一年四季穿皮衣的人

本文介绍了一个日本经典朋克品牌BountyHunter及其创始人岩井光的故事。岩井光原本是一名玩具店老板,因对朋克文化的热爱而涉足服装设计,最终创立了以其独特的朋克摇滚风格著称的品牌BountyHunter。
2006-04-05 16:00:27

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一年四季穿皮衣的人

一年四季穿皮衣的人

很难想象吧,在本刊中有一位同事竟然出身于DJ。此人一头金色长发,身材高瘦,很Punk感。今天中午他请我吃饭,席间谈起往事,原来他果然在北京做过Punk Rock的音乐,虽然已经过去很久。我问他为什么至今还留长发,他说皮衣和长发几乎是Punk Rock的标志,很难改掉。

下面开始我们今天的主题——日式Punk Rock风格。

说起Punk Rock,不得不让人想起一个经典的牌子Bounty Hunter。这个牌子很少有人知道,更少有人见过复刻品,更更少有人见到真品,而买到真品的我还没见过。

Bounty Hunter的确是经典中的经典。所谓的经典,也就是我们所说的不随着潮流的改变而改变的东西,这一条定律简直就是Bounty Hunter的完全写照。时下的街头品牌,衣服一定要做大一号,裤子一定要裆下一尺多长空间才算主流,而Bounty Hunter多年来一直维持自己独有的Punk Rock风格,一切都以Punk Rock这个大前提进行创作,不跟随风潮。

Bounty Hunter的主脑岩井光出生于日本的九州左世保,大学毕业后出于对Punk Rock的热爱,他独自来到东京进入文化服装学院学习服装设计(又是一个“文化”毕业的人)。现在国内最熟悉的Bape主脑NigoUndercover主脑高桥盾都是他的学弟。

毕业后的岩井光去了日本一家音乐评论家事物所工作,期间做过司机。一个偶然的机会,他的朋友问他是否有兴趣和自己合作开一家玩具店。对美国玩具痴迷无比的岩井光不加思索地答应了下来。当时选择店址的时发现原宿并没有一家真正意义上的玩具店,于是便决定开在原宿,而由于租金的关系,又选择了远离原宿车站的地方——这里,也就是后来闻名世界的里原宿。

其实,日式的Punk Rock和美国已经有了很大的区别,很难想象哈雷与卡通之间做Crossover。而在日本这就是可以的,年轻人可以把反战的口号或者卡通图案绣在全副武装的摩托皮衣上面,穿出来也很和谐。

岩井光今年36岁,属于战后出生的日本年轻人,受美国文化影响很大。所以他设计的玩具基本上是以美式漫画为蓝本的。比如最经典的恶犬玩偶、方头僵尸以及服饰方面的骷髅元素,这些都可以在美式漫画、纽约街头文化中找到源头。而真正让他进入服装领域的,是他设计的Tee。当年岩井光从美国游玩加购物时发现,美国许多玩具店会单辟一块地方摆放Tee。抱着好玩的心态,岩井光回国后也按照这种方式自己设计了一些Tee,自己印刷后放在自己店里。当时真的只是玩,连TeeLogo都没有印刷,而摆放的结果让他自己也大吃一惊。岩井光自己设计的这些Tee立刻成为店中的人气商品,售完后再加印,加印后再售完……于是,Bounty Hunter的故事开始了。

其实,真正让岩井光成为经典设计师的还是皮衣。与哈雷不同的是,Bounty Hunter还要放肆,还要夸张。一件普通的摩托车皮衣,可以被Bounty Hunter夸张到使用几百个金属钉,背部、袖口、领口遍布,形同一只刺猬,但反过来,这种衣服反而因为锋芒逼露而显得如同玩具枪一般,没什么侵略性(这可能也是岩井光热情快乐的本性所至)。实际效果是,仿佛有魔力一样,穿上这种皮衣的人会把它当作唯一的外套,似乎不再可能喜欢上别的衣服,只穿它出街,无论春夏秋冬,岩井光自己也是这样一个人。

按照惯例,我会说一说Bounty Hunter的东西上海在哪里能够买到,但今天实在无能为力。就连从日本回来的朋友都说,在日本也都是到东京、名古屋、大阪的专卖店里买,或者邮购。这样推断来,即便在上海出现,估计也是镇店之宝或店主收藏之类的了。为了弥补大家的遗憾,透露一个最新消息:上海it于三天前update了,虽还没看到,但听说会很不错,大家可以去看看。

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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