慢慢的都消失了(转自图灵社区的很实在的一篇文章)

文章描述了随着时间的推移,互联网上的一些关键平台和服务逐渐消失,导致人们在获取信息、交流和娱乐方面的方式发生了变化。从谷歌、Facebook、Twitter、YouTube 到 Instagram,这些平台的消失引发了一系列连锁反应,使得原本依赖它们的用户不得不寻找替代方案,从而影响了他们的在线体验和生活方式。
   慢慢的 就没有了 就像从未存在过。 几年以前,我曾经嘲笑过某科技界大佬。当时他说:也许90后、95后会慢慢不知道谷歌是什么网站。  那一年,这对于我来说简直就是世界上最好笑的笑话。谷歌,全世界最卓越的互联网公司,活在互联网的一代中国人,会不知道他们的网站?今天,我收回这句嘲笑。因为这件不可能的事,它慢慢变成了现实。没有人再关注什么谷歌不谷歌。对他们来说,百度也蛮好用的,反正他们几乎没用过谷歌。没有谷歌又怎样?大家还是开心的刷微博,看微信,听歌,看娱乐节目。对于从来就不知道谷歌的人来说,少了谷歌又有什么影响?  
    多年前,我们也是可以登陆Facebook的。其实这个网站和校内一样,也挺蠢的。可在上面你能看到老外们的生活,可以轻易的跟一万公里以外的人互相拜访,可以看到很多根本不会开到校内上的主页。你用汉语回复,下面给你聊起来的可能是香港仔,可能是台湾人。你用英语回复,说不定有比你英语用的更蹩脚的寂寞的北欧人来跟你搭讪。你感觉地球真的变成了地球村,你还没拉门走出去,别人就推门走了进来。然后,它就没有了。起初,它的失踪激起了很大的声音,后来,声音就消失了。
    多年前,我们也是可以登陆Twitter的。其实这个网站和微博一样,也不过是些信息流,刷上一整天,也不见得有什么用处。但至少,你可以以最快速度获取你想知道的任何新事,你会真正了解什么事情在全世界是流行的,而不是经过各种截图、翻译、转发,甚至曲解、断章取义、黑白颠倒的东西。你知道的是真相,赤裸裸的,也许有点太短的真相。但至少中间不会有无数人的加工与再加工,偏激、片面,就在这个过程中产生了,不管后来者有意还是无意。然后,它就没有了。首先是它的本体没有了,然后它的模仿者也没有了,模仿者的模仿者也没有了。只剩一个模仿者的模仿者的模仿者,现在你每天能在上面看到无数广告。
    多年前,我们也是可以登陆YouTube的。对于有的人来说,这个网站就是个大型优酷,当年有人信誓旦旦的说,没有YouTube,我们中国人会很快让优酷超过YouTube。可这么多年过去了,视频还是那么卡,内容还是那么垃圾,原创还是那么容易被盗窃,视频丰富度还是那么的可怜。在YouTube上,你能看到全世界最棒的手艺人,最逗乐的笑话,最天马行空的创意,最激荡人心的音乐,最美好的完美瞬间,可在优酷上,你想看一分钟视频,请先看半分钟广告。
    哦,对了。Instagram,有些人可能感觉它和QQ空间也差不多。可我在上面关注了六百多个摄影师,它们都是顶好顶好的影像记录者,每天看他们的作品,我感觉到很幸福,那种即使没有到那里去,也身临其境的幸福。我还在上面认识了一个日本的爱自拍的帅小伙,一个爱喝酒的韩国大叔,一个十年前到过中国今天会在每张我发的紫禁城照片下点赞的美国大爷,一个美丽无比的俄罗斯妹子,我和他们基本上都难以交流,语言是很大的障碍,但几个简单的单词,心意也就到了,这种感觉,有时候比多年老友相聚还兴奋。因为这是人类不同族群自由交流互相沟通的过程,这种过程很神奇,真的很神奇。
    可现在,它没有了,它之所以没有就因为在某个特定的时间你在搜索特定的词汇时,会搜出来特定的照片。虽然这么搜的人并不多,虽然看到的人也不会大惊小怪,也不会觉得天黑了,天亮了,天要塌了,天要变了。可它就是没了,Instagram,就这么没了。谷歌也是这么没的,Twitter也是这么没的,Facebook也是这么没的。不知道是什么人,在什么场合,说了什么话,下了什么决定。就要有超过十亿人像陷于哥谭市的孤岛里一样,看着一座又一座桥梁被炸掉,又被炸掉,又被炸掉,然后,就什么都没了。
   我时常觉得悲哀,真的好悲哀,一个我根本不认识也不知道是谁的人,也许是一个群体,在不断抢走我身边的东西,而我却无能为力。我抱怨一声,他听不到,任何人都听不到。我怒吼一句,身边的大多数人却像看疯子一样的看着我。我哀嚎一声,这声音被阻碍在黑黑的幕墙以里。我发出尖锐的嘶吼,这声音传不了多远,就和我那被抢走的东西一样,消失了,不见了,就像从来没存在过一样。
    对于本来就没存在过的东西,有谁又会觉得在意呢?那些本来拥有又被掠夺的人的哀愁,后来的人又怎么懂呢?我曾经是拥有一切的,我曾经是拥有世界的,我站在这片土地上,呼吸的是自由的空气,饮下的是自由的琼浆玉液。就在长的无法计数的时间里,我自由生命的一部分又一部分就这么被杀死了,突然就杀死了。可我还始终觉得,它们还奄奄一息的活着,就像它们是慢慢的死去的一样。可它们终归是死了,而且随着它们的死,愈来愈多的事情慢慢的发生了,很慢很慢,几乎不被人察觉,可还是发生了。没有谷歌,我可以用百度呀。可某些结果被越挪越后,越挪越后,最后就不见了。就像本来就不该搜出这个结果一样。
    没有Facebook,我可以用校内呀。可你想发只有在Facebook上能发的文章,很快在校内上就失踪了。接着,校内变成了人人,话题变成了人人都关心的话题。大家都在抢着看星座、明星、八卦、娱乐。没有人会关心什么消失了,反正它们本来也没多少存在感。没有YouTube,我可以用优酷呀。可你却经常只能在优酷上看到抄袭别人的作品,而且还不署名,而且还洋洋得意,而且还自我陶醉,就好像那个idea本来属于他自己一样。你看了还要惊呼,他是如此的有创意!好一个抄袭的创意,可你却不知道,因为你不知道这个世界上有个网站叫YouTube。没有Twitter,我还可以用微博呀。可你想知道最近发生了什么,你搜的越勤快,越能看到越明显的 “根据相关法律法规,相关搜索结果不予显示 ”。时间长了,你想,反正知道了也没什么用,不如不看了。
    慢慢的,一扇又一扇的门关上了。今天你打开世界上最大的博客网站,发现它没了。明天你一看,世界上最好的设计师分享网站没了,一开始是刷新的很慢很慢,后来它就没了。过两天再一看,平常每天都会读两篇文章的媒体网站没了,那里的文章缤纷多彩,最后都变成了该页无法显示几个字。再过几个月,大学的网站不让上了,摄影师的网站不让上了,就连百度日本这种自家网站,也没了。接着,漫画看不了了,接着,动画看不成了。接着,美剧英剧失踪了。下载美剧英剧的网站又又又又又失踪了。尊重正版,保护权益,行吧,然后字幕网站也没了。游戏没了,你习惯性登陆的游戏网站,发现下载栏正在整治中。论坛关了,天天都在看的论坛,突然接到相关部门的电话,因为 “报备问题 ”不让办了。个人网站,私人博客,对不起,说没就没有,你在上面存了多少多年辛勤耕耘的东西都没用。你关注的人,有一天你登陆微博,发现他怎么好久都没说话了,然后你搜索了一下,发现他的账号不存在了,而且你搜他的名字,他的名字未予显示。一盏一盏的灯,灭了。四面八方的光源,消失了。我们生活的五光十色的世界,变成了一片黑色。天黑了,那么睡觉吧,但愿长醉不复醒,卧槽泥马勒戈壁。
   最后,我们变成了一群做梦的人,这个梦的名字,叫根据相关法律法规,相关搜索结果不予显示梦。 
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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