10、早期现代国家建设中士兵女性群体的角色与影响

早期现代国家建设中士兵女性群体的角色与影响

在早期现代欧洲,与军人相关的女性群体——士兵的女性们,对财政 - 军事国家的崛起和成功起到了至关重要的作用。尽管在中世纪盛期,女性就已随雇佣军出征,但直到早期现代,欧洲军事力量在数量和地域上扩张时,士兵的女性们才成为国家形成过程中不可或缺的一部分。

士兵女性:社会经济生态位与日常政治

从生态概念得到启发,士兵女性可被视为一种社会经济生态位。早期现代国家建设催生了多个这样的社会经济生态位,士兵女性便是其中之一。这一生态位既具有经济性,为女性提供了新的谋生方式;又具有社会性,基于女性与男性、国家、新战争模式以及家庭理想的关系而形成。

士兵女性的国家建设并非通过政治辩论或正式的政治斗争实现,而是一种日常政治。成千上万的女性决定组建支撑军事力量的家庭,从而形成了士兵女性这一生态位。不过,该生态位存在潜在的政治争议元素。早期现代瑞典对性关系严格管控,军事家庭的组建也受到正式法律规范。尽管士兵女性及其伴侣在寻找伴侣和建立关系的正确方式上鲜有记录,但这一问题仍能反映国家形成过程引发的社会、经济和人口变化,国家试图从中获益却难以完全掌控。

寻找士兵女性

由于士兵女性与国家的关系通过男性中介,且缺乏直接记录她们生活细节的当代资料,研究士兵女性需从不同类型文件中的零散记录拼凑信息。本文使用了1544 - 1635年斯德哥尔摩城市法庭的记录,从中筛选出与士兵有伴侣关系的女性信息。

法庭记录中的士兵女性总数仅一百多。由于多数女性未进入法庭记录,这些样本的代表性存疑。法庭记录可能包含较高比例的罪犯,且记录均来自斯德哥尔摩,这座受军事国家发展影响较大的城市。这些记录主要展示了城市居民与士兵女性的互动,

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 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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