韩剧《天空之城》推荐

《天空之城》是一部聚焦韩国上流社会教育竞争与家庭关系的热门韩剧。故事围绕五个家庭,描绘了孩子们在升学压力下的挣扎,以及母亲们在教育与欲望之间的抉择。剧中揭示了韩国顶尖大学的选拔机制,以及私立教育机构在其中扮演的角色。
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今天给大家推荐前段时间较为火热的韩剧《天空之城》。

天空之城

“天空之城”,一个熟悉而陌生的名字。在这里,它不是宫崎骏爷爷笔下的天空之城拉普达(Laputa),也不是一段悦耳动人的优美旋律,而是一个充满着欲望的居住城堡,我们的故事也将在这里展开。

天空之城, 韩语名为“SKY 캐슬”(SKY Castle),S.K.Y.分别代表着韩国三所顶尖大学:首尔大学(Seoul National University)、高丽大学(Korea University)、延世大学(Yonsei University),与该剧中的首尔医科大学,株南大学法学院相对应。

如果用看房子的眼光去评价这个高端小区,占地面积大,依山傍水,环境优美,绿化率高,可憩息地多;小区内休闲娱乐设施齐全(游泳健身了解一下),还建有小区图书馆,藏书丰富,这样的高级小区只有韩国顶端上流社会的0.1%才能够入住,因此也可以猜想出这里的家庭非富即贵了。

住在这里的爸爸们,要么是韩国顶级医院的科长、教授,要么是名牌大学法学院教授,天空之城于他们而言,是福利,是因为他们身处的地位得来的附加荣耀。这里的妈妈们,仰仗着丈夫的荣耀,在这里居住着,辛勤的操持着家中的事物,子女的学习,做好成功男人背后的女人,做好成功学子背后的母亲,看似风光的外表下,却隐忍着一切。

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母亲们

本剧的主人公其实是:母亲们,剧中出现的母亲大致可以分为两类:

  1. 为了自己欲望的母亲们

典型代表人物:金珠英(入学协调员)、韩书珍(前期)

金珠英老师在这里出现的原因是,为师前她是一位天才少女的母亲。由于对同期的嫉妒,将自己成功的欲望转移到女儿身上,逼着女儿学习,扬言让9岁的女儿K考上华盛顿大学并得到了外界的高度关注,满足了自己作为天才少女母亲的虚荣之心。

韩书珍出在在卖牛血家的普通家庭,屠宰场脏乱不堪,而她从高中起只想出人头地。因为孩子嫁给了二代医生的家庭,为了保护她的家庭和地位,让婆婆、丈夫对其高看一眼,承诺一定会将自己聪明好学的大女儿送进韩国最高医学府,完成家族三代医生的愿望。这样的欲望让灾难降临到了这个家庭。

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  1. 为了孩子着想的母亲们

典型代表任务:李水林(秀林)、卢承慧

先来说说天空之城里温柔贤惠、善良娇羞的一位母亲承慧。在整部剧中,她面对丈夫有隐忍、怯懦,但是当丈夫的种种行为对孩子们的心灵造成伤害时,她会勇敢的站出来,张开双臂将孩子们护在身后。女本柔弱,为母则刚。

李水林作为推动故事情节的重要人物之一,她是第一个大声的告诉天空之城的家长们,你们这种教育方式是错误的,是扭曲的,也是她鼓励了承慧让其“叛逆”,让“地狱”里成长的孩子有了一个温暖的港湾。

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教育

高三升学于哪个国家的家庭而言都是一件大事,不同的家庭所处理的情况不一样,但在他们在面临孩子的升学时,都是想通过各种方式让孩子顺利进入理想院校。与应试教育应运而生的就是培训机构了。

不管在韩国,还是中国,或是其他国家,有一定经济承受能力的家庭,目前,是的目前(以前这个还真的少)都会将孩子送入培训机构进行课外辅导与补习。那么,学校里的老师是干什么的呢?对于中国的高三老师们,我相信都是极其负责的,他们会倾其所有将知识点交给学生,而培训机构则是针对其个人的薄弱点予以强化提升。在本剧中,有一个场景是老师布置完课后作业:网上视频学习,金慧娜站起来对授课老师说:“老师,每天都是回家在网上进行学习,那学校的老师是干什么的?”(大致意思),这里就与我们所了解的学校教育有了出入。这里学校的老师,只是完成其日常教学任务,而课后自学、自行补课成为了提高成绩,提高竞争力的唯一办法。于是,在剧中出现了两种形式的学习:一对一单独辅导和小组学习辅导,高薪聘请老师。

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除了学习成绩外,课外表现也是极为重要的,以艺瑞小公举为例,从4岁开始她与母亲就为高考而努力准备着,各种获奖的证书、参与校外实践,参与公益活动等等,可以为入学铺路的各种活动。是不是有点可怕?为了万无一失,不出任何差错的考上医学院成为三代从医家族,母亲为其聘请了入学协调员。入学协调员负责的内容包括:内审管理、自律、社团、奉献、前途活动相关的交友关系、心理、健康、睡眠风格等,只有你想不到的,没有她不择手段办不到的,价钱可是几个亿呢~

孩子们

故事里,有5位即将考大学的孩子们,医院科长家的女儿姜艺瑞聪明好学,法律系车教授的双胞胎儿子们善良懂事,新搬来的黄宇宙温柔帅气,母亲的病重家庭贫困的金慧娜聪明骄傲,这样的五个孩子在升学的道路上各自行走、奔波着。

艺瑞是典型的“小公举”,骄傲跋扈的面孔下,其实也有着一颗脆弱的心~ 金慧娜,与艺瑞有着狗血缘分,成绩优异,“穷人的孩子早当家”说的就是这个可怜的姑娘,但是后续她的作为也是让不少观众又爱又恨。双胞胎兄弟,哥哥内敛弟弟活泼,能正视自己所需,但总是在严厉的家庭中挣扎着。黄宇宙同学是城堡里的一股清流,身系本剧青春暗恋Line~

艺彬和秀韩是初三即将升入高中的孩子,艺彬与姐姐截然不同,她是压抑的城堡中“叛逆者”,从她的身上还可以了解到每个家里不太受关注的孩子的孤独。

父亲们

妈妈们和孩子们能够享受天空之城得天独厚的资源,归功于这些父亲们。姜俊尚教授是医院整形科的科长,但也是较为典型的“妈宝男”,还好最后他“长大”了;禹教授是整形科的教授,每天围着姜科长拍马屁,他们夫妻可是承包了本剧大部分搞笑桥段~

这里重点讲一下车教授,真的是“可爱”。出身贫寒的车教授但以最小的年纪通过了司法考试,经过缜密的算计成为了将军的女婿,非常在意和骄傲自己的“金字塔理论”。这样的人用着强大的自尊心和胜负欲,将双胞胎关在暗室中独自教导学习希望他们走到金字塔的顶端。病态的家庭理念与教育让家人难以喘息,但是这样可恨的人也有可爱之处,他会对自己的妻子妥协,会因为妻子的离家而无法正常工作,会因为妻子的即将离去放下高傲的自尊~

家庭

故事虽然围绕着妈妈们对孩子升学教育而展开,但慢慢的我发现“家庭”其实也是这部剧极为重要的部分。这部剧中,最幸福的孩子是谁呢?是黄宇宙,还有禹秀韩。黄宇宙的亲生母亲过世,继母对他视如己出,父亲淡泊名利,整个家温馨快乐~ 从第一名落到二十几名时,承诺会考回前几名,得到的是父母的信任与鼓励而不是数落~ 而禹秀韩,虽然在学习上会得到父母的数落,有时候觉得自己比不上母亲的宝贝瓷器~ 但是累的时候,母亲会将他搂在怀里十几分钟,在这段时间里,他在疲惫的学习中感受到母亲的关怀与满满的爱意~ 这是父母调节孩子情绪与心理的一种很好的方式~

总结:《天空之城》是一部看了一集想看下一集的电视剧,除了情节吸引人外,每一集的末尾总会发生点什么让你忍不住点开第二集(还好我是更新完看的~ )。本剧理论上共20集(其实19集大结局,20集番外),虽然韩剧容易在结尾处烂尾,但是这个结局其实也挺好~ 我们要多朝着真善美的角度去探索世界~

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剧集推荐,希望你们喜欢,我们下次见~

折纸菇凉:罗罗攀唯一小编,偶尔发文,一看就是那种给了钱也不办事的菇凉。

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一,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。 一、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 逻辑回归是一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 支持向量机是一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。这有助于降低单一模型的偏差与方差,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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