19、算法想象:人文与科技的融合新境

算法想象:人文与科技的融合新境

算法时代的想象变革

算法标志着技术记忆的进化,它不仅能存储我们的数据,还能存储从音乐品味到社交图谱等更为复杂的实践模式。在很多情况下,我们已经在与机器协同想象。算法系统精心策划知识探索,与我们交流并预测我们的兴趣和信息需求。它们与我们共同创作,为从《纸牌屋》到经过算法审核的流行音乐等一切事物提供支撑、背景,有时甚至是直接的素材。

计算系统正日益决定着想象可能性的边界,它们制造并筛选偶然发现和信息流,推动着思想、话语和艺术的生命周期。也就是说,主导文明历史的两大追求正越来越与有效可计算性中蕴含的欲望相互决定。想象空间存在于算法语境中,无法计算的事物无法完全融入我们当下的文化结构。

我们正通过人类经验和文化作品中的诸多边界案例,来应对代码带来的后果,这些案例给当代算法文化带来了困扰。策展人、编辑和评论家的角色比以往任何时候都更加重要,因为我们要划定有效可计算性的界限,并努力学习和记住我们的计算系统不知道或无法知道的事情。

实验人文:算法时代的人文新路径

我们可以选择将算法视为崇拜的对象,也可以将其视为文化游戏中的新参与者、合作者和对话者。这就是所谓的“实验人文”,它源于我们思考中的哲学起点。理论与实践、抽象与现实之间的差距是人类参与的关键节点,当社会的钟摆越来越偏向计算主义阵营时,这为人文主义者提供了巨大的机会。

我们可以通过打破批评与创造、观察与行动、阅读与写作之间的虚幻壁垒,定义一种基于文化机器概念的深度参与文化生活的新模式。作为一种学术探究方式,实验人文将批判融入过程,利用算法机器(包括计算和其他类型)内在的协作潜力,使新形式的集体辩论、洞察和理解成为可能。

这一

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模预测控制相关领域的研究生研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模线性化提供思路;③结合深度学习经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法机器学习结合应用的教学科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
在大数据技术快速发展的背景下,网络爬虫已成为信息收集数据分析的关键工具。Python凭借其语法简洁和功能丰富的优势,被广泛用于开发各类数据采集程序。本项研究“基于Python的企查查企业信息全面采集系统”即在此趋势下设计,旨在通过编写自动化脚本,实现对企查查平台所公示的企业信用数据的系统化抓取。 该系统的核心任务是构建一个高效、可靠且易于扩展的网络爬虫,能够模拟用户登录企查查网站,并依据预设规则定向获取企业信息。为实现此目标,需重点解决以下技术环节:首先,必须深入解析目标网站的数据组织呈现方式,包括其URL生成规则、页面HTML架构以及可能采用的JavaScript动态渲染技术。准确掌握这些结构特征是制定有效采集策略、保障数据完整准确的前提。 其次,针对网站可能设置的反爬虫机制,需部署相应的应对方案。例如,通过配置模拟真实浏览器的请求头部信息、采用多代理IP轮换策略、合理设置访问时间间隔等方式降低被拦截风险。同时,可能需要借助动态解析技术处理由JavaScript加载的数据内容。 在程序开发层面,将充分利用Python生态中的多种工具库:如使用requests库发送网络请求,借助BeautifulSoup或lxml解析网页文档,通过selenium模拟浏览器交互行为,并可基于Scrapy框架构建更复杂的爬虫系统。此外,json库用于处理JSON格式数据,pandas库则协助后续的数据整理分析工作。 考虑到采集的数据规模可能较大,需设计合适的数据存储方案,例如选用MySQL或MongoDB等数据库进行持久化保存。同时,必须对数据进行清洗、去重结构化处理,以确保其质量满足后续应用需求。 本系统还需包含运行监控维护机制。爬虫执行过程中可能遭遇网站结构变更、数据格式调整等意外情况,需建立及时检测自适应调整的能力。通过定期分析运行日志,评估程序的效率稳定性,并持续优化其性能表现。 综上所述,本项目不仅涉及核心爬虫代码的编写,还需在反爬应对、数据存储及系统维护等方面进行周密设计。通过完整采集企查查的企业数据,该系统可为市场调研、信用评价等应用领域提供大量高价值的信息支持。 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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