怎样才能感到幸福

幸福的XY公式

在这里插入图片描述

  • X X X代表的是你的实力,或者说你所拥有的得
  • Y Y Y代表的是你的欲望,或者说你的野心或者目标

那么我们可以得到如下公式

Δ = X − Y \Delta = X-Y Δ=XY

  1. Δ ≥ 0 \Delta \geq 0 Δ0的时候说明你现在处于一种幸福的状态
  2. Δ ≤ 0 \Delta \leq 0 Δ0的时候说明不幸福的状态,并且随着绝对值的增大,这种负面情绪会越来越大,也就是说成正相关

所以得到结论,我们想要感到幸福,就必须让 Δ ≥ 0 \Delta \geq 0 Δ0

从公式方面来说,让 Δ ≥ 0 \Delta \geq 0 Δ0,只有两种方式

  1. 增加 X X X的量
  2. 减少 Y Y Y的量

下面就这两种方式,给出具体可行的措施。

减少Y的量

为什么首先说减少 Y Y Y的量呢,因为这个对于我们普通人来说,是最简单,最直接,最有效的一种方式了

关心则乱,无欲则刚

关心则乱,无欲则刚。

“关心则乱” 意思是当一个人对某件事情或者某个人过于关心、在意时,就容易失去冷静的思考和正确的判断能力。

  • 从心理学角度来看,这是因为当我们过度关心某件事情时,情感会占据主导地位。大脑的情感中枢会高度兴奋,而负责理性思考的部分会受到抑制。
  • 同时,我们会对关心的对象赋予过高的期望,这种期望一旦遇到可能出现的不利情况,就会引发焦虑、担忧等情绪,干扰我们正常的思维过程。

“无欲则刚” 是指一个人如果没有过多的欲望,就会变得坚强、刚正不阿。这里的 “欲” 包括对物质财富、名誉地位、感官享受等方面的欲望。

  • 从人性的角度讲,欲望常常会让人产生弱点。当一个人有求于他人或者有欲望需要满足时,就可能会受到他人的控制或者诱惑。而没有欲望的人,就不会被这些外在的因素所牵绊。
  • 从人性的角度讲,欲望常常会让人产生弱点。当一个人有求于他人或者有欲望需要满足时,就可能会受到他人的控制或者诱惑。而没有欲望的人,就不会被这些外在的因素所牵绊。
### LlamaIndex 多模态 RAG 实现 LlamaIndex 支持多种数据类型的接入与处理,这使得它成为构建多模态检索增强生成(RAG)系统的理想选择[^1]。为了实现这一目标,LlamaIndex 结合了不同种类的数据连接器、索引机制以及强大的查询引擎。 #### 数据连接器支持多样化输入源 对于多模态数据的支持始于数据收集阶段。LlamaIndex 的数据连接器可以从多个异构资源中提取信息,包括但不限于APIs、PDF文档、SQL数据库等。这意味着无论是文本还是多媒体文件中的内容都可以被纳入到后续的分析流程之中。 #### 统一化的中间表示形式 一旦获取到了原始资料之后,下一步就是创建统一而高效的内部表达方式——即所谓的“中间表示”。这种转换不仅简化了下游任务的操作难度,同时也提高了整个系统的性能表现。尤其当面对复杂场景下的混合型数据集时,良好的设计尤为关键。 #### 查询引擎助力跨媒体理解能力 借助于内置的强大搜索引擎组件,用户可以通过自然语言提问的形式轻松获得所需答案;而对于更复杂的交互需求,则提供了专门定制版聊天机器人服务作为补充选项之一。更重要的是,在这里实现了真正的语义级关联匹配逻辑,从而让计算机具备了一定程度上的‘认知’功能去理解和回应人类意图背后所蕴含的意义所在。 #### 应用实例展示 考虑到实际应用场景的需求多样性,下面给出一段Python代码示例来说明如何利用LlamaIndex搭建一个多模态RAG系统: ```python from llama_index import GPTSimpleVectorIndex, SimpleDirectoryReader, LLMPredictor, PromptHelper, ServiceContext from langchain.llms.base import BaseLLM import os def create_multi_modal_rag_system(): documents = SimpleDirectoryReader(input_dir='./data').load_data() llm_predictor = LLMPredictor(llm=BaseLLM()) # 假设已经定义好了具体的大型预训练模型 service_context = ServiceContext.from_defaults( chunk_size_limit=None, prompt_helper=PromptHelper(max_input_size=-1), llm_predictor=llm_predictor ) index = GPTSimpleVectorIndex(documents, service_context=service_context) query_engine = index.as_query_engine(similarity_top_k=2) response = query_engine.query("请描述一下图片里的人物表情特征") print(response) ``` 此段脚本展示了从加载本地目录下各类格式文件开始直到最终完成一次基于相似度排序后的top-k条目返回全过程。值得注意的是,“query”方法接收字符串参数代表使用者想要询问的内容,而在后台则会自动调用相应的解析模块并结合先前准备好的知识库来进行推理计算得出结论。
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