外行怎样能融入著名钢结构建筑筑

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近年来,公共建筑中越来越多地被融入了风水因素,各地的“风水楼”不断涌现,这其中有怎样的玄机?“风水楼”与公共权力之间,又有着怎样的联系?其实,在公共建筑兴建过程尤其在政府建筑工程中,无所不在的“长官意志”几乎决定了任何一个细节。不断出现在“风水宝地”上的公共建筑,绝大多数来自主政官员的“构思”。(1)上述材料反映了什么哲学观点?________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________(2)运用思维和存在的关系问题,对上述材料进行分析。________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________
题型:材料分析题难度:偏难来源:同步题
(1)“长官意志”几乎决定了任何一个细节,强调了人的意志的作用,是主观唯心主义的表现;相信“风水宝地”是封建迷信活动,属于客观唯心主义。(2)①唯物主义认为,存在第一性,思维第二性,存在决定思维,而不是思维决定存在。因此,我们想问题、办事情必须从客观存在的事实出发,而不能从主观出发,应反对任何形式的唯心主义。②上述现象的存在要求我们必须对全民特别是领导干部加强科学世界观教育,自觉运用辩证唯物主义和历史唯物主义的世界观和方法论指导我们的工作。
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据魔方格专家权威分析,试题“近年来,公共建筑中越来越多地被融入了风水因素,各地的“风水楼”..”主要考查你对&&唯物主义和唯心主义,哲学的基本问题&&等考点的理解。关于这些考点的“档案”如下:
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因为篇幅有限,只列出部分考点,详细请访问。
唯物主义和唯心主义哲学的基本问题
&哲学的基本派别:
唯物主义及其形态:    ☆哲学的基本派别:唯物主义和唯心主义。   ☆唯物主义的基本观点:物质是本原,意识是派生的,先有物质后有意识,物质决定意识。    ☆唯物主义有以下三种基本形态:古代朴素唯物主义、近代形而上学唯物主义、辩证唯物主义与历史唯物主义。
古代朴素唯物主义的特点 唯物主义及其形态:    ☆哲学的基本派别:唯物主义和唯心主义。   ☆唯物主义的基本观点:物质是本原,意识是派生的,先有物质后有意识,物质决定意识。    ☆唯物主义有以下三种基本形态:   基本观点:认为金、木、水、火、土等是世界的本原。    进步性:否认世界是神创造的,认为世界是物质的,坚持了唯物主义的根本方向,本质上是正确的。   局限性:A.是一种可贵的猜测,没有科学依据。B.它把物质归结为具体的物质形态,把复杂的问题简单化。    
近代形而上学唯物主义的特点:基本观点:认为原子是世界的本原,原子的属性就是物质的属性。    进步性:丰富和发展了唯物主义。    局限性:仍然把物质的具体形态等同于物质。具有机械性、形 物质和意识谁是本原:
古代朴素唯物主义的经典观点:
五行说:生成万物的基本元素是金、木、水、火、土。阴阳说:天地合而万物生,阴阳接而变化起(荀子)。形神说:形存则神存,形谢则神灭(王充)。气理说:气者,理之依也(王夫之)。活火说:世界是一团永恒燃烧的活火(赫拉克利特)。水为始基:“水”是万物的“始基”(泰勒斯)。
近代形而上学唯物主义经典观点:
狄德罗:自然界由数目无穷、性质不同的异质元素构成。培根:万物的基础是原始物质,是基本元素。
主观唯心主义的经典观点:
孟子:万物皆备于我。王守仁:心外无物。慧能:心生种种法生,心灭种种法灭。陆九渊:宇宙便是吾心,吾心即是宇宙。笛卡儿:我思故我在。康德:人的理性为自然界立法。贝克莱:存在即被感知、物是观念的集合。休谟:我们的知觉是我们的唯一对象。费希特:世界是自我创造的非我。普罗泰戈拉:人是万物的尺度。叔本华:万物是我们的表象。杜威:世界是我的观念,我的活动,我的经验。
客观唯心主义的经典观点:
中外“神创论”(盘古开天辟地、上帝创世记)。柏拉图:理念论。黑格尔:绝对观念论。老子:道生一,一生二,二生三,三生万物。朱熹:理在事先。 &哲学基本问题的内容:哲学的基本问题是思维和存在的关系问题,简单说,就是意识和物质的关系问题。它包括两方面的内容:一是思维和存在何者为本原(第一性)的问题。对于这个问题的不同回答,是划分唯物主义和唯心主义的唯一标准;    二是思维和存在有没有同一性的问题,即思维能否正确认识存在的问题。对这个问题的不同回答,是划分可知论和不可知论的标准。  
思维和存在的关系成为哲学基本问题的根据:(1)它是人们在生活和实践活动中首先遇到和无法回避的基本问题。   (2)它是一切哲学都不能回避、必须回答的问题,它贯穿于一切哲学的始终。    (3)对这一问题的不同回答,决定着哲学的基本性质和方向,决定着他们对其他哲学问题的回答。
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趣文:如何向外行解释机器学习和数据挖掘
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Pararth Shah译
有网友在 Quora 上提问:对于那些非计算机科学行业的人,你会如何向他们解释机器学习和数据挖掘? 斯坦福大学的印度学生、机器学习爱好者 Pararth Shah 在日的回复,非常经典,得赞数有 3700+。
有网友在 Quora 上提问:对于那些非计算机科学行业的人,你会如何向他们解释机器学习和数据挖掘? 斯坦福大学的印度学生、机器学习爱好者&Pararth Shah&在日的回复,非常经典,得赞数有 3700+。
买点芒果去
假设有一天你准备去买点芒果。有个小贩摆放了一车。你可以一个一个挑,然后小贩根据你挑的芒果的斤两来算钱(在印度的典型情况)。显然,你想挑最甜最熟的芒果对吧(因为小贩是按芒果的重量来算钱,而不是按芒果的品质来算钱的)。可是你准备怎么挑呢?
你记得奶奶和你说过, 嫩黄的芒果比暗黄的甜。 所以你有了一个简单的判断标准:只挑嫩黄的芒果。你检查各个芒果的颜色, 挑了些嫩黄的,买单,走人,爽不?
可没那么简单。
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生活是很复杂的
你回到家,开始慢慢品尝你的芒果。你发现有一些芒果没有想的那么甜。你焦虑了。显然,奶奶的智慧不够啊。挑芒果可不是看看颜色那么简答的。
经过深思熟虑(并且尝了各种不同类型的芒果),
你发现那些大个儿的,嫩黄的芒果绝对是甜的,而小个儿,嫩黄的芒果,只有一半的时候是甜的(比如你买了100个嫩黄的芒果,50个比较大,50个比较小,
那么你会发现50个大个儿的芒果是甜的,而50个小个儿的芒果,平均只有25个是甜的)。
你对自己的发现非常开心,下次去买芒果的时候你就将这些规则牢牢的记在心里。但是下次再来到市集的时候,你发现你最喜欢的那家芒果摊搬出了镇子。于
是你决定从其它卖芒果的小贩那里购买芒果,但是这位小贩的芒果和之前那位产地不同。现在,你突然发现你之前学到的挑芒果办法(大个儿的嫩黄的芒果最甜)又
行不通了。你得从头再学过。你在那位小贩那里,品尝了各类芒果,你发现在这里,小个儿、暗黄的芒果其实才是最甜的。
没多久,你在其它城市的远房表妹来看你。你准备好好请她吃顿芒果。但是她说芒果甜不甜无所谓,她要的芒果一定要是最多汁的。于是,你又用你的方法品尝了各种芒果,发现比较软的芒果比较多汁。
之后,你搬去了其它国家。在那里,芒果吃起来和你家乡的味道完全不一样。你发现绿芒果其实比黄芒果好吃。
再接着,你娶了一位讨厌芒果的太太。她喜欢吃苹果。你得天天去买苹果。于是,你之前积累的那些挑芒果的经验一下子变的一文不值。你得用同样的方法,去学习苹果的各项物理属性和它的味道间的关系。你确实这样做了,因为你爱她。
有请计算机程序出场
现在想象一下,最近你正在写一个计算机程序帮你挑选芒果(或者苹果)。你会写下如下的规则:
if(颜色是嫩黄 and 尺寸是大的 and 购自最喜欢的小贩): 芒果是甜的
if(软的): 芒果是多汁的
等等等等。
你会用这些规则来挑选芒果。你甚至会让你的小弟去按照这个规则列表去买芒果,而且确定他一定会买到你满意的芒果。
但是一旦在你的芒果实验中有了新的发现, 你就不得不手动修改这份规则列表。你得搞清楚影响芒果质量的所有因素的错综复杂的细节。
如果问题越来越复杂, 则你要针对所有的芒果类型,手动地制定挑选规就变得非常困难。你的研究将让你拿到芒果科学的博士学位(如果有这样的学位的话)。
可谁有那么多时间去做这事儿呢。
有请机器学习算法
机器学习算法是由普通的算法演化而来。通过自动地从提供的数据中学习,它会让你的程序变得更&聪明&。
你从市场上的芒果里随机的抽取一定的样品(训练数据), 制作一张表格, 上面记着每个芒果的物理属性, 比如颜色, 大小, 形状, 产地, 卖家, 等等。(这些称之为特征)。
还记录下这个芒果甜不甜, 是否多汁,是否成熟(输出变量)。你将这些数据提供给一个机器学习算法(分类算法/回归算法),然后它就会学习出一个关于芒果的物理属性和它的质量之间关系的模型。
下次你再去市集, 只要测测那些芒果的特性(测试数据),然后将它输入一个机器学习算法。算法将根据之前计算出的模型来预测芒果是甜的,熟的, 并且/还是多汁的。
该算法内部使用的规则其实就是类似你之前手写在纸上的那些规则(例如, 决策树),或者更多涉及到的东西,但是基本上你就不需要担心这个了。
瞧,你现在可以满怀自信的去买芒果了,根本不用考虑那些挑选芒果的细节。更重要的是,你可以让你的算法随着时间越变越好(增强学习),当它读进更多
的训练数据, 它就会更加准确,并且在做了错误的预测之后自我修正。但是最棒的地方在于,你可以用同样的算法去训练不同的模型,
比如预测苹果质量的模型, 桔子的,香蕉的,葡萄的,樱桃的,西瓜的,让所有你心爱的人开心:)
这,就是专属于你的机器学习,是不是很酷啊。
机器学习:让你的算法更聪明, 所以你就可以偷懒喽
原文链接:
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