筛除一般包括哪两个阶段

筛除一般包括物料分层阶段、细粒透筛阶段两个阶段。

物料分层是完成筛分过程的条件，物料透筛是筛分的目的。

物料在筛面上受筛面外力的作用处于一定的松散状态，使每一颗粒物料都能获得相互位移所必需的能量和空间，以保证细粒顺利透筛。

实际的筛分过程是大量粒度不同、粗细混杂的散状物料进入筛面，只有一部分颗粒与筛面直接接触，而接触筛面的这部分物料中，又不全是小于筛孔的纫料，大部分小于筛孔的细料分布在料层的各个部位，但是由于物料与筛面作相对运动，筛面上的料层彼松散，大颗粒本来就存在的颗粒间的较大孔隙被进一步扩大，小颗粒就穿过孔隙进入到下层，由于小颗粒间孔隙小，大颗粒不能穿过，因此大颗粒在运动中位置不断升高。

于是，原来杂乱排列的粒群经过一段较长时间的析离，即按粒度分层。

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筛除一般包括物料分层阶段、细粒透筛阶段两个阶段。

物料分层是完成筛分过程的条件，物料透筛是筛分的目的。

物料在筛面上受筛面外力的作用处于一定的松散状态，使每一颗粒物料都能获得相互位移所必需的能量和空间，以保证细粒顺利透筛。

实际的筛分过程是大量粒度不同、粗细混杂的散状物料进入筛面，只有一部分颗粒与筛面直接接触，而接触筛面的这部分物料中，又不全是小于筛孔的纫料，大部分小于筛孔的细料分布在料层的各个部位，但是由于物料与筛面作相对运动，筛面上的料层彼松散，大颗粒本来就存在的颗粒间的较大孔隙被进一步扩大，小颗粒就穿过孔隙进入到下层，由于小颗粒间孔隙小，大颗粒不能穿过，因此大颗粒在运动中位置不断升高。

于是，原来杂乱排列的粒群经过一段较长时间的析离，即按粒度分层。

筛除一般包括哪两个阶段

筛除一般包括

1.物料分层阶段

2.细粒透筛阶段

筛除就是筛选删除的意思。

系统订货单代码设计书怎么写

编写系统订货单代码设计书需要遵循以下步骤：

1. 确定设计目标和需求：在编写代码设计书之前，需要明确设计目标和需求。设计目标和需求应该包括系统的功能和性能要求，以及与用户交互的方式。这将有助于确保代码设计符合业务需求。

2. 描述系统架构：在描述系统架构时，需要说明系统的组件和它们之间的关系。这将有助于理解系统的整体结构和设计。

3. 设计数据库模型：在描述系统架构时，还需要设计数据库模型。这将有助于确保数据存储的正确性和一致性。

4. 编写代码：在编写代码时，需要使用设计文档中描述的方法和技术。这将有助于确保代码符合设计目标和需求，并能够正确地执行所需的任务。

5. 注释代码：在编写代码时，还需要注释代码。这将有助于确保代码易于理解和维护。

6. 测试和调试代码：在编写代码之后，需要进行测试和调试。这将有助于确保代码能够正确地执行所需的任务，并符合设计目标和需求。

7. 编写代码规范：最后，需要编写代码规范。这将有助于确保代码具有一致的格式和风格，并易于维护。

在编写系统订货单代码设计书时，需要注意以下几点：

1. 确保代码符合业务需求和设计目标。

2. 使用清晰、简洁的代码，并避免使用难以理解的术语和缩写。

3. 确保代码易于维护和扩展，并能够在不同的平台上运行。

4. 编写详细的注释，以确保代码易于理解。

5. 遵循编码规范，并确保代码具有一致的格式和风格。

6. 进行单元测试和集成测试，以确保代码的正确性和可靠性。

7. 编写文档，以便用户能够了解系统的功能和性能要求。

数据库管理技术三个阶段的特点是什么？

特点如下：

1、人工管理阶段：

（1）、数据不保存。因为当时计算机主要用于科学计算，对于数据保存的需求尚不迫切。

（2）、系统没有专用的软件对数据进行管理，每个应用程序都要包括数据的存储结构、存取方法和输入方法等。程序员编写应用程序是，还要安排数据的物理存储，因此程序员负担很重。

（3）、数据不共享。数据是面向程序的，一组数据只能对应一个程序。

（4）、数据不具有性。程序依赖于数据，如果数据的类型、格式或输入/输出方式等逻辑结构或物理结构发生变化，则必须对应用程序做出相应的修改。

2、文件系统阶段：

（1）、数据可以长期保存在计算机外存上，可以对数据进行反复处理，并支持文件的查询、修改、插入和删除等操作。

（2）、文件系统实现了记录内的结构化，但从文件的整体来看却是无结构的。

（3）、其数据面向特定的应用程序，因此数据共享性、性差，且冗余度大，管理和维护的代价也很大。

3、数据库系统阶段：

（1）、数据结构化。在描述数据时不仅要描述数据本身，还要描述数据之间的联系。数据结构化是数据库的主要特征之一，也是数据库系统与文件系统的本质区别。

（2）、数据共享性高、冗余少且易扩充。数据不再针对某一个应用，而是面向整个系统，数据可被多个用户和多个应用共享使用，而且容易增加新的应用，所以数据的共享性高且易扩充。数据共享可大大减少数据冗余。

（3）、数据性高。

（4）、数据由DBMS统一管理和控制。

数据库为多个用户和应用程序所共享，对数据的存取往往是并发的，即多个用户可以同时存取数据库中的数据，甚至可以同时存放数据库中的同一个数据，为确保数据库数据的正确有效和数据库系统的有效运行，数据库管理系统提供以下4方面的数据控制功能：

①、数据安全性控制：防止因不合法使用数据而造成数据的泄露和破坏，保证数据的安全和机密。

②、数据的完整性控制：系统通过设置一些完整性规则，以确保数据的正确性、有效性和相容性。

③、并发控制：多用户同时存取或修改数据库时，防止相互干扰而给用户提供不正确的数据，并使数据库受到破坏。

④、数据恢复：当数据库被破坏或数据不可靠时，系统有能力将数据库从错误状态恢复到最近某一时刻的正确状态。

扩展资料

阶段特点比较：

如果说从人工管理到文件系统，是计算机开始应用于数据的实质进步，那么从文件系统到数据库系统，标志着数据管理技术质的飞跃。

20世纪80年代后不仅在大、中型计算机上实现并应用了数据管理的数据库技术，如Oracle、Sybase、Informix等，在微型计算机上也可使用数据库管理软件，如常见的Access、FoxPro等软件，使数据库技术得到广泛应用和普及。

参考资料来源：百度百科：数据管理技术

京东面试题：ElasticSearch深度分页解决方案

Elasticsearch 是一个实时的分布式搜索与分析引擎，在使用过程中，有一些典型的使用场景，比如分页、遍历等。

在使用关系型数据库中，我们被告知要注意甚至被明确禁止使用深度分页，同理，在 Elasticsearch 中，也应该尽量避免使用深度分页。

这篇文章主要介绍 Elasticsearch 中分页相关内容！

在ES中，分页查询默认返回最顶端的10条匹配hits。

如果需要分页，需要使用from和size参数。

一个基本的ES查询语句是这样的：

上面的查询表示从搜索结果中取第100条开始的10条数据。

「那么，这个查询语句在ES集群内部是怎么执行的呢？」

在ES中，搜索一般包括两个阶段，query 和 fetch 阶段，可以简单的理解，query 阶段确定要取哪些doc，fetch 阶段取出具体的 doc。

如上图所示，描述了一次搜索请求的 query 阶段：·

在上面的例子中，coordinating node 拿到 (from + size) * 6 条数据，然后合并并排序后选择前面的 from + size 条数据存到优先级队列，以便 fetch 阶段使用。

另外，各个分片返回给 coordinating node 的数据用于选出前 from + size 条数据，所以，只需要返回唯一标记 doc 的 _id 以及用于排序的 _score 即可，这样也可以保证返回的数据量足够小。

coordinating node 计算好自己的优先级队列后，query 阶段结束，进入 fetch 阶段。

query 阶段知道了要取哪些数据，但是并没有取具体的数据，这就是 fetch 阶段要做的。

上图展示了 fetch 过程：

coordinating node 的优先级队列里有 from + size 个 _doc _id ，但是，在 fetch 阶段，并不需要取回所有数据，在上面的例子中，前100条数据是不需要取的，只需要取优先级队列里的第101到110条数据即可。

需要取的数据可能在不同分片，也可能在同一分片，coordinating node 使用 「multi-get」 来避免多次去同一分片取数据，从而提高性能。

「这种方式请求深度分页是有问题的：」

我们可以假设在一个有 5 个主分片的索引中搜索。当我们请求结果的第一页（结果从 1 到 10 ），每一个分片产生前 10 的结果，并且返回给 协调节点 ，协调节点对 50 个结果排序得到全部结果的前 10 个。

现在假设我们请求第 1000 页—结果从 10001 到 10010 。所有都以相同的方式工作除了每个分片不得不产生前10010个结果以外。然后协调节点对全部 50050 个结果排序最后丢弃掉这些结果中的 50040 个结果。

「对结果排序的成本随分页的深度成指数上升。」

「注意1：」

size的大小不能超过 index.max_result_window 这个参数的设置，默认为10000。

如果搜索size大于10000，需要设置 index.max_result_window 参数

「注意2：」

_doc 将在未来的版本移除，详见：

Elasticsearch 的From/Size方式提供了分页的功能，同时，也有相应的。

举个例子，一个索引，有10亿数据，分10个 shards，然后，一个搜索请求，from=1000000，size=100，这时候，会带来严重的性能问题：CPU，内存，IO，网络带宽。

在 query 阶段，每个shards需要返回 1000100 条数据给 coordinating node，而 coordinating node 需要接收 10 * 1000 ，100 条数据，即使每条数据只有 _doc _id 和 _score ，这数据量也很大了？

「在另一方面，我们意识到，这种深度分页的请求并不合理，因为我们是很少人为的看很后面的请求的，在很多的业务场景中，都直接分页，比如只能看前100页。」

比如，有1千万粉丝的微信大V，要给所有粉丝群发消息，或者给某省粉丝群发，这时候就需要取得所有符合条件的粉丝，而最容易想到的就是利用 from + size 来实现，不过，这个是不现实的，这时，可以采用 Elasticsearch 提供的其他方式来实现遍历。

深度分页问题大致可以分为两类：

「下面介绍几个官方提供的深度分页方法」

我们可以把scroll理解为关系型数据库里的cursor，因此，scroll并不适合用来做实时搜索，而更适合用于后台批处理任务，比如群发。

这个分页的用法， 「不是为了实时查询数据」 ，而是为了 「一次性查询大量的数据（甚至是全部的数据」 ）。

因为这个scroll相当于维护了一份当前索引段的快照信息，这个快照信息是你执行这个scroll查询时的快照。在这个查询后的任何新索引进来的数据，都不会在这个快照中查询到。

但是它相对于from和size，不是查询所有数据然后剔除不要的部分，而是记录一个读取的位置，保证下一次快速继续读取。

不考虑排序的时候，可以结合 SearchType.SCAN 使用。

scroll可以分为初始化和遍历两部，初始化时将 「所有符合搜索条件的搜索结果缓存起来（注意，这里只是缓存的doc_id，而并不是真的缓存了所有的文档数据，取数据是在fetch阶段完成的）」 ，可以想象成快照。

在遍历时，从这个快照里取数据，也就是说，在初始化后，对索引插入、删除、更新数据都不会影响遍历结果。

「基本使用」

初始化指明 index 和 type，然后，加上参数 scroll，表示暂存搜索结果的时间，其它就像一个普通的search请求一样。

会返回一个 _scroll_id ， _scroll_id 用来下次取数据用。

「遍历」

这里的 scroll_id 即 上一次遍历取回的 _scroll_id 或者是初始化返回的 _scroll_id ，同样的，需要带 scroll 参数。

重复这一步骤，直到返回的数据为空，即遍历完成。

「注意，每次都要传参数 scroll，刷新搜索结果的缓存时间」 。另外， 「不需要指定 index 和 type」 。

设置scroll的时候，需要使搜索结果缓存到下一次遍历完成， 「同时，也不能太长，毕竟空间有限。」

「优缺点」

缺点：

「优点：」

适用于非实时处理大量数据的情况，比如要进行数据迁移或者索引变更之类的。

ES提供了scroll scan方式进一步提高遍历性能，但是scroll scan不支持排序，因此scroll scan适合不需要排序的场景

「基本使用」

Scroll Scan 的遍历与普通 Scroll 一样，初始化存在一点差别。

需要指明参数：

「Scroll Scan与Scroll的区别」

如果你数据量很大，用Scroll遍历数据那确实是接受不了，现在Scroll接口可以并发来进行数据遍历了。

每个Scroll请求，可以分成多个Slice请求，可以理解为切片，各Slice并行，比用Scroll遍历要快很多倍。

上边的示例可以单独请求两块数据，最终五块数据合并的结果与直接scroll scan相同。

其中max是分块数，id是第几块。

Search_after 是 ES 5 新引入的一种分页查询机制，其原理几乎就是和scroll一样，因此代码也几乎是一样的。

「基本使用：」

第一步：

返回出的结果信息 ：

上面的请求会为每一个文档返回一个包含sort排序值的数组。

这些sort排序值可以被用于 search_after 参数里以便抓取下一页的数据。

比如，我们可以使用最后的一个文档的sort排序值，将它传递给 search_after 参数：

若我们想接着上次读取的结果进行读取下一页数据，第二次查询在第一次查询时的语句基础上添加 search_after ，并指明从哪个数据后开始读取。

「基本原理」

es维护一个实时游标，它以上一次查询的最后一条记录为游标，方便对下一页的查询，它是一个无状态的查询，因此每次查询的都是最新的数据。

由于它采用记录作为游标，因此 「SearchAfter要求doc中至少有一条全局唯一变量（每个文档具有一个唯一值的字段应该用作排序规范）」

「优缺点」

「优点：」

「缺点：」

SEARCH_AFTER 不是自由跳转到任意页面的解决方案，而是并行滚动多个查询的解决方案。

分页方式性能优点缺点场景 from + size低灵活性好，实现简单深度分页问题数据量比较小，能容忍深度分页问题 scroll中解决了深度分页问题无法反应数据的实时性（快照版本）维护成本高，需要维护一个 scroll_id海量数据的导出需要查询海量结果集的数据 search_after高性能最好不存在深度分页问题能够反映数据的实时变更实现复杂，需要有一个全局唯一的字段连续分页的实现会比较复杂，因为每一次查询都需要上次查询的结果，它不适用于大幅度跳页查询海量数据的分页

参照：https://www.elastic.co/320883906a/3013/30118b877bde552562cf91de50/27188c917dd2583562.master/paginate-search-results.html#scroll-search-results

在 7.* 版本中，ES官方不再推荐使用Scroll方法来进行深分页，而是推荐使用带PIT的 search_after 来进行查询；

从 7.* 版本开始，您可以使用 SEARCH_AFTER 参数通过上一页中的一组排序值检索下一页命中。

使用 SEARCH_AFTER 需要多个具有相同查询和排序值的搜索请求。

如果这些请求之间发生刷新，则结果的顺序可能会更改，从而导致页面之间的结果不一致。

为防止出现这种情况，您可以创建一个时间点(PIT)来在搜索过程中保留当前索引状态。

在搜索请求中指定PIT：

分别分页获取 1 - 10 ， 49000 - 49010 ， 99000 - 99010 范围各10条数据（前提10w条），性能大致是这样：

对于向前翻页，ES中没有相应API，但是根据官方说法（https://github.com/30118b877bde55/30118b877bde552562cf91de50/3c0e99816ac4/6744de.9），ES中的向前翻页问题可以通过翻转排序方式来实现即：

Scroll和 search_after 原理基本相同，他们都采用了游标的方式来进行深分页。

这种方式虽然能够一定程度上解决深分页问题。但是，它们并不是深分页问题的终极解决方案，深分页问题 「必须避免！!」 。

对于Scroll，无可避免的要维护 scroll_id 和 历史 快照，并且，还必须保证 scroll_id 的存活时间，这对服务器是一个巨大的负荷。

对于 Search_After ，如果允许用户大幅度跳转页面，会导致短时间内频繁的搜索动作，这样的效率非常低下，这也会增加服务器的负荷，同时，在查询过程中，索引的增删改会导致查询数据不一致或者排序变化，造成结果不准确。

Search_After 本身就是一种业务折中方案，它不允许指定跳转到页面，而只提供下一页的功能。

Scroll默认你会在后续将所有符合条件的数据都取出来，所以，它只是搜索到了所有的符合条件的 doc_id (这也是为什么官方推荐用 doc_id 进行排序，因为本身缓存的就是 doc_id ，如果用其他字段排序会增加查询量)，并将它们排序后保存在协调节点(coordinate node)，但是并没有将所有数据进行fetch，而是每次scroll，读取size个文档，并返回此次读取的最后一个文档以及上下文状态，用以告知下一次需要从哪个shard的哪个文档之后开始读取。

这也是为什么官方不推荐scroll用来给用户进行实时的分页查询，而是适合于大批量的拉取数据，因为它从设计上就不是为了实时读取数据而设计的。

蝴蝶兰如何养

蝴蝶兰的日常养护要注意以下几方面。

1、栽种蝴蝶兰不能用土，水苔才是最适合蝴蝶兰的种植基质。因此，自己在家种蝴蝶兰或者给蝴蝶兰换盆最好直接购买蝴蝶兰专用的种植基质，这是养好蝴蝶兰的前提和基础。否则很难养好蝴蝶兰。

2、养护光照要温和，东西侧窗台最适合。蝴蝶兰的花瓣像翩翩飞舞的蝴蝶，惹人喜爱。他的肉质花瓣最怕的就是阳光直射，最喜欢的是和煦的散射光。因此，在春夏秋三季都需要对植株遮光保护，最理想就是放在东西两侧窗台沐浴早晚温和的光照。在冬季时，蝴蝶兰倒是可以接受全日照而不必过于担心。

3、浇水不用多，保持基质始终潮湿最为重要。蝴蝶兰的根系是肉质根，最怕的就是积水烂根。刚才介绍了他的种植基质水苔，这是一种保水性极强的介质。所以，蝴蝶兰浇水的技巧，就是让水苔永远保持不干不湿的一个状态。千万不能多浇水，要用频率换顾虑。

4、花谢及时摘除残花，凉爽通风处养护复花。等到蝴蝶兰当年开花结束后，应及时剪去从植株基部抽出的花梗，防止养分消耗。为了第二年复花效果理想，可结合换盆对花茎进行短截。然后将蝴蝶兰盆栽摆放在凉爽通风的环境，按照以上的方法正常浇水养护即可。

域名过期后一般要过多久才删除？

一、国际域名过期65–75天后ICANN会删除，删除之后可以立即注册。

国际域名COM NET ORG大约域名从到期到删除的时间为:30+30+5=65天，精确的删除时间网上也是众说不一，有时是75天，带有很大的随机性，但也有一些普遍规律。国际域名的删除时间，集中在北京时间早上2 点至 4点，如果你要抢注域名一定要在半夜不睡觉等待抢注。

通常情况下，英文国际域名分为四种状态：活动期、注册商保留期、赎回期以及删除期。

1. Active：国际域名在活动状态，最少注册时长不少于1年，最多注册时长不超过10年。

2. On Hold：注册商保留期，一般为1-45天(国内所注册顶级域名的保留期大约为30天)，此期间虽然域名过期了，但用户仍然可以对域名进行续费。

3. RGP：赎回期，为30天，此期间用户必须付出高昂的费用才能重新获得该域名的拥有权。

4. Soon To Expire：删除期，为5天，此期间域名无法注册和赎回。

5. 四种状态过后，域名管理机构释放域名给公众注册。

二、国内域名过期15天后CNNIC会删除，删除之后可以立即注册。而.cn域名是过期15天后，在第16天凌晨4:30分准时删除的，所以一般要在4点20分左右做好抢注的准备。

通常情况下，国内域名分为两种状态

1. Active：国内域名在活动状态，最少注册时长不少于1年，最多注册时长不超过5年。

2. PendingDelete：等待删除状态。表明域名欠费，已经停止解析。此状态从过期当天开始，注册局会对域名进行保留15天，在保留期内域名可以进行续费以获继续保留域名的拥有权。当超过15天后域名没有进行续费，将被注册局删除并重新释放到互联网开放给公众注册。

3.两种状态过后，域名管理机构释放域名给公众注册。

三。如何查询过期之后被踢出的域名

可以去中国互联网络信息中心查到最近几天要踢出来的域名。

（注意：换算成北京时间。例如 7-21掉的域名，实际上是在北京时间 7-22的凌晨 2点—4点删除，.org类型的域名，有少部分会比实际删除时间提前多达一天踢出来，这是特例）

删除和拉黑，你更接受不了哪一个？

删除和拉黑这两个选项都是社交媒体平台上常见的操作，但是它们所带来的影响及其被人接受的程度却是截然不同的。在本文中，我将探讨删除和拉黑的意义、影响以及为什么删除比拉黑更难被接受。

首先，我们来看看删除和拉黑的定义。删除是指将某人从自己的好友列表或联系人列表中移除，以便在社交媒体平台上不再看到他们的动态消息。而拉黑则是将某人从自己的社交媒体账号中完全阻止，这意味着他们无法看到你的任何动态消息，并且你们也不能相互联系。

接下来，我们来探讨一下删除和拉黑的影响。删除某个人通常意味着你已经不再想与他们保持联系，或者你们之间已经有了某些不愉快的经历。删除并不是一件很严重的事情，因为它只是简单地将某人从你的好友列表或联系人列表中移除。虽然删除会给对方带来一些不适，但通常不会对其生活带来太大的影响。

然而，拉黑则是一种更加严厉的措施。拉黑意味着你已经完全阻止了某个人，这可能会影响到他们的生活和工作。如果某个人是你的同事或上司，那么拉黑他们可能会导致你们之间的工作关系变得非常难以处理。此外，拉黑还会给对方带来一种被忽视和被排斥的感觉，这可能会对其心理产生不良影响。

那么为什么删除比拉黑更难被接受呢？这主要是因为删除意味着你们之间的关系只是变得疏远了，而拉黑则是将某人完全排除在你的生活之外。删除虽然可能会让对方感到失望或不舒服，但它不会给对方带来太大的影响。而拉黑则意味着你已经对对方彻底绝望了，这可能会让对方感到非常受伤。

此外，删除和拉黑还与社交媒体平台上的其他用户之间的关系有关。如果你删除了某个人，那么其他人可能会对你有所怀疑，并认为你是一个不友好的人。如果你拉黑了某个人，那么其他人可能会认为你是一个不公正的人，并对你的行为感到不满。

总之，删除和拉黑都是社交媒体平台上常见的操作，但它们所带来的影响和被人接受的程度是不同的。删除虽然可能会让对方感到失望或不舒服，但它相对来说还是容易被接受的。而拉黑则是一种更加严厉的措施，可能会对对方产生更大的影响，并且更难被接受。无论选择哪种操作，我们都应该在其发生之前，深思熟虑，并尽可能减少对他人的伤害。

分手后你会删除和前任有关的朋友圈吗？

如果分手了，我会删除和前任有关的朋友圈。因为如果想要彻底放下她，肯定要清除所以和她有关的东西，睹物思人是最能体现的一个成语。大家都是成年人了，有些东西就应该拿得下放得下，朋友圈是我向世界宣布你是我的女朋友的开始，如果你都选择离开我，那么也是我向世界宣布我失败结果最好的地方。做事有始有终，才是最美的过程。

而且删除和前任有关的朋友圈，也是对自己现任的一种尊重和负责。没有人不会在意自己另一半还留着有关前任的东西，除非是特殊原因。所以分手后就应该把所有和前任有关的朋友圈。

我个人是在分手后把我和我前任所有相关的朋友圈都删除了，因为每次看到这些记忆，多多少少都是起涟漪，也是一种人生的遗憾吧。这种不好的事情，埋藏在心底下就好。不要带到下一段感情之中，这样对下一任很不公平。

女孩说在发微信就删除我,都几次了,还说这次真的删除咋办？

有个词叫“且行且珍惜”，如果把这个词放在爱情中分析，就是说要珍惜眼前人，不要等到对方攒够了失望离开自己，才后悔莫及。

爱情之花，只有经过细心的浇灌，才能培育出绚烂的花朵，在感情中，也是同样的道理，只有你和对方相处融洽，两个人才能走得更远。

高情商的女人，最懂男人心，她们知道男人最想要的是什么，并会积极满足男人的需求，在男人需要个人空间时，她们会选择不打扰，在男人需要她们陪伴时，她们会第一时间出现。

再爱一个人，也要注意分寸感，而高情商女人给男人的是恰如其分的爱，是男人最想拥有的幸福。这样的女人，会得到更多的宠爱。

和男人相处，情商高的女人，会做到“三不要”。

一、不要试图讨好心上人

有一种女人，一旦有了心上人，便会将他视若珍宝，把他看得很重要，满心满眼都是他。

在与男人相处时，若是他喜欢吃辣，女人就陪他无辣不欢，若是他缺钱花，女人就自掏腰包，满足男人的一切需求，若是他情绪不稳定，对女人发脾气，她也会一再选择包容。

这样讨好一个人，两颗心反而会渐行渐远，他不理解你的付出，你也不理解他的薄情。

高情商的女人，在爱情中，不会委曲求全，更不会卑微地讨好对方，她们从一开始就想在一段感情中寻求尊重和认同，她们会把更多时间用于经营事业，在精神上她们始终。

女人应该记住一点:永远不要试图讨好心上人。讨来的爱情，早晚有一天会失去，只有当你和对方势均力敌时，才能收获真正的幸福。

二、不要男人的自由

在一段恋爱中，前期时，男人会投入大量的时间陪伴女人，而等到两个人的关系稳定了，男人就会把自己的时间合理分配，做自己手头的工作、陪伴家人，陪伴朋友，还有陪伴你。

这个时候，女人会突然发现男人陪伴自己的时间减少了，很多女人会以为男人不爱自己了，实际上，在感情中男人要比女人更理性，他们渴望自由，不会把所有时间都用于恋爱。

有些女人，会拿分手威胁男人，并要求他多花时间陪伴自己，让男友在自己规定的时间到家，女人越是约束男人，男人就越是想逃离。

高情商的女人，不会男人的自由，她们理解男人的苦衷，更不会把自己囤于厨房，在没有男人陪伴的日子里，她们一样可以感受到生活的美好，并努力成为更好的自己。

女人，若是想得到男人的偏爱，就要记住一句话:不要男人的自由，他会越来越爱你。

三、不要对男人冷嘲热讽

有一种女人，总是羡慕别人的生活，总是感觉自己过得没有别人过得好，总和别人相比较。

她们自己不努力，还迁怒于身边的人，经常把负面情绪发泄到伴侣身上，对男人冷嘲热讽，这绝对会加快男人离开你的速度，对你并无好处。

而高情商的女人，都有好脾气，她们懂得知足常乐的道理，也从来不会与别人比较，在与伴侣相处时，她们更善于发掘男人的优点。

如果女人想得到男人的心，就不要对男人冷嘲热讽，若是你真心对待他，他也会真心对你，若是你瞧不上他，人家只会离开你。

高情商的女人，会用男性思维思考问题，她们并没有活在自己的小世界里，她们会去了解自己的另一半，并会去满足男人的需求。

当你慢慢成为一个高情商的女人，并懂得考虑男人的感受之后，你会拥有更甜蜜的爱情。

分手后，男生的心理变化的有哪几个阶段？

我觉得分手后，男生的心理变化的有以下四个阶段：

第一阶段 —— 感到自由

当男生成功离开之前让自己不满意的感情之后，他重新获得了更多的可能机会，一片大好明天等着自己，面前的一大片森林等着自己去开采，这个时候的他多半是像一只终于冲破牢笼重获自由的小鸟一样，感到开心和轻松。所以，如果你这个时间尝试去挽回他，你就会成为阻碍他通往新生活幸福大门的绊脚石和拦路虎，他不会因为你的痴情和感动，相反，他会讨厌你和憎恶你。

第二阶段 —— 寻找新欢

绝大多数男生在分手之后，当他们真正开始寻找新的合适的长期伴侣时，会发现两个事实：1. 好像能让自己喜欢的女生也很少，之前自己觉得不错的，现在重新认真审视好像也问题不少。2. 追求自己之前暗恋或者暧昧的女神时发现，并不顺利，自己没有自己之前想的那么有魅力。

第三阶段 —— 空虚寂寞

在解释阶段一的时候，我提到了需求金字塔，这里具体解释下。著名人本主义心理学派的代表 马斯洛的 需求金字塔模型观点，人的需求分为几个层次，包括生理需求、包括安全需求、包括爱和归属的需求、包括更高级的尊重和自我实现的需求，对这些的需求都是人的天性，我们天生作为人类就需要满足自己与生俱来的需要。

第四阶段 —— 怀念前任

这个时候，在经历了第三阶段的空虚寂寞焦虑之后，对于他来说，其实想解除掉自己的不安和寂寞，最有利和简单的方式就是和前任复合。

以上纯属个人观点哦。