1、探索“场所”概念:多元视角下的哲学与实践

探索“场所”概念:多元视角下的哲学与实践

1. 场所概念的多元性与复杂性

在哲学和人文社科领域,“场所”是一个充满多元性和复杂性的概念。它与空间和时间紧密相关,同时还具有抽象的话语功能。从简单的地理位置到理论体系中的“系统位置”,场所的含义丰富多样。
与空间通常被概念化为连续的实体不同,场所往往暗示着多个场所的存在。在社会、历史和意义的语境中讨论时,场所具有难以归结为单一统一概念的定性维度。这也导致了当代人文社科领域对场所的研究分为两种主要方法:一种将场所视为空间性或更广泛地理过程的次要因素;另一种则将场所视为理解人类存在的基本概念。

1.1 两种主要研究方法的代表观点

  • 大卫·哈维(David Harvey)的观点 :哈维在关于“后现代主义”的辩论中讨论场所概念。他对场所概念持怀疑态度,认为场所容易引发排他、静态和特殊主义的身份认同,可能会破坏作为社会批判核心的普遍物质经济过程。他强调场所是一种社会建构,是资本主义生产方式和环境过程的结果。
  • 杰夫·马尔帕斯(Jeff Malpas)的观点 :马尔帕斯反对哈维的观点,认为地理学家对场所的理解过于简单,将其视为社会实践的“效果”。他主张从本体论的角度出发,将场所视为事物出现的可能性条件,是人类存在的本体论基础。

尽管这两种观点存在差异,但它们都承认场所的多元性不仅是数量上的,也是质量上的。不同的场所可以承载独特的意义和关系,并且是各种社会实践的结果。

2. 场所概念的模糊性与隐喻性

场所概念的模糊性和隐喻性是其重要特征。传统上,“场

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 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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