书籍推推荐之二--《生命的色彩》

本文通过史钧老师的视角,探讨了人类为何没有绿色头发的生物进化问题,涉及色彩在生物适应性、体温调节、社会互动等方面的作用。文章还揭示了色彩科学的复杂性和第一朵花开放位置的地质学谜团,推荐了深入研究色彩物理化学的书籍作为延伸阅读。

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史钧《生命的色彩》

     

      在生活中,我们会注意到一个有趣的现象:每个人的头发颜色各不相同,有黑色、灰色、黄色、棕红色、银白色等,但就是没有绿色。对于生活在丛林中的早期人类来说,绿色的头发简直就是天然的迷彩服,可以起到完美的保护作用,那么人类为什么要放弃如此优异的自我保护装置呢?“我们为什么没有绿色的头发”,史钧老师从这个饶有趣味、看似普通简单实则深奥复杂的小问题作为切入点出发,探讨了色彩与视觉形成、色彩与体温调节、色彩与体型大小、色彩与群居动物的社会交往等问题,详细叙述了色彩是如何对生物进化及人类社会构建发挥作用的。详细叙述了不同的生命会呈现不同的色彩的终极原因和进化逻辑,以及色彩对人类社会构建的巨大推动作用。作者延续一贯的幽默文风,以头发为经、色彩为纬,通过解谜式的巧妙铺陈,串起进化史中的各种复杂问题,将零散的知识点整合成一张庞大而细密的知识网络,叙述逻辑严谨而又妙趣横生,令人拍案叫绝。
    

      其中,<<第一朵花在哪开放>>,这一小节堪比悬疑小说,从开篇到结尾好似一个悬疑故事,从不断出现的线索,慢慢讲解了地质学者如何从化石中确定第一朵花开放的地理位置。非常涨知识!
    
     另外推荐一本延伸阅读的相关书籍:《The Physics and chemistry of color:The Fifteen Causes of Color》.如书名所表达的含义,本书从物理和化学角度阐述色彩的由来!

      延伸阅读种的这本书籍介绍了如何感受光子、氧气如何与共轭双键结合以及如何进行光电效应的。

内容概要:本文详细探讨了基于樽海鞘算法(SSA)优化的极限学习机(ELM)在回归预测任务中的应用,并与传统的BP神经网络、广义回归神经网络(GRNN)以及未优化的ELM进行了性能对比。首先介绍了ELM的基本原理,即通过随机生成输入层与隐藏层之间的连接权重及阈值,仅需计算输出权重即可快速完成训练。接着阐述了SSA的工作机制,利用樽海鞘群体觅食行为优化ELM的输入权重和隐藏层阈值,从而提高模型性能。随后分别给出了BP、GRNN、ELM和SSA-ELM的具体实现代码,并通过波士顿房价数据集和其他工业数据集验证了各模型的表现。结果显示,SSA-ELM在预测精度方面显著优于其他三种方法,尽管其训练时间较长,但在实际应用中仍具有明显优势。 适合人群:对机器学习尤其是回归预测感兴趣的科研人员和技术开发者,特别是那些希望深入了解ELM及其优化方法的人。 使用场景及目标:适用于需要高效、高精度回归预测的应用场景,如金融建模、工业数据分析等。主要目标是提供一种更为有效的回归预测解决方案,尤其是在处理大规模数据集时能够保持较高的预测精度。 其他说明:文中提供了详细的代码示例和性能对比图表,帮助读者更好地理解和复现实验结果。同时提醒使用者注意SSA参数的选择对模型性能的影响,建议进行参数敏感性分析以获得最佳效果。
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