健康活泼的信息圈中。 二是当你发现自己想要拖延、寻找安慰或放纵时,可以停下来几分钟,问问自己为什么会有这样的想法。如果是因为恐惧的话,不妨问问自己到底在害怕什么,为什么害怕。通过和自己对话的方式来正视恐惧。有时候哭出来、说出来后也就释然了。 三是如果遇到一些突发的情况导致自己情绪低落,可以给自己一小段时间来缓解,如通过唱歌、运动、哭泣、写日记等方式,但前提是一定要避免反刍式思考,不要让自己陷入“回忆—猜测—假设”的思维怪圈中。
一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点与三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 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!
内容概要:本文详细介绍了基于嵌入式Linux平台的工业物联网关Python SDK二次开发的全流程,涵盖硬件适配、核心库选型、数据采集、协议转换、边缘计算与云端上报等关键技术环节。通过树莓派4B实例,演示了使用pymodbus、paho-mqtt、RPi.GPIO等库实现Modbus RTU数据采集、MQTT协议转换、温度异常检测及本地声光报警的完整功能,并提供了开机自启、性能优化与故障排查方案。同时拓展了OPC UA协议接入、滑动窗口异常检测和云端指令响应等进阶能力,形成一套可复用的工业网关开发框架。; 适合人群:具备Python编程基础和嵌入式开发经验,从事工业物联网、智能制造、边缘计算等相关领域的研发人员或系统集成工程师;尤其适合需要快速实现网关定制化功能的技术团队。; 使用场景及目标:① 掌握在树莓派等嵌入式Linux设备上搭建工业网关Python开发环境的方法;② 实现多协议(Modbus、OPC UA)数据采集与向MQTT等云端协议的转换;③ 在边缘侧完成实时数据处理与异常告警,提升系统响应速度与可靠性;④ 构建稳定、可扩展的工业网关原型并支持远程运维。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码示例在真实硬件环境中动手实践,重点关注模块化设计思路与异常处理机制,同时参考问题排查表进行调试验证,以深入理解工业级Python应用的稳定性要求与优化策略。
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