一篇热帖的解剖

本文通过一篇关于美国兰德公司对中国人的评价的热帖为例,探讨了在中国网络环境中,文章如何通过吸引眼球的标题和过激言论等方式迅速传播,并分析了这类现象背后的原因。

上回提到《结婚相册》的快速流传, 其实,不但是结婚相册, 有时候网络上出现一篇似是而非,似非而是的热帖,大家就纷纷转贴, 大家的朋友看了之后也热气上冲,继续转贴。。。

这篇博客 (http://blog.163.com/hawin2000@126/blog/static/390562922008109112019157/) 分析了一个题为 美国兰德公司对中国人的评价  的热帖,并指出,它是一篇学术文章(China and Globalization) 和 一篇 BBS 帖子(最原始的出处已无此文, 有好事者后来贴到了天涯) 的翻译,截肢,并强硬的嫁接。 某好事者嫁接之后,给它起了一个抓人眼球的标题,于是此文名声大振,可以想象 - 美国公司,智囊,对咱中国人的评价,赶紧看看。。。真正的学术文章倒是默默无闻地在兰德公司的网站上呆着。 

<tipping point / 爆破点>   这本书提到了影响事物流行的诸多因素,在中国的网络里,一个好题目 (某国人对中国人的评论, 某地人如何如何),  “过激言论”(例如痛斥贵国的教育)  都能极大加快流行的速度。

 

偶尔看到这篇帖子和它的解剖,随手记下来。

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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