人际关系中的“楚河汉界”

自我界限是指在人际关系中,个体清楚地知道自己和他人的责任和权力范围,既保护自己的个人空间不受侵犯,也不侵犯他人的个人心理空间。从心理发展上看,自我界限是逐渐形成的。胎儿在母亲体内,他感觉到他和母亲是一体的,母亲就是他,他就是母亲的一部分。出生以后,虽然在肉体上与母亲已经分开,但在心理上仍然是连在一起。没有母亲或母亲的替代者,他一天也活不下去。

  随着孩子慢慢长大,与母亲的心理距离也就越来越远。成长的过程,也就是与母亲在心理上分离的过程。分得越开,也就意味着成长得越好。遗憾的是,好多人在成长的过程中会形成一种与母亲一部分分开、另一部分还连在一起的状况,这是一种不完全的成长。换一种说法,就是:处于这种状况的人,他的自我与母亲之间的界限不清楚。

  这种界限不清楚的状况会投射到他的所有人际关系中。具体表现是:一方面,他会过多地在他人面前展露自己的内心世界,过分地渴望他人了解自己,并过度地依赖他人,希望他人在本来该自己做出决定的方面代替自己做出决定;另一方面,他会过多地想了解别人的内心世界,以便获得与别人融为一体的感觉,还想别人依赖自己,希望参与别人即使是很私人化的决定,等等。

  在自我界限不清楚的人的内心里,总是存在着成长与不成长之间的冲突。成长的力量当然是十分巨大的。曾经有科学家做过植物成长的力量的试验:用一些较薄的铁条捆住小南瓜,小南瓜慢慢长大,轻而易举就把铁条绷断了。然后逐渐增加铁条的厚度,直到铁条的厚度到了预计值的十倍时,才没有被绷断。植物的成长的力量都如此惊人,人的成长的力量就根本无法测量了。想想一个一岁的小孩能做什么,再想想一个三十岁的男人能做什么,就知道成长是怎么回事了。

  自我界限清楚的人,并不意味着他不需要别人,也就是说,他并非在任何情形下都自己承担一切,拒绝别人在情感上和行动上的支持。自我界限清楚意味着,一个人与他人接近,但没有近到他失去自己的程度,也没有近到把别人当成了自己的一部分的程度,他还是他,别人还是别人;与此同时,他也不会离别人太远,不会远到丧失爱自己想爱的人的能力和可能性,在他真正需要的时候,他会从别人那里获得不虚假的安全感与温情。

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和常用方法。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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