没有屋檐的房子-027—赶集

赶集这种传统的商品交易为主的社会活动,现在应该越来越少了,即便有,也和传统意义上的朴素的交易活动有着很大差别了。

赶集究其实是一个动宾词组,赶 和 集。 赶:去参与的意思,另外还有一种时间上的赶紧去的意味。集:集会也,人聚于此,互有往来。就个体感受而言,赶集的重点是去参与而并不在意赶集回来之后的体验。然而社会是有序的活动,赶集也如此。它和一般的菜市场有个很大的差别,就是集是周期性的活动,不是一个连续的活动。还有个特点就是它是在指定地方的周期性的活动,这种周期性的活动是广义上的周期,不是狭隘的数学上周期的定义。例如,很多集的时间的安排是按照农历中的阴历来的,比如说每月的初二是集, 十七是集等等的约定。而现代集的时间,有的地方可能按照星期来确定时间,例如每个月的第一个周六和第三个周六。从时间上看,后者更符合严格的周期概念。但是生活中,前者后者的社会含义和心理感受是相同的。赶集的地点也并非一成不变的,管理者会根据某种原则变更集的地点。例如交通的考虑,场地的考虑,人口分布等等等等,赶集的人多数不太关心,因为这种集会临时性色彩很重,而且也不是逢集必去的。即便安排有些不妥,或吐槽或者不吐槽,赶集回来也就过去了。

赶集的人就是两种,一种是去买东西,一种就是卖东西,当然混合型的也是有的。在集上的交易也是混合型的,有传统的以物易物也有现金交易。而传统的以物易物的交易似乎更是传统赶集的特点:用大米换点儿玉米,白面等等。当然这种传统交易可能也存在着某种类型的过度,例如现将大米卖掉,然后用换回来的钞票购买玉米,白面和其他需要的东西。这种交易方式是普遍存在的,也是没有办法的事情。原因简单,彼时农民手里没有钱。钞票这个吸引人的东西,农民没有特别好的途径获得。

赶集的目的多数是商品交易活动,有人卖掉手里的东西,有人去买需要的东西。它还有另外一种社会作用,就是社交。赶集的对应的当代城市里的活动,我们不妨叫做逛商场。你去商场的心理基础和那个时代赶集的心理需求大体相当:有的时候是购物为目的,家里做菜没菜了,要去买个菜,这个和赶集是一模一样的,还有呢就是去看看。赶集的赶字也大体体现了这种意味:去看看,去走走,有中意的就买些,没有呢就是去看看。看看的含义是多方位的,有的集在节日前后会有表演,因此去看看就有了看的目标了。但是通常具有表演的性质的集,往往会被称作庙会。赶集,在这个时候也被称为赶庙。这种活动,一般出现在春节前后。平常的集,是断断不能有的,因为平时大家都很忙,哪有心思在那里看戏呢。

春节期间的集是特殊的,在华北地区,过了阴历腊月21 一直到廿九甚至是三十,天天都是集。那过年的气氛可以说是充斥了整个腊月的下旬,那个时候每天感觉都是幸福感满满。因为,等了一年的年,就要来了。为了过年去赶集,甚至都可以当成一个大事来做了。多去几趟,多耽搁些时间,自己也不会自责,别人也不会轻易指责。过年了,需要大家必须高兴,必须心平气和的。否则,这忙碌的300多个日夜图的是个什么呢?

当然上面说的大人的赶集,对应像布林这样的小娃娃而已,赶集就是去玩儿啊,看看那么多人,那么多买东西的,多好玩儿啊。当然,也希望家长能买点儿好吃的。布林跟着奶奶去过几次集,虽然集市上并没有小孩子喜欢的什么好吃的,但是看看熙熙攘攘,人来人往,心理也是满足的。这么多人,这么多热闹,平时可没有。
MaraSun BJFWDQ

2025-06-14

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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