方言文化

方言的魅力与局限
本文探讨了中国方言的独特魅力及其在地方文化中的重要地位,同时也分析了方言节目较少的原因,包括国家政策导向、词汇规范及受众限制等问题。

  听各地方言常常是大家欢乐开怀,同学刚认识的时候经常讨论方言的问题,因为有些人根本听不懂另一个人在说什么,所以大家在学校里或工作场所都说普通话,不得不惊叹中国方言的博大精深,有些地方的方言听着简直就是另一门“外语”,根本摸不着东西南北,于是乎就到网上搜了一下方言相关的视频和音乐,他毕竟是一门语言,需要亲身的体验,才能感受到他的真实存在感,很多听不下去,因为根本听不懂,转而搜索方言类节目,全国倒是有几个,近像成都地区的《天府食坊》、《胖姐帮忙》,重庆的《雾都夜话》、《生活麻辣烫》,杭州的《阿六头说新闻》,山东的《拉呱》,上海的《老娘舅》,湖南的《越策越开心》,南京的《听我韶韶》等都已成为当地家喻户晓、收视率极高的电视节目。

  为什么那么少呐?原因如下:

   首先,2000年国家正式颁布了《中华人民共和国国家通用语言文字法》。该法对广播电视播音用语作出了明确规定:广播电台、电视台以普通话为基本的播音用语,如确实需要使用方言(如在少数民族地区的广播和对台港澳的广播等),必须经过国务院或省级广播电视部门的批准。方言节目或使用方言主持与全民推广普通话和国家政策相悖。

    其次,很多学者认为,方言词汇的粗俗与现代文明相悖。尽管方言是地域文化特色和当地人的文化传承与文明,但是方言中表现出来的一些俚语、俗称、习惯语中夹杂着一些低俗、消极的词汇和粗话,难登大雅之堂甚至有伤风化。

   再次,调查发现很多地区方言节目的集中收视人群是中老年或受教育程度较低的人。

 中国有众多的省份和城市,自然,也有众多的方言存在。据统计,全国一共有三万多种的大小方言。不同的地方就有不同的方言,听到地方的方言可以使人感觉到浓浓的乡情。

著名的方言就有白话(广东地区方言),普通话(全国通用),吴方言(江浙方言),客家话(广东梅州方言),还有藏语啊,维吾尔语等等。不同的地方的语言的用法也不一样。

   然而广东地区无论男女老少都首先把电视锁定在粤语频道上,不论学历高低都喜欢看粤语节目。岭南文化是充满岭南特色的世俗文化,长期以来虽不被认定为正统文化,却有其鲜明的特点,即:海纳百川、勇于创新,但与此同时岭南人又固守着自己传统的、特有的文化习俗,并以此为豪。因此,如果说区域文化具有一种普遍的群体认同感、归属感和自豪感的话,岭南文化和岭南人则是将这些体现到了极致。调查显示,有51.43%的广府人、41.82%的潮汕人和41.26%的客家人表示仍愿意留在广东原籍居住。语言既是一种文化现象,同时又是文化的重要载体,是创造、保存、传播文化的基本手段,语言应用的情况关系到精神文化产品的质量、传承和影响力。广东人对语言的认同感和自豪感尤为明显,广州电视台粤语节目《新闻日日睇》,以广州人的生活态度、文化观念、思维方式用地道的粤语来解读当天报纸的时事新闻、社会热点,深受广州市民的喜爱,在目前广州地区所有境内外电视民生新闻节目中,收视率独占鳌头。

  方言文化博大精深,继续学习,,,,,,

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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