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病嬌是什么意思?

一、病嬌是什么意思?

病嬌,是ACGN次文化中的萌屬性之一,簡單來講就是一種“心理疾病”,平常不容易被發現,但當自己喜歡的東西受到威脅的時候,“病嬌”屬性就會爆發,然后開始排除一切。

狹義上指那些面對持有好感的人而處于嬌羞的狀態下產生精神疾病的患者所表現出來的性格特征。廣義上則指在處于精神疾病的狀態下與被某事物強烈吸引無法自拔的人所表現出來的性格特征,有點偏向占有欲又有極端的思想或行為。

擴展資料:

“病嬌”與“體弱多病的弱嬌”

很多人都誤解病嬌的含義就是因為顧名思義,病嬌并不是“體弱多病的弱嬌”。病嬌的屬性常常伴隨暴力等過激行為,但暴力不屬于判定病嬌屬性的必要條件。

病嬌角色經常伴有暴力或獵奇行為(例如我妻由乃),給觀眾留下了病嬌都是喪心病狂或者暴力狂的錯覺,這是以偏概全的錯誤認知。為了避免產生誤解,請不要使用極端性病嬌角色作為代表來解釋病嬌屬性。

參考資料?百度百科-病嬌

病嬌,是ACGN次文化中的萌屬性之一,簡單來講就是一種“心理疾病”,平常不容易被發現,但當自己喜歡的東西受到威脅的時候,“病嬌”屬性就會爆發,然后開始排除一切。

狹義上指那些面對持有好感的人而處于嬌羞的狀態下產生精神疾病的患者所表現出來的性格特征。廣義上則指在處于精神疾病的狀態下與被某事物強烈吸引無法自拔的人所表現出來的性格特征,有點偏向占有欲又有極端的思想或行為。

擴展資料

病嬌的形成通常會對某一現象產生常人無法理解與認同的強大情緒、執念。因此會以這為動力做出過激的愛意、排他、自殘、殺害他人等極端行為。

以上為其基本定義,現實中也存在過的,但實際上其定義常常會因持有者的不同而產生不同。

病嬌(ヤンデレ,亦譯黑嬌),是人物性格的形容詞之一,是由病態(病み)和嬌羞(デレ)兩詞所構成的合成語,廣義的解釋是人物處于精神疾病的狀態下和其他人發展出愛情的樣子。和黑化很相似。

二、病嬌是什么意思?

病嬌,音譯為“養得累”,是一種性格和身心狀態,也是ACGN次文化中的萌屬性之一。狹義上指那些對持有好感的人處于嬌羞的狀態下產生精神疾病的患者所表現出來的性格特征,廣義上則指在處于精神疾病的狀態下與被某事物強烈吸引無法自拔的人所表現出來的性格特征。

很多人都誤解病嬌的含義就是因為顧名思義,病嬌并不是“體弱多病的弱嬌”。具有病嬌這種性格特征的人物通常會對某一現象產生常人無法理解與認同的強大情緒、執念,也有以此為動力做出過激的示愛、排他、自殘、傷害他人等極端行為。

三、病嬌真的會要人命嗎?

是的。

不管是二次還是三次,病嬌往往都離不開血腥一詞,畢竟病嬌這詞的定義本身就是因為愛戀而做出極端舉動的人。

二次的由乃ayano,三次新聞中殺了出軌男友的女生,病嬌這個詞本身就是為這種做出極端事情的人準備的。

不是病嬌要人命,是為了喜歡的人做出要人命的事情的人是病嬌。

四、女朋友是病嬌怎么辦

恩。。。我女朋友也是病嬌。給你一兩個我的心得體會。第一,盡可能的不要讓她吃醋,病嬌不是傲嬌,傲嬌的妹子哄哄就可以了,但病嬌不是,她吃醋的話會很久,會埋在心里然后等到合適的時機爆發。我也在學習如何討好我的女朋友。女朋友最近吃醋了sad

五、六西格瑪管理數據的性質是什么?種類有多少?

一、數據的性質

數據具有以下性質:

1、數據是用測量方法所取得的。

2、六西格瑪項目所包含的數據是通過對產品、服務、過程的數量、品質、能力等的測量所得到的。

3、數據之間一定存在誤差。

4、數據要么存在度量單位,如溫度、時間、壓力;要么存在類別差異、如“好”、“壞”,“大”、“小”等。

5、六西格瑪項目實施時,數據可以從過程的輸入和輸出各階段進行收集。

二、數據的種類

根據數據的不同特點,可將其分為連續數據和離散數據。

1、連續數據

①連續數據又叫計量值數據

是通過測量所獲得的數據。其特點是可以用單位來度量。比如克、秒、千米等。連續數據是以參數的形式,說明一個產品、服務或過程的特性,可以通過對連續數據的不斷分割來提高精度。

②連續數據為例:

如:某個人的身高為1. 73m;

某件物品的質量為50. 55kg;

某個工序的周期時間為16.7s;

某個工件的長度尺寸為15.44mm。

③連續數據和離散數據相比,可以使我們了解更多的信息

如:相對于離散數據某個人“高”、“矮”來說,連續數據“某個人高1.80m”能使我們對“某個人”的身高有更深入的認識。

2、離散數據

①離散數據又叫計數值數據

其特點是表現的是屬性和類別。是通過計數所獲得的數據。它不能被精確地細分。

②離散數據例:

如:某條生產線的不良率;

某批產品的不合格品數量;

某件產品上的缺點數;

某產品的生產線類別;

針對某項服務所調查出的客戶滿意度;

未通過某個檢查工序的產品數量。

③相對于連續數據,離散數據提供給我們的信息量較?。?/p>

因此,在收集數據時應優先考慮連續數據,但這不意味著離散數據無用。因為,在某些場合,無法得到連續數據,這時通過對離散數據的分析,同樣可以作出判斷和決策。

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