《情感社会学,理论,历史,现实》读书笔记

本文探讨了情感的社会属性,认为情感由社会决定并可通过社会互动唤醒和发展。文中还讨论了情感的公私之分、情感与社会资源的关系以及情感在消费中的作用。

 

《情感社会学,理论,历史,现实》读书笔记

 

  • 人的情感是由社会决定的
  • 人类在大多数情况下,有很多情感是沉睡的,通过一些社会条件可以唤醒这些丰富的情感
  • 人类的善恶与否,吝啬慷慨与否,都取决于情感的社会结构
  • 情感的唤醒以及需求依赖于社会互动,只有互动才会使人产生情感,并且只有互动才能使人的情感持续,并且挖掘唤醒出新的更强烈的情感。
  • 人类的情感被分裂为:私情和公情。即自我享乐和社会责任,他们同时存在。
    • 公情的强度随着社会关系的疏离而下降
    • 社会舆论对于公情的鼓励可以让“公情”得到张扬
  • 实现社会合情性的关键点在于对于社会资源的二次分配
    • 社会资源的第一次分配是满足合理性,按劳分配
    • 社会资源的第二次分配是满足合情性,维持社会和谐秩序
  • 情感也是一种社会资源,满足社会交换原则
    • 互惠原则,”不图回报就不是交换“
    • 不可替代原则,情感的付出,只能用情感来回报
    • 成本效益原则,交换的公平不是体现在等价交换上,而是体现在情感的诚实上
  • 情感具有表现性
    • 必须通过一定的媒介表达出来
  • 集体行动运转需要足够的资源
    • 追随者
    • 媒体
  • 如果说理性引导生产,情感就引导着消费
    • 情感可以促进消费
  • 情感的交换的不对等性,情感交流的强弱和社会地位挂钩
  • 集体行动的个人都有一种“搭便车”情节,希望以最小代价获得集体的“公共利益”

 

感受太多太集中,暂时停止更新 :D 

 

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
内容概要:本文档《统信服务器操作系统行业版安全加固指导》针对统信UOS(服务器行业版)操作系统,提供了全面的安全配置与加固措施,涵盖身份鉴别、访问控制、安全审计、入侵防范、可信验证和数据传输保密性六大方面。文档依据国家等级保护三级标准制定,详细列出了58项具体的安全加固项,包括账户锁定策略、密码复杂度要求、SSH安全配置、日志审计、文件权限控制、系统服务最小化、防止IP欺骗、核心转储禁用等内容,并给出了每项配置的操作命令和检查方法,旨在提升主机系统的整体安全性,满足等保合规要求。; 适合人群:系统管理员、信息安全工程师、运维技术人员以及负责统信UOS服务器部署与安全管理的专业人员;具备一定的Linux操作系统基础知识和安全管理经验者更为适宜。; 使用场景及目标:①用于统信UOS服务器系统的安全基线配置与合规性检查;②指导企业落实网络安全等级保护制度中的主机安全要求;③在系统上线前或安全整改过程中实施安全加固,防范未授权访问、信息泄露、恶意攻击等安全风险;④作为安全审计和技术检查的参考依据。; 阅读建议:建议结合实际生产环境逐步实施各项安全配置,操作前做好系统备份与测试验证,避免影响业务正常运行;同时应定期复查配置有效性,关注系统更新带来的安全策略变化,确保长期符合安全基线要求。
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