烈火灼冰 - 学习
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description: 日常学习的内容哦
items: 【学习/记录】常用终端命令执行方法及多进程并行方法（非深度学习）
items: 【PAG应用记录】Perturbed-Attention Guidance (ECCV 2024)
items: 【学习/记录】torchrun/DDP使用方法与注意事项
items: 【学习目标安排与记录】多机多卡训练&快速推理&个人项目优化
items: 【每日论文阅读】DreamPolisher: Towards High-Quality Text-to-3D Generation via Geometric Diffusion
items: 【USTCStudy】网络安全课程资源分享
items: 【USTCStudy】高级数据库系统课程实验Storage and Buffer Manager
items: 【USTCStudy】数据科学基础课程第二次作业
items: 【USTCStudy】网络安全协议大作业：论文翻译——DNS Cache Poisoning Attack Reloaded: Revolutions with Side Channels
items: 【BeMyself】依然是神奇的大学生心理学——做了个个人风格问卷，记录一下下

【学习/记录】常用终端命令执行方法及多进程并行方法（非深度学习）
type: item
date: 2024-10-12T14:46:00+08:00
description: 系统级多进程 系统级 https://blog.csdn.net/RedPomelo/article/details/121268072 Python程序中运行终端命令 https://blog.csdn.net/ZHOU_YONG915/article/details/128841045 https://blog.csdn.net/a961634066/article/details/107833939 Python中启用线程池、进程池 待补

【PAG应用记录】Perturbed-Attention Guidance (ECCV 2024)
type: item
date: 2024-09-06T15:04:00+08:00
description: Self-Rectifying Diffusion Sampling with Perturbed-Attention Guidance 论文阅读 Self-Rectifying Diffusion Sampling with Perturbed-Attention Guidance (readpaper.com) 最近的研究证明，扩散模型可以生成高质量的样本，但其质量通常高度依赖于采样指导技术，如分类器指导 (CG) 和无分类器指导 (CFG)，这些技术不适用于无条件生成或各种下游任务，如图像恢复。在本文中，我们提出了一种新颖的扩散采样指导，称为扰动注意指导 (PAG)，它可以提高无条件和有条件设置的样本质量，而无需进一步的培训或外部模块的集成。PAG旨在通过考虑自我注意机制捕获结构信息的能力，在整个去噪过程中逐步增强合成样本的结构。它涉及通过用单位矩阵代替扩散u-net中选定的自注意图来生成具有退化结构的中间样本，并引导去噪过程远离这些退化样本。 无引导 (基线) 和扰动注意引导 (PAG) 扩散样本之间的定性比较。在没有任何外部条件 (例如，类标签或文本提示) 或额外训练的情况下，即使在无分类器指导 (CFG) 不适用的无条件生成中，我们的PAG也可以显着提高扩散样本的质量。我们的指导还可以增强各种下游任务中的基线性能，例如带有空提示的ControlNet和图像恢复，例如修复和去模糊。 概述 利用一个隐式判别器来区分理想样本和不理想样本，通过利用U-Net中的自注意力图捕捉结构信息的能力，将扩散模型的自注意力图替换为单位矩阵来生成不理想样本。并引导去噪过程远离这些劣化样本。避免结构崩溃。 相关工作 SAG，在无条件框架内提升了样本质量，通过在生成的图像样本上应用对抗性模糊来掩盖关键信息，然后利用模糊样本和原始样本预测的噪声来指导采样过程。 Readout guidance， 图2，无CFG和有CFG的去噪过程可视化。\Delta_{t}=\epsilon_\theta(x_t,c)- \epsilon_\theta(x_t,\empty)，会放大与提示相关的特征。 方法：PAG（扰动注意力引导），提出一个隐式判别器D y代表理想样本，\hat{y}代表非理想样本 图3，PAG过程可视化。 基于扰动或降质，获得\hat{\epsilon}_\theta CFG或SAG可以视为一种特殊情况 直接扰动输入图像或条件可能导致OOD问题，引导扩散采样走向错误方向，为克服这个问题，CFG明确训练了一个无条件模型，SAG采用部分模糊来最小化偏差，但如果不仔细选择超参数，它往往会偏离期望的轨迹。 扰动自注意力： 在自注意力机制中，QK相似性用于结构，V用于外观。 直接扰动V可能导致OOD，而使用单位矩阵扰动QK更有可能保持在领域内。 具体实现 CFG和PAG的概念比较。CFG采用联合训练的无条件模型作为不良路径，而PAG出于相同目的利用扰动的自注意力。\mathbf{A}_t 对应于自注意力图。在PAG中，我们通过替换为单位矩阵\mathbf{I}来扰乱这一点。 工程实现 应用于Video Generation: EasyAnimate with PAG，https://github.com/lclichen/EasyAnimatePAG 由于本项目是基于Diffusers的，比较容易整合，实现了T2V和I2V，有待提升。 应用于VEnhancer： 正在实现中

【学习/记录】torchrun/DDP使用方法与注意事项
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date: 2024-08-19T20:20:00+08:00
description: 概述 基于pytorch自身的分布式训练，通过调用nccl等backend实现多机多卡并行训练。 面向 DDP手动启动 的实现 启动方式 python main.py 面向 torchrun 的实现 启动方式 torchrun main.py 重要环境变量参数说明 变量名 定义及说明 LOCAL_RANK 本地排名 RANK 全局排名 GROUP_RANK worker 组的排名。一个介于 0 和 max_nnodes 之间的数字。当每个节点运行一个 worker 组时，这是节点的排名 ROLE_RANK 所有具有相同角色的 worker 中的 worker 的排名。worker 的角色在 WorkerSpec 中指定 LOCAL_WORLD_SIZE 本地世界大小（例如本地运行的 worker 数）；等于在 torchrun 上指定的 --nproc-per-node WORLD_SIZE 世界大小（作业中 worker 的总数） ROLE_WORLD_SIZE 使用在 WorkerSpec 中指定的相同角色启动的 worker 的总数 MASTER_ADDR 运行排名为 0 的 worker 的主机的 FQDN；用于初始化 Torch 分布式后端 MASTER_PORT MASTER_ADDR 上的端口，可用于托管 C10d TCP 存储 TORCHELASTIC_RESTART_COUNT 到目前为止的 worker 组重启次数 TORCHELASTIC_MAX_RESTARTS 配置的最大重启次数 TORCHELASTIC_RUN_ID 等于 rendezvous run_id（例如唯一的作业 ID） PYTHON_EXEC 系统可执行文件覆盖。如果提供，python 用户脚本将使用 PYTHON_EXEC 的值作为可执行文件。默认情况下使用 sys.executable rank问题 端口问题 个人模版 参考： Pytorch - DDP教程 Pytorch - torchrun 弹性启动 import argparse import logging import os import sys from importlib import reload import datasets import torch import torch.distributed as dist import torch.nn as nn from einops import rearrange from torch.distributed.elastic.multiprocessing.errors import record from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP from torch.optim.adamw import AdamW from torch.utils.data import DataLoader, Dataset from torch.utils.data.distributed import DistributedSampler from torchvision import transforms class CustomModel(nn.Module): def __init__(self, dim, heads=4, dim_head=32): super().__init__() self.heads = heads hidden_dim = dim_head * heads self.to_qkv = nn.Conv2d(dim, hidden_dim * 3, 1, bias=False) self.to_out = nn.Conv2d(hidden_dim, dim, 1) def forward(self, x): b, c, h, w = x.shape qkv = self.to_qkv(x) q, k, v = rearrange( qkv, "b (qkv heads c) h w -> qkv b heads c (h w)", heads=self.heads, qkv=3 ) k = k.softmax(dim=-1) context = torch.einsum("bhdn,bhen->bhde", k, v) out = torch.einsum("bhde,bhdn->bhen", context, q) out = rearrange( out, "b heads c (h w) -> b (heads c) h w", heads=self.heads, h=h, w=w ) return self.…

【学习目标安排与记录】多机多卡训练&快速推理&个人项目优化
type: item
date: 2024-05-26T18:02:00+08:00
description: 主要目的 提升Coding能力，掌握一项比较实用的技术。同时也为后续可能存在的场景大模型训练打下基础 预期目标（希望能一两个月内完成） 了解训练用框架：pytorch-lighting 了解训练用框架：accelerate 了解训练用框架：DeepSpeed 了解推理框架：TensorRT 了解推理框架：onnx 整理DreamScene的代码，重构&精简。 GUI可能需要暂时搁置（可能的解决方案：基于Konva.js计算参数配置，使用FastAPI或Gradio本身构建后端交互服务，可能会需要比较多的前后端交互设计。但是如果能做出一个Demo其实是很有用的） GPT-SoVITS的内网穿透websocket后端+公网后端，目前不太能实现并发，等待队列也很粗暴，而且推理速度有点太慢了。（需要进一步优化快速推理分支，目前来看似乎暂时有点缺乏维护） 可能需要探索一下其他的TTS方法的训练，改善推理稳定性&加快速度，减少吞字多字的问题。 LiteLoaderQQNT-TTS的改进。（可能需要借助大模型的帮助了，看看如何实现动态配置等操作。（其实可以做个在线的配置加载服务？借助自定义协议功能什么的（这部分可以参考installer的实现。） 学习记录(持续更新)

【每日论文阅读】DreamPolisher: Towards High-Quality Text-to-3D Generation via Geometric Diffusion
type: item
date: 2024-04-22T21:25:00+08:00
description: DreamPolisher: Towards High-Quality Text-to-3D Generation via Geometric Diffusion Project Page: DreamPolisher: Towards High-Quality Text-to-3D Generation via Geometric Diffusion arXiv: [2403.17237] DreamPolisher: Towards High-Quality Text-to-3D Generation via Geometric Diffusion Code: GitHub - yuanze-lin/DreamPolisher: Official code for "DreamPolisher: Towards High-Quality Text-to-3D Generation via Geometric Diffusion" 摘要 | Abstract We present DreamPolisher, a novel Gaussian Splatting based method with geometric guidance, tailored to learn cross-view consistency and intricate detail from textual descriptions. While recent progress on text-to-3D generation methods have been promising, prevailing methods often fail to ensure view-consistency and textural richness. This problem becomes particularly noticeable for methods that work with text input alone. To address this, we propose a two-stage Gaussian Splatting based approach that enforces geometric consistency among views. Initially, a coarse 3D generation undergoes refinement via geometric optimization. Subsequently, we use a ControlNet-driven refiner coupled with the geometric consistency term to improve both texture fidelity and overall consistency of the generated 3D asset. Empirical evaluations across diverse textual prompts spanning various object categories demonstrate DreamPolisher’s efficacy in generating consistent and realistic 3D objects, aligning closely with the semantics of the textual instructions. 我们提出了DreamPolisher，这是一种新颖的基于GS的几何引导方法，旨在从文本描述中学习跨视图一致性和复杂的细节。虽然最近的文本到 3D 生成方法取得了很大进展，但流行的方法通常无法确保视图一致性和纹理丰富度。对于单独使用文本输入的方法，这个问题变得特别明显。为了解决这个问题，我们提出了一种基于两阶段GS的方法，该方法强制视图之间保持几何一致性。 最初，粗略的 3D 生成通过几何优化进行细化。随后，我们使用ControlNet驱动的细化器和几何一致性项来提高生成的3D资产的纹理保真度和整体一致性。 各种对象类别的不同文本提示的生成实例证明了DreamPolisher在生成一致和逼真的 3D 对象方面的效果，同时能够与文本指令的语义密切对齐。 方法流程 | Method Given the text prompt, DreamPolisher will perform two-stage training, including coarse optimization (stage 1) and appearance refinement (stage 2): Coarse Optimization (St…

【USTCStudy】网络安全课程资源分享
type: item
date: 2023-04-09T22:35:00+08:00
description: 不过好像从2023年开始，网安的培养方案里就没这个课了，笑死。 哦对了还要吐槽一下老师出的两道政策相关填空题（好迷啊，这谁记得住（卒） 最后93，悲（） A4纸：网络安全半开卷A4纸2022_离离沐雪.docx 已经针对2022秋季学期的网络安全期末考试内容稍加改进了（增补了一些考到了没写进A4纸里的内容）。 尚需改进的点：高亮各级标题便于查找内容。 各次作业及实验报告： 链接：网络安全作业合集2022_离离沐雪 密码：ustc1958

【USTCStudy】高级数据库系统课程实验Storage and Buffer Manager
type: item
date: 2023-02-21T21:21:00+08:00
description: 开头先吐槽一下： 然后考试就考到了！！！（悲 题目说明 Lab 1：根据下面的设计要求，实现一个Storage and Buffer Manager。 设计具体要求：adbs-lab.pdf（课程网站下载） 按文档要求实现一个Storage and Buffer Manager，要求至少实现LRU算法。 底层文件默认采用目录式堆文件。 建议先构建一个5万个page（页号从0到49999）的堆文件（使用自己实现的FixNewPage()接口），然后再运行trace文件：data-5w-50w-zipf.txt（包含了50万次满足Zipfan分布-0.8的页面请求，即80%的请求集中在前20%的页号上），根据设计文档要求统计磁盘IO、Buffer命中率、运行时间等数据。 *下面的实验为选做内容，不做强制要求。如果完成了选做实验（一个或者多个），最后实验成绩会根据完成的情况适当加分： （1）实现CLOCK、LRU-2、LIRS等其它缓存置换算法（至少一种），并与LRU算法的性能进行对比； （2）加入缓存请求时的并发控制，通过内存锁(latch)解决缓存访问时的冲突；要求通过多线程方式执行trace并给出测试结果。 以下为实验报告内容。 实验背景 在这个项目中，我们将实现一个简单的存储和缓冲区管理器。该文档涉及存储和缓冲区管理器。将讨论缓冲区和帧大小、缓冲区和帧存储结构、页面格式、页面存储结构、文件格式、缓冲技术、散列技术、文件存储结构以及磁盘空间和缓冲模块的接口函数。特定技术选自课程中与缓冲区和存储管理器相关的材料。 实验环境 开发环境： 操作系统：Windows 11 专业教育版 开发语言：C++ 开发环境：VS2022 运行环境： 硬盘为机械硬盘 实验设计 本项目需要实现一个简单的Storage and Buffer Manager(存储和缓冲区管理器)。 根据文档要求和课程知识，本管理器将分为缓冲区管理和存储管理两部分程序，其中，缓冲区管理程序向更上一层提供接口，并负责调用存储管理器以及对缓冲区进行操作；存储管理程序则向缓冲区管理程序提供接口，并负责对文件存储进行操作。 由文档要求和DBMS架构可知，存储管理器类DSMgr需要实现以下接口函数，从而对数据库文件进行操作： class DSMgr { public: DSMgr();//当前数据文件将保存在 DSManager 类中。该文件将被命名为 data.dbf int OpenFile(string filename);//打开由文件名指定的文件 int CloseFile();//关闭当前正在使用的文件。只应在数据库更改或程序关闭时调用。 bFrame ReadPage(int page_id);//由缓冲区管理器中的 FixPage 函数调用，原型是 ReadPage(page_id, bytes) 并返回它读入的内容，调用 fseek() 和 fread() 从文件中获取数据 int WritePage(int frame_id, bFrame frm);//每当从缓冲区中取出一页时，都会调用 WritePage 函数。原型是 WritePage(frame_id, frm) 并返回写入了多少字节。此函数调用 fseek() 和 fwrite() 将数据保存到文件中 int Seek(int offset, int pos);//移动文件指针 FILE * GetFile();//返回当前文件 void IncNumPages();//递增页面计数器 int GetNumPages();//返回页面计数器 void SetUse(int index, int use_bit);//用于设置页面数组中的位。该数组跟踪正在使用的页面。如果页面中的所有记录都被删除，那么该页面就不再真正使用，可以在数据库中再次使用。为了知道页面是否可重用，检查数组中是否有任何设置为零的use_bit。fixNewPage函数首先检查此数组的use_bit是否为零。如果找到，则重新使用该页面。如果不是，则分配一个新页面。 int GetUse(int index);//返回相应 page_id 的当前 use_bit private: FILE *currFile;//当前文件 int numPages;//页面计数器 int pages[MAXPAGES];//根据文档说明，MAXPAGES设为50000 } 而缓冲区管理器类需要实现以下接口函数： class BMgr { public: BMgr(std::string filename, int choice, int input_frame_num = FRAME_NUM);//传入数据库文件名用于传递给存储管理器，传入choice…

【USTCStudy】数据科学基础课程第二次作业
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date: 2022-10-20T18:35:00+08:00
description: Homework2 题目1 前四列是天气情况（阴晴 outlook，气温 temperature，湿度 humidity，风 windy）；最后一列是类标签，表示根据天气情况是否出去玩。 outlook temperature humidity windy play sunny hot high FALSE no sunny hot high TRUE no rainy cool normal TRUE no sunny mild high FALSE yes sunny cool normal FALSE yes rainy mild normal FALSE yes overcast cool normal TRUE yes rainy cool normal FALSE yes rainy mild high FALSE yes overcast hot high FALSE yes outlook: sunny, rainy, overcast temperature: hot mild cool humidity: high, normal windy TRUE, FALSE play no, yes (1) “信息熵”是度量样本集合纯度最常用的一种指标，假定当前样本集合 D 中第 k 类样本所占的比例为 𝑝_k（k=1, 2, …, K）,请问当什么条件下，D 的信息熵 Ent(D)取得最大，最大值为多少？ (2) 根据表中训练数据，基于信息增益决策树应该选哪个属性作为第一个分类属性？ (3) 对于含有连续型属性的样本数据，决策树和朴素贝叶斯分类能有哪些处理方法？ (4) 在分类算法的评价指标中，recall 和 precision 分别是什么含义？ (5) 若一批数据中有 3 个属性特征，2 个类标记，则最多可能有多少种不同的决策树？（不同决策树指同一个样本在两个两个决策下可能得到不同的类标记） Answers: 1) 当p_k等概率时最大，为log_2K 2) 显然，K=2，p_{no}=0.3,p_{yes}=0.7因此，根节点的信息熵 Ent(D)=-0.3*log_2{0.3}-0.7*log_2{0.7}=0.88129 根据公式，分别计算Gain(D,outlook) = 0.157, Gain(D,temperature) = 0.281, Gain(D,humidity) = 0.035, Gain(D,windy) = 0.192 因此，应选temperature作为第一个分类属性。 3) 由于决策树和朴素贝叶斯分类都是对离散特征进行分类判别的方法，所以对连续型属性，他们都需要对其进行离散化处理。处理方法有二分法等离散化方式或根据数据集估计该特征的概率密度函数等。 4) recall是查全率，又称召回率，定义为TP/(TP+FN)，precision是查准率，又称准确率，定义为TP/(TP+FP)，式中TP是真阳性结果，FP是假阳性结果，FN是假阴性结果，因此，recall代表查到的正确结果占所有正确结果的比例，precision代表查到的所有结果中正确结果的比例。 5) 最多可能有6种。 import numpy as np import pandas as pd data1 = pd.DataFrame({ "outlook":['sunny','sunny','rainy','sunny','sunny','rainy','overcast','rainy','rainy','overcast'], "temperature":['hot','hot','cool','mild','cool','mild','cool','cool','mild','hot'], "humidity":['high','high','normal','high','normal','normal','normal','normal','high','high'], "windy":['FALSE','TRUE','TRUE','FALSE','FALSE','FALSE','TRUE','FALSE','FALSE','FALSE'], "play":['no','no','no','yes','yes','yes','yes','yes','yes','yes'] }) def Ent(data): p = pd.value_counts(data)/len(data) return sum(-p*np.log2(p)) ent_d = Ent(data1['play']) print(ent_d) def Gain(data,D,a): Ent_ = data.groupby(a).apply(lam…

【USTCStudy】网络安全协议大作业：论文翻译——DNS Cache Poisoning Attack Reloaded: Revolutions with Side Channels
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date: 2022-05-13T12:50:00+08:00
description: DNS Cache Poisoning Attack Reloaded: Revolutions with Side Channels 标题：重载DNS缓存投毒攻击：侧信道革命 作者：Keyu Man、Zhiyun Qian、Zhongjie Wang、Xiaofeng Zheng、Youjun Huang、Haixin Duan 网页：SAD DNS 全文翻译 摘要 在本文中，我们报告了软件栈中的一系列缺陷，这些缺陷导致了DNS缓存投毒攻击的复兴。DNS缓存投毒攻击是一种可以在实践中通过简单而有效的基于随机化的防御措施，如随机化的源端口来缓解的攻击方式。 为了成功污染典型服务器上的DNS缓存，非中间人的攻击者需要同时发送2^{32}个欺骗性的响应，猜测正确的源端口（16位）和事务ID（16位），这是不切实际的数量。 令人惊讶的是，我们发现了一些弱点，允许对手通过先猜测源端口，然后猜测事务ID来“分割和征服”空间，导致只需要发送 2^{16}+2^{16} 个欺骗性的响应。 更糟糕的是，我们展示了对手扩展攻击窗口的一些方法，这极大地提高了成功的几率。 该攻击影响到DNS基础设施中的所有缓存层，如DNS转发器和解析器缓存，以及广泛的DNS软件栈，包括最流行的BIND、Unbound和dnsmasq，运行在Linux和潜在的其他操作系统之上。 受害者受到攻击的主要条件是，操作系统及其网络被配置为允许ICMP错误回复。 从我们的度量结果来看，我们发现互联网上超过34%的开放式解析器存在漏洞（特别是85%的流行DNS服务，包括谷歌的8.8.8.8）。 此外，我们在受控实验和生产性DNS解析器（有授权）中，针对各种可能影响攻击成功的服务器配置和网络条件，用积极的结果全面验证了所提出的攻击。 关键词 DNS缓存投毒，侧信道，非中间人攻击，ICMP速率限制 1 介绍 域名系统（DNS）是互联网的一个重要部分，最初是为了将人类可读的名字翻译/转换成IP地址。 如今，DNS也已经被许多其他的安全关键应用所淹没，如反垃圾邮件防御，路由安全（如RPKI）。 此外，DNS在引导TLS的信任方面也起着关键作用。现在，TLS证书通常通过证明一个域名的所有权来获得。因此，对DNS记录的完整性作出承诺可能导致灾难性的安全故障，包括签发欺诈性证书，从而破坏公钥密码的基础。 从历史上看，第一个被广泛宣传的DNS缓存投毒攻击是由Kaminsky在2008年发现的，他证明了非中间人的攻击者可以注入欺骗性的DNS响应并让它们被DNS解析器缓存。 这导致了许多DNS防御措施被广泛部署，包括源端口随机化和“生日保护”。 其他防御措施，如0x20编码和DNSSEC也获得了一些吸引力。不幸的是，由于缺乏激励和兼容性等原因，这两种防御措施远没有被广泛部署，正如最近的研究报告所述。 总而言之，源端口随机化成为成功发起DNS缓存投毒攻击需要克服的最重要障碍。事实上，在过去，已经有先前的攻击试图取消DNS请求的源端口随机化。 到目前为止，它们只被认为是不错的概念性攻击，但不是很实用。具体来说，要求攻击者轰炸源端口并使套接字接收缓冲区过载，这不仅是缓慢和不切实际的（不太可能及时成功），而且只能在有严格RTT要求的本地环境中才能实现。在中，假定解析器位于允许其外部源端口被去随机化的NAT后面，但是这种情况不适用于拥有公共IP的解析器。 相比之下，我们发现的漏洞既严重得多，又普遍适用于广泛的场景和情况。具体来说，我们能够对现代DNS基础设施中普遍存在的所有层次的缓存发起攻击，包括应用层DNS缓存（如浏览器中）、操作系统范围内的缓存、DNS转发器缓存（如家用路由器中），以及最广泛被针对的DNS解析器缓存。 这些漏洞还影响到几乎所有流行的DNS软件栈，包括BIND、Unbound和dnsmasq，这些软件运行在Linux和潜在的其他操作系统之上，主要的要求是允许受害者的操作系统产生传出的ICMP错误信息。有趣的是，这些漏洞是由UDP标准的设计缺陷或微妙的实现细节造成的，基于ICMP错误信息的全局速率限制这一共享资源的侧信道允许攻击者很稳妥的完成源端口的去随机化。 为了证明这种影响，我们设计了针对两个主要场景的攻击方法，包括运行在家用路由器上的DNS转发器，以及运行BIND/Unbound的DNS解析器。在获得授权的基础上，我们还对每天为7000万用户提供查询服务的生产环境DNS解析器进行了攻击测试，克服了一些实际的挑战，如干扰、必须等待缓存超时/过期、在解析器前端IP后面的多个后端服务器IP，以及多个权威域名服务器。在我们的压力测试中，我们还在更具挑战性的网络条件下评估了该攻击，并报告了积极的结果。 在本文中，我们做出了以下贡献。 我们系统地分析了应用程序和操作系统级别的表现之间的相互作用，从…

【BeMyself】依然是神奇的大学生心理学——做了个个人风格问卷，记录一下下
type: item
date: 2021-06-11T12:10:00+08:00
description: 个人风格问卷 正如每个人有不同的指纹，每个人的人格也不一样，指纹无所谓好坏，性格也无所谓对错，这份试卷的目的是帮助你了解自己的性格类型，并找出与他人相异的地方，而与心理健康或心理困惑无关。下列每个问题都是以成对（A与B）的成对方式出现，A与B各自代表你所具或不具的一种特指，请根据你的实际情况来确定你的偏好程度，即给予每题的A与B各评定0到5分的分数。0表示你从未有这种情形（也就是另一项总是发生），5表示你总是有这样的情形（也就是另一项不发生）。 请注意：每A，B评分之和必须等于5（即0与5，1与4，2与3，4于1，5与0），请不要使用分数（如1/2），或小数（如2.5）评分。 Ａ（4）先了解别人的想法，再下决定。Ｂ（1）不和别人商量就下决定。 Ａ（1）被认为是一个富于想象或凭直觉的人。Ｂ（4）被认为是一个追求精确，追求事实的人。 Ａ（3）根据现有的资料及情况的分析，对他人做判断。Ｂ（2）运用同情心与感觉了解他人的需要及价值观，并以之为他人做判断。 Ａ（3）顺着他们的意思做出承诺。Ｂ（2）作明确的承诺并加以实践。 Ａ（4）有安静的独自思考的时间。Ｂ（1）与他人打成一片。 Ａ（4）运用我熟悉的方法解决当前的工作。Ｂ（1）尝试用新的方法来解决当前的工作。 Ａ（3）以合乎逻辑的思考及按部就班的分析得到结论。Ｂ（2）根据过去的经验及信念来得到结论。 Ａ（4）定下完成工作的最后期限。Ｂ（1）拟定时间表并严格执行。 Ａ（1）和别人稍谈某个主题，即自我思考一番。Ｂ（4）和其他人畅谈某个主题，在自我思考。 Ａ（1）设想各种可能发生的情况。Ｂ（4）按实际的情况处理问题。 Ａ（3）被认为是一个长于思考的人。Ｂ（2）被认为是一个感觉敏锐的人。 Ａ（1）事前详细的思考事情的可能性，事后反复思考。Ｂ（4）搜集需要的数据，稍作考虑后，作出明快而坚定的决定 Ａ（4）拥有内在的思想及感情，而不为他人所知。Ｂ（1）与他人共同参与某些活动或事件。 Ａ（1）抽象与理论。Ｂ（4）具体或实际。 Ａ（4）协助别人探索他们自己的感受。Ｂ（1）协助别人做出合理的决定。 Ａ（3）问题的答案保持弹性，且可修改。Ｂ（2）问题的答案是明确的，可预知，或可预测。 Ａ（4）很少表达内在的想法及感受。Ｂ（1）能自在的表达内在的想法及感受。 Ａ（2）从大处着眼。Ｂ（3）从小处着手。 Ａ（2）运用常识，凭着信念来作决定。Ｂ（3）运用资料分析事实来作决定。 Ａ（3）事先详细计划。Ｂ（2）临时视需要而作计划。 Ａ（1）结交新朋友。Ｂ（4）独处或只与熟者相交往。 Ａ（2）重视概念。Ｂ（3）重视事实。 Ａ（1）深信自己的想法。Ｂ（4）接收可验证结论。 Ａ（5）尽可能在记事本上记下事情。Ｂ（0）尽可能少用记事本记下事情。 Ａ（3）在团体中详细地讨论一个新奇而未解决的问题。Ｂ（2）自己先想出结论然后再和他人商量。 Ａ（1）拟定详细的计划然后商榷执行。Ｂ（4）拟定计划但不一定执行。 Ａ（3）是理性的。Ｂ（2）是感性的。 Ａ（3）随心所欲的做某些事情。Ｂ（2）尽量事先了解别人期望我做什么。 Ａ（3）成为别人注意的焦点。Ｂ（2）退居幕后。 Ａ（1）自由想象。Ｂ（4）检视事情。 Ａ（2）体验感人的情景，或事物。Ｂ（3）运用能力分析情况。 Ａ（4）在预定的时间内开会。Ｂ（1）在一切妥当或安适的情况下开会。 测试结果 请你将前面的答案与答案表对照，请注意在适当的题号和项号（A，B）上记分，最后计算各类总分。 排版能力有限，就不放了（直接填结论） E(外向性)：18 I（内向性）：22 S（辨识性）：27 N（直觉性）：13 T（理性）：23 F（感性）：17 J（决断性）：23 P(熟思性)：17 吐槽 嘛……总体来看这东西主观性蛮强的，不知道过几年会不会又有什么变化，暂且作为一个简单的记录吧喵~