程序员和艺术

  最近学校艺术气息很是浓厚,联想起来以前看过的一本书《黑客与画家》,以及自己一直的一些思考。想整理一下关于计算机科学和艺术之间的关系。

至于为什么把这篇文章叫做“程序员与艺术”呢?我也不知道,大概是因为“程序员”这个称谓比较亲切吧。晚上在想这个问题的时候,因为没有拿电脑,就

把自己的想法发到微博上了,现摘录如下:

    思考一个问题:怎么去定义艺术?计算机科学能变成艺术吗?

  关于艺术,有这么几点想法:首先要有一个人们可以接受(或者说乐于接受),生活中的事物作为载体。其次,艺术的表现要能给欣赏者带来快感。按照欣赏者的层次,可以划分为通俗艺术,和高雅艺术。(并不意味着高雅艺术就高一等)

   (接上)艺术要有载体,同时艺术也是艺术呈现者内心(情感、思想、状态)的载体。艺术给人带来的快感,归根结底也是内心交流带来的快感。

  (接上)目前最流行的艺术,乐曲,舞蹈,图画。记得有这样一句话:在画画没有成为艺术之前,画匠们也没有意识到,他们在做的也可以成为艺术。可以从中得到一个信息,那就是其实画画是晚于乐曲和舞蹈成为公认艺术的。我觉得很可能有一个原因就是图画是静态的,要寓思想感情于其中,编码,解码都会比较难。

  (接上)还有一个原因,就是图画信息量太小(其传神之处在于其"意境",其本身所包含的信息在人眼中非常有限,主要靠意境联想)很难对一个没有进行过联想的人产生持续的快感。但图画依靠其意境,还是成为了经典的艺术载体。意境是什么?只可意会不可言传。其实还是思想与情感的载体。是一个无限的载体。

 

     几条微博下来,自己的思路也清晰起来了。艺术是散发着诱人魅力的一种工具,是用来传递思想、情感、心理状态的方式。艺术的表现形式纷繁复杂,歌舞、电影、绘画,这些方式,是外显式的艺术,是面向大众的最直接的理性感知的情感、状态、思想的传达方式(电影可能偏向于思想性的)。

  参考刘未鹏在   逃出你的肖申克(三):遇见20万年前的自己 所描述的。我想这些公认的,存在已久艺术表现形式,直接对应的是我们的感性大脑,是我们最容易直接接受和感知的形式,所以快速并稳健发展起来了。(当然,很多采用上述表现方式,但属于“抽象派”的,就又令当别论了,他们的发展也是很明显的曲折的)。那么对应于我们理性大脑是不是也应该有自己的艺术形式呢?

  是的-----思想、智慧、理性。

  g9yuayon在博客中这么说道: “有时无知是福。俺看到一点新鲜的科普也能觉得造化神奇。刚才读Gerald Jay Sussman(SICP作者)的文章,Building Robust Systems – an essay,竟然心如小鹿乱撞,手心湿润,仿佛第一次握住初恋情人温柔的手。”   ) 这就是理性和智慧给人带来的快感,这种快感虽然的来不易,但能给欣赏着带来的精神上的愉悦,绝不亚于歌舞绘画所带来了——这种愉悦伴随的是自己心智的提升和自己意识到这种提升的时候的充实的快感。可以说是自己亲身经历了这种艺术。这其中你所获得的快感、冲击,和艺术的生产者几乎无异。这就是理性的艺术所带来的快感的独到之处。

  理性的快感之所以很难被人所察觉到、意识到,很大一个原因是因为它比较罕见。茫茫人海,真正在思考的人又能有几个,真正能持续不断的从理性中获得快感的人恐怕就更少了。但是只要你一“入了道”了。那人生真的会很幸福。

  计算机科学很明显就是这样一门充满理性的学科。这其中严谨的逻辑,精妙的推理,不同高度的不同理念认识,必有无数能给人带来理性快感的东西等待着人们去发掘。所以,计算机科学是一门艺术。而每天和计算机科学打交道的程序员,能不能发现你手中的艺术的理性美,就是个人层次的差别了。

 

 

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Tili/archive/2012/04/23/2465837.html

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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