想得太多,又做的太少

昨晚一女生发来短信“明晚你有时间吗?我想请你吃饭”

确信我没有看错后,很欣喜地答应了,毕竟这种机会不是天天都会有的。我回忆了一下,很普通很平凡的一位女生,然后产生了一些奇妙的想法,甚至可以说是荒诞的想法;怎么莫名其妙请我吃饭呢?难道……?莫非……?果真是……?我的魅力太大了吗?我该不该拒绝她呢?我该怎么说才能很得体很礼貌地拒绝她呢?……

今天才知道,她是为了感谢当初我在她助学贷款上的帮忙,而我早就忘了这茬儿了,做好事儿谁还拿笔记上吗?

晚饭在一片和谐宁静但不乏幽默的气氛中进行,估计吃到差不多了,我找了个借口溜出来,悄悄把帐给结了。

帮她弄助学贷款,完了还要她请客吃饭,这样的事儿我看来是很讽刺的,下不了手,违反我的做人的道德准则……纯gentleman,没办法……

她很生气,说平生第一次请男生吃饭,居然这么个结果,搞得她很尴尬,甚至有些愧疚……她的真诚就是对我最好的回报了。

吃完分开后,我一声苦笑;“都这么大了,还像小孩儿一样乱想”,老老实实回到自习室……

 

两天的阳光带走了地上很多积雪,但仍让抹不去前天暴雪的痕迹,花坛里,树枝上,屋顶上,依然覆盖这一层厚实但很乖的积雪,远处的山顶上青松白雪交相辉映,不失为另一种风景。

这几周的日子过得很离谱,钱也花得很厉害。

和姐姐打了电话后,人多少平静了些,逼着自己尽量少想一些东西,前一周萦绕不去的“退学”的念头也终于渐渐淡去。姐姐也很快指出了我的问题,我自己问过无数遍“我退学了,能干什么?”以前可以用成功学的盲目自大来麻痹自己说“我有什么不能干?只要我努力了,我什么都能学会”。

现在学校里的一切都不是我所想要的,但是,总会有一些“但是……”,在这个社会生活,就得遵守里面的游戏规则,它认学历,学历也是一种游戏规则,违反了这个游戏规则,我也就没有资格玩下去了。

跳出了理想与现实间不和谐的循环怪圈,接下来,就应该改改自己对现在专业无用论所导致的消极态度。有些事情上面浪费了太多的时间,有些思考上花费了太多的精力而没有任何结果,而我本来可以将它用在更有意义的地方,回想起来,都会对我的浪费,对我的自虐性自我报复感到恐惧与深深的可惜。

脑中萦绕的一句话就是莫文蔚的一句歌词“想得太多,又做得太少”。

当我反复为自己的内心,为自己的未来规划的时候,未来已经在我的手中悄悄开始了腐烂,我本来可以为自己构造一个坚固的地基,然而这时间里我只是在脑海中意淫出了一座摩天大楼,却没能放下一块板砖,我陷入了深深的自责与自我鄙视。

“思想上的巨人,行动上的矮子”,说的就是我。

 

数不清有多少天没有早起,多少天没有读书了,数不清多少的时间在我的哈喇子中蒸发,再这么虚度光阴,我就彻底堕落颓废成一个行尸走肉的败类了。

改变,改变现在的状态,去做,而不是去想!!

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<think> 首先,用户在说“字太多了,稍微少一点”,意思是“words too many, a little less”。这是在抱怨之前的答复太长了。 回顾对话历史: - 第一次回答:混淆矩阵是否是评价指标——我给予了详细的解释。 - 第二次:混淆矩阵的简单介绍——我给予了另一个详细的结构化回答。 - 现在,用户要求缩短回答。 我需要遵守系统提示: - 使用中文回答问题。 - 回答完后,必须提出3-5个相关的问题,以“§§相关问题§§”开头,禁止换行分散。 - 问题是基于用户的问题和我的回答提出的。 用户当前的查询是“字太多了,稍微少一点”,但这看起来是对之前回答的反馈,而不是一个新问题。然而,系统提示总是要求基于用户的提问和我的回答生成相关问题。 在上下文里,用户似乎在继续之前的主题:混淆矩阵。上一次查询是“简单介绍一下混淆矩阵”,我回答了。 用户说“字太多了,稍微少一点”,暗示我应该给出一个更简洁的混淆矩阵介绍。 所以,我需要: 1. 简短介绍混淆矩阵。 2. 确保回答符合规则。 3. 结束时添加“§§相关问题§§”和3-5个相关问题。 关键点:保持回答简洁,减少字数。 结构回答: - 开头简要定义混淆矩阵。 - 关键元素:TP, FP, FN, TN。 - 目的:基础工具,用于计算其他指标。 - 结束时提到故障诊断背景(从先前上下文)。 然后,提出相关问题: - 基于我的回答和主题。 - 例如:如何计算指标?多分类优势?不平衡问题? 确保相关问题: - 3到5个。 - 以数字列表形式输出,在“§§相关问题§§”之后。 - 例如:1. ... 2. ... 3. ... 输出格式: - 回答内容。 - 一行“§§相关问题§§”。 - 然后问题列表,禁止换行分散,意思是数字列表在同一行或连续行,但根据示例,是换行的数字列表。 示例中: ``` §§相关问题§§ 1. ··· 2. ··· 3. ··· ``` 所以,我需要输出: - 回答文本。 - 然后“§§相关问题§§” - 然后换行列出1. 2. 3. 等问题。 现在,编写简短回答: - 简洁定义:混淆矩阵是一种表格工具,用于可视化分类模型的预测与实际标签对比。 - 元素:行是实际类,列是预测类,包含TP, FP, FN, TN计数。 - 作用:作为基础,帮助计算准确率、精确率、召回率等指标。 - 故障诊断上下文:可揭示模型在各类别上的表现。 目标是减少字数:之前的回答有150+字,目标是50-100字左右。 相关问题: 1. 如何从混淆矩阵计算精确率和召回率? 2. 在多分类中,混淆矩阵的优势何在? 3. 类别不平衡时如何解读混淆矩阵? 4. 混淆矩阵与ROC曲线的关系? 保持3-5个。 最终输出: - 简短中文回答。 - “§§相关问题§§” - 问题列表。 </think> 混淆矩阵是一种可视化表格工具,用于展示分类模型的预测与实际标签对比(如TP、FP、FN、TN计数),它本身不是数值指标,但为计算精确率、召回率等提供基础数据。
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