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小小真愛交友平臺20.0.0.3安卓版

小小真愛交友平臺

更新:2021-04-16 08:56

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  • 分類:聊天通訊
  • 大。30.9M
  • 語言:中文
  • 版本:20.0.0.3安卓版
  • 時間:2021-04-16 08:56
  • 星級:
  • 官網(wǎng):暫無
  • 廠商
  • 平臺:Android

小小真愛交友平臺優(yōu)質(zhì)的交友玩法等你來出,讓你可以找到自己心儀的小伙伴。這里的所有用戶都是經(jīng)過實名認(rèn)證的,交友非常安全,給用戶帶來小小的真愛,大大的溫暖。

小小真愛交友平臺

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小小真愛交友平臺優(yōu)勢

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怎么學(xué)好社交能力

內(nèi)隱式學(xué)習(xí)

學(xué)習(xí)分為三類,一類是因為喜歡而學(xué)習(xí),學(xué)習(xí)沒有任何功利色彩,純粹是因為愛好、好奇、不服氣,等等。

第二類是具有功利色彩的學(xué)習(xí),典型的是在上學(xué)期間,主課學(xué)習(xí)是為了高考,副科學(xué)習(xí)是學(xué)校為了完成教育部門的要求。

以上兩類都是主動性學(xué)習(xí),它們的學(xué)習(xí)方法都是“從特殊現(xiàn)象到一般規(guī)律,再從一般規(guī)律到特殊現(xiàn)象”,有老師教,有明確的規(guī)則。有由淺入深的理解過程。學(xué)習(xí)者不但能使用這些技能解決問題(特殊現(xiàn)象),還知道其中的規(guī)律是什么(一般規(guī)律)。

還有一類隱藏的學(xué)習(xí),學(xué)習(xí)者并不知道自己在學(xué)習(xí),也沒有人教,也不知道自己什么時候?qū)W會了,就算學(xué)會了,也無法總結(jié)其中的一些規(guī)律。

心理學(xué)家稱之為“內(nèi)隱式學(xué)習(xí)”,最經(jīng)常被引用的例子是“母語學(xué)習(xí)”。母語學(xué)習(xí)都是在上學(xué)之前完成的,幾乎沒有正式的學(xué)習(xí)過程,習(xí)得后,也無法總結(jié)語言的一般規(guī)律。

這個例子被用得太多了,以至于很多人以為只有語言學(xué)習(xí)是內(nèi)隱學(xué)習(xí)。事實上,人際關(guān)系、情感關(guān)系處理的學(xué)習(xí),育兒與親子關(guān)系的學(xué)習(xí),欣賞品位的提升,等等,一切規(guī)則模糊領(lǐng)域的學(xué)習(xí),都至少有一部分需要內(nèi)隱式學(xué)習(xí)。

我們在上學(xué)前的學(xué)習(xí)方法,基本上是內(nèi)隱式學(xué)習(xí),上學(xué)后就變成了主動式學(xué)習(xí),工作之后,內(nèi)隱式學(xué)習(xí)的重要性又開始漸漸提升。

在主動式學(xué)習(xí)中,學(xué)習(xí)與應(yīng)用是分開的,容易造成一些人學(xué)習(xí)能力強,應(yīng)用能力弱,就是我們平時說的“高分低能”;而內(nèi)隱式學(xué)習(xí),學(xué)習(xí)就是做事,做事就是學(xué)習(xí),不存在“高分低能”。

可以說,對人最具影響的,都是內(nèi)隱式學(xué)習(xí)。

偏偏對于內(nèi)隱式學(xué)習(xí)的機制,研究成果非常少,因為這個過程太過玄妙,比如兒童學(xué)語言的能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過大人學(xué)外語的能力,到底是什么樣的機制呢?

不斷的試錯

近些年有一種理論認(rèn)為,內(nèi)隱式學(xué)習(xí)的一個重要機制是“試錯”。

小孩子在學(xué)語言時,一開始總是有各種語法錯誤、用詞不當(dāng),大人們只是告訴正確的用法是什么,但其中的規(guī)則很難總結(jié),難道你去講主謂賓?他們也聽不懂啊。但只要多錯幾次,小孩子就自然會正確的運用,雖然他們也不知道規(guī)則是什么。

這種不知道規(guī)則,不斷試錯,“從特殊現(xiàn)象到特殊現(xiàn)象”的認(rèn)知方法,看似低效原始,卻是復(fù)雜問題的有效方法。

比如傳統(tǒng)媒體時代,寫稿時,編輯會給出明顯的意見,特別是一個有經(jīng)驗的編輯,給你的意見能幫助你很快適應(yīng)某一類讀者的要求。

但到了寫公眾號文章的時候,沒有人會給出專業(yè)而明顯的意見,文章的效果很難預(yù)測,你信心十足的寫出來文章,讀者沒有什么反饋,你隨手寫的一篇,感動了一大片。

但公眾號文章有一個好處,數(shù)據(jù)比較詳細(xì),打開率、分享率、點贊率,都對應(yīng)著文章的某一些要素,特別是文章每一部分的讀完率,可以明確告訴你,文章的問題出在哪兒。

這些不是編輯的專業(yè)意見,只是一堆概率,你就需要一個個的試錯。

比如說一篇文章的點贊率不錯,但打開率卻不高,那很可能就是標(biāo)題的問題,什么樣的標(biāo)題是好標(biāo)題,網(wǎng)上有很多經(jīng)驗,但針對不同的讀者群體,能用的只是其中某一些,而且標(biāo)題不是打開率高就是好的,還要防止標(biāo)題黨,還要與公眾號的調(diào)性吻合,還不能花太多的時間去想,這些都需要反復(fù)試錯,從一次次的成功或失敗中,慢慢穩(wěn)定在某一兩類特定的寫法上。

整個過程并沒有真正意義上的規(guī)律性,最多就是一些固定的套路,屬于“特殊現(xiàn)象——特殊現(xiàn)象”的內(nèi)隱式學(xué)習(xí)。

很多名人會向大眾分享自己的成功經(jīng)驗,但我們要明白,這些看似“一般規(guī)律”的經(jīng)驗,都是成功之后總結(jié)出來的,在成功之前,這些人也停留在“特殊現(xiàn)象”上。

不過,這個“特殊現(xiàn)象——特殊現(xiàn)象”的過程,看起來還是比較玄妙,有沒有更科學(xué)的分析呢?

嗯,最接近真相的可能就是“貝葉斯原理”,即今天的人工智能大數(shù)據(jù)推薦的算法基礎(chǔ)。

貝葉斯原理與官場生存術(shù)

以抖音快手一類視頻App的推薦算法為例,它先根據(jù)初始畫像,給男生推薦軍事,給女生推薦美妝,再根據(jù)你的反饋加大其他內(nèi)容的推薦比例,再根據(jù)和你喜歡同一內(nèi)容的人的喜好,給出更多的推薦,并根據(jù)打開概率不斷修正你的瀏覽偏好,最終穩(wěn)定在一組推薦概率上。

對于人工智能而言,它不會總結(jié)你個人偏好的一般規(guī)律,它也無法理解這些,你對于它而言,就是一堆概率的匯總,心理學(xué)家認(rèn)為,內(nèi)隱式學(xué)習(xí)的機制可能更類似于此。

以開頭提到的官場人際關(guān)系的學(xué)習(xí)為例。

網(wǎng)上流傳著很多人際關(guān)系的“一般規(guī)律”,但這些經(jīng)驗大多適用范圍模糊,且常常彼此是矛盾的。

比如說,你問有同事欺負(fù)你怎么辦?有人回答,應(yīng)該“不遠(yuǎn)不近,不卑不亢”。這等于屁話,你要知道怎么“不遠(yuǎn)不近,不卑不亢”,還用得著問嗎?還有這個問題也比較虛,人家到底是什么欺負(fù)你的,是直接數(shù)落你辦事不力?還是僅僅是你的感覺?

這種問題的答案,本質(zhì)上是一組概率的組合。

比如說,領(lǐng)導(dǎo)今天主動跟你打了個招呼,這代表了什么呢?

如果你是一個剛?cè)胄械墓珓?wù)員,你很難判斷這到底意味著什么。但它可以轉(zhuǎn)化為一個標(biāo)準(zhǔn)貝葉斯概率問題:

1. 領(lǐng)導(dǎo)平時主動跟你打招呼的概率有多大?(先驗概率)

2. 平時跟你這一類人打招呼的概率有多大?(可能性函數(shù))

這兩個概率基本上可以判斷“后驗概率”,即“領(lǐng)導(dǎo)本身就是一個和藹的人”,或者“他一向?qū)δ惚容^偏愛”,還是“他對你突然表現(xiàn)出興趣”,這三者的可能性哪一個更大。

這些問題需要一段時間來總結(jié),看起來也不難,但難點在于之后如何應(yīng)對,這就變成了一連串的“貝葉斯概率”:

領(lǐng)導(dǎo)主動跟你打招呼之后出現(xiàn)的可能性有哪些?它們的概率分別為多少?

每一種可能性的應(yīng)對方法有哪些?哪些應(yīng)對方法可以覆蓋更多的可能性?

哪些應(yīng)對方法給你帶來的利益更大,哪些應(yīng)對方法危險性更高?

你需要先根據(jù)經(jīng)驗列出所有的可能性及其概率,從可能性更大的方法開始試錯,每一步后在將得到的結(jié)果當(dāng)成“先驗概率”,去修正之前的判斷,再重復(fù)下一個步驟……

把一個看似簡單的問題分解成一個個步驟,你肯定會覺得很荒謬,但這可能就是大腦學(xué)習(xí)人際關(guān)系的真實過程。

難道那些天生適應(yīng)官場的人,大腦處理器真的這么強大嗎?

官場生存術(shù)的真相

人際關(guān)系的學(xué)習(xí)是一個需要大量數(shù)據(jù)處理、不斷試錯的過程,現(xiàn)實生活中,如果只靠自己試錯,成本極高,你可能早就被當(dāng)成一個“情緒極其不穩(wěn)定的怪物”看待了,重要的方法是觀察周圍其他人的應(yīng)對,特別是跟你差不多位置和性格的人,即尋找更準(zhǔn)確的“可能性函數(shù)”,縮小風(fēng)險收益比高的應(yīng)對組合范圍。

所以,那些看上去天生適應(yīng)官場的人,并非真的擅長“內(nèi)隱式學(xué)習(xí)”,就好比最主動地學(xué)習(xí)并運用貝葉斯概率的,都是程序員,你能說程序員最擅長處理人際關(guān)系嗎?

真相是:他們不太可能是大學(xué)畢業(yè)之后才積累各種“先驗概率和可能性函數(shù)”,往往是大學(xué)以前的家庭環(huán)境的作用更大,他們的父母本身有較高的社會地位、較多的高層次人際交往,這些人從童年時就在有意無意中進行“內(nèi)隱式學(xué)習(xí)”,支付了極低的試錯成本,積累了各種“先驗概率和可能性函數(shù)”,才具有先天優(yōu)勢。

相反,那些畢業(yè)后才接受這類環(huán)境的人,試錯的高成本和挫敗感很容易造成人的自我封閉,所以,對于沒有相關(guān)家庭背景的人,官場的考驗可能比你想象的多。

怎么通過社交軟件成功搭訕女生

想要認(rèn)識更多的女生來擴充自己的交際圈,那么搭訕是肯定少不了的。但是并不是所有的男生都能在路上順利遇到讓自己心動、想要搭訕的女生。那怎么辦呢?不能就這么杵著吧。其實可以換一種方式去搭訕女生,比如通過社交軟件來搭訕,F(xiàn)在社交軟件如此發(fā)達,幾乎人人都在使用,從這里入手也是可以搭訕到女生的。那么該如何通過社交軟件搭訕女生呢?接下來跟大家說一說。

1、自身建設(shè)

想要通過社交軟件去搭訕女生,跟現(xiàn)實去搭訕女生其實是一樣的。都需要前期對自己進行建設(shè)。像在現(xiàn)實中搭訕女生,她看的肯定是你的外形、行為、舉止對不對,你要是不收拾邋里邋遢的說話還結(jié)巴,那搭訕的成功率肯定不高。那么同樣你想通過社交軟件去搭訕女生,也需要前期給自身進行建設(shè)。那怎么建設(shè)?當(dāng)然是社交軟件的內(nèi)容了。通過社交軟件去搭訕,那么社交軟件就等同于你的臉面,女生要通過你給出的有限信息去對你有一個初步的了解。所以你社交軟件的內(nèi)容就尤為重要,需要去高價值的展示自己。

就比如說,你的頭像就可以選取一些富有創(chuàng)意美感的攝影圖片,昵稱不要搞得太復(fù)雜,控制在4字以內(nèi)簡單點,覺得單調(diào)可以在后面加個符號。朋友圈的內(nèi)容可以展示一些自己游玩過的地方、養(yǎng)的寵物、一些比較有美感的照片。這樣去建設(shè)自身的社交軟件,你再去搭訕女生,一定可以給女生留下一個你挺不錯的好印象,對后續(xù)的發(fā)展能起到很大的作用。這點是很重要的,是前提條件不能忽視。具體怎么建設(shè)可以去看望的往期視頻。

2、找話題

通過社交軟件搭訕到女生后,當(dāng)然要開始主動進行交流了,總不能把人晾著吧。那么聊天該從那些話題入手呢?可以從女生社交軟件給到的信息入手,就比如說女生的頭像是她本人在某一個風(fēng)景區(qū)拍攝的照片,你可以根據(jù)她的背景來開展話題。百度有個識圖功能,可以使用這個軟件去辨識背景。等辨識后你就可以說“頭像照片挺漂亮的,這地方是XX吧”,女生聽到后就會覺得:“咦,你也去過呀”,這樣你就可以順著這個話題跟女生聊下去。

同理女生的昵稱、簽名或者朋友圈動態(tài),都會透露出一些信息,從這些女生給出的信息去找話題,基本上是不會觸雷的。因為女生給出這些信息她肯定是比較認(rèn)可的,不然她也不會用不會發(fā)動態(tài)。這樣找話題聊,比起你在不知女生的喜好下聊一些不著邊際的話題好很多。

3、不要拘泥于開場白

開場白很重要嗎?其實也并不是很重要,開場白就是一個介紹自己的過程。有些男生不僅是在社交軟件搭訕女生時,在跟陌生人聊天時也會很重視開場白,覺得自己第一句沒用好開場白,就聊不下去。其實開場白并不是很重要,在你搭訕女生加上她的社交軟件之后,她肯定會通過你的社交軟件去了解你,如果你社交軟件的自身建設(shè)做的足夠好,那么她通過你的社交軟件就已經(jīng)對你有了一個大概的了解,這就是社交軟件搭訕女生,跟現(xiàn)實搭訕女生的區(qū)別。

在社交軟件搭訕前女生已經(jīng)對你有所了解,而現(xiàn)實中搭訕必須要先通過你與女生的對話來讓女生認(rèn)可你。所以通過社交軟件去搭訕女生不要太過于拘泥開場白,在女生對你有一個大概了解并且覺得你還不錯的情況下,就算你一句“hi”她也是可以跟你暢快聊天的。

總的來說,現(xiàn)實遇不到合適搭訕對象的男生們,可以拓展一下思路,用上面的方法去社交軟件搭訕女生也是不錯的選擇,祝大家早日脫單成功。

應(yīng)用信息

  • 包名:cn.xiaoxiaozhenai.com
  • 名稱:小小真愛
  • 版本:20.0.0.3
  • 版本號:203
  • MD5:e4356fa76483d9518210c46b9c33df63

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