苏格兰与法国的启蒙运动

前言

这是我的部分读书笔记,跟技术无关,就是分享我的技术之外的东西。本文来自吴军博士的硅谷来信记录,还有包括我的一些思考

一、启蒙运动

在欧洲,很长一段时间人们通过宗教处理任人和人之间的关系,这不是现代社会应有的特征,也是康德说的不成熟。苏格兰的启蒙运动就是探寻新的人与社会的关系,让它符合以人为本的商业文明社会的需要。

  • 这种新的关系建立在理性智商,尊重每个人的基本权利,这样每个人都能摆脱来自权威的束缚,实现自主和独立,有了这两点,人才会长生出巨大的创造力。
  • 美国建国也受到苏格兰启蒙运动的影响,比如“美国宪法之父”的詹姆斯·麦迪逊就深受休谟的影响,对多数人的统治持怀疑态度。在起草美国宪法时,麦迪逊除了确立权力的分割和制衡体系之外,还把关注点放在对大众民主的警惕上,强调精英治理。

二、苏格兰

苏格兰和英格兰几百年来打打停停,关系不算很友好。但是由于苏格兰当时财政实在困难,国会还是通过了《1707年合并法案》。

合并之后,苏格兰不再需要为国防发愁,而且苏格兰商人到了世界各地还可以受到英国海军的保护,苏格兰人就此赢得了一个和平的发展环境。多苏格兰人就在思考,要如何发挥自己的优势,定位自己在未来世界中所起的作用。

地理条件
两高
纬度高,海拔高 导致不适合农业,很多人需要创业并且离开家乡

教育体系

  1. 注重的是实用教育即科学、技术、工程和数学)
  2. 反观但是英格兰的大学(牛津和剑桥)教授因为它们培养的主要就是上层人士、少数科学家,还有传教士。
  3. 而当时苏格兰的教育,不仅高等教育发达,而且教育非常普及,识字率高

宗教改革

  1. 苏格兰接受的宗教中有一群人很特别,被称为清教徒。苏格兰人和美国早期的移民大部分就是清教徒。
  2. 清教徒对上帝有虔诚的信仰,促进宗教的世俗化,崇尚自由,这种自由有广泛的道德内涵,他们会把一切破坏自由信念的行为看成是对宗教的亵渎。
  3. 清教对美国主流文化影响极大。在世俗生活方面,清教徒们强调个性解放,建立现代劳动关系(也就是我们所说的生产关系)、职业规范和财富观。这些其实奠定了今日美国的主流文化

理性运动
苏格兰启蒙运动和法国的启蒙运动一样,是一种理性运动。重视“理性”,或许正是许多人口稀少的民族能够在文化、商业和科技上实现快速发展的重要原因。

在整个苏格兰地区,到处是这种异常活跃的思想传播与论辩的场所。广泛的学术交流对启蒙运动的产生和发展功不可没。法国启蒙运动也是一样,在很大程度上要感谢巴黎盛行的学术沙龙活动。**任何时候,头脑之间的充分交流都是文化繁荣的前提。**相比之下,同时期的天主教国家,像西班牙、意大利和葡萄牙,大家主要的社交活动还是一起去教堂做礼拜。

启蒙运动出现在苏格兰的原因

  • 有历史的原因,苏格兰和英格兰的合并为苏格兰创造了良好的发展环境;
  • 有地理的原因,苏格兰的地理条件不利于农业,反过来推动人们更多地从事工商业;
  • 也有宗教的原因,但更重要的是教育的因素,学术的交流。

在我看来良好的教育以及自由的交流促动了苏格兰的启蒙运动

三、法国启蒙运动

背景

  1. 路易14发布了枫丹白露敕令,宣布天主教为法国的国教,改变了之前的宗教自由国策
  2. 在路易十四当政期间,法国从过去的封建制变成了中央集权制

特征

  1. 法国启蒙运动的主要目的是反对教会和反抗王权
  2. 法国思想主要是社会的上层人士,苏格兰的思想家主要是平民,这个导致了法国的启蒙运动更不容易被大众理解

对比

  1. 法国启蒙运动更加理想化,为人类设计了一个理想社会,而苏格兰的启蒙运动思想指导人们用行动构建出现代哦社会的形态
  2. 都是思想解放的运动,都强调个人的自由,这是社会创造了的来源
  3. 强调理性和法治的作用
下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在纺织制造领域中,纱线的品质水平对最终制成品的整体质量具有决定性作用。 鉴于消费者对于产品规格和样式要求的不断变化,纺织制造工艺的执行过程日益呈现为一种更为复杂的操作体系,进而导致对纱线质量进行预测的任务变得更加困难。 在众多预测技术中,传统的预测手段在面对多变量间相互交织的复杂关系时,往往显得力不从心。 因此,智能计算技术在预测纱线质量的应用场景中逐渐占据核心地位,其中人工神经网络凭借其卓越的非线性映射特性以及自适应学习机制,成为了众多预测方法中的一种重要选择。 在智能计算技术的范畴内,粒子群优化算法(PSO)和反向传播神经网络(BP神经网络)是两种被广泛采用的技术方案。 粒子群优化算法是一种基于群体智能理念的优化技术,它通过模拟鸟类的群体觅食行为来寻求最优解,该算法因其操作简便、执行高效以及具备优秀的全局搜索性能,在函数优化、神经网络训练等多个领域得到了普遍应用。 反向传播神经网络则是一种由多层节点构成的前馈神经网络,它通过误差反向传播的机制来实现网络权重和阈值的动态调整,从而达成学习预测的目标。 在实际操作层面,反向传播神经网络因其架构设计简洁、实现过程便捷,因此被广泛部署于各类预测和分类任务之中。 然而,该方法也存在一些固有的局限性,例如容易陷入局部最优状态、网络收敛过程缓慢等问题。 而粒子群优化算法在参神经网络优化时,能够显著增强神经网络的全局搜索性能并提升收敛速度,有效规避神经网络陷入局部最优的困境。 将粒子群优化算法反向传播神经网络相结合形成的PSO-BP神经网络,通过运用粒子群优化算法对反向传播神经网络的权值和阈值进行精细化调整,能够在预测纱线断裂强度方面,显著提升预测结果的...
植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:植物实例分割数据集 图片数量: - 训练集:9,600张图片 - 验证集:913张图片 - 测试集:455张图片 总计:10,968张图片 分类类别:59个类别,对应数字标签0至58,涵盖多种植物状态或特征。 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含多边形标注点。 数据格式:图像文件,来源于植物图像数据库,适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型,辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发:集成至农业管理平台,提供实时植物状态识别功能,为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究农业创新:支持植物科学人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注多样性:标注采用YOLO格式,确保分割区域定位精确;包含59个类别,覆盖多种植物状态,具有高度多样性。 • 数据量丰富:拥有超过10,000张图像,大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),可直接用于实例分割任务,并可能扩展到目标检测或分类等任务。
室内物体实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:室内物体实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4923张图片 验证集:3926张图片 测试集:985张图片 总计:9834张图片 • 训练集:4923张图片 • 验证集:3926张图片 • 测试集:985张图片 • 总计:9834张图片 • 分类类别: 床 椅子 沙发 灭火器 人 盆栽植物 冰箱 桌子 垃圾桶 电视 • 床 • 椅子 • 沙发 • 灭火器 • 人 • 盆栽植物 • 冰箱 • 桌子 • 垃圾桶 • 电视 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片为常见格式如JPEG或PNG。 二、适用场景 • 实例分割模型开发:适用于训练和评估实例分割AI模型,用于精确识别和分割室内环境中的物体,如家具、电器和人物。 • 智能家居物联网:可集成到智能家居系统中,实现自动物体检测和场景理解,提升家居自动化水平。 • 机器人导航交互:支持机器人在室内环境中的物体识别、避障和交互任务,增强机器人智能化应用。 • 学术研究教育:用于计算机视觉领域实例分割算法的研究教学,助力AI模型创新验证。 三、数据集优势 • 类别多样性:涵盖10个常见室内物体类别,包括家具、电器、人物和日常物品,提升模型在多样化场景中的泛化能力。 • 精确标注质量:采用YOLO格式的多边形标注,确保实例分割边界的准确性,适用于精细的物体识别任务。 • 数据规模充足:提供近万张标注图片,满足模型训练、验证和测试的需求,支持稳健的AI开发。 • 任务适配性强:标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLO系列),便于快速集成到实例分割项目中,提高开发效率。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值