6、科技变革下的社会与编程思维

科技变革下的社会与编程思维

1. 社会变革与“赛博格化”趋势

在当今快速变化的时代,工作、教育、爱情、家庭、所有权、公民身份,甚至死亡方式都在被变革的步伐所改变。其中,社会的“赛博格化”或许是最激进、令人不安的趋势。有人认为,我们早已在某种程度上成为了赛博格,科技在生活中的广泛传播,使人类从工具制造者、机器发明者演变成了赛博格。智能手机虽未嵌入人体,但却时刻相伴。从唐娜·哈拉维的观点来看,语言的发明就是人类成为赛博格的时刻,人类与语言紧密相连,语言成为了我们最亲密的技术。然而,意义单一且能实现完美沟通的语言本质上具有父权中心主义和殖民主义色彩,而黑客行为就是通过故意滥用和打破语言(如计算机代码)的预期用途来打破这种权力。

2. 多态性与编程思维

在面向对象编程(OOP)范式中,多态性是一个重要概念。它指的是同一个实体(如运算符、方法或对象)在不同场景中可以代表不同类型。以Python语言为例,“+”运算符既可以执行算术加法运算(如2 + 2),也可以进行字符串拼接(如“hello” + “world”)。len()函数同样体现了多态性,它可以返回字符串中字符的数量(如len(“helloworld”)返回10),也能返回列表中元素的数量(如len([“hello”,”world”])返回2)。

多态性不仅在语言设计中有所体现,还能影响我们思考和解决问题的方式。在人文领域,代码可以增强和扩展逻辑论证,并将论证付诸实践。通过学习一些代码,人文主义者和批评家或许能更好地批判21世纪的文化。

下面是一个简单的Python代码示例,用于展示多态性和继承:

# 定义H
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动、电力系统及其自动等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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