3、设计中的后人类主义与游牧实践探索

设计中的后人类主义与游牧实践探索

一、设计与事物的平衡

在探讨设计相关话题时,我们首先要思考语言与事物之间的平衡关系。后人类哲学思想对事物的关注,为我们的讨论提供了灵感和依据。然而,我们需要明确的是,这里的探讨是从设计师的视角出发,更侧重于设计本身。

在设计研究中,我们认识到运用哲学、理论或书面语言来描述、阐明和揭示事物的本质与重要性存在一定的局限性。语言在广义上是一种技术,它会介导我们的行动、感知、情感和思想,甚至可能掩盖或使事物非物质化。我们期望能够改变“言说主体”与“沉默客体”之间的不平衡,但目前这更多是理论上的设想。

为了更好地呈现事物,让它们以其独特性和具身知识在讨论中得以展现,我们可以通过一些具体的设计实例来进行说明。以下是一些具有代表性的设计:
|设计名称|设计者|设计特点|
| ---- | ---- | ---- |
|塑料购物袋|瑞典包装设计师Sten Gustaf Thulin|可焊接塑料材质带手柄的袋子|
|M - 16/AR - 15步枪|设计师Eugene Stoner和武器公司Armalite|20世纪50年代后期设计|
|天气频道手机和平板应用| - |提供基于位置的天气数据|
|卡姆登长椅|Factory Furniture设计公司|2010年设计,专注于街道家具|
|Lifepatch| - |印度尼西亚日惹的DIY生物集体|

二、一次特殊的经历

曾经有一次经历,让我对设计与事物的关系有了更深刻的认识。那天晚上,我从西蒙弗雷泽大学回到温哥华的家中,在客厅里看到了“非桌之桌”、我们家的猫Rusty和我称之为“钩子”的早期版本。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分,聚或者物品之间的有趣关联. 机器学习分 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring BootVue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 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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