锁住世界,锁住匠心,和《匠心》栏目一起探索“锁”的世界

《匠心》栏目聚焦中山粤丰麦氏制造有限公司,展现董事长麦建明如何继承匠人精神,用一把锁守护千万家庭的安全。节目深入生产车间,揭示以色列锁与千层锁的精细制作过程,体现粤丰麦氏对产品质量的极致追求。

一把老锁,锁住了一段历史;一把钥匙,打开了一段时光。《匠心》栏目邀您一起走进“锁”的世界。
锁,距今已有5000年的历史,从最早的木结构,到今天17大门类,数以万计的品种,可以说“锁”就是一部人类文明的发展史。锁除了是保护人类生命、财产和秘密的重要工具外,还起着进一步帮助人类实行科学管理的作用,因此它有着广阔的发展前途。如今,制锁已经成了现代具有专业性与科学性的行业,经历了由简单到复杂,由稀少到普及,由个体打制到行业生产的演变过程。这种演变在一定程度上也反映了社会生产和经济科学的发展。
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《匠心》栏目往期节目中有着一期关于锁的主题,这期节目的主人公名叫麦建明,是中山粤丰麦氏制造有限公司的董事长,作为新时代的制锁匠人,他用一把锁守护了千万家庭。麦建明向《匠心》栏目组透露,最牵动他的永远是从父亲那里传承下来的匠人精神。

在麦建明的带领下,《匠心》栏目组成员来到了粤丰麦氏的生产车间,此时车间中正在制作以色列锁,员工们用细致、熟练的手法将44个零件一一组装,整个工序至少经过17双手才能完成,过程中不允许出现一丝错误,否则满盘皆输。在以色列锁生产线的旁边《匠心》栏目组发现了千层锁的组装间,这把锁与其他锁不同之处就在于千层二字,老练的师傅们仅靠肉眼区分便将25片几乎相同的锁片按照顺序层层排列,分毫不差,一把锁的组装,不仅仅需要熟练的技术,更需要一种态度,粤丰麦氏对待产品精益求精的态度,正是《匠心》栏目组一直追寻的精神!
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《匠心》栏目由北京中视启明文化传媒有限公司摄制团队独家拍摄完成。中视启明以“创造行业标准,让更多企业轻松选择”为使命,依托央视平台、资深摄制团队及强大的媒体资源,专注于通过创作纪实类视频帮助企业树立品牌形象,增强受众信赖。
中视启明核心团队来自于央视、知名4A广告公司、互联网及视频内容制作行业,由知名上市公司高管、央视媒体策划人、导演、摄像及强大的后期制作团队共同组建。
中视启明以北京为总部,联合全球20多个地区30多家合作伙伴完成业务和运营战略布局。拥有500家电视台资源,以及数十家主流互联网视频网站组成的融媒体全营销传播渠道。
自成立以来,拍摄制作完成700多集栏目作品,成功策划3000多个项目,用心服务4000多家客户,覆盖国内外多家知名企业,包括奔驰、强生、京东、海尔、瑞士军刀、大自然地板等。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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