"东道主" 的由来

[size=medium]我们经常说: 今, 我做东请***吃饭。 或者说奥运会的东道主是***。

那么东道主的由来是什么呢?

东道主,亦称“东道主人”,原指东路上的主人。春秋时晋秦合兵围郑,郑文公使烛之武说秦穆公,曰: “若舍郑以为东道主,行李之往来,共其乏困,君亦无所害。”事见春秋·左丘明《左传· 僖公三十年》。郑国在秦国东面,接待秦国出使东方的使节,故称“东道主”。
  一般人们把接待宾客的当地主人称为东道主。
  后“东道主”因以泛指接待或宴客的主人,或指请客的人。朋友相聚,来了客人,主人常自称为“东道主”,客人说主人“你是东道主”等。现在“东道主”一词用的很广泛,赛事的主办国或者主办城市也称为东道主;举办各种会议,主办方也被称作东道主。

【出处及详解】
  详见词条烛之武退秦师,本处仅简单介绍。
  【出处全文】
  九月甲午,晋侯、秦伯围郑,以其无礼于晋,且贰于楚也。晋军函陵,秦军汜南。佚之狐言于郑伯曰:“国危矣,若使烛之武见秦君,师必退。”公从之。辞曰:“臣之壮也,犹不如人,今老矣,无能为也已。”公曰:“吾不能早用子,今急而求子,是寡人之过也。然郑亡,子亦有不利焉。”许之。
  夜缒而出,见秦伯,曰:“秦、晋围郑,郑既知亡矣。若亡郑而有益于君,敢以烦执事。越国以鄙远,君知其难也,焉用亡郑以陪邻?邻之厚,君之薄也。若舍郑以为东道主,行李之往来,共其乏困,君亦无所害。且君尝为晋君赐矣,许君焦、瑕,朝济而夕设版焉,君之所知也。夫晋,何厌之有?既东封郑,又欲肆其西封,不阙秦,将焉取之?阙秦以利晋,唯君图之。”秦伯说,与郑人盟,使杞子、逢孙、扬孙戍之,乃还。
  子犯请击之。公曰:“不可。微夫人之力不及此。因人之力而敝之,不仁;失其所与,不知;以乱易整不武。吾其还也。”亦去之。

  【相关解释】
  春秋早期,晋国发生内讧,晋献公的儿子重耳逃难流亡各国。公元前637年,重耳途经郑国受辱。后重耳当上晋国国君,是为晋文公,于是联合秦穆公围攻郑国,以报复当年的无礼之举。鲁僖公三十年(公元前630 年)九月十三日,晋文公和秦穆公的联军包围了郑国国都,晋军驻扎函陵,秦军驻扎氾水之南。郑文公在走投无路的情况下,只得向老臣烛之武请教,设法解围。当夜,烛之武乘着天黑叫人用粗绳子把他从城头上吊下去,私下会见秦穆公。
  晋国和秦国是两个大国,他们之间本不和谐,常常明争暗斗。烛之武巧妙地利用他们的矛盾,对秦穆公说:“秦、晋两国围攻郑国,郑国已经知道就要灭亡了,如果郑国灭亡对您有好处,那就值得烦劳您的左右。越过其他国家而在远方设置边邑,您知道这是很困难的。哪能用灭郑来加强邻国呢?邻国实力雄厚,就等于您的力量薄弱啊。如果不灭郑国而使它成为您东方道路上的主人,贵国使臣来往经过,供应他们的食宿给养,这对您也没有坏处。说您也曾经施恩于晋惠公,他答应给您焦、瑕两地,可是他早晨刚刚渡河回国,晚上就在那里筑城防御,这是您所知道的。那个晋国,哪里有满足的时候?它既以郑国作为东边的疆界,又要扩张它西边的疆界,如果不损害秦国,它到哪里去夺取土地呢?损害秦国而有利于晋国,希望您还是多多考虑这件事。”
  在这里烛之武一方面陈述了秦帮晋攻打赵国的害处,揭露了晋国几代国君的贪婪本性和背信弃义,一方面说明了保留郑国的好处,郑国在东面不仅可以遏制住晋国的发展,使晋不能成为最大强国,无法与秦抗衡,还可以成为秦国向东来的东道主,向秦国出使的官员提供方便,所以秦穆公很高兴,单方面与郑国订立了盟约,委派杞子、逢孙、杨孙戍守郑国,自己率军回国,晋文公无奈,也只得退兵了。

Ps: 本次事件也引发了后来的《秦晋殽之战》[/size]
### 如何在随机森林模型中实现东道主优势特征工程 为了在随机森林模型中体现东道主优势,可以通过精心设计特征来捕捉这种效应。以下是几种可能的方法: #### 1. 创建二元东道主标志变量 最简单的方式是在数据集中加入一个新的二元特征,表示某支队伍是否为主办国参赛队。当一支队伍在其本国参加比赛时,该特征取值为1;否则为0。 ```python import pandas as pd data['is_host_country'] = (data['country_code'] == data['host_country']).astype(int) ``` 此方法能够直接向模型传达有关东道主身份的信息[^3]。 #### 2. 考虑时间维度的影响 考虑到东道主优势可能会随着时间而变化,在不同阶段表现出不同的强度。可以在原有基础上进一步扩展,增加一个衡量距离赛事开幕日天数的新列,并与其他因素交互作用以更好地拟合实际情况。 ```python from datetime import timedelta # 计算距今多少天 data['days_until_event'] = (pd.to_datetime('event_date') - pd.Timestamp.now()).dt.days.abs() # 和东道主状态相乘得到新的特征 data['host_advantage_decay'] = data['is_host_country'] * np.exp(-0.05*data['days_until_event']) ``` 这里假设随着比赛日期临近,东道主的优势逐渐减弱,采用指数衰减函数模拟这一过程[^4]。 #### 3. 结合历史表现调整权重 如果存在足够的过往记录,则可以根据历届奥运会期间各国作为东道主的表现来进行加权处理。对于那些历史上曾多次成功举办大型国际赛事并取得优异成绩的国家赋予更高的系数。 ```python historical_performance = { 'USA': 1.2, 'CHN': 1.15, ... } def apply_historical_weight(row): country = row['country_code'] return historical_performance.get(country, 1) data['weighted_host_advantage'] = data.apply(lambda x: x['is_host_country']*apply_historical_weight(x), axis=1) ``` 上述代码片段展示了如何利用字典存储各国家队的历史得分情况,并据此计算出最终用于训练集中的加权后的东道主优势指标[^1]。 通过以上三种方式之一或组合应用,可以有效地将东道主优势融入到随机森林分类器当中去,从而提高预测准确性的同时也增加了模型解释力。
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