学科02:系统论重要模型

2023-10-19 18:20

本文主要是介绍学科02:系统论重要模型,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

文章目录

  • 两种模式
  • 系统
    • 几个模型解释
      • 贤者时刻
      • 良性循环
      • 回归均值
      • 滞后效应
    • 好系统的特征
      • 如何建立
  • 如何找到生活中的恶性循环
    • 如何破解
      • 什么是杠杆解(leverag)

两种模式

欧皇模式
非酋模式
产生自信
达成目标
采取行动
清晰计划
良好睡眠
坚持运动
自我怀疑
没有成果
无法行动
毫无计划
经常失眠
颓废消极

系统

定义:要素+关系+作用

系统
生物系统
社会系统
机械系统
生态系统
系统
二者相互结合
作用
要素
关系
滞后效应
良性循环
恶性循环
贤者时刻
回归平庸
+
-
+
-

几个模型解释

贤者时刻

贤者时刻
负作用
正作用
过度娱乐
负罪感

良性循环

如何建立

兑现承诺
建立信任
承诺
加大承诺

建议从小的循环开始,不断的建立仪式感

举个例子:

  1. 早起运动,不断建立信心后回不断的加码运动
信心
克服阻力
每天运动5分钟
形成习惯
不动难受
  1. 刚到一个新的圈子,如何建立靠谱感,首先不要给别人太多的承诺,其次承诺的事情要办到。可以从守时开始入手,慢慢的建立靠谱感。

回归均值

人类社会也是一个回归均值的过程

负作用
负作用
旧圈子/旧习惯/旧思想
新突破

举个例子:

  1. 工作当中,因为工资有严重的滞后效应,如果你业绩超群,那么你就得忍受under pay和同事的不自觉疏远。
负作用
正作用
同事疏远&under pay
业绩超群
  1. 不可能三角
人际和谐
回报公平
越变越强

滞后效应

进入一个好的行业/一个好的投资一般需要5-7年的时间才能显示出来

举个例子:大部分人投资为什么会亏损

截屏2022-01-19 10.12.03

**如何解决:**建立自己的储蓄池,它会帮助你淡定的度过放弃时刻

截屏2022-01-19 10.12.41

截屏2022-01-19 10.13.26

那么储蓄池装些什么呢?

不是 决心 毅力 打鸡血

而是 精神 情感 金钱

好系统的特征

适应力resilience
自组织self organization:一个系统不依靠靠外部指令运转,而是按照某种内在规则,自动自发地形成有序结构的一种现象
层次性hierarchy

如何建立

  1. 适应力resilience建立;
    • 模拟攻击:主动不断让自己受小伤留出时间让伤口恢复循环往复(跳出舒适圈的另一种说法)
  2. 自组织self organization建立:
    • 不要太专注于输出结果(不太受控,多为人体自发组织,出现错误也不要太过于自责),重点在控制输入的因。
  3. 层次性hierarchy建立
    • 把生活中的大事情,分成小块的子系统去处理

如何找到生活中的恶性循环

使用因果分析法(不断的追问为什么)

举个例子:

graph BT
没有时间-->缺乏运动-->睡眠不足-->容易犯困-->精力不足-->做事低效-->没有时间
没有时间-->睡眠不足
缺乏运动-->新陈代谢不足-->精力不足
容易犯困-->新陈代谢不足-->喝咖啡-..->睡眠不足

如何破解

寻找其中的杠杆解

什么是杠杆解(leverag)

牵一发动全身,类似于命门、胜负手、关键变量

这篇关于学科02:系统论重要模型的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/241551

相关文章

大模型研发全揭秘:客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能(AI)领域,数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者,掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中,工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注,不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平,还能优化客户服务流程,提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行

Andrej Karpathy最新采访:认知核心模型10亿参数就够了,AI会打破教育不公的僵局

夕小瑶科技说 原创  作者 | 海野 AI圈子的红人,AI大神Andrej Karpathy,曾是OpenAI联合创始人之一,特斯拉AI总监。上一次的动态是官宣创办一家名为 Eureka Labs 的人工智能+教育公司 ,宣布将长期致力于AI原生教育。 近日,Andrej Karpathy接受了No Priors(投资博客)的采访,与硅谷知名投资人 Sara Guo 和 Elad G

Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI模型构建指南

一、模型介绍 Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI(简称 RVC)模型是一个基于 VITS(Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech)的简单易用的语音转换框架。 具有以下特点 简单易用:RVC 模型通过简单易用的网页界面,使得用户无需深入了

透彻!驯服大型语言模型(LLMs)的五种方法,及具体方法选择思路

引言 随着时间的发展,大型语言模型不再停留在演示阶段而是逐步面向生产系统的应用,随着人们期望的不断增加,目标也发生了巨大的变化。在短短的几个月的时间里,人们对大模型的认识已经从对其zero-shot能力感到惊讶,转变为考虑改进模型质量、提高模型可用性。 「大语言模型(LLMs)其实就是利用高容量的模型架构(例如Transformer)对海量的、多种多样的数据分布进行建模得到,它包含了大量的先验

图神经网络模型介绍(1)

我们将图神经网络分为基于谱域的模型和基于空域的模型,并按照发展顺序详解每个类别中的重要模型。 1.1基于谱域的图神经网络         谱域上的图卷积在图学习迈向深度学习的发展历程中起到了关键的作用。本节主要介绍三个具有代表性的谱域图神经网络:谱图卷积网络、切比雪夫网络和图卷积网络。 (1)谱图卷积网络 卷积定理:函数卷积的傅里叶变换是函数傅里叶变换的乘积,即F{f*g}

秋招最新大模型算法面试,熬夜都要肝完它

💥大家在面试大模型LLM这个板块的时候,不知道面试完会不会复盘、总结,做笔记的习惯,这份大模型算法岗面试八股笔记也帮助不少人拿到过offer ✨对于面试大模型算法工程师会有一定的帮助,都附有完整答案,熬夜也要看完,祝大家一臂之力 这份《大模型算法工程师面试题》已经上传CSDN,还有完整版的大模型 AI 学习资料,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费

【生成模型系列(初级)】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂【通俗理解】

【通俗理解】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂 关键词提炼 #嵌入方程 #自然语言处理 #词向量 #机器学习 #神经网络 #向量空间模型 #Siri #Google翻译 #AlexNet 第一节:嵌入方程的类比与核心概念【尽可能通俗】 嵌入方程可以被看作是自然语言处理中的“翻译机”,它将文本中的单词或短语转换成计算机能够理解的数学形式,即向量。 正如翻译机将一种语言

AI Toolkit + H100 GPU,一小时内微调最新热门文生图模型 FLUX

上个月,FLUX 席卷了互联网,这并非没有原因。他们声称优于 DALLE 3、Ideogram 和 Stable Diffusion 3 等模型,而这一点已被证明是有依据的。随着越来越多的流行图像生成工具(如 Stable Diffusion Web UI Forge 和 ComyUI)开始支持这些模型,FLUX 在 Stable Diffusion 领域的扩展将会持续下去。 自 FLU

SWAP作物生长模型安装教程、数据制备、敏感性分析、气候变化影响、R模型敏感性分析与贝叶斯优化、Fortran源代码分析、气候数据降尺度与变化影响分析

查看原文>>>全流程SWAP农业模型数据制备、敏感性分析及气候变化影响实践技术应用 SWAP模型是由荷兰瓦赫宁根大学开发的先进农作物模型,它综合考虑了土壤-水分-大气以及植被间的相互作用;是一种描述作物生长过程的一种机理性作物生长模型。它不但运用Richard方程,使其能够精确的模拟土壤中水分的运动,而且耦合了WOFOST作物模型使作物的生长描述更为科学。 本文让更多的科研人员和农业工作者

线性因子模型 - 独立分量分析(ICA)篇

序言 线性因子模型是数据分析与机器学习中的一类重要模型,它们通过引入潜变量( latent variables \text{latent variables} latent variables)来更好地表征数据。其中,独立分量分析( ICA \text{ICA} ICA)作为线性因子模型的一种,以其独特的视角和广泛的应用领域而备受关注。 ICA \text{ICA} ICA旨在将观察到的复杂信号