日本有趣的细节

作为“好摄之徒”,我发现在日本高速公路前进的时候,很难朝窗外拍摄景物,因为高速公路两侧,几乎都竖起了高高的隔音板。只有行进在田野或者山区这些住宅很少的地方,高速公路两边才没有隔音板。
日本很注意减少噪音。在东京车水马龙的街道,几乎听不到汽车的喇叭声。
在公共场合,日本人彼此交谈,如同窃窃私语。在餐馆,我见到日本人的手机响了,当即站了起来,到走廊或者门外小声地接听,从不旁若无人哇啦哇啦讲个没完。同样,在办公室里,他们接电话时也总是轻声细语。
在静冈县滨名湖皇家酒店吃和式料理时,服务生在我的面前放了十来个小盘子,每一个小盘里放一样菜。这是因为日本菜的特点是追求“味道纯正”,尽量不把不同的菜放在一个盘子里,以防“窜味”、“混味”。即便吃日式便当(快餐),那便当盒里也有三、四个小格子,以放不同的菜。
我在参观三重县的伊势神宫的时候,一进门,就见到那“鸟居”(大门)是用原木建造的。神宫里的正殿,也都是用原木建造,全然是“素面朝天”,不像中国的寺院总是用浓重的红色油漆涂抹。大约这是另一种形式的“味道纯正”。
日本人注重礼节,每天不知要点头哈腰多少次,而且在施礼时总是双脚合拢,双腿笔直。倘若在铺着榻榻米的和式房间里,则必须“正座”,把上身弯下,两手放在前面着地,然后低头。日本人的“跪功”很好,从小就学会双腿跪榻榻米“正座”,不论是与朋友交谈或者进餐,都保持这样的姿势。在日本,中老年妇女走路时,往往呈内八字,据说就是长时间跪着而“跪”出来的。
日本人注重“投之以桃,还之以礼”。这次收了朋友的礼,下次必定还礼。一位朋友说,他在几年前送给日本朋友一点礼品,几年过去了,再度见面时,日本朋友还提到上次所送的礼品,并馈赠了相应的礼品。也正因为这样,日本人举办婚礼,很少是“赚”的——收礼必定还礼。
我发现,在公共场合,几乎见不到日本人抽烟,因为在那里竖立或者粘贴着禁烟标志。在东京千代田区,我见到马路边竖立着“路上喫烟禁止”的牌子,也就是说,在路上都不允许“喫烟”——抽烟。也是在东京,一辆大卡车从我的身边驶过,车厢上写着禁烟广告——“未成年者の喫烟防止”,意即防止未成年者抽烟。
日本形成了独有的文化理念,是因为日本人的心目中有着共同的“日本元素”。
日本人崇尚菊与剑。菊花是日本皇室的象征。菊花意味着清淡、纯净,剑则意味着浓烈、奔放。逢喜事日本人喜欢送黄色或者白色菊花,而逢丧事则送牡丹花。
樱花、和服、俳句与武士、清酒、神道教这六个“日本元素”,构成了日本传统文化的菊与剑这两个方面。
组成文化上的“日本元素”,还有“五道”,即茶道、花道、书道、柔道和剑道。日本独特的茶文化和插花艺术——茶道和花道,自成一体的书法艺术,都属于“菊”的范畴。柔道和剑道是日本人喜爱的体育运动。
当然,作为日本“国粹”、已有2000多年的历史的“相扑”,当然是文化上的“日本元素”。棒球在日本非常普及,是日本的“国球”。台湾人也非常喜欢棒球,这与台湾曾经被日本统治了半个世纪不无关系。围棋也是日本人的最爱。
歌舞伎是日本的“国剧”,同时也是文化上的“日本元素”。押韵的台词,奇妙的舞蹈,悦耳的音乐,豪华的服饰,多彩的化妆,精心设计的饰物,是歌舞伎受到欢迎的原因。
“河豚宴”、松阪牛肉、寿司、生鱼片以及浓浓的鳗鱼情结,则构成饮食上的“日本元素”。
日本人忌讳“4”和“9”。这是因为“4”的读音和“死”相同;“9”和“苦”的读音相同,“9”意味着苦。日本人原本并不忌讳“13”,由于西方忌讳“13”,于是“13”在日本也不受欢迎。现在日本许多旅馆房间号和停车位没有4、9、13这几个数字。
日本不收小费。
日本的和尚十分专业化,往往是从神学院毕业。日本和尚可以结婚成家,回家之后也可以食荤。
日本人的年龄,不按虚岁计算,而是过了生日之后才算真正年龄,比中国人所说的实足年龄还“实足”。
日本人很守时。约会见面,约几时就几时到。
日本人的所得税非常高,45%;遗产税更高,70%。日元的利率很低,有些年甚至为零利率。这就使日本百姓必须勤奋工作。到了退休年龄,日本百姓才有可能靠政府的津贴来养活自己。不过,在许多高速公路的收费站,我仍见到许多退休老人坐在收费亭工作,以求多一份收入。
日本利用一些国家劳动力便宜,在这些国家设置了许多工厂,加工许多产品,再返销日本市场。但是,日本的药品从来是在本土生产的。日本以为,药品人命关天,只有置于本土的严格管理之下,才能确保药品的质量。
东京的房子一般不装防盗门,很多门是非常薄的木板门和玻璃门。总体来说,日本的治安情况是不错的。
日本的邮筒是红色的。
日本的电压是110伏特。日本用的是双脚平行电插座,所以去日本的时候,一定要带好转换插头,不然数码相机之类在那里就没法充电。
日本人的靴子很怪,前面是分叉的,把大脚趾跟四个小脚趾分开,据说这样的靴穿起来,脚趾没有压迫感,很舒服。
在日本,几乎不见政治性标语。但是在山梨县我见到关于防止地球暖化的标语。
日本电视台的天气预报很有意思,是由男女两位主持人对话解说的。
日本电视台非常关注中国的新闻。我几度见到日本电视台转播中国中央电视台的新闻。
在东京街道十字路口,往往竖立着一幅地图,上面标明路名和房屋号码。由于东京遭遇过大地震和大轰炸,许多房子被毁,新建的房子的号码往往不是按照顺序编的,所以只有细细查看街头的这些地图,才能从“乱跳”的号码中找到要去的楼房。
东京的出租车上,有的标明“东京无线”,那是表明车上装有无级电话,顾客可以通过无线电话订车。
我在日本住旅馆,退房时总台立即给你办手续。在中国,往往要等服务员检查了你住过的房间有没有损坏物品之后,总台才给你办理退房手续。
日本人有着看书、读报的好习惯。尤其是东京,由于东京市中心的房价太贵,很多上班族都住得很远,上下班要花两、三小时乘地铁、乘轻轨、乘公共汽车,他们就抓紧路上的时间读书、看报。所以日本人均购书量在世界上名列前茅。
中国的中医在日本也很受欢迎,日本人称之为“汉方”。
在日本静冈县,我还见到广告,中国青岛的“足底疗法”,也“登陆日本”。

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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