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为何有些较脆弱，有些人则有正向的力量？

继情商、心理弹性、成长型思维之后，又一颠覆性的概念与科学成果！

结合心理学、神经科学和基因学的前沿理论，进行扎实的心理行为训练。

5周5个部分，让你重回沉着心境，夺回生活主导权，终身轻松生活。

福克斯教授的研究着重于人类的头脑灵活性、情绪能力，意识能力，情境能力，提出为何在相同的环境之下，不同的人会有不同的反应和认知？经过多年研究，她发现，现代人心理失调的主因即我们无法实时掌控自身的感觉和行为，由此会做出一系列不合时宜的反应和决策。因为人类大脑内建了一些本能，这影响到了我们的心理健康。例如，在恐惧之下，我们的身体会无法动弹、大脑一片空白。然而，人类为了生存下去，须时时保持心理和身体上的灵活性──这是一个演化上的悖论。而心理僵化也使我们常低估自的表现和成就，要打破这样的限制，就要提高内在的应对力。

开篇作者向我们提出了应对力的概念，并介绍了为什么我们要提高应对力。之后通过阐释应对力四大基石：头脑灵活性、情绪能力，意识能力，情境能力，并通过一些心理学的方法，来训练提高应对力的方法。

这是一本非常容易理解的关于人类灵活性的科学入门书，本书提出了“应对力”这样非常前沿实用的概念，这一概念与之前的“心理弹性”或者“心理复原力”不同，这两者重点在于我们遭受创伤后反弹恢复能力，而“应对力”是让我们一直接受并保持万变情境中的灵活性，以至于在心理上都不需要进入低谷就可以随时应对，做出有利于发展的新反应。这是人类心理上的又一概念性和能力上的突破，可将此概念与情商、成长型思维、积极情绪等概念放在一起进行解读。

前言 // I

基础篇 为什么应对力很重要

第1 章 接受并适应变化 // 003

第2 章 管理不确定性与焦虑 // 022

第3 章 自然界中的灵活性 // 044

第4 章 灵活性与心理弹性 // 053

应对力的基石 思维灵活

第5 章 思维灵活的好处 // 069

第6 章　思维灵活的基础：认知灵活性 // 089

第7 章 思维灵活的ABCD 四要素 // 110

应对力的第二基石 自我意识

第8 章 认识自我 // 145

第9 章　信念与价值观 // 172 

应对力的第三基石 情绪意识

第10 章 了解自己的情绪 // 199

第11 章 学会调节情绪 // 223

应对力的第四基石 情境意识

第12 章 直觉的本质 // 253

第13 章 纵观全局—情境激发直觉 // 268

总结 应对力的一些关键原则 // 291

附录一 九点谜题答案 // 303

附录二 如何为个人故事的组成部分评分？ // 305

致谢 // 309

伊莲·福克斯（Elaine Fox）教授是牛津大学情绪与情感神经科学中心主席，心理应对力和幸福学方面的领先学者。她获得了欧洲研究理事会奖，并于2013-2019年，获得竞争激烈的欧洲研究理事会高级研究员奖。几年间，她获得数百万欧元奖金作前瞻性的心理学、神经科学和基因学的跨学科研究，利用分子遗传学、神经科学和心理学的前沿方法，将她的研究提升到新高度。近年受英国政府任命，她带领一项国家战略团队，专项研究如何提高英国心理健康研究的知名度、影响力和质量，并试图将“为何有些人较脆弱，有些人则有正向的力量”解释得更清晰。她的商业书《大脑的乐与悲：乐观和悲观的新科学》促使她建立了一家咨询公司，为体育、商业和军事领域的高层人士带来尖端科学和心理学的应用服务。 王保令，副教授，硕士生导师，美国加州圣巴巴拉大学访问学者。主要从事英语教学及课程建设、英汉翻译理论与实践研究。主持参与省部级、校级和横向项目二十多项。主编（参编）教辅图书八部，主编翻译教材一部。热爱翻译，喜欢园艺，涉猎心理学。主译（参译）作品五部，如《印象》《伍尔芙随笔全集III》《“友善用脑”加速学习新方法》等。 

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“执迷过往是问题所在，拥抱变化才会迎刃而解。” 

——格洛丽亚·斯泰纳姆（Gloria Steinem）

我躺在床上抽泣，怎么也止不住。

我很少哭，但那次却被自己犯的大错击垮了。我当时17 岁，几周前，我决定不上大学了。我要当会计师，这样才能赚到足够的钱环游世界。但当我在当地会计师事务所实习几周后，我意识到自己错了，我的未来都让自己毁了。虽然事务所的每个人都非常友善，但我发现那里的人保守古板，工作枯燥乏味。每天我都会盯着窗外，眼巴巴地熬到下午5 点下班。经历过实习，我以后不会当会计师了。我来自都柏林的一低收入工人家庭，虽然父母非常支持我，但我的选择非常有限。接受高等教育看似是我的出路，而我意识到这一点为时已晚。大学申请截止日期是第二天中午，受理大学申请的中央申请办公室却远在爱尔兰另一端的戈尔韦市，早就过了邮寄申请表的终期限。

我把头埋在枕头里，一直哭泣。父母轻轻的敲门声把我从痛苦中拉出来。他们从没见过我这么伤心，我告诉他们我哭泣是因为我错过了上大学的机会。

“好啦！别哭啦！还来得及。”妈妈说。

她建议我们坐晚班火车去戈尔韦并在那儿过夜，第二天早上亲手把申请表交上去。听到这个建议，我惊呆了！这种积极思考的方式完全不符合妈妈的性格，她一般都是盯着问题而不是寻找解决方案，但我的痛苦似乎促使她采取了行动。很快，爸爸开车把我们送到都柏林另一端的休斯敦火车站。我坐在去往戈尔韦的火车上填写申请表。那天夜里，我和妈妈住在一家小民宿里。在一家俯瞰大海的热闹餐厅里，我们吃了炸鱼薯条。直至今日，我仍然清晰地记得第二天早上我们赶到申请办公室交出密封好的信封时我感受到的喜悦。

在那之后，我刻苦学习，取得了不错的成绩。六个月后我收到了一封信—我被都柏林大学录取，专业是基础科学。这开启了我神奇至极的学术生涯，持续至今。我大学毕业已经40 多年了，每当我回顾过往，许多曲折的经历还是令人印象深刻。一路走来，我经历过大起大落。为了应对，我需要多次调整，不得不从内到外做出改变。比如，在青少年时期，我对在人前演讲感到恐惧，所以很少会站在舞台中央，我不得不努力克服对公开演讲的恐惧，才能成为大学教师、科学传播者和生活导师，帮助无数精英运动员和商人达到职业。毫无疑问，我对研究应对力和复原力心理学的兴趣源于这些早期的经历，这成为我毕生的追求。当然，我现在意识到，即使我当年错过了大学申请的截止日期，也会有其他的解决方

法，或者我完全可以走另一条路。绕过障碍和挫折，人生往往有多种可能性。

人生总要做出选择，这些选择几乎没有对错之分。无论什么情况，肯定会有难以抉择的时候。这种非人为的不确定性就是真实的生活。即使回头看，人也永远无法真正确定自己是否做出了正确的决定。例如，你可能会庆幸自己嫁（娶）对了人，所以才会有这么好的孩子和幸福的生活，但如果你嫁（娶）了另一个人，你可能有同样好的孩子，而且可能会更快乐。一个人永远也不会知道做出其他选择会怎么样。人的选择有很大的自由度。无论是职业道路还是个人决定都有很多途径。即使人有“我早就知道了”的后见之明，也很少能做出“正确”的选择。这与在学校参加考试非常不同，考试答案有正确和错误之分，能写出正确答案就能得高分。而在生活中，每天遇到的问题各不相同，可能有“错误”的答案，但很可能同时还存在几种“正确”的解决方案。拥有确定性的就是不确定性。接受并适应这一点至关重要。我们觉得世上存在不确定性，确实如此。如果我们学不会与不确定性和平共处，我们很容易不堪重负。在心理学和神经科学方面的研究让我明白，只有习惯了存在不确定性的世界才是成功的关键，只有接受并适应不断变化的人才能成功。好消息是，我们可以提高自己的应对力。这需要练习，需要经常走出自己的舒适区。就像我设法克服了不愿在公共场合发言的恐惧心理，随着时间的推移，我满足了成为一名学术心理学家的所有要求。

充分发挥随机应变的大脑——我称之为“应对力”，并为我所用，具有颠覆性的意义。重要的是要记住，我们应该学会随机应变并掌控自己的幸福，而不是成为变化的被动受害者。我们必须积极管理自己的生活方式。应对力是指那些帮助我们驾驭纷繁复杂、不可预测的世界所必需的心理技能。我一次次地看到，培养灵活的思维模式（即能够灵活驾驭自己的想法、感受和行动）可以改变一个人的生活，提高我们的内在复原力。在本书中，我总结了几十年的工作心得，与大家一起探索发现能够帮助我们出色应对不确定性所需要的心理技能。你将学会如何变得更加灵活，找到对你来说真正重要的东西，更加深入地了解自己的情感并做到一如既往、不改初衷地保持自己的成就感、好奇心和对生活的热情。

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用户画像：人口属性、兴趣偏好、特征人群、用户分级、LBS、业务标签、用户行为

搜索：query→分词→倒排索引→文档集合

查询理解：

1.意图识别。分类、聚类、主题建模。具体场景具体分析，美团先识别所属业务(分类)、再识别具体成分(实体识别)。无法确认的意图就都召回给用户去选择。

2.实体识别。IOB2格式、识别地址、机构等。

3.召回。query的不同成分对应到不同索引域

4.查询改写。替换(同义词、缩写词，人工审核)，删除、扩展、对齐。整串改写：Session挖掘、二部图挖掘。LDA。

5.词权重计算。TF-IDF、规则打分、基于统计学习。用户点击共现做样本训练词权模型。去词：无结果的相关推荐、触发二次查询(伴有提示，增加用户接受度)。

6.相关性。品类名称做召回、query的品类偏好融入排序公式、query品类偏好过滤

搜索引导：

评价指标：搜索引导流量占比、点击率、转化率

1.搜索前引导。查询次推荐：默认词、热词

2.搜索中引导。查询补全。Trie树、Hash Table、倒排索引。考虑输入法遮挡问题。

3.搜索后引导。相关搜索、泛词引导。

关注用户、取经同行、换位思考、大胆假设。

比较有意思的是：场景化排序。

排序主要用MAP，AUC不太能反应排序的好坏。

O2O地理位置所以：KD-Tree、GeoHash、热门商圈、城市

多路召回：位置、搜索、图、实时行为、热门。

多路召回合并：分级+调比例

评价指标：信息维度、交易维度、体验维度

O2O场景：

1. 移动化。位置精确、及时推送、互动多样。

2. 本地化。90%以上的交易中用户商户距离小于3km。

3. 场景化。场景更加具体，移动设备与单个用户绑定、时空都很明确。

4. 多样性。商户服务的多样性。

三方利益平衡：

1. 商户。ROI=广告收益/广告投入

2. 用户。短期指标：ctr、cvr，长期指标：回访率、复购率。不出广告的小流量桶用于观察广告对用户体验长期的影响。

3. 平台。流量变现效率：RPM、RPS。广告收入=曝光次数*ctr*cpc=广告主数*ARPU。约束是商户利益、用户体验：商户数、预算、流量。

广告机制：

1.广告位设定。确定多种方案，然后通过AB测试决定。

2.召回。有效分析、同义和近义改写、查询改写（DSSM、序列模型）。多级召回控制相关性，Query匹配由精确到模糊，距离由近及远。

3.排序。rankscore=bid*ctr，charge= CTRi+1 * BIDi+1 / CTRi。模型用了LR、FFM、W&D，没什么特殊的。工程上用PS实现模型并行和数据并行。

推送广告：

1.重定向。效率高、覆盖面小。

2.时间、位置、人口、行为定向。覆盖面大，效率低。

3.新客腿甲。look-alike

用DNF做定向条件匹配：考虑质、量。

广告工具

1. 开发者工具。实时消耗数据分析、广告debugger

2. 商户工具。漏斗分析、推广实况、流失订单分析、收益模拟。

用户偏好和损失建模

1. UE=ctr+α*ctr*cvr

2.优化方法。帕累托最优，其他指标不降的情况下提升某个指标。

3. 模型。pointwise，就是要定义好曝光、点击、下单的价值。pairwise，定义好各行为的价值顺序，模型有rankboost、ranknet、gbrank、raking svm、IRSVM、lambdaRank、lambdaMAR...

深度学习∈表示学习∈机器学习∈AI

1. 第一阶段1943-1986

a.1943年，心理学家W.S.McCulloch和数理逻辑学家W.Pitts提出人工神经元模型MCP=加权求和+二值激活函数

b.1957年，Rosenblatt发明Perceptron=MCP+梯度下降

c.1969年，Minsky证明Perceptron是线性模型

2. 第二阶段1986-2006

a.1986年，Hinton发明MLP和BP算法

b.1990年，SVM火起来了，MLP和BP的梯度消失等问题没有解决

3. 第三阶段2006至今

a.2006年，Hinton提出DMB，解决了梯度消失问题

b.2012年，imageNet上的冠军模型AlexNet通过引如多层卷积网络、Dropout、Relu，top5错误率降低9.4pp

相关模型：DNN、CNN、RNN、GAN、RL

文本分析：词、句子、篇章、系统级

1.向量空间：1970年，TF-IDF

2.矩阵分解：1990年，LSA

3.主题模型：2000年，pLSA、LDA

4.深度学习：2013年，Word2Vec(Cbow、Skip-Gram)、DSSM

图像识别：

1.ORC。

a. 图像预处理

b. 文字行提取。Faster R-CNN、BLSTM

c. 文字行识别。

2.图像审核。

a.水印监测

b.明星脸识别,deepFace、Triplet Loss、Center Loss

c.色情图片识别

d.图像质量打分。

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