京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大部分人的生活就像滚雪球一样,你需要很努力,才能抵抗河水自然向下的流势;需要用力挣扎,才能划开水面,往上游动分毫。
所谓人生道理大概是:努力了不一定会成功,不努力连成功的机会都没有。
肉体带动灵魂,坚持每一件小事
大多数人做事情的思维都是,先给自己定一个目标,然后再根据自身的情况去制定计划,从而完成它,再加上一些自我的监督。
比如说减肥,我的目标是在三个月之内,减肥20斤。然后我制定的计划是:每天跑3公里,合理控制饮食,根据自己的体重变化,设定每周的最小运动次数等等。
有过一项调查,50个人坚持每天跑三公里,一周后只剩下20个人,一个月后只剩下5个人。为什么大多数人都没能坚持下来,因为这些办法,本质上都是 “用精神操控肉体”。
你必须学会,用肉体操控精神。比如锻炼,刮风下雨、公司加班、肚子不舒服等等。一大堆奇怪的理由会 “阻挡” 你锻炼。
怎么办呢?只有强制自己的身体去锻炼的地方,以一种无意识的状态站在器材上,开始锻炼。
心理学的角度讲人的身体和精神之间,往往都是相互牵引的,但平时我们自己是很难意识到的。我们潜意识里认为,我们的身体与精神是独立的,必须以精神去带动身体才行,但肉体是惰性,最后的结果往往是带不动。
敢于为梦想而去付出
前些年有一个很有名的问题,为什么我知道很多道理,但仍然过不好这一生?
我有一个朋友想利用周末的时间去学习设计课程提升自己,但是她又想去学习舞蹈,还想有一天的时间出去游玩。这样就有了很多的冲突,我们该先做哪一样。
我对她说:“世间万物,都遵循【能量守恒定律】,你想要得到一个东西,就要付出另外一个东西,那个东西,就叫“成本”
如果你想要提升自己,可能就要放弃每周出去游玩一天的计划。总不会两全其美,你只能选择其中对你来说,现阶段最重要的一件事情。
只有想清楚自己想要什么,这样在决策的时候,才不容易迷失自己。
训练感官的能力
问你几个很奇怪的问题。你有没有训练过自己的舌头,让它能分别出食物的用料、味道的层次?
你有没有训练过自己的眼睛,让它可以对画面、场景的颜色进行区分,对排列的结构进行拆分组合?
我想大部分人应该是没有的吧,有些人会觉得训练这些东西有啥用?仔细一想,好像真的什么用都没有吗?
当然不是,如果你长期坚持一下,训练下某种感官,你会发现,那些好像八杆子打不着的——专注力、分析力,竟然自动就提升了!
人的大脑非常丰富,包含着我们对于一件事情的整体感觉和评价。
为什么呢?因为我们的大脑总是倾向于“整体意向”来判别我们对事情的真实看法。包含了吃、看、说、听,一道菜很好吃,一个“美味”就能概括吗?它究竟唤起了怎样的口感、怎样的味觉层次,是什么味道的组合才变得好吃的呢?
那么,问题来了,究竟如何训练自己的感官呢?
其实我们的感官所感受的是具体事务,这个事务本身也在我们的范涛之内,最简单的、好吃难吃、大小、远近;再复杂一点的则是呈现出来的方式;你可以站在生产者的角度,思考这个东西究竟是怎么做出来的。
人,其实是很奇妙的。当你知道事务本身与你息息相关,自然也就能判别对你的利与弊。比如一款游戏的设计思路、一个普通人的心理惯性等,你会发现,你再也不能像以前那样去看待它了。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15