我的洛谷签名——Pale Blue Dot

地球:宇宙中的淡蓝点
在浩瀚宇宙中,地球仅是一个渺小的存在。它承载着人类所有的历史、文化与梦想,就如同悬浮在阳光中的一粒尘埃。这段摘自卡尔·萨根的演讲,提醒我们应当珍视这唯一的家园。

We succeeded in taking that picture [from deep space], and, if you look at it, you see a dot. That's here. That's home. That's us. On it, everyone you ever heard of, every human being who ever lived, lived out their lives. The aggregate of all our joys and sufferings, thousands of confident religions, ideologies and economic doctrines, every hunter and forager, every hero and coward, every creator and destroyer of civilizations, every king and peasant, every young couple in love, every hopeful child, every mother and father, every inventor and explorer, every teacher of morals, every corrupt politician, every superstar, every supreme leader, every saint and sinner in the history of our species, lived there on a mote of dust, suspended in a sunbeam.

The Earth is a very small stage in a vast cosmic arena. Think of the rivers of blood spilled by all those generals and emperors so that in glory and in triumph they could become the momentary masters of a fraction of a dot. Think of the endless cruelties visited by the inhabitants of one corner of the dot on scarcely distinguishable inhabitants of some other corner of the dot. How frequent their misunderstandings, how eager they are to kill one another, how fervent their hatreds. Our posturings, our imagined self-importance, the delusion that we have some privileged position in the universe, are challenged by this point of pale light.

Our planet is a lonely speck in the great enveloping cosmic dark. In our obscurity – in all this vastness – there is no hint that help will come from elsewhere to save us from ourselves. It is up to us. It's been said that astronomy is a humbling, and I might add, a character-building experience. To my mind, there is perhaps no better demonstration of the folly of human conceits than this distant image of our tiny world. To me, it underscores our responsibility to deal more kindly and compassionately with one another and to preserve and cherish that pale blue dot, the only home we've ever known.

— Carl Sagan, speech at Cornell University, October 13, 1994

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原文翻译

再来看一眼这个小点。就在这里。这就是家。这就是我们。在这个小点上,每一个你爱的人,每一个你认识的人,每一个你听说过的人,每一个人,无论他是谁,都曾经生活过。我们所有的快乐和挣扎,数以千万自傲的宗教信仰、思想体系观念意识,以及经济学原理教义,每一个猎人或征服者,每一位勇士或是懦夫,每一个文明的缔造者或摧毁者,每一位君王或农夫,每一对陷入爱河的年轻伴侣,每一位为人父母者,所有充满希望的小孩,发明家或探险者,每一位灵魂导师,每一个腐败的政客,每一个所谓的“超级巨星”,每一个所谓的‘最伟大领袖’,每一位我们人类史上的圣人或是罪人……我们的一切一切,全部都存在于这样一粒悬浮在一束阳光中的尘埃上。

地球,只是浩瀚宇宙竞技场上一个小小的舞台。想那鲜血流淌成的河流,仍由那些帝王将相挥洒。所以他们的胜利与荣耀,可以让他们成为这样一颗小小点的某一区间上,瞬间而逝的主人。想想有些永无止境的残暴,竟然就发生在这个小点上某个角落里的一群人、与几乎分不出任何区别的同样这一个小点上的另一个角落的另一群人之间。他们之间的误解能有多频繁,他们之间想灭掉对方的愿望能有多迫切,他们之间互相的仇恨能有多炙烈。

我们的故作深沉,我们想象出来的自我重要性,我们以为自己在宇宙里有什么特权的错觉,一直被这颗发着微弱蓝光的小点挑战着。我们的这颗星球,是一粒孤孤单单的微尘,被包裹在宇宙浩瀚的黑暗中。在我们有限的认知里,在这一片浩瀚之中,没有任何迹象表明救助会从别处而来帮助我们救赎自己。

地球,目前是我们唯一所知有生命居住的世界。其他没有任何一个地方--至少在不远的未来,可供我们这一物种移民。去看看,可以。常驻,不可能。不管你喜欢还是不喜欢,目前为止只有地球是我们的立足之地。

一直说天文学是一门谦卑的、同时也是塑造性情的学问。没有什么能比从遥远太空拍摄到的我们微小世界的这张照片,更能展示人类的自负有多愚蠢。于我而言,这也是在提醒我们,我们的责任:互相间更加和善的对待彼此、维护和珍惜这颗暗蓝色的小点——这个我们目前所知唯一共同的家园。

照片本身

在1990年2月14日,正当时旅行者1号太空船刚完成其首要任务之际,美国国家航空航天局发出指令指示太空船向后看以拍摄它所探访过的行星。美国国家航空航天局最终从这个动作中编译出60帧照片,辑成了一幅太阳系全家福。当中一张照片刚好把地球摄于镜内。地球在这张从40亿英里外(64亿公里外)拍摄的照片中,只是在粒状照片里的一个渺小“暗淡蓝点”来。照片使用了一台窄角度的相机于黄道之上32 °拍摄,并使用了蓝色、绿色和紫色的滤光镜。因为相对于阔角度相机来说,窄角度相机可用来拍摄在值得研究的地点上的一些微细特征。当中地球的大小只占整张照片的0.12像素。照片中的色彩条纹是相机镜头的反光所致。


以上所有文字均摘自维基百科

转载于:https://www.cnblogs.com/pfypfy/p/9031494.html

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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转换,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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