艺工结合小述

达芬奇:艺工结合的典范
本文探讨了达芬奇如何在其所处的探索时代成为艺术与技术结合的典范,不仅在多个领域取得了卓越成就,还为现代实践提供了灵感。文章强调了艺术表达与技术实现相辅相成的关系,鼓励我们在当代实践时代借鉴达芬奇的方法,实现艺术与技术的深度融合。

近几日看了达芬奇的纪录片,达芬奇着实是个天才,生在了探索的好时代,随便做点什么就能当某个领域的先驱,当然这么说确实有点不敬,但是确实是个开拓的好时代。达芬奇的艺术表达能力和技术手段互为补充,以此得以在许许多多的领域得到了不少的研究成果,看过了达芬奇的成就目录,任何人都难以想象这居然是一个人独立完成的,从天文到医学,从光学到雕塑。所有你可以想象到的领域,似乎这位天才都进行了一番尝试。甚至让我们感到有些困惑,不知道到底应该将达芬奇按上一个怎样的身份,才能更好的概括他的所有行为。思前想后,也只有天才一词,能够勉强胜任了。
达芬奇确实生在了探索的好时代,但是我们也不必过于羡慕。因为我们却也是生在了一个好时代,我们生在一个实践的好时代,从达芬奇设计的直升机原型到坦克原型。解刨学从尝试到建立。所有他的设想,几乎都能在我们这个时代找到呼应。所以在某种意义上,我们所在的时代更加的值得羡慕。

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其实他给了我们一个艺工结合的样本,关于艺术表现和技术实现的示范,我们到最后都无法分辨,到底是技术实现为艺术表现打基础,还是艺术表现为技术实现铺路,如果没有达芬奇精确的找型能力,他也无法保存解刨人体时的记录,如果没有达芬奇对于植物和光学的深刻了解,他也无法在笔记本上仅仅根据自己的理念无中生有的画出一棵树来,为了画一个颗树他写下了近40条植物生长规律。
就我们自身而言,也需要做到艺工的有机结合,当我们有一个艺术想法时需要深入的思考如何通过技术手段来实现它,以此为契机也许能同时解决技术实现上的困难,提升自己的技术水平。而有时有了新奇的技术想法, 也要积极的思考如何在艺术表达中去应用。
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如果我们换一种思路去理解技术和艺术的边界,其实很难在一个确切的位置去切分,究竟什么是技术,什么是艺术,正如上文提到的,达芬奇的解刨学手稿,不仅仅是精美的手绘作品,同时也蕴含着一种功能性,一种作为科学的研究辅助手段的内涵。在这种视野下,艺术和技术就得到了统一,再者,我们去浏览达芬奇的战争机器,它的设计中也蕴含了一种科学的美,数学的美,一种存在于人类对于效率和秩序的极致追求的美。换而言之,一种高效的技术,本身就是一种美,本身就是一件艺术品,里面也凝结了人类最伟大的思想结晶,他和一切极致的艺术没有任何本质上的区别。
我们真正需要的是从视野上改变我们对于技术和艺术的分别心,只有从更高的角度去俯视这些事物,才能更好的去发现他们的共性而不是盯着差异不放,实现真正的艺工结合。

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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