主页 > 大数据 > 审美相关的例子?

审美相关的例子?

一、审美相关的例子?

爱美是每个人的天性,人人都希望能把自己打扮得漂漂亮亮,在世界历史的长河中,每个国家都由于受到自身文化习俗的影响,有着不同的审美观,甚至有些审美在其他人眼里看上去十分奇特。下面讲到的就是世界历史上各自奇特的审美观。

1.缠足(中国)

据史料考证,缠足始于宋朝年间的皇室和上流社会。那时的统治阶级认为女性的小脚是美丽的,小脚女人走起路来摇摇晃晃的样子十分好看,再加上当时的酸腐文人的推波助澜,他们舞文弄墨,他们将三寸金莲用极其香艳的辞藻品头论足,显得内心十分的病态。而缠足这种陋习,很快从上层社会蔓延到民间,成为中国历史上的一种习俗。到了清朝初期,皇太极和康熙都下令禁止缠足,但由于该习俗已经根深蒂固,因此只好做罢。到了清朝末年,康有为、梁启超等人发起不缠足运动,1902年,清廷正式发出上谕,劝诫缠足,人们开始真正意识到缠足对女性身心的摧残及危害。到了民国时期,孙中山下令禁止缠足,这一持续800年的陋习才真正的废止。

2.露乳(朝鲜)

大家对古代朝鲜的认知,很多是从韩国古装剧中了解的。也许大家没有想到,朝鲜古代有一个在现代人看来难以理解的服装,就是朝鲜女性的露乳装。当时的朝鲜已婚女性都穿着这样的服装,主要是便于哺乳和以露乳为美。日本占领朝鲜后,觉得朝鲜女性这一着装实在有伤风化,于是下令禁止。

二、完全正相关和完全负相关的例子?

答:完全相关时|r|=1说明变量X(或Y)的变化完全是由于变量Y(或X)的变化影响,而且仅受此变量影响,与其他变量变化无关,此时X、Y之间的关系可以由确定的一元线性回归方程表示Y=a+bX

不完全相关0<|r|<1,说明变量X(或Y)的变化不仅是由于变量Y(或X)的变化决定,还受其他变量变化的影响,此时X、Y之间的关系也可以拟合线性方程,但需要考虑到其他未知的随机扰动(ui)对Y的影响,Y=a+bX+ui

完全不相关|r|=0,说明变量X、Y之间不存在线性关系

三、先有国再有家相关例子?

“我先给大家表演一下敲大鼓。”95岁抗美援朝老兵郭忠臣的鼓声浑厚有力,得到了大家的阵阵掌声。

6月16日,记者在松原前郭灌区农垦管理局红星牧场首字井村见到了老兵郭忠臣。老人说:“我现在能吃能喝,身体非常好。每天还能喝2两50度的白酒。有国才有家,才有现在美好的生活。“

郭忠臣,1927年5月出生在农安县一个贫农之家,他15岁就开始给地主家扛活。1947年1月,19岁的郭忠臣怀揣着满腔保家卫国的青春热血报名参了军。他在战斗中不畏牺牲,冲锋在前,多次立功受到部队嘉奖并加入了中国共产党。

对于95岁的老人来说,过去的很多事情都记不太清,但对参加抗美援朝战争的场景却历历在目,对每一次的战斗都记忆犹新,老人的讲述朴实、真挚,没有华丽辞藻,只有峥嵘岁月的难忘记忆。

1950年10月19日晚,郭忠臣随军从辑安县(现集安市)跨过鸭绿江进入朝鲜满浦镇作战,先后参加了趟过秃鲁和攻占熙川、翻越妙香山脉占领德川的战斗,出色完成了诱敌深入到宁远的任务。战斗中,郭忠臣作战勇敢,被提升为副班长。

说到战争的残酷、牺牲的战友,老人感伤落泪,低头沉默了好一会儿,情绪才渐渐平缓下来。他用手摸着额头上的一块伤疤,眉头紧蹙着说:“在一次激烈的战斗中,眼看着身边的战友接二连三地倒下,心疼啊!”他架起机关枪把愤怒的子弹射向敌人,为牺牲的战友报仇,早把生死置之度外,连自己被流弹打伤了脑门儿也浑然不觉。“当时眼睛被糊住,用手一抹,才知道流血了,我没有停下继续射击杀敌,直到战斗结束。与牺牲的战友相比,我这点伤不算什么。”

讲到和敌人拼刺刀,郭忠臣老人扶着拐杖站起来,双手端着拐杖,拉开双腿,右脚向前迈一步,身体前倾,目光炯炯,把手中的拐杖伸向前方,大喊一声“杀!”老人接着说,杀敌时要快、准、狠,不然就要吃亏了,子弹打光时,真是身边有什么都能当武器。在山上,战壕边沿上有石头,我们就向敌人扔石头,狠狠地砸,把敌人打得鬼哭狼嚎。石头扔没了,我们跳出战壕与敌人拼刺刀,展开肉搏战……

让老人最难忘的是排长的牺牲。当时,敌机在山顶轰炸,山尖被削平了,一个又一个战士倒下去,排长安炳勋愤怒了,把机枪口对空中盘旋的敌机“突突突”猛射,敌机调转机头向我军阵地这边压过来,“嗒嗒嗒”机关枪子弹横扫,忽然“轰”的一声,炸弹在战士们身后爆炸。郭忠臣被碎石、尘土压住了,他向上拱了拱,感觉后背被什么重重的压着。他抹掉脸上的尘土擦了擦眼睛仔细看,原来是安炳勋排长趴在了他身上,血正从排长的额头、嘴角流出来。危险时刻,又是排长保护了他,而他的排长安炳勋却永远地留在了那里。

“那时候,敌方使用的是先进武器,自动、半自动卡宾枪,有优势。咱们刚建国,武器装备不如人家,使用的是手榴弹和步枪。但是,我们中国人民军队凭着必胜的坚定信念,最后战胜了敌军……”老人说到这里非常自豪和激动,双手竖起了大拇指。

郭忠臣说:“党和各级政府没有忘记我这个老兵,给了我许多荣誉和生活上的照顾,我感到非常知足。“

郭忠臣的儿子郭柏松说:”父亲的言传身教时刻影响着一家人。家庭中有多位人民教师和共产党员。我们现在的生活,是老一辈人用鲜血和生命换来的。“

四、分类数据的例子?

1、类目型2、计数型3、命名型4、顺序型5、等距型6、等比型1和3是一样的吧,至于2,我感觉应该是和4一样的

五、序列数据的例子?

序列数据是按照一定的顺序排列的数据集合。以下是几个示例序列数据的示例:

1. 时间序列数据:时间序列数据是按照时间顺序排列的数据,通常采集自一段时间内的连续测量或观察。例如,股票价格每日的变动、气象数据的按小时记录、用户网站访问的时间记录等都是时间序列数据的例子。

2. 基因序列数据:基因序列数据是DNA或RNA的化学碱基按照顺序组合而成的序列,在生物学和基因组学中被广泛使用。例如,人类基因组的序列、病毒的基因组序列等都是基因序列数据的例子。

3. 文本数据序列:文本数据序列是按照一定的顺序排列的文本或字符串数据。例如,一篇文章中的单词顺序、一段对话中的句子顺序、一本小说中的章节顺序等都是文本数据序列的例子。

4. 音频序列数据:音频序列数据是按照时间顺序记录的声音信号。例如,音乐、讲话或电话录音等都是音频序列数据的例子。

5. 视频序列数据:视频序列数据是按照时间顺序捕捉的图像序列,以形成连续的动态影像。例如,电影、电视节目或监控摄像头记录的视频等都是视频序列数据的例子。

这些示例展示了不同领域中的序列数据。序列数据在许多应用领域中具有重要的意义,如时间序列分析、自然语言处理、生物信息学、语音识别、图像处理等。

六、数据化的例子?

将客户在电商平台的购物数据进行处理和挖掘,能够得知不同地区的人的生活习惯,例如衣服的尺寸大小,饮食的喜好等,都可以通过数据挖掘,数据化的方式推测出不同地区人的饮食习惯以及身高和体重等数据,这一系列的方式将有助于销售的进行以及相关资源的调配。

七、大数据的重组数据应用例子?

大数据影响到几乎所有行业和任何规模的组织,从政府和银行机构到零售商。

比如制造业借助大数据的力量,行业可以转向预测性制造,从而提高质量和产量,并最大限度地减少浪费和停机时间。大数据分析可以跟踪流程和产品缺陷、规划供应链、预测产量、增加能源消耗以及支持制造的大规模定制。

或者零售零售业很大程度上依赖于客户关系的建立。零售商需要他们的客户、最有效的处理交易的方式,最战略性的方式,以恢复失效的业务,而大数据为此提供了最佳解决方案。起源于金融领域,使用大量数据进行客户画像、支出预测和风险管理成为零售行业必不可少

八、联结相关型战略的企业例子?

小米是成本领先战略的典型代表,首先是将重心放在软件研发上,将硬件生产全部外包,降低了建立工厂生产的成本。

其次,小米的营销和销售渠道,主要都是通过网络,和传统手机通过实体经销商销售相比,减少了营销成本和各级经销商的加价。

通过以上这些途径,小米使成本低于竞争对手,从而获得竞争优势。

而且,在降低成本的同时,小米团队也没有放弃软件和硬件的质量,这使得它最终能以成本领先战略,在手机行业里占得一席之地。

九、定距数据的例子?

四个数据一个例子:微博的使用情况:

定类尺度:请问你最常使用哪个微博?A.新浪 B.腾讯 C.搜狐 D.其它

定序尺度:以下三类微博中,你关注最多的是( ),其次是( ),最后是( )A.明星微博 B.草根名博 C.普通微博

定距尺度:你上微博的频率是:A.几乎每时每刻都在上 B.有时间就上 C.偶尔上 D.几乎不上

定比尺度:你平均每天上微博的时间是( )小时。

十、数据字典简单例子?

以下是一个简单的数据字典例子:

表名: 学生信息表

字段名:

学生编号(StudentID): 学生的唯一标识符

姓名(Name): 学生的姓名

年龄(Age): 学生的年龄

性别(Gender): 学生的性别

成绩(Grade): 学生的总成绩

数据类型:

学生编号(StudentID): 整数型(Integer)

姓名(Name): 字符串型(String)

年龄(Age): 整数型(Integer)

性别(Gender): 字符串型(String)

成绩(Grade): 浮点型(Float)

主键:

学生编号(StudentID)

外键:

约束条件:

学生编号(StudentID): 唯一性约束,不能有重复的学生编号

姓名(Name): 非空约束,学生姓名不能为空

年龄(Age): 正整数约束,学生年龄必须是正整数

性别(Gender): 取值约束,只能是男或女

成绩(Grade): 浮点数取值约束,学生总成绩必须大于等于0并小于等于100

相关推荐