【收藏】极致繁华,不过一掬细沙

从2月22日开始,创作者用藏医药细沙绘图,历经多日逐步呈现出繁华盛世景象,3月20日完成。画面精致,细节完美。但极致繁华如细沙,最终一切成昨日残梦,随沙入溪水不再返。
如果你打开了这篇冗长的文章。那么请你一定坚持着看完它。因为。当你看完它之后。你已经和佛祖进行了一次深刻的谈话。它让你忏悔。感恩。叹息。顿悟
2001年2月26 日,Ven.Tenzin Thutop 和Ven.Tenzin Deshek 二个来自尼泊尔和西藏的和尚,在纽约Ackland的Yager画廊将“修建”一个“医学菩萨沙子坛场”,来展现亚洲艺术。




2月22号开始的情景






2月26日






2月27日开始绘图,材料是一种用于藏医药的细沙






2月28日






3月2日






繁华初现






精雕细刻






围绕在佛周围的芸芸众生,每一种生命都跃然沙上






3月7日:佛泽四方





3月9日 :你是否看到了繁华背后的脆弱






逐步呈现最后的盛世景象






3月20日 :完成的日子终于到来,辉煌的成就,瑰丽的画卷,以一种强迫的姿态占据每一个人的视界和心灵,乃至灵魂






精致得难以置信的细节






自始至终一丝不苟的创作者






完美的画面,繁华的世界,多看一会儿吧,记住它。






把它铭刻在脑海中吧。这是你所向往的繁华盛世。你灵魂的天堂。佛祖在天上。微笑着。慈悲的凝视着这个世界。跟着我来。双手合十。闭上眼睛。把它刻进你的心中。阿弥陀佛。
那么,然后呢?






极致繁华,不过一掬细沙。






一切已成昨日残梦,只待追忆。除去抹不净的回忆,仿佛什么也没有发生过






时间仿佛已经停止,一个月的时光凝聚在潺潺流淌的溪水边。远处围观的人群,近处沉思的男子,对于一个世界的消失,做着不同的凭吊和评价。而僧人手中缓缓流逝的细沙,已不再有那惊艳的容貌,那些漫天飞舞的佛,那些欣欣向荣的生命,那些宏伟的庙宇,那些千姿百态的繁华,一切都随风飘入溪水,沉淀,褪色,永不再返。








整个过程将近一个月,每日作画几小时,展出到 6 月 8 日,然后他们将作品清空,付诸流水。以此象征生命的瞬间。
  
  
  他们用的沙子好像是藏医所用的一种药物,作画的过程却实在是很震撼,虽然有表演的成分,但依旧觉得了不起。尤其是最后的付诸流水,看画面的时候就觉得生命的短暂易逝,后来看文字介绍,这也是他们的初衷之一。
  
  整个作品是为了展现生命的短暂易逝,而最后的结果也证明了这一点,引起了我们的思考。但实际上,它的意义远大与此。
  
  
  从艺术的角度看,整幅图画结构严谨,色彩丰富,借助沙粒这种富有层次感和厚重感的媒介,将宗教的意义表现得十分到位。无论是端坐正中的佛,还是围绕在佛周围的神态各异的生灵,还是围绕在世界周围那一圈缥缈的气,都恰到好处的拥有了各自的神采,又和谐的构成了圆满的世界。更令人叹服的是,这种独特的创作手法限制了太大的改动的可能,因此整个图画是一气呵成,就像僧侣们将自己脑中的烂熟的世界观默写出来一般。
  
  
  而从行为的角度看,僧侣本身的创作过程也契合了图画的意图。漫长的创作,成功后短暂的喜悦,然后是毫不犹豫的毁灭。似乎在告诫我们做事的道理,漫长的付出和坚持,短暂的收获,失去的痛苦。
  
  
  当然,我不知道他们心里有没有痛苦,面对精妙的画卷,竟然能伸出那把刷子,境界的确不一样。但从表情看,周围的观众是痛苦的,那恋恋不舍的眼神说明了一切。我也是痛苦的,于是想把它记住,希望看到的人,能驻足慢慢地翻看,静静的思考。



繁华,不过是一掬细沙


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,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。 、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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