别让“躺平”成为懒惰的借口

在当今社会,我们常常会听到关于“低欲望”和“躺平”的讨论,这些词描述了一种放弃追求高目标、拒绝过度竞争的生活态度。实际上,很多人无法正确看待和把握“过度竞争”的概念,以“躺平”为借口,任由自己陷入懒惰、散漫、无志向等消极的状态,甚至是“堕落”的状态,对生活不求上进,放弃自我。

大学生懒惰控制与锻炼习惯的关系探究——目标专注与抵制诱惑的平行中介作用

为研究大学生懒惰控制与锻炼习惯的关系,通过项目分析和探索性因子分析,提取了懒惰控制、抵制诱惑、目标专注和锻炼习惯4个因子,通过验证性因子分析进行数据分析及模型拟合,指标均达到测量学标准。使用SPSS26.0和AMOS24.0进行相关分析、回归分析及平行中介效应分析。结果表明:(1)懒惰控制、抵制诱惑、目标专注与锻炼习惯存在正相关关系,其中抵制诱惑与锻炼习惯的相关系数最大;(2)懒惰控制能正向预测抵制诱惑、目标专注和锻炼习惯,且抵制诱惑和目标专注能正向预测锻炼习惯;(3)在懒惰控制对锻炼习惯的影响中,抵制诱惑和目标专注均起显著部分中介作用。

抑郁症与懒惰的区别

一、抑郁症并不是懒惰临床上有很多抑郁症患者整天躺在床上,甚至很多时候被误认为懒惰。其实不是这样的,抑郁症的患者往往睡眠不好,因为早醒,所以白天会显得没有精神,对什么事情提不起兴趣。抑郁症会影响一个人的情绪和心理健康,从而导致注意力下降、做事没有积极性,工作质量降低。

懒惰

四月的阳光如同一块块碎金子,散落在大地上。九点三十分,我才懒洋洋地从床上爬起来。窗外,微风轻轻拂过树梢,鸟儿清脆地鸣啼。我却无心观赏,心里抱怨着这个周末的作业太多。

“懒惰”对人类科技进步的影响

人类的"懒惰"表现为更舒适、便捷、低劳动强度的生活追求,从社会意识和个人意识两个层面推动科技进步。然而,这种影响是相对的、辩证的,懒惰是科技进步的动力之一,但科技进步反过来对人自身的影响也是双面的,可能会加剧人性中已有的懒惰因素(消极的懒惰)。应激发"懒惰"的积极因素,抑制"懒惰"的消极因素(追求不劳而获)。

一种懒惰式决策树和普通决策树结合的分类模型--半懒惰式决策树

懒惰式决策树分类是一种非常有效的分类方法。它从概念上为每一个测试实例建立一棵"最优"的决策树。但是,大多数的研究是基于小的数据集合之上。在大的数据集合上,它的分类速度慢、内存消耗大、易被噪声误导等缺点,影响了其分类性能。通过分析懒惰式决策树和普通决策树的分类原则,提出了一种新的决策树分类模型,Semi-LDtree。它生成的决策树的节点,如普通决策树一样,包含单变量分裂,但是叶子节点相当于一个懒惰式决策树分类器。这种分类模型保留了普通决策树良好的可解释性,实验结果表明它提高了分类速度和分类精确度,在某些分类任务上它的分类性能经常性地胜过两者,特别是在大的数据集合上。

一种基于Shapelets的懒惰式时间序列分类算法

近些年,时间序列分类问题研究受到了越来越多的关注.基于shapelets的时间序列分类技术是一种有效的方法.然而,其在提取最优shapelet的过程中要建立包含大量冗余元素的候选shapelets集合,一般所获得的shapelets只在平均意义上具有某种鉴别性;与此同时,普通模型往往忽略了待分类实例所具有的局部特征.为此,我们提出了一种依据待分类实例显著局部特征的懒惰式分类模型.这种模型为每个待分类实例构建各自的数据驱动的懒惰式shapelets分类模型,从而逐步缩小了与其分类相关的时间序列搜索空间,使得所获得的shapelets能够直接反映待分类实例的显著局部特征.实验结果表明该文提出的模型具有较高的准确率和更强的可解释性.

一种新型多标记懒惰学习算法

在多标记学习框架下,每个样本由单个实例进行表示并同时对应于多个概念标记.已有的多标记懒惰学习算法并未充分考察样本多个标记之间的相关性,因此其泛化性能将会受到一定程度的不利影响.针对上述问题,提出一种新型多标记懒惰学习算法IMLLA.该算法首先找出测试样本在训练集中与各个概念类对应的近邻样本,然后基于近邻样本的多标记信息构造一个标记计数向量,并提交给已训练的线性分类器进行预测.由于IMLLA在对每个概念类进行预测时利用了蕴含于其他概念类中的信息,因而充分考察了样本多个标记之间的相关性.在人工数据集以及真实世界数据集上的实验表明,IMLLA算法的性能显著优于常用的多标记学习算法.

基于K-近邻的局部懒惰式决策树分类模型

分类是数据挖掘的一个重要研究课题,其概念是在已有数据的基础上构造出一个分类模型。该模型能够把数据库中的数据记录映射到给定类别中的某一个,从而进行数据的分类。通过对懒惰式学习策略的研究,在大量实验的基础之上,提出了一个新的分类模型——Local-LDtree。介绍了Local-LDtree模型的原理和算法,分析了其在分类精确度方面的优劣,指出了对其进行改进的方向。

L^2DLNB:懒惰学习双层朴素贝叶斯分类器

尽管朴素贝叶斯简单而且在很多数据集上效果很好,但是其属性独立性假设在现实世界中并不总是成立的,当这一假设不成立时,其结果很差。通过分析和研究,提出了一种放宽这种独立性假设的新算法——懒惰学习双层朴素贝叶斯分类器L2DLNB,该算法使用基于条件互信息的懒惰学习方法,在求不同类标的似然度时,使用不同的属性依赖关系,从而能够更准确地计算出各类标似然度。实验结果表明此算法在一些数据集上取得了更好的分类精度。

基于粒计算的多标签懒惰学习算法

多标签学习用于处理一个样本同时拥有多个标签的问题。已有的多标签懒惰学习算法IMLLA未充分考虑样本分布的特点,即在构建样本的近邻点集时,近邻点个数取固定值,这可能会将相似度高的点排除在近邻集之外,或者将相似度低的点包括在近邻集内,影响分类方法的性能。针对IMLLA的缺陷,将粒计算的思想加入近邻集的构建,提出一种基于粒计算的多标签懒惰学习算法(GMLLA)。该方法通过粒度控制,确定样本近邻点集,使得近邻集内的样本具有高相似度。实验结果表明,本算法的性能优于IMLLA。

急切式和懒惰式学习策略相结合的决策树分类模型

急切式学习策略和懒惰式学习策略有着不同的学习和分类机制.通过分析急切式学习策略下的普通决策树模型和懒惰式学习策略下的懒惰式决策树模型,提出了一种新的决策树分类模型即Semi-LDtree.它生成的决策树的结点,如普通决策树一样,包含单变量分裂,但是叶子结点相当于一个懒惰式决策树分类器.这种分类模型保留了普通决策树良好的可解释性,实验结果表明它提高了分类速度和分类精确度,特别是在大的数据集合上效果更加明显.

基于懒惰学习的显露模式分类

现有基于显露模式的分类方法主要通过精简显露模式的数量以构建实用的轻量级分类器,然而对显露模式集的过度精简会损害数据信息的完整性,进而影响分类器性能.本文提出LLEP分类器,采用懒惰学习策略,将分类器的构建推迟到分类阶段进行,以在获知待分类事务信息的基础上,构建出更具针对性的局部分类器;对于显露模式的冗余消除问题,采用了等价类方法来快速划分包含重复信息的显露模式,以保留鲁棒性更优的显露模式参与分类.本文在UCI机器学习库27个数据集上的实验表明,LLEP分类器同11经典种分类器相比,在分类准确度上表现出了良好的性能.

基于懒惰计算的应用研究

目的提出应用懒惰计算解决实际问题的方法.方法分析懒惰计算的特性及实际应用中的优势与不足,并通过一个示例,经过具体的编程,解决应用懒惰计算过程中存在的问题.提出内存拷贝法,内存段/页式保护法,语言特性法来解决结果正确性问题;提出先来先调度,并行调度以及具体化调度等指令调度的方法.结果懒惰计算可以避免程序执行不需要的路径,从而节省CPU、内存、时间等资源.懒惰计算对大中小型程序均可应用,尤其在需要节省资源的系统、嵌入式系统.结论懒惰计算在实际的计算过程中可以有效提高计算机的使用效率,可以应用到现实程序产品当中,并使得产品程序的性能得到提升.

试谈独立学院课堂教学的懒惰教学法

本文分析了当前独立学院课堂教学中存在的问题。结合独立学院的教学经历及实践,对适合独立学院课堂教学的方法进行了探索,提出了一种"懒惰教学法",并给出了实施这一教学方法的几点途径。

圈上的多重懒惰随机游走

本文考虑了n个定点的圈上的多重懒惰随机游走.利用偶和方法证明了其最大相遇时的期望的阶数为h_(max)×log n,其中h_(max)为圈上的一简单随机游走的最大击中时.

老板不能容忍任何形式的懒惰

一个人的弱项恰恰是要完成任务需要克服的最大障碍。这时,我们不能再"选择性懒惰"从而"选择性逃避"

莫让优裕的生活养成孩子的“现代懒惰”

有这样两则故事： 有个牧场主人，每天让孩子在牧场上辛勤地劳作，朋友对他说：“你不需要让孩子如此辛苦，农作物一样会长得很好的。”牧场主人回答说：“我不是在培养农作物，而是在培养我的孩子。”

将“懒惰”进行到底

升旗仪式上，从德育主任手中接过“跑操先进班级”红旗时，我真切地感受到了一道道交织着不解和不服的目光：他那么懒，凭什么获得先进？不过，话说回来，谁说懒班主任就不能带出先进班集体呢？过去的镜头又一幕幕清晰地浮现在我眼前。

《懒惰哲学趣话》文体定位与情感解读

学界对于伯尔的《懒惰哲学趣话》的文体定位有争议,人教版选修教材将其编入《外国诗歌散文欣赏》,但是在该文的导读中却有将其视为小说之嫌,散文抒发作者的情感,其情感具有确定性,结合作者的创作心理和时代背景可知,文本作者主要抒发对狂热激进的功利主义的讽刺和忧虑。