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情绪管理 - ABC理论
最近情绪有过几次情绪失控，就是突然为了一个很简单的事情发一次很大的火。事后挺后悔的，想起很久之前的情绪管理ABC理论。觉得很有必要在重新梳理下。警醒自己，问题出在自己身上。 什么是ABC理论？ 通常人们会认为诱发事件A直接导致了人的情绪和行为结果C，发生了什么事就引起了什么情绪体验。然而，你有没有发现同样一件事，对不同的人，会引起不同的情绪体验。 常见的不合理信念 1、自己应比别人强，自我价值过高； 2、人应该得到生活中所有对自己重要的人的喜爱和赞许； 4、有价值的人应在各方面都比别人强； 5、任何事物都应按自己的意愿发展，否则会很糟糕； 6、一个人应该担心随时可能发生灾祸 这就是心理学上的情绪ABC理论的观点。情绪ABC理论的创始者埃利斯认为：正是由于我们常有的一些不合理的信念，才使我们产生情绪困扰，如果这些不合理的信念日积月累，还会引起情绪障碍。 通常人们会认为诱发事件A直接导致了人的情绪和行为结果C，发生了什么事就引起了什么情绪体验。然而，同一件事，人们的看法不同，情绪体验也不同。
1.9K20编辑于 2022-07-29 - 来自专栏历史专栏
【愚公系列】《Manus极简入门》009-情绪管理顾问：“情绪平衡大师”
因此，学会管理情绪，掌握情绪的平衡之道，就如同掌握了一把开启幸福生活的钥匙。 一、情绪管理顾问：“情绪平衡大师” 1. 应用场景 “情绪平衡大师”是一位专业的情绪识别与管理顾问，致力于帮助个人深入理解并有效调节自身情绪反应。 核心功能 该顾问的核心能力包括： 情绪状态觉察：协助用户识别并理解自身情绪状态及其背后的触发因素。 情绪调节策略：针对不同情绪，提供恰当的调节与管理策略。 根据情绪管理方案的质量（觉察深度、策略恰当性、工具实用性、应用可行性、长期维护性）提供评估与建议，助力用户构建既能应对当前情绪挑战又能培养长期情绪健康的管理体系，提升情绪健康与心理韧性水平。 4. 角色：韦思希望在高压环境下找到情绪平衡，通过系统化的情绪管理方案提升情绪健康与心理韧性。
29010编辑于 2025-05-28 - 来自专栏全栈程序员必看
HttpURLConnection_浅析情绪管理的方法技巧论文
申请CSDN账号大概是四年前的事情了，想想的确的有点历史久远的感觉，只不过这段历史中，我的博客却是历史空白的，主要原因是，当时只是因为是计算机专业，而沽名钓誉的申请了个高大上的CSDN—中国最大的中文IT社区账号，中间经历了稀里糊涂匆匆大一、稍稍有点叱诧风云、指点江山的给力大二、紧接着铮铮铁骨、血性火热的绿色军营，辗转几个春夏轮回，我又回到了曾几何时的“历史舞台”，重新开始了我“武林秘籍”的修炼之旅，想想修炼成功之后，能与大神切磋武艺，能与女神技术交流，说不定还能勾搭个妹子，说不定哪天还能得到老板的慧眼识英才，赏赐个黄马褂，赐封个爵位啥的，哈哈~想想还真有点小激动呢~~~
42220编辑于 2022-10-01 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【每日随笔】情绪操控术 ① ( 三层大脑模型 - 爬行脑 情绪脑 理性脑 | 情绪脑负面效果 | 不要激活情绪脑 情绪中心 | )
、三层大脑的分层包裹关系 由于是逐步进化的原因 , 三重脑是一层包裹一层 ; 二、情绪脑的负面效果 1、情绪脑 VS 理性脑 爬行脑 已经进化了 3 亿 年 , 情绪脑 只有 5000 万年 , 理性脑 300 万年 的进化压制 ; 情绪脑 进化发展 很古老 , 人类社会发展只有 10000 年 , 现代社会发展只有 200 年 ; 情绪脑 是 绝对 不适应现代社会的 , 真正能控制 情绪脑 的人 , 才会成为现代社会的精英 ; 被情绪左右的人逐步会成为被淘汰 ; 2、情绪脑功能 情绪脑 的 安全模式 , 一旦发生安全危机 , 会做出以下情况 : 逃跑 : 敌人太强 , 直接跑路 ; 恫吓 : 通过发出声音 处于现代社会 , 将 情绪脑 点数清空 , 保证情绪不能失控 ; 这套机制在原始社会很有用 , 但是到了现代社会 , 就会导致很多弊端 ; 3、情绪脑负面效果 一旦跟人发生冲突 , 争吵 , 恋爱 , , 并且理性脑被压制 , 无法正常思考 , 想不开自杀就是这种情况 ; 不要把 情绪脑 放出来 , 一定要学会操控情绪 , 才能更好的在现代社会生存 ; 现代社会 不要激活 情绪脑 , 一旦 情绪脑
4.6K10编辑于 2023-12-28 - 来自专栏音乐与健康
重塑杏仁核：从脑科学的角度做好情绪管理
《重塑杏仁核：情绪修复脑科学》从焦虑形成的本质出发，详细讲解了通过训练杏仁核调节防御反应，从而减轻焦虑情绪的方法。设定目标：设定明确的目标是有效管理焦虑的第一步。 根据书中所设定的思路制定目标清单，可以帮助我们集中注意力，减少干扰，更好地制订相应的情绪调节策略。 了解大脑触发焦虑的两种途径：焦虑情绪可以通过杏仁核通道和大脑皮层通道产生，两者在不同的时间表上运作，并提供不同程度的细节。 重塑大脑：情绪管理的长期策略情绪管理是一个长期的过程，需要我们不断地学习和实践。 皮特曼博士还讲解了详细的追踪激活杏仁核的想法的步骤，便于读者更好的招到焦虑的根源，从长期提升情绪管理能力。焦虑回路能够促使人们预想潜在危险，因此拥有焦虑的能力是具有进化优势的。
80710编辑于 2025-08-17 - 来自专栏技术杂记
RabbitMQ管理4
收回权限 不使用 -p 指定vhost时，默认会使用 / ，而不是清除所有 [root@h102 ~]# rabbitmqctl list_user_permissions mq Listing permissions for user "mq" ... / ^mq.* .* .* mq_test .* .* .* [root@h102 ~]# rabbitmqctl clear_permissions -p / mq Clearing permissions for user "mq" in vhost
32530编辑于 2022-04-23 - 来自专栏子晓AI量化
如何量化大盘情绪
最近在研究大盘情绪， 其实个股策略不想过多研究了，为什么这样说呢？ 不管是做强势股还是套利股， 是做涨停龙头 还是潜伏， 大前提是量化判断对大盘的情绪。 大盘的情绪好，那么策略的票成功率概率相对更高。 如果大盘表现不好， 策略的票大概率没那么好。 就像周五， 大盘5000多只股票， 就600多只上涨， 如果提前量化大盘情绪， 保持轻仓或空仓， 是不是比大部分人更强。 回到正题， 我们如何通过python程序去量化大盘情绪？ 1、大盘的成交量变化 大盘成交量越高，至少表示更活跃。 近期大盘逐渐缩量，那么大盘情绪就有点退潮迹象。 4、连板、最高板变化 如果做短线，涨停的晋级率、最高板变化， 最高板6板差不多是分水岭 5、亏钱效应 我之前写过通过开盘啦去获取当日的亏钱效应，一般情况下 头一天亏钱效应大的， 第二天大概率有修复。
16410编辑于 2026-04-23 - 来自专栏CreateAMind
情绪的机制分析
这些模型将情绪操作化为反映意外奖励或惩罚(积极或消极奖励预测错误(RPEs))的近期历史，其中许多近期好于预期的结果导致积极情绪，而重复的差于预期的结果导致消极情绪。 这些模型中的正式情绪参数的作用是使随后的奖励和惩罚的感知产生偏差，奖励和惩罚的主观感知分别被积极和消极情绪放大。 然而，第四个层次是需要的，以使代理人能够估计自己的成功，这可以被认为是一个最小形式的(隐含的，不可报告的)元认知(M4 在图 3; 参见表格 4).对代理自身成功的估计特别依赖于预期精度项(表示为 γ) 实际上，图 3 所示的生成模型的最高级别（M4，也在表 4 中概述）提供了超出预期的无信息先验精确度可能适合也可能不适合特定的世界。 扩展感知、行动和隐含元认知的嵌套式主动推理模型(M4；见图 3), 我们对情感推理的深入阐述可以被看作是合乎逻辑的下一步。
19810编辑于 2026-03-11 - 来自专栏数据的力量
学会清理坏情绪
我说：“人的情绪啊，跟生活中很多东西一样，都是有好有坏。 4、在地铁里站着，换乘时走台阶 因为根本抢不到坐位，很多人在地铁里都站着，或者听歌或者看视频，少数看书或发呆，这些都无所谓，关键是换乘地铁时，一定要坚持走台阶。 情绪只是你的需求是否得到满足的反映，人类和自己的情绪打交道是一种“全天候的活动”。说出来很多人可能都会吓一跳：人的一生中有40%的时间都处于负面情绪状态。 也就是说，我们将近一半的时间都在与各种消极情绪做斗争。 所以，如何自我清理情绪垃圾是一件很重要的事。现实社会对于成功的评判标准是很单一的，我们不必用公认的标准来衡量自己。
47720发布于 2018-07-23 - 来自专栏ThoughtWorks
和情绪相伴｜女性
我想很多女性在自己的职业生涯中，都会遭遇情绪管理的问题，上面是我的同事在我一次工作情绪失控后对我讲起的话，那也是我第一次意识到情绪的杀伤力。 那是在09年，我在新加坡做项目。 有一次，我们的showcase进入了一种很艰难的境地，开发的优先级在不同部门的干系人之间没有被协调好，以至于客户源源不断的扔出挑战、责难、挖苦，很明显，是因为项目经理在管理干系人的期望时出现了疏漏，所以我将求助的目光投向他 但意识到自己失态之后，我立即把情绪压了下去。 客户敏锐的觉察到了我的情绪，正了正身体，非常专心的和我完成了接下来的谈话。 就在当天，他竟然发信确认了追加的合同款。 很多人说，在职场，情绪化是很不专业的表现，但我认为，只要我们的情绪没有伤害到别人，它就可以存在，因为情绪代表着最真实的自己。 这么多年，我也一直很感激，并且发自内心的尊重那些，在职场上能尊重别人情绪的人。 换一种角度来看待情绪，情绪也许是一件包装好的礼物，有时候包装得很丑，但你要先接受她，再去打开这份礼物。
45830发布于 2018-07-23 - 来自专栏乱码李
微博情绪分析
然后对分词后的词语进行情绪分析，这里使用大连理工大学林鸿飞教授带领全体教研室成员整理而成的「情感词汇本体库」。 最后使用spark将情绪分析结果进行数据整合。 情绪分析 情绪分析是将一个词语分出词性种类、情感类别、情感强度及极性，国外比较有影响的Ekman的6大类情感分类。 比如： 中文情感词汇本体 大连理工大学林鸿飞教授带领全体教研室成员整理而成的「情感词汇本体库」，是目前最权威的中文情绪词典，共含有情感词共计27466个。 下图是一些示例： 情绪分析存在的问题 只能分析词汇，不能分析语法结构 快乐都是别人的，高兴一天天离我而去 分析结果: PA5+PA5 自定义情绪算法并不能很好的反应情绪值 词性： 褒义 如果一次分析200条微博，需要比较200*80=16000次 解决方案 真正想要解决情绪分析还是要靠机器学习和人工智能。
1.9K10发布于 2021-11-26 - 来自专栏脑机接口
脑电与情绪
，DFT），快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）等算法转换到频域后包含连续的频谱信号，将这些信号按频率分为5个频段(frequencybands): delta(1-4Hz )、theta(4-7Hz)、alpha(8-13Hz)、beta(13-30Hz)、gamma(30-47Hz) 。 delta频率范围通常小于4Hz。研究表明该范围的脑电信号通常出现在婴幼儿阶段或智力发育不成熟，或者成人在疲劳和深度睡眠阶段。 theta频率范围约为4-7Hz。 EdwardElgar, 1927. [4] Plutchik R .The Nature ofEmotions: Human emotions have deep evolutionary roots thatmay explaintheir complexity and provide tools for clinical practice[J].AmericanScientist, 2001, 89(4)
1.1K30发布于 2020-06-30 【AI情绪预测模型】
在企业管理领域，团队情绪分析有助于管理者了解员工的工作状态和压力水平，从而优化组织管理和员工关怀策略。 brow_lower": (2, 4), "au7_lid_tightener": (2, 4), "speech_rate": (2, 喜悦/兴奋情绪状态 print("\n【示例4：喜悦/兴奋情绪】") joy_state = create_sample_emotional_state( heart_rate f"典型特征: {', '.join(result4['primary_emotion']['key_features'])}") # 打印所有情绪类别的概率分布 print( 情绪预测技术在心理健康支持、人机交互、智能客服、教育培训和健康管理等领域具有广阔的应用前景。
31410编辑于 2026-01-20- 来自专栏大数据文摘
情绪是虚拟货币？告诉你情绪识别真正的应用前景！
计算机的情绪识别能用来做什么？ 绝大多数的人可能还停留在当年看的美剧《Lie to me》的阶段，想着把情绪识别当测谎仪用，抓疑犯？斗小三？ 目前已经有大约 100 多条情绪感知的专利，其中大多数都与广告相关。 比如 Affidavit 就申请了一种就人们的观后反应动态为广告动态定价的专利，还有情绪感知的自动贩卖机，以及按照顾客情绪来决定是否推送广告的 ATM 机等等。 这些都预示了苹果公司新的研究线路：情绪导向的广告投放。 但是我们无法忽视这样带来的隐私问题，人们是否愿意接受这样的广告推送？这样检测人们的情绪状态是不是对个人隐私的一种侵犯？ 通过统计用户的整体情绪状态，用户就能直观看到自己的情绪状态与使用手机的情况之间的数据关联图。而且，用户愿意反馈的数据越多，Emotion Sense 反映给用户的数据也会越多。
99840发布于 2018-05-23 - 来自专栏量化投资与机器学习
新闻情绪因子
3、情绪判定：对于整篇新闻及新闻中涉及的主体均做情绪判定。情绪一共分为三个类型，包括正面、负面及中性。算法会给出这个主体在三类情绪的概率分布，取概率最大的情绪类型作为该主体的情绪。 新闻情绪因子测试 1、新闻情绪因子构建过程中的选择 新闻情绪因子的构建主要在于用什么算法把某个股票一段时间内的在不同新闻中的情绪得分汇总成一个得分，针对这个问题，有不同的选择需要考虑： a. NOEX：保留中性新闻 EQUAL：等权计算情绪得分，不考虑时间衰减 TIME：按时间权重计算情绪得分 那么，例如REL_TOT_EX_TIME就表示考虑了相关度及情绪衰减，去除中性新闻的情绪总分。 图4中，统计了每天同一个股票在不同新闻中得分分布的差异，我们采用了两个指标，左边用的是Range（最大值-最小值），右边采用的是Std标准差。 图表4 去除中性与不去除中性新闻对比A ? 图表5 去除中性与不去除中性新闻对比B 下表（图表6）给出了全部组合的测试结果，基于这些数据我们会做详细的解读。
2.6K21发布于 2019-10-21 - 来自专栏人工智能快报
微软发布情绪识别API
2015年11月11日，微软宣布其Oxford项目将开放一个可用于情绪识别的API。微软一位负责技术与研究的人员表示该API可帮助市场营销人员评估顾客对商店展示效果、电影或食物的反应。 商家可以用这个软件来创造一个客户工具，例如一个可以从照片中识别情绪并根据不同情绪给出不同选项的应用。根据微软介绍，该API应用该公司的云端情感识别算法来确定特定时刻某张照片中人的情绪。 这些情绪与面部表情相关，而表情是超越文化和国界的，且可以被情感应用程序识别。在解释情感应用程序接口得到的结果时，应该以得分最高的表情作为结果，其中的分数被归一化。
3.1K40发布于 2018-03-13 - 来自专栏脑机接口
脑电与情绪简介
，DFT），快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）等算法转换到频域后包含连续的频谱信号，将这些信号按频率分为5个频段(frequencybands): delta(1-4Hz )、theta(4-7Hz)、alpha(8-13Hz)、beta(13-30Hz)、gamma(30-47Hz) 。 delta频率范围通常小于4Hz。研究表明该范围的脑电信号通常出现在婴幼儿阶段或智力发育不成熟，或者成人在疲劳和深度睡眠阶段。 theta频率范围约为4-7Hz。 Edward Elgar, 1927. [4] Plutchik R . AmericanScientist, 2001, 89(4):344-350. [5]Schlosberg, Harold. Three dimensions ofemotion.[J].
1.2K10发布于 2020-06-30 - 来自专栏技术杂记
Mycat 管理命令4
| 100 | 4 | 0 | 0 | 0 | -1 | | sd2 | h101/my2 | 0 | h202/my4 | 0 | mysql | 0 | 0 | 100 | 0 | 0 | 0 | 0 | +------------+----------+---------+---------------+ | sd1 | h101/my1 | 0 | mysql | 0 | 4 | 100 | 4 | 0 | 0 | 0 | -1 | | sd2 | h101/my2 | 0 | mysql -------+-------+--------+------+------+---------+------------+----------+---------+---------------+ 4
31020编辑于 2021-12-02 - 来自专栏镁客网
标榜着“有情绪”的机器人们，真的有情绪吗？
”，一个号称有情绪、有个性的交互机器人，名字叫Moorebot…… 在机器人研究领域，人机交互一直是人们追逐的一个目标，而“情绪”作为其中的一个分支，也因此而得到了研究人员的重视。 细细数来，包括Pepper在内，市面上有很多自带“有情绪”标签的机器人，然而，贴上一个标签就能代表拥有这个技能了吗？那些标榜着“有情绪的”的机器人真的拥有自己的“情绪”吗？ 所谓的“有情绪”只是“情绪识别” 情绪识别，就是机器人将从传感器采集来的信号进行分析和处理，从而得出人类正处在的情绪状态，基于情绪识别，机器人可以给出相关的回馈。 由此，我们即可以知道，机器人所谓的“有情绪”也仅仅只是系统的一种原有设定，从源头来讲，就是由“情绪识别”所引导的，并不能自行生成。 由此我们来看，连“情绪识别”的技术还尚未到家，这所谓的“有情绪”的回应又该如何进行？
61341发布于 2018-05-29 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
基于OpencvCV的情绪检测
情绪检测或表情分类在深度学习领域中有着广泛的研究。使用相机和一些简单的代码我们就可以对情绪进行实时分类，这也是迈向高级人机交互的一步。 前言 本期我们将首先介绍如何使用Keras 创建卷积神经网络模型，再使用摄像头获取图片进行情绪检测。 任务4： 数据集的修改已完成，现在是该模型的大脑即CNN网络。 因此，首先，我将定义将要使用的模型的类型。 Block-4层的出现顺序如下： • 与block-1相同的层，但是卷积层具有256个滤波器。 Block-5层的出现顺序如下： • 展平层-将前一层的输出展平，即转换为矢量形式。 现在，可以使用此模型创建情绪检测器，从而完成模型生成。 驱动程式码 现在，我们将使用在上一节中创建的模型来说明用于情感检测的代码。 首先，让我们再次导入一些运行代码所需的模块。
1.4K40发布于 2020-08-20
腾讯云开发者
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