能量专题汇总
本文整理了8篇关于「能量」的高质量文章精华，涵盖营销策略、推广方法和实操案例，助力企业高效获客。
第1篇：CS294-158 补1 基于【能量】的模型
本文整理自Jakub M. Tomczak的书籍《Deep Generative Modeling》 第六章基于能量的模型 本文已收录到以下专栏 在本系列课程(UCB CS294-158 深度无监督学习)中介绍了一些深度生成模型，例如： CS294-158 第二讲 自回归模型(autoregressive models, ARMs)； CS294-158 第三讲 流模型(flow-based models) CS294-158 第四讲 变分自编码器(variational auto-encoders, VAEs) CS294-158 第五、六讲 生成对抗网络(generative adversarial networks, GANs) 本文介绍另一种基于能量的模型(energy-based models, EBMs)，也是深度生成式模型 本文 引言 模型构建 训练 模型代码 受限玻尔兹曼机 终评 1 引言1.1 能量函数 EBMs的历史比较悠久，来自于玻尔兹曼机(Boltzmann Machines)。 对的概率分布进行描述时，简单点就是取个高斯分布、伯努利分布的形式。这些概率分布都可以写成基于能量函数的形式(energy funciton)，。对于连续变量，每个数据点对应一个概率密度函数值，对应一个能量值，如此概率分布即可写成如下玻尔兹曼分布的形式，也叫作吉布斯分布(Boltzmann/Gibbs distribution)： 为概率归一化的分母，也称为配分函数(partition function)， 由以上公式可知，概率值较高的位置对应着能力较低的点。举一个简单的例子看一下，将高斯分布以能量函数的形式表示： 1.2 使用EBMs的难点 在实际使用EBMs时会遇到两个难点： 1）概率未归一化，不知道配分函数 2）难以从EBMs中采样，仅知道每个点对应的能量值 1.3 为什么使用EBMs？ 1）能量函数没有限制，可以是任意函数，可引入神经网络 2）能量函数可能是多峰值的(multimodal)，不需要借助混合分布 3）对于离散变量与连续变量，在使用EBMs时没有区别 2 模型构建2.1 数据与标签的联合分布 假设数据集为，能量函数由神经网络参数化，这里的表示神经网络的输出。 依据以上能量函数可写出的联合概率分布 根据以上联合分布可写出边缘分布与条件分布 2.2 边缘分布 将联合分布中的积分掉，即得到边缘分布 以上分子可换一种写法， 即可看成是边缘分布的能量函数 2.3 条件分布 条件分布为联合分布比边缘分布，这两个分布的配分函数相同，分子之比为 以上结果正是使用神经网络执行分类任务时使用的Softmax函数！有相关文献[1]表明所有分类器都可以看作是能量模型。 2.4 模型表示 联合分布的log可写为如下形式 可以看到这两项中包括共同的神经网络，计算图如下： 3 训练 在训练部分即需要对2.4节中的联合似然进行求导，第一项是训练分类器的损失函数，求导比较简单，第二项求导就比较复杂了，公式如下 上式导数比较难以计算，因为：最后含有一项期望值，这个期望目前无法解析计算，并且从模型中采样也是比较困难的；这个期望可以通过蒙特卡洛(Monte Carlo)采样进行逼近，在文献[1]中作者提出可以基于Langevin动力学[2]生成来自模型中的样本，先随机初始化 其中，来自于标准正态分布。 在以上迭代式执行步后，数据似然函数(2.4中的第二项)对参数的导数可写为如下形式 最终的训练步骤为： 从数据集中采样 计算 初始化，比如使用均匀分布 执行步Langevin动力学 计算参数的梯度，并且更新模型 4 模型代码 以下代码来自于 https://github.com/jmtomczak/intro_dgm/blob/main/ebms/ebm_example.ipynb class EBM(nn.Module): def __init__(self, energy_net, alpha, sigma, ld_steps, D): super(EBM, self).__init__() print('EBM by JT.') # EBM所使用的神经网络 self.energy_net = energy_net # 分类任务的损失函数 self.nll = nn.NLLLoss(reduction='none') # it requires log-softmax as input!! # 一些超参数 self.D = D self.sigma = sigma self.alpha = torch.FloatTensor([alpha]) self.ld_steps = ld_steps def classify(self, x): f_xy = self.energy_net(x) y_pred = torch.softmax(f_xy, 1) return torch.argmax(y_pred, dim=1) def class_loss(self, f_xy, y): # - 计算分类网络的预测 y_pred = torch.softmax(f_xy, 1) return self.nll(torch.log(y_pred), y) def gen_loss(self, x, f_xy): # - 使用Langevine动力学采样 x_sample = self.sample(x=None, batch_size=x.shape[0]) # - 计算网络对于采样值的输出 f(x_sample)[y] f_x_sample_y = self.energy_net(x_sample) return -(torch.logsumexp(f_xy, 1) - torch.logsumexp(f_x_sample_y, 1)) def forward(self, x, y, reduction='avg'): # ===== # 网络前向传播 # - 计算 f(x)[y] f_xy = self.energy_net(x) # ===== # 判别式部分 # - 计算判别损失: 交叉熵 L_clf = self.class_loss(f_xy, y) # ===== # 生成部分 # - 计算生成损失: E(x) - E(x_sample) L_gen = self.gen_loss(x, f_xy) # ===== # 最终目标 if reduction == 'sum': loss = (L_clf + L_gen).sum() else: loss = (L_clf + L_gen).mean() return loss def energy_gradient(self, x): self.energy_net.eval() # 复制数据 x_i = torch.FloatTensor(x.data) x_i.requires_grad = True # 在生成服从模型分布的采样值时，需要对数据x进行求导 # 计算梯度 x_i_grad = torch.autograd.grad(torch.logs
第2篇：3 个独立证明：量子场携带【能量】
我们传统上认为量子物理学给我们宇宙中存在的粒子带来了固有的不确定性和“量子性”，但这些影响必然超出粒子本身，包括渗透整个空间的场，即使在没有粒子本身。从 20 年代后期到 40 年代及以后发展起来的量子场论认为，不仅粒子，而且它们背后的量子场都是基本的。几十年来，科学家们一直在争论量子场是否真的存在，或者它们是否只是计算工具，可用于描述可观察粒子的行为。然而，近年来，一些独立的实验似乎已经解决了这个问题：量子场携带能量，并且可以观察到。如果能量是真实的，那么量子场也是真实的。在物理学和哲学的交叉点出现的最大问题之一既简单又令人费解：什么是真实的？现实是否仅由存在于广义相对论所描述的时空背景之上的粒子来描述？将这些实体描述为粒子是否从根本上是错误的，我们是否必须将它们视为某种混合的波/粒子/概率函数：对我们现实中每个“量子”的更完整描述？或者是否存在从根本上支撑所有存在的场，我们通常与之交互的“量子”只是这些场激发的例子？当量子力学出现时，它带来了以前被认为定义明确的量的认识，例如：粒子的位置和动量，它的能量和时间位置，以及它在我们拥有的三个空间维度中的每一个中的角动量，不能再给它们赋值，只能给它们取值的概率分布。尽管这种怪异现象本身引发了许多关于现实本质的争论，但随着量子场的引入，事情很快就会变得更加怪异。几代人以来，物理学家一直在争论这些量子场是否真的存在，或者它们是否只是计算工具。将近一个世纪后，我们确信它们是真实存在的，原因很明确：它们携带能量。科学家是这样发现的。该图说明了位置和动量之间固有的不确定性关系。当一个被更准确地了解时，另一个本质上就不太可能被准确地了解。其他一对共轭变量，包括能量和时间，在两个垂直方向上自旋，或角位置和角动量，也表现出同样的不确定关系。量子场论的产生是因为量子力学与最初理解的不一致。“位置”和“动量”等物理属性不是简单地作为拥有它们的粒子的固有属性的量，而是量子力学让我们理解测量一个固有地引起另一个的不确定性。我们不能再将它们视为“属性”，而是视为量子力学算子，我们只能知道这组可能结果的概率是多少。对于位置和动量之类的东西，这些概率分布将具有时间依赖性：您可能测量的位置或您推断粒子拥有的动量会随时间变化和演变。但这又遇到了另一个问题，一旦理解了爱因斯坦的相对论，我们就无法避免：不同参考系中的观察者的时间概念是不同的。物理定律必须是相对论不变的，无论您身在何处以及移动的速度（和方向）如何，都会给出相同的答案。如果一个理论不是相对论不变的，则不同的参照系，包括不同的位置和运动，会看到不同的物理定律（并且在现实上会不一致）。我们在“提升”或速度变换下具有对称性这一事实告诉我们我们有一个守恒量：线性动量。一个理论在任何类型的坐标或速度变换下都不变的事实被称为洛伦兹不变性，而任何洛伦兹不变对称性都守恒 CPT 对称性。然而，C、P 和 T（以及 CP、CT 和 PT 的组合）都可能被单独违反。量子力学的原始公式不具有此属性。问题是经典的量子力学，就像薛定谔方程所描述的那样，对不同参考系中的观察者产生不同的预测：它不是相对论不变的！经过多年的发展，第一个以相对论不变的方式描述物质量子行为的方程式才被写下来，包括：适用于自旋为 0 的粒子的 Klein-Gordon 方程，适用于自旋 粒子（如电子）的狄拉克方程，和适用于自旋为 1 的粒子（如光子）的 Proca 方程。传统上，你会描述每个粒子产生的场（如电场和磁场），然后每个量子将与这些场相互作用。但是，当每个产生场的粒子都具有固有的不确定属性（例如位置和动量）时，您会怎么做？你不能简单地将这种波状展开的电子产生的电场视为来自一个点，并遵守麦克斯韦方程组的经典定律。这就是迫使我们从简单的量子力学发展到量子场论的原因，它不仅将某些物理性质提升为量子算子，而且将场本身提升为量子算子。当我们想到量子宇宙时，我们通常会想到也表现出波状特性的单个粒子。但实际上，这只是故事的一部分；粒子不仅是量子的，而且它们之间的场和相互作用也是。有了量子场论，大量已经观察到的现象最终变得有意义，因为有了场算子（除了位置和动量等“粒子算子”之外）让我们能够解释：粒子-反粒子的产生和湮灭，放射性衰变，对电子（和 μ 子）磁矩的量子校正，以及更多。但是这些量子场仅仅是对真正构成我们现实的粒子的数学描述，还是它们本身就是真实的？回答这个问题——关于某物是否“真实”——的一种方法是问你能用它做什么。当然，我们不能自己测量潜在的场，但如果我们可以做一些事情，比如从它们中提取能量，用它们做“功”（即，通过施加力将质量移动一定距离），或者哄骗将它们转化为一种配置，在这种配置中，它们会产生一个明确的、可观察到的签名，这是量子场论所独有的，可以证明它们的“真实性”。截至 2023 年初，我们已经有了三个独立的经验和实验证据，证明量子场实际上是非常真实的。如果你有两个带相同电荷和相反电荷的导体，计算空间中每一点的电场及其强度只是经典物理学中的一项练习。在量子力学中，我们讨论粒子如何响应电场，但电场本身也没有量子化。这似乎是量子力学表述的最大缺陷。1.) 卡西米尔效应。理论上，存在各种类型的量子场——从电磁力、弱核力和强核力——渗透到整个空间。可视化该场的一种方法是想象一系列具有所有不同可能波长的量子涨落或波。通常，在真空中，这些波长可以取任何值，并且可以做：我们所说的空间“零点能量”，或真空的“基态”，来自所有可能贡献的总和。然而，你可以想象设置障碍来限制在给定空间区域中可能出现的波和波长的种类。在物理学中，我们通常将这些约束称为“边界条件”，它们使我们能够控制各种电磁现象，包括无线电和电视信号。1948 年，物理学家亨德里克·卡西米尔 (Hendrik Casimir) 意识到，如果要建立一种结构，让两个平行的导电板彼此非常靠近，则板外“允许”的波模将是无限的，而板内只有一个模式的子集将被允许。此处针对两个平行导电板说明的卡西米尔效应排除了导电板内部的某些电磁模式，同时允许它们在板外。结果，正如 Casimir 在 1940 年代所预测的那样，并在 1990 年代由 Lamoreaux 进行了实验验证，这些板块相互吸引。因此，纯粹由于它们之间的量子场效应，作用在板上的向内力和向外力会有所不同，具体的力取决于确切的配置。虽然人们普遍认为卡西米尔效应应该存在，但事实证明它很难测量。值得庆幸的是，在卡西米尔提出它 49 年后，实验终于赶上了。1997 年，史蒂夫·拉莫罗 (Steve Lamoreaux) 设计了一项实验，利用一个平板和一个极大球体的一部分来计算和测量它们之间的卡西米尔效应。瞧，实验结果与理论预测一致，精度超过 95%，仅涉及很小的误差和不确定性。自 2000 年代初以来，卡西米尔效应已被直接在平行板之间测量，集成硅芯片甚至被证明可以测量复杂几何形状之间的卡西米尔力。如果量子场不是“真实的”，那么这种非常真实的效应就会存在而无需解释。当电磁波从被强磁场包围的源传播时，由于磁场对真空空间的影响，偏振方向将受到影响：真空双折射。通过测量具有正确特性的中子星
第3篇：用音乐【能量】去疗愈身心有着神奇的功效！
金庸大师在武侠小说《笑傲江湖》中曾写过，令狐冲受了内伤，任盈盈为他抚琴疗伤。书中说，这曲子“柔和之至，宛如一人轻轻叹息，又似是朝露暗润花瓣，晓风低拂柳梢”，一曲毕，令狐冲顿觉舒爽，五脏六腑都服帖了。“宛如一股清泉在身上缓缓流过，又缓缓注入了四肢百骸”，音乐当真能有如此神奇之功效吗？据说在古代，有名医治病不用针石药膏，而是用音乐，一曲终了，病退人安。中医的经典著作《黄帝内经》在两千多年前就提出过“五音疗疾”的理论，《左传》中更说，音乐像药物一样有味道，常听妙音，可使人百病不生、延年益寿。西方人研究音乐治疗出现在二十世纪初，1940年在美国卡萨斯大学正式成为一门学科。因此，金庸大师写任盈盈以琴曲为令狐冲调理内息，与现代流行的用《摇篮曲》调节心率、治疗失眠的道理是一样的，同样也符合现代医学原理。从战国到清代的历史文献中，记载了大量有关论述和临床实例，可以说我国是音乐治疗最古老的发源地之一。《吕氏春秋适音》中载：“故乐之务，在于和心；和心在于行适”。王安石《临川先生文集.礼乐论》中载：“礼者，天下之中经;乐者，天下之中和;礼乐者，先王所以养人之神，正人气而归正性也”。说明古人把“乐”看的和“礼”同样重要。1百病生于气，止于音中国古代贵族宫廷配备乐队歌者，不纯为了娱乐，还有一项重要作用是用音乐舒神静性、颐养身心。 以音乐调治心身在我国有悠久的历史和传统，汉字乐、药、疗同源，说明早在文字产生初期，我国先民已经认识到音乐与药物、治疗的联系。在中国传统学术看来，音乐的高低强弱、迟速收放、人心之七情鼓动、脏腑气机之升降转枢、经络气血的输布流注，都是“气”的活动和表达。音乐是最好的疗养师，翩翩而来的乐符，可以深入人心，在中医心理学中，音乐可以感染、调理情绪，进而影响身体。在聆听中让曲调、情志、脏气共鸣互动，达到动荡血脉、通畅精神和心脉的作用。《左传》中更说，音乐像药物一样有味道，可以使人百病不生，健康长寿。2用乐如用药音乐可以舒体悦心，流通气血，宣导经络，与药物治疗一样，对人体有调治的能力。音乐有归经、升降浮沉、寒热温凉，具有中草药的各种特性。而且音乐需要炮制，同样的乐曲，可以使用不同的配器、节奏、力度、和声等等，彼此配伍，如同中药处方中有君臣佐使的区别一样。用音乐治疗，也有正治、反治。早在上古，《礼记乐记》已明确提出“反情”、“比类”两个音乐调治身心的方法，换句话说，对五志过极而导致的内伤，可依据以情胜情的原理，利用情调相反的音乐去克制或纠正情绪的偏胜；让情绪兴奋者听平和忧伤的乐曲，是最常用的方法，也可以依据疏导的原理，利用健康的同向情调的音乐来帮助偏胜情绪的宣泄。帮听者宣泄过多的不良情绪，例如以如泣如诉的乐曲带走悲伤、以快节奏的音乐发泄过度兴奋的情绪。 角音能够治疗肝火旺而日久灼伤肝阴，肝阴亏虚、头昏目眩等证；徵音能够治疗喜笑无常，失眠多梦，心悸不安等证；宫音能够治疗纳差腹胀，体倦乏力，欲歌善唱等证；商音能够治疗哭泣悲恸，气促咳嗽，胸闷不舒等证；羽音能够治疗呻吟，腰酸腿软，耳鸣等证。3妙音入耳，五脏调和《灵枢忧恚无言》曰:“喉咙者，气之所以上下者也。会厌者，音声之户也。口唇者，音声之扇也。舌者，音声之机也。”说明喉咙、口腔是发声的主要器官。而喉咙、口腔又通过经络与五脏紧密联系，人体只有五脏气血充盈，运行通畅，才能正常发出声音。可见，五脏与声音有密切关系。五脏精气充足、气机调畅是发出各种声音的先决条件，即“五脏外发五音”。由于五脏的形态结构不同，所藏精气有别，参与发声作用不同，所以五音又分别与五脏有选择性的相应关系，即“五音内应五脏”。既然人的脏器在不同的季节具有不同的生理状况，而音乐又起源于对自然意境的模仿与再现，所以在脏器与乐音之间就存在着一定的相生相克关系，即可以用“五音”谱写的相应乐曲调式来刺激和补益相应的脏器功能，这可以称之为中医顺情音乐疗法。4五音音乐与人的心理、生理有着密切的联系，一曲终了，病退人安。早在两千多年前的中国医学巨著《黄帝内经》中就记载着：“肝属木，在音为角，在志为怒；心属火，在音为徴，在志为喜；脾属土，在音为宫，在志为思；肺属金，在音为商，在志为；肾属水，在音为羽，在志为恐”。角、徴、宫、商、羽五音称之为“天五行”。五音的特点分别为：金声响而强，木声长而高，水声沉而低，火声高而尖，土声浊而重。每种声音都象征着五脏的一定特性。这事实上指出了音乐与身心健康密切相关。“夫天地合德，万物贵生，寒暑代往，五行以成，故章为五色，发为五音；音声之作、其犹臭味在於天地之间，其善与不善，虽遭浊乱，其体自若而不变也。”稽康认为五色和五音都是五行的具体显现，从“天地合德”到五声的产生是一个自然而然的过程，对于声音本原的追问遂为嵇康的声无哀乐提供了理论支点，逐而促成了旷世名曲《广陵散》。可见五行学说对于中国传统音乐起着深远的影响。金木水火土五大系统对应着宫商角徵羽五音，又分别对应着心肝脾肺肾五脏及喜怒忧思悲恐惊七情。5角为春音，属木主生具有温煦长养，激发生机，舒达气郁的作用。旋律舒展流畅，节奏活泼，音乐所表达的意境是，春风和煦，阳气布扬，泉水流淌，大地复苏，草木萌芽，蛰虫苏醒，生机展发。五行之木，在于东方，五音为角，五脏为肝，五行中“木”的属性：生长、舒畅、条达，属角调式；乐器木音为古箫、竹笛等乐；其风格舒展、悠扬、深远，好似枯木逢春，万物萌生，具有“木”的特性，因此可以入肝胆之经。角音可疏导肝经：正角调式能促进体内气机的上升、宣发和展放，具有疏肝解怒、养阳保肝、补心利脾、泻肾火的作用。可用于防治肝气郁结、胁胀胸闷、食欲不振、性欲低下、月经不调、心情郁闷、精神不快、烦燥易怒等病症。对于不安、担心、受惊等人群你可以在每天晚上19：00～23：00欣赏这些曲目《胡笳十八拍》《草木青春》等。可强化肝脏功能、舒缓焦躁不安的情绪。同时，要尽量让自己身心合一，排除一切杂念，这样就能够重新找回平和的心情。6徵为夏音，属火主长具有鼓舞阳气上升的作用。旋律热情、向上、红火、欢快，但不过分。所表达的意境是，夏季炎热，阳气旺盛，江河滔滔，鸟兽活泼，草木繁盛，蒸蒸日上。五行之火，在于南方，五音为徵，五脏为心，五行中“火”的属性；火音为古琴、古筝、琵琶等丝弦乐；其风格热烈、活泼、欢畅，具有“火”的特性，可入心经，并疏导小肠经，使人血压平稳，心神和谐。徵音可疏导心经：正微调式能促进全身气机上升，具有养阳助心、补脾利肺、泻肝火的作用。可用于防治心脾两虚、内脏下垂、神疲力衰、神思恍惚、胸闷气短、情绪低落、形寒肢冷等病症。徵音的代表曲目有《喜相逢》《百鸟朝凤》《紫竹调》等，若能在每天晚上21：00～23：00欣赏它们，便可以改善神不守舍、心烦气躁等现象，让心处于沉稳、和谐的生理状态之中。7宫为长夏音，属土主化宫音，属土，具有生化万物，繁育新生的作用。旋律平和、稳定、宽广、庄重、典雅、恢宏。所表达的意境是，夏末秋初，湿热交互，天气闷热，气机和平，草木结实，繁衍新生。五行之土，在于中土，五音为宫，五脏为脾，五行中“土”的属性：承载、孕生万物，属宫调式；乐器中土音为古埙、笙竽、葫芦笙等乐，其风格悠扬、庄重、肃穆、沉静，如“土”一样宽厚、结实，可入脾经。宫音可疏导脾经：正宫调式能促进全身气机的稳定，调节脾胃之气的升降。具有养脾健胃、补肺利肾、
第4篇：心理能量概述
一、弗洛伊德之于心理学1856年，正处于鼎盛时期的太平天国陷入了内乱，“天京事变”发生，东王杨秀清被杀。天平天国的内患还没被平灭，大清又面临着外患：英法联军挑起了第二次鸦片战争。而在万里之遥的一个地方，似乎发生了一件与此毫不相关的事——一个名叫弗洛伊德的犹太人男孩在奥匈帝国诞生了。26年之后，弗洛伊德进入维也纳综合医院工作，从此开始了其一生的医学生涯。再17年后，随着《梦的解释》一书的诞生，弗洛伊德的精神分析思想理论正式成系统地推出。虽然心理学这门科学早在弗洛伊德之前早已诞生，但只有经过弗洛伊德的精神分析理论之手之后，心理学这门科学才算真的发扬光大，在全世界，在人类史上掀起一股别具一格的思想旋风，人类之前从未像之后这般对自己内心神秘而又迷离复杂的世界如此感兴趣以及渴望了解。此后一大段时间，心理学世界的大部分工作都建立在对弗洛伊德的精神分析理论的对抗或者修补之上。对心理学的研究名师从此有如过江之鲫。弗洛伊德在精神分析里提到的许多心理学理论名词如今为普罗大众所熟知。其中包括自我本我超我，潜意识，力比多，以及，压抑这一心理防御机制。心理防御机制被称为弗洛伊德的精神分析理论的基石。而压抑这一防御机制则是基石中的基石，弗洛伊德一生中致力所为在于让来访者更少地运用压抑这一防御机制，而更多地运用升华这一防御机制。无论压抑或是升华或是其他心理防御机制都与心理能量有关。所以防御机制才是精神分析理论的核心，而心理能量则是核心中的核心。弗洛伊德二、心理防御机制与心理能量心理防御机制是弗洛伊德依据当时物理学界热门的理论能量守恒定律结合大量的临床心理现象观察所得。自然界的所有物理系统都是具有能量的，那么心理作为一个系统也不能例外。既然心理拥有能量，那么必然同样遵守能量守恒定律。能量守恒的话那么心理能量用在某一处是有限的，这处用多了那边就会少。在超我上的心理能量用多了就会变少，心理意识在超我层面就会疲惫，人的自控自律能力就会降低。所以不可持续做那些引发强烈心理能量消耗的事以及不消耗能量的事，两者皆有害，前者使我们虚弱，后者使我们抑郁，因为能量不流动就像一潭死水一样。很多心理现象都与压抑这一心理防御机制有关，包括童年创伤，梦。例如人对某一意象压抑过度这一意识是不会凭空消失了而是会进入到潜意识这一不会被人的主意识注意到的层面。而到了梦中就是清醒时会被压制的潜意识活跃的时候，这时人们会做各种各样奇奇怪怪不可思议的梦，这是因为这些是被人类压抑的不愿面对的各种意念，在梦中进行了扭曲的表达的缘故。所以压抑与心理能量有关，我们日常控制自己行为时不能使用压抑这一手段进行控制，因为越压抑得厉害当失控时反弹得也就越厉害。所以在东方封建时代倡导自我压抑的儒家思想体系下，表面温文尔雅的人却往往突然表现出极度变态的行为。而有些家庭对孩子过度控制、斥责与否定，制造了一种令人心理压抑的教育氛围，表面上一直乖巧听话的孩子时常会做出一些极其叛逆的举动。而当我们在社会上看到一些看起来极为老实的人却会做出残忍的犯罪举动来我们也就不会感到奇怪了。为什么压抑得越厉害反弹得越厉害呢?因为人体就像一个皮球，在不撑爆皮球的前提下，往里面鼓入越多的气自然反弹得越厉害。量子纠缠三、心理能量概念的延伸以及应用执着于观念这一心理表征毫无意义，真正推动了观念的产生与其变化的，其实是其背后的心理能量的变化。认知不过是心理能量结构的表征。意志是心理能量自控的表征。当你想控制你自己时，只着力于控制自己脑海中的想法，那是毫无意义并且徒劳无功的。因为驱动我们机体的是能量，我们的机体只会懂得对能量的控制与表达，机体的能量先于观念认知产生。作为一个物理的机体，我们的身躯当然是无法产生观念认知这些抽象的东西的，观念认知只不过是我们意识对心理能量的觉知，然后我们用语言文字把这种对心理能量的觉知抽离出来形成。当心理能量变动，这种观念认知自然就改变了。只要我们控制了我们的心理能量，我们的内心观念也会随之而变化。试思考以下一些心理现象：无论是兴奋还是抑郁还是愤怒我们都感受到了体内冲突的能量。抑郁是能量在积压，自我表露是能量外泄，懒惰不肯执行意志的计划是抗拒的能量。我们内心的心理能量平静则我们内心就能宁静致远，我们内心心理能量压抑而沉弱我们思绪就会黑暗，我们内心心理能量恣睢我们就会暴戾。人们有时候不敢于做某事不是因为害怕而是因为心理能量不足。人们不是恐惧而是凝视深渊过多导致心理应激耗竭了能量产生焦虑。人们之所以懒惰是因为心理能量的模式趋向于低能耗，内心无法凝聚起足够的心理能量抵抗懒惰才会懒惰。一些比较懒惰的人无论工作还是学习容易出现失误不是不够聪明，而是心理能量调用习惯错误，没有持续的深入的调用心理能量于某一件事上。心理能量与失眠：人们之所以失眠是因为发现自己正在失眠。强行压制自己乱想的内心会适得其反，因为人的心理能量就像装在一个皮球里一样，强行压制就像往里面打气，其反弹也就越大，也就会越容易失眠。所以在失眠时最佳做法应该是什么也不做，放任自己乱想，积压在皮球里的心理能量便会自然释放出去，这时人就自然入眠了。人的心理能量也像一汪池水，当人们控制心理能量想强行进入睡眠，控制心理能量便是控制池水本身，心理能量越是调用池水起的波澜越大，当人们放弃对心理能量的调用，池水便会进入平静，此时就是人们进入睡眠之时。心理能量与生气：生气背后的心理能量机制与失眠类似，越是越压抑，生气的动能也就越大。但是不同的是，生气所产生的心理能量是一种负面能量，不能随意释放，有道是，冲动是魔鬼。生气时无论是骂人或是摔东西等行为是心理能量的一种急剧的释放方式，我们大可以换一种和缓的释放方式：不压制，同时也不以外显的行为释放，而是保持愤怒，等待其自然消散，这时你会感觉到痛苦，这种痛苦就是生气的心理能量转换为机体感觉的一种释放方式，大抵是转化为内分泌等消耗掉了。量子纠缠四、提升心理能量那么，人如何提升自己的心理能量呢？由质能方程E=m乘以c的平方可得，要增加E心理能量的值，可以从提高质量m和速度c两方面入手。质量，就是人的阅历，经历，深度与厚度。这个因人而异，不同的人天赋不同能积累的心理质量不同。这个不好控制，容易控制的是c速度，况且速度还加了个平方，所以心理能量的提升从速度方面着手是比较简单的。试思考，那些雷厉风行，果敢勇断的人是不是看起来心理势能比较高？当我们尝试着独立决断一些事的时候我们的心理能量就会开始积蓄起来，心理能量的积蓄形成意志。当我们独立决断事情越来越多的时候，就是我们成长的时候。五、心理能量向度与时间宇宙初开时，处于奇点状态，奇点的能量无限大。随着大爆炸与宇宙的不断膨胀，能量密度不断下降，由有序趋向于无序。在热力学中，热能总是从热能高的系统走向热能低的系统，任何热力系统内部总是由有序趋向于无序。这个过程被称为“熵增”。这一“熵增”的向度，便是热力学上定义的时间的向度。人类本身也是一个热力系统，总是由有序趋向于无序的，所以生命的意义在于不断抵抗熵增的过程，所以人也被称为“低熵体”。当生命体最终由有序走向无序，生命体便衰老死亡了。既然人的心理体系也具有能量，那么心理能量也遵循这一熵增过程。心理能量的向度便是时间的向度，所以我们的心理体系能感觉到时间的流逝。时间之不可逆就像熵增过程不可逆，就比如桌子上的一个结构有序的杯子会
第5篇：透析阿里云视频云「低代码音视频工厂」之【能量】引擎
为满足企业用户极速搭建高品质专属音视频业务的需求，阿里云视频云的“低代码音视频工厂”应运而生，但极速而高品质的平台搭建诉求，需要用全新的开发方式才能真正实现，而全新的开发方式背后蕴藏着强大的能量引擎，这便是“vPaaS视频原生应用开发平台”。什么支撑15分钟上线高品质音视频平台？—vPaaS强调极速下的“高品质”快速搭建、开箱即用的音视频应用开发产品先例已有，但真正实现“全能力、定制化、高可靠、多场景”的高品质专属音视频业务平台，vPaaS当属行业之先。近日，阿里云视频云正式发布了“vPaaS低代码音视频工厂”,彻底打破了行业对音视频开发的繁冗系统和技术壁垒，真正为客户打造了音视频应用开发的最短路径。企业用户通过3步集成，10行代码，最快15分钟即可搭建完成一个场景功能丰富、高灵活可定制、高可靠高并发的专属高品质音视频业务平台。相比传统的音视频业务平台搭建，企业用户以往需要进行单独原子能力的接入，每个能力的集成时间均以月计算，且需要大量研发人员投入。“vPaaS低代码音视频工厂”把平台搭建所需时间从月级降至天级，研发时间和人员投入也节省90%以上。低代码音视频工厂能够打破传统音视频开发沉积多年的技术壁垒，源于产品底层的强大引擎——vPaaS视频原生应用开发平台。该技术底座融合MXDP多重体验开发技术、云原生服务、智能算法，并以此打造开放的音视频开发者生态，可实现云端一体、极致弹性，让音视频拥有多端一致的体验性。这样的技术平台能力，为企业用户的音视频应用开发，提供更低的接入门槛、更易拓展的能力、更高的灵活度、更多的新场景拓延，从而实现更低的综合成本，更极速的搭建效率、更高的平台品质。vPaaS视频原生应用开发平台是？—它“全新定义”音视频应用开发vPaaS整体产品的核心逻辑，是1个底座+N个场景，即一个视频原生应用开发平台+N个音视频业务场景，业务层构成直播、在线课堂、企业培训、娱乐社交、短视频等众多场景形态的产品全景。作为低代码音视频工厂的强大底座，vPaaS视频原生应用开发平台是创新而前瞻的。针对音视频应用，vPaaS全新定义了开发方式，构建1个技术底座+N个业务场景的大全景，并可在持续创新过程中，不断丰富技术底座的厚度和业务场景的广度，从而为企业音视频平台的产品层和技术层塑造无限空间，而这个技术底座发挥着极其重大的引擎作用。从技术角度，阿里云视频云给vPaaS视频原生应用开发平台的定义是：云原生的、围绕多重体验技术构建的、具备完整开发生态的音视频应用开发平台，具备云端一体、极致弹性特性的、拥有跨中心和跨平台一致体验性的音视频应用开发平台。这是云端一体化的平台架构，云指的是云端的平台服务，端是指客户端的内核和客户端封装的API，中间通过长链接把云和端连接在一起。平台服务层包含业务服务、音视频媒体服务、基础长链接服务、场景应用服务、样板间服务托管平台，具备多中心和弹性伸缩能力来保障服务稳定。客户端的内核是跨终端、跨平台的实现，一套代码，API多端一致，保证各端的统一接入体验，同时，客户端向上会适配各种各样的主流开发框架。围绕这个架构，平台会不断向前做前瞻性的技术演进，并通过与客户的共创，探索新场景、新能力，不断将新技术产品化后输送给更多的企业用户。vPaaS蕴藏的技术势能？—它透析音视频平台的“未来演进力”vPaaS视频原生应用开发平台是开放的、延展的、深厚的，同时，结合音视频业务的多端多重体验性需求，阿里云视频云在四个方向做平台的技术演进发力：多重体验低代码开发、云原生托管、AI算法场景化、音视频应用工厂。首先，是多重体验低代码开发平台。多重体验的含义是音视频需要在多端的体验上，令使用者的听、看、交互、互动都能够保持一致。简单来说，保证全端、全平台的体验一致，从而叫做多重体验。而多重体验低代码开发的重点在于多重体验技术和低代码开发技术的融合实现。多重体验技术为vPaaS视频原生应用提供跨平台、跨终端一致的体验，因此平台会持续构建各终端能力，包括web网页应用、移动端、智能设备、乃至更多的VR/AR终端，对这样的多重设备、多平台，打造体验一致的RoomEngine SDK。在多重体验技术基础上，再通过低代码技术来降低开发门槛。首先是产品开通配置，vPaaS通过多产品联动开通，统一控制台、简化繁琐的配置。如果客户是在同一场景中使用多个云产品的情况下，可大幅减少开通和配置的步骤，从原来的很难实现到几分钟完成。开通配置完成后，通过vPaaS提供的场景样板间产品，10行代码集成即可获得完整的视频应用体验。把集成的时间由原来的一周或者一个月，降低到10余分钟。场景样板间产品是vPaaS提供端到端的、带UI的标准样板实现，在标准实现上也提供了丰富的扩展开发API，实现开发和业务连接。未来在多重体验低代码技术上会继续演进，以提供更丰富的场景样板间，以实现降本提效下的高品质平台搭建。进而，这是云原生视频应用平台。客户在低代码音视频工厂，可以选择组装配置好的场景样板间，其背后的服务其实已经部署到云原生的集群上，从而进行场景样板间服务的全生命周期托管。对客户而言，所提供的产品是成型的UI的产品，带有SDK并且能够集成到客户自身的APP中，这个SDK背后所有的组装和接入服务，通过场景样板间的服务，在客户组装过程中已经部署到样板间的云原生平台上，保证端和云完全契合，并且流畅的跑通。同时，控制台可视化的功能组装、配置维护，实现最简易的代码接入、动态组装、配置一体化SDK、微应用/模组化的服务扩展，这都是低代码开发的重要价值。基于阿里云的云原生技术，低代码音视频工厂可以做到服务的一键部署，服务能力的可扩展、可灰度，以及可视化的服务管理和完备的服务监控。这包含云原生技术的全保障，成熟的容器产品和运维技术；同时，拥有应用部署、资源隔离、监控报警、弹性扩容的特点，能够降低未来音视频业务服务的运营成本，这就是产品的云原生音视频应用平台。再者，这是音视频场景的AI智能底座，是全媒体AI智能平台。当平台具备云端一体的架构之后，可以把生态内其他各种各样的算法能力、增强能力，都统一集成到客户端的底座上，也能把云端的集成算法集成在服务里，通过云和端全链路加持，提升音视频应用的全链路体验。此前，很多算法的集成都需要客户自己完成，但在今天，低代码音视频工厂可以把所有的算法进行产品化封装，整合为开箱即用的能力提供给客户。举个例子：不论电商直播还是在线课堂，智能助理这个功能可以在端上和服务侧同时提供智能算法，还可以让智能助理自动帮助客户做问题回答、聊天弹幕管控，还有实时语音交互，比如直播时让智能助理翻页PPT，它都可以智能化的完成。最后，这也是一个庞大的音视频场景的应用工厂。音视频场景应用工厂是阿里云在云端应用最佳实践沉淀出的应用基层底座。为什么这么讲？在云端一体的云原生应用引擎加持下，平台可以帮助客户有能力构建应用基础设施，搭建完整的云端一体技术底座，而且能够成为没有研发能力、应用得最优秀的底座。以长连接的基础打造为例，在应用工厂上能够开放出业务长连接的API，让业务也能在长连接上进行流转，同时提供高效的音视频媒体连接，以供稳定传输音视频数据。在应用开发中，需要考虑客户端与服务端的RPC调用技术方案，当客户的技术研发人力有限的时候，往往都