11、被动归纳推理的优先性与认识论意义

被动归纳推理的优先性与认识论意义

  1. 被动归纳推理的优先性

    • 在休谟看来,非反思性(即被动)和反思性(即主动)的归纳推理都可能是有根据的,但二者存在不对称性。反思性推理的根据来源于非反思性、被动推理的根据,所以被动归纳推理在认识论上优先于主动归纳推理。
    • 休谟的“怀疑论怀疑”主要关注我们关于事实的推理(即归纳推理)的“基础”,这里的“基础”指的是根据的来源。具体来说,他聚焦于反思性、主动归纳推理的根据来源。例如,当一个人通过引用前提和假设前提与结论之间的“联系”来为自己的结论辩护时,他就是在进行反思性、主动的推理。
    • 休谟论证道,如果这种假设是有根据的,那么其根据部分源于对前提所代表的事物类型与结论所代表的事物类型之间“恒常联结”的经验。并且,我们只有基于进一步的“假设”,即“未来将类似于过去”或“我们没有经验过的对象类似于我们有经验过的对象”,才能有根据地将过去的联结扩展到新的情况。
    • 休谟最终关注的是推理者是否有根据遵循归纳规则。他认为推理者必须先有根据相信描述性命题“未来将类似于过去”,才能有根据相信归纳规则是形成关于相关事实的真实信念的最佳可用手段。而除了被动归纳推理,没有其他来源能为相信这个描述性命题提供根据。因为这个信念的内容是一个超越我们经验的事实,它不能通过直觉或证明来保证,也不能通过反思性归纳推理来保证,否则会陷入规则循环。
    • 如果所有有根据的归纳推理都是反思性推理,那么就没有任何归纳推理是有根据的,这会导致极端的归纳怀疑论。因此,休谟拒绝了这个前提,认为如果我们不能通过有根据的非反思性、被动归纳推理获得“未来将类似于过去”的信
在数字化环境中,线上票务获取已成为参各类活动的主要途径。随着公众对热门演出需求的增长,票源往往在开放销售后迅速告罄,导致普通消费者难以顺利购得所需票券。为应对这一挑战,部分技术开发者借助编程手段构建了自动化购票辅助程序,旨在提升用户成功获取门票的概率。本文将以一个针对特定票务平台设计的自动化工具为例,系统阐述其设计理念、技术组成及具体实施流程。 秀动网作为国内知名的演出及体育赛事票务销售平台,因活动热度较高,常出现访问拥堵、瞬时抢购压力大等现象,使得常规购票过程面临困难。因此,开发一款能够协助用户更有效完成票务申购的辅助工具具有实际意义。 该工具主要具备以下几项关键功能:持续监控目标平台的票务信息更新;在票务释放时自动执行选座、添加至购物车及提交订单等系列操作;集成一定的异常处理机制,以应对网络延迟或服务器响应异常等情况。 在技术实现层面,选用Python作为开发语言,主要基于其语法简洁、标准库第三方资源丰富,适合快速构建功能原型。同时,Python在网络通信浏览器自动化方面拥有如requests、selenium等成熟支持库,为程序实现网页交互数据抓取提供了便利。 开发过程主要包括以下环节:首先解析目标网站的页面结构,明确可通过程序操控的网页元素路径;随后编写监控模块,实时检测新票务信息的上线并及时触发后续操作;接着模拟用户操作流程,包括自动填写个人信息、选择座位偏好、完成购物车添加等步骤,并通过行为模拟降低被平台反爬虫机制识别的可能;最终实现订单自动提交,并在成功购票后向用户发送通知。 此外,该工具提供了可配置的操作界面,允许用户根据个人需求设定抢票时间、目标活动类型及座位选择等参数,从而在提升使用体验的同时,减少对票务平台服务器资源的非必要占用。 需指出的是,尽管此类工具能提高购票效率,但其使用可能涉及违反平台服务协议或相关法规的风险。各票务销售方通常对自动化抢票行为设有明确约束,因此开发使用者均应遵守相应规定,确保技术应用的合法。 综上所述,该基于Python的票务辅助工具是针对特定场景设计的自动化解决方案,通过技术手段改善用户购票体验,但同时也强调必须在法律平台规则框架内合理使用此类技术。 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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