《中国好声音》给我们的启示

《中国好声音》以其独特的方式引发了广泛的社会反响。节目强调能力而非外貌,允许参赛者选择合适的导师,并倡导真实性和勤奋精神。此外,它还展示了多样性和开放的态度,导师们既是指导者也是朋友。

        轰轰烈烈、影响力越来越大的《中国好声音》节目,在9月28日、29日和30日的冠军PK达到了最高峰后,落下帷幕了。
 
整个一个夏天,《中国好声音》的节目,吸引了海内外几亿观众的眼球,是大街小巷、男女老少谈论的重要话题,这个节目之所以能引起极大地反响,是因为它的独特、新颖、简练和实在,给人们许多回味和遐想。那么,《中国好声音》的节目给我们许多行业、许多人、甚至整个社会有什么样的启示呢?我以为应该有以下几点:
 
1、重能力(听声音)而轻容貌。
        好声音的入选方式(初选),是四位导师先听声音、听选手的歌声、音准和技巧来决定是否欣赏而转身的,而容貌、气质、舞台动作等等是看不到的,初选完全是以歌声定人的,如台湾的盲人歌手张玉霞,虽是天籁之音,但无论从长相和体态上,都很不符合演员的要求,但她还是有机会再次在舞台上展示了自己!
 
2、选择适合自己的引导者(导师)。
        好声音是双向选择,导师先选(转身),如两个以上导师转身,学员可在转身的老师当中选合适自己的老师,如关喆、金正文、吉克隽逸、多亮、张玮等等。这样不仅给学员提供了入选的机会,也给学员提供了进一步选择适合自己发展的导师,使自己的才能、能得到正确的引导和发挥。
 
3、真实、真诚、不做作、不秀(排斥秀和做作)。
        徐海青、金志文、云杰刚上场秀父亲、秀女朋友、秀航天人、“小王子”秀被人歧视等,刚开始还有些作用,但是反复秀,或夸大和不诚实,就会受到网民、媒体团和导师们的反感和唾弃。也就是:这个舞台不仅歌要唱的好,人品更要好!
 
4、坚持总是会开花结果的,天道酬勤!
       关喆、金正文、金池等,为了音乐卧薪尝胆、艰苦奋斗、执着、坚持、痴心不改,终于有了出头之日,取得了成功!给许多浮躁的青年人树立起了正能量的榜样!
 
5、百花齐放、海纳百川。
        袁娅维、吴莫愁无论从声音上,从表演方式上都与众不同,甚至与传统的唱法和表演方式格格不入。尤其是吴莫愁,唱了“痒”这首歌后,不但观众提出了强烈的异议,连刘欢老师都提出了不喜欢的观点,但是当哈林老师提出了自己选择吴莫愁的理由后,大家越来越能接受和理解莫愁的唱法和表演了,最后竟然得了总决赛的亚军。
 
6、是老师、也是朋友、是姐妹、不以导师自居。
        在节目里,我们常常会看到四位老师把他们的学员当做朋友、姐妹相看,与他们一起分享快乐、一起欢笑、一起为他们的过去悲伤、流泪、为他们的进步喝彩、拥抱;没有高谈阔论、没有讽刺挖苦;有的只是鼓励和亲情,有的只是祈祷、喝彩和掌声!

        我们各行各业、全社会都应该向中国好声音的节目学习,学习好的理念,打破陈规,海纳百川,让更多的人才、更好的创意、有一个好的舞台,好的机制,好的环境!创造出中国好声音、中国好艺术、中国好教育、中国好环境、中国好制造、中国好体育、中国好食品、中国好制度……以及中国在国际舞台上的好地位、好形象,好的国力和人民美好的生活!

 

文明公民网 宋超鹏 如若转载,请注原创!

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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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