14、可持续性美学:复杂性与跨学科敏感性的探索

可持续性美学:复杂性与跨学科敏感性的探索

1. 对复杂性的敏感性

1.1 莫兰的“艺术原则”

莫兰的“艺术原则”强调系统敏感性,不仅关注事物之间的联系,更注重复杂性,包括区别、矛盾、竞争以及联系、共生和和谐。这与贝茨森将美学定义为对连接模式的敏感性有相似之处,但莫兰的观点更为深入。例如,他用音乐家的耳朵来比喻系统敏感性,音乐家能感知交响乐中主题的竞争、共生、干扰和重叠,而粗糙的头脑只能识别被噪音包围的主题。这种敏感性需要个人充分投入和发挥自身特质,与对象进行深入交流。

1.2 复杂性理论的启示

复杂性理论带来了两种重要的敏感性:
- 复杂敏感性 :既考虑对抗和竞争,也考虑互补和共生,超越矛盾,揭示对抗与互补之间的互补张力。
- 对整体性和秩序的敏感性 :重视无序、不和谐、不确定性以及基因混沌,认识到它们在整体中的价值。

此外,莫兰强调的自我观察的必要性,将对连接模式的敏感性与自我批判的反思性联系起来,这是一种从经验到认识论层面,涵盖具体和抽象的批判实践。

1.3 杜威美学与固定和谐的对比

杜威对美学的理解与单纯追求固定和谐的整体敏感性不同。他认为审美体验的统一并非追求永久的沉思,艺术需要张力和颠覆性的新奇以及秩序的建立与破坏的节奏性斗争。杜威明确反对从美学角度进行整体简化的封闭,他指出生活中达到平衡的时刻也是与环境建立新关系的开始,任何试图超越期限延续满足与和谐的享受的尝试,都会导致活力的降低和丧失。

1.4 对复杂性的敏感性要求

莫兰提出的复杂性文化

内容概要:本文深入探讨了Django REST Framework(DRF)在毕业设计中的高级应用性能优化,围绕智能校园系统案例,系统讲解了DRF的核心进阶技术,包括高级序列化器设计、视图集定制、细粒度权限控制、查询优化、缓存策略、异步任务处理以及WebSocket实时通信集成。文章通过详细的代码示例,展示了如何利用DynamicFieldsModelSerializer实现动态字段返回、使用select_related和prefetch_related优化数据库查询、通过Celery实现异步任务、并集成Channels实现WebSocket实时数据推送。同时介绍了基于IP的限流、自定义分页、聚合统计等实用功能,全面提升API性能安全性。; 适合人群:具备Django和DRF基础,正在进行毕业设计或开发复杂Web API的高校学生及初级开发者,尤其适合希望提升项目技术深度系统性能的学习者。; 使用场景及目标:①构建高性能、可扩展的RESTful API,应用于智能校园、数据分析、实时监控等毕业设计项目;②掌握DRF高级技巧,如动态序列化、查询优化、缓存、异步任务实时通信,提升项目竞争力;③优化系统响应速度用户体验,应对高并发场景。; 阅读建议:此资源以实战为导向,建议读者结合代码逐项实践,重点理解性能优化架构设计思路,同时动手搭建环境测试缓存、异步任务和WebSocket功能,深入掌握DRF在真实项目中的高级应用。
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