11、挪威贵族:从国家精英到地区精英的转变

挪威贵族:从国家精英到地区精英的转变

1. 早期现代欧洲的复合国家

16 至 18 世纪的典型欧洲国家是复合国家,这一概念比常用的民族国家更为贴切。当时的欧洲国家大多并非由单一民族构成,“民族国家”并不一定意味着国民拥有强烈的语言、宗教和象征身份认同,很少有欧洲国家能真正符合民族国家的标准。早期现代欧洲国家是一个王朝统治不同王国、省份和地区的历史结果。

中央政府的国内政策有一个特点,即必须使其行政管理适应具有历史自治权的省份的政治、文化和社会传统。不过,总有一个王国及其精英在国家中占据政治、经济和社会主导地位。

对于欧洲国家的形成,存在两种观点:
- 传统观点 :国家建设从中心开始,周边地区需被军事征服、司法屈从、制度整合或文化同化。
- 新观点 :欧洲的国家建设者往往谨慎行事,意识到维持地方身份和接受地区差异的重要性。地方社会可以成为早期现代欧洲国家形成和巩固的动力,成功的整合不仅仅是强者对弱者的征服和吸收,地方和更广泛利益在更大政治框架内的融合与延续也很重要。此外,下层群体(农民、市民和低级贵族)也有意无意地成为国家建设的推动者。

挪威贵族在 1537 年后实际上被排除在中央政治影响之外。1536 - 1537 年克里斯蒂安三世的政变使挪威失去政治独立,处于丹麦统治之下。挪威贵族为保留其地位和对挪威乃至整个国家政府的影响而进行的斗争,可以被视为一种“自下而上的国家建设”。

以下是不同观点的对比表格:
|观点类型|核心内容|
| ---- | ---- |
|传统观点|国家建设从中心开始,周边地区需被军事、司法、制

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 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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