实验室不雅视频(永动机为什么现在不能被造出来)
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2024-04-06
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1. 实验室不雅视频,永动机为什么现在不能被造出来?
永动机是指违反热力学基本定律的永不停止运动的发动机. 有人认为永动机这个名词不是很恰当,他们说:“如飞轮之类,一旦开始运动,若无摩擦阻力作用,是可以永久继续运动下去的,这在实际上虽然不易实现,但是在道理上说得通,可以看作一种实际的极限情况.”他们还认为:“所谓永动机并不是指这种情况,不是试图去保持永恒的运动,而是期望在没有外界能源供给,即不消耗任何燃料和动力的情况下,源源不断地得到有用的功.”事实上,这种顾虑是完全没有必要的,因为能量的转化是有方向性的,自然界里无论什么运动都会产生热,热向四周扩散,成为无用的能量.如不补给能量,任何运动着的机器都会停下来.如果这种永动机真的能够制成,那么就可以不使用任何自然能源无中生有地得到无限多的动力.在人们还没有掌握自然的基本规律时,这种想法曾经引诱许多有杰出创造才能的人,他们付出了大量的智慧和劳动,追求这种梦想的实现.但是,现在永动机还未能发明,没有任何一部永动机被实际地制造出来,也没有任何一个永动机的设计方案能受住科学的审查.[1] 编辑本段不可能存在的原因 历史上有不少人希望设计一种机器,这种机器不消耗任何能量,却可以源源不断地对外做功.这种机器被称为永动机.历史上,人们提出了很多种永动机的制作方案.虽然人们经过多种尝试,做了多种努力,但永动机无一例外的归于失败.人们把这种不消耗能量的机器叫第一类永动机.能量守恒定律的发现,使人们进一步认识到:任何一部机器,只能使能量从一种形式转化为另一种形式,而不能无中生有的制造能量,因此第一类永动机是不可能造出来的. 能不能制造完全将不同种形式互相转化而无损失的热机呢?这种热机无冷凝器,只有单一的热源,它从这个单一的热源吸收的热量,可以全部用来做功,而不引起其他变化.不能!人们把这种想象中的热机称为第二类永动机.它虽然不违反能量守恒定律,但因为机械能和内能的转化具有方向性,它也不可能实现
2. AI人工智能技术是通过怎样的方式实现人脸识别和图片识别的?
用通俗的话总的来说,就是利用大数据抽取规律,再利用规律去预测(回归)、分类、聚类未知的输入,得到输出(结果)。
单说图片识别:
这里面的大数据就是已知的输入(图片)和已知的结果(图片的标签),抽取规律也就是相应的算法(卷及神经网络),预测、分类、聚类就是得到图片的结果(图片识别)。
可以分为以下几步:
第一步:数据的预处理。
图片是由一个一个的像素组成的,就拿入门的案例说吧,MNIST数据集,是一个手写数字的数据集,每一张图片都是由28×28个像素点形成的。
就像这样:
总共有60000张这样的图片,而图片的标签(也就是结果)也是已知的(0~9),那么设输入为x输出为y,
计算机是无法读懂图片的,所以我们要将图片转换成计算机所能认识的东东。
矩阵:
x就是一个28×28的矩阵每一个点表示图片中相应位置的灰度。有的神经网络为了更简化的计算,将28×28 的矩阵,转换为一个1×784的向量(一维矩阵)。这里的x是28×28×1,这个1表示的是单通道,也就是只有一种颜色。如果是彩色图片的话,那么就应该是28×28×3,这个3表示的是RGB三个颜色通道。
y就是一个数字,0~9。
有些算法还会降x,y进行归一化,也就是转换为0~1之间的矩阵、数字。
第二步:抽取特征。
卷积(特征提取)的具体计算方法:
其中input为输入,filter叫做卷积核(暂且理解为滤波器),output叫做特征图,特征图的个数和filter的个数是相同的(filter W0、filter W1)。既然是矩阵,那么可以设中间的参数是W,于是就有Wx+b = output。这里的W是我们最终要训练出来的。
计算方法:
w0与x蓝色区域做内积(对应位置相乘后相加):
f1第1层 = 0×1+ 0×1+ 0×1 + 0×-1+ 1×-1+ 1×0 + 0×-1+1×1+1×0 = 0
f1第2层 = 0×-1+0×-1+0×1 +0×-1+0×1+1×0 +0×-1+2×1+2×0 = 2
f1第3层 = 0×1+0×0+0×-1+ 0×0+2×0+2×0+ 0×1+0×-1+0×-1+ = 0
那么根据神经网络得分函数:f(x,w) = wx+b
这里的b =1
那么输出的得分值就为f1+f2+f3+b = 0+2+0+1 =3
最右边绿色的矩阵第1行,第1列,就是3
将卷积核在输入矩阵滑动,
同理可以计算
这里的输出叫做特征图。
这里就可以看出,经过卷积核Filter(滤波器),将图片浓缩了,浓缩之后,再进行一次非线性的处理,用一些非线性的函数将线性结果非线性化(叫做激活函数),这层叫作卷积层。
这里只是一层,大型数据集(输入很多的情况)一层是不够的,需要很多层,输入-卷积-输出-卷积-输出........。
比如VGG-16,就有16个卷积层。
进一步浓缩叫做池化层。
同样有一个filter,将特征图进行MAX(取最大值)或者MEAN(取均值),进一步浓缩特征。
浓缩完特征之后,接着后面的层叫做全连接层。
就是将权重参数W(矩阵),分别乘以池化完成的结果,得到最终的分类结果比如前边所说的0~9的手写字体,要分10个类别,如果池化完成的结果是1×64,那么全连接层就应该是64×10,最终得到1×10的矩阵,就是分类0~9的结果。
以上最重要的就是要求W,也就是最前边说的,根据大数据找规律。
第三步:参数更新
那么还有问题,W是多少谁知道?
没人知道,这里是根据计算机一步一步的试出来的,
先随机的给出一组W,算出结果Y1,利用已知的x当做输入,用已知的y与y1坐差值,那么Y1-y就会有一个差值,就是预测值和真实值的差值。称作损失函数,有些叫做代价函数。当代价函数最小的时候,预测值Y1和真实值y的差距越来越小,当差距在我们可以接受的范围内,那么就可以认为,由权重参数W生成的Y1可以对输入x进行预测和分类。
那么如何让损失函数最小呢?这里并不是求导后求极值点,而是对损失函数求导数,调整W,使得差值沿着导数的方向前进,最终达到极小值点。
这时候得到的W就是我们最终要的结果了。
第四步:利用参数
既然得到了W,我们就可以利用这个W,将一个未知结果的x输入,从而得到通过W计算出的y,这个y就是图片识别的结果。
现在有很多的开源深度学习框架,是各大著名公司封装好的函数(已经造好的轮子),
以下是一个卷积神经网络识别MNIST的小例子(基于google深度学习框架TensorFlow):
只是经过了21次的参数更新,最终的识别准确率在99%以上。
输出结果:
Extracting MNIST_data/train-images-idx3-ubyte.gz
Extracting MNIST_data/train-labels-idx1-ubyte.gz
Extracting MNIST_data/t10k-images-idx3-ubyte.gz
Extracting MNIST_data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
第0次迭代,测试集准确率是0.7688
第1次迭代,测试集准确率是0.7831
第2次迭代,测试集准确率是0.8829
第3次迭代,测试集准确率是0.8883
第4次迭代,测试集准确率是0.889
第5次迭代,测试集准确率是0.8919
第6次迭代,测试集准确率是0.8908
第7次迭代,测试集准确率是0.893
第8次迭代,测试集准确率是0.894
第9次迭代,测试集准确率是0.8949
第10次迭代,测试集准确率是0.8927
第11次迭代,测试集准确率是0.8935
第12次迭代,测试集准确率是0.8948
第13次迭代,测试集准确率是0.9873
第14次迭代,测试集准确率是0.9881
第15次迭代,测试集准确率是0.9864
第16次迭代,测试集准确率是0.9885
第17次迭代,测试集准确率是0.9906
第18次迭代,测试集准确率是0.9876
第19次迭代,测试集准确率是0.9884
第20次迭代,测试集准确率是0.9902
3. 能不能讲下法庭已确定的内容?
一直在关注江歌遇害案,12月11日江歌案在东京开庭,小编根据新闻报道整理一下,详述一下庭审内容:
用“面色平静”形容陈世峰,是知道在日本他不会被判死刑,所以不怕任何的审判吗?
陈世峰陈述三点内容:一是承认恐吓刘鑫,二是杀江歌的刀是刘鑫递出来的,三是杀江歌是失手。
检方提出6点陈世峰蓄意谋杀的举证,俗话说事出反常必为妖,不是想做点什么事情,明显是精心计划过的。
辩方开始狡辩了,衣服是找不到干洗店所以一路拎到江歌家的,这TM谁信啊,纯属扯淡呢。辩方一直围绕的核心论点是,陈世峰没有蓄意杀人,刀子是刘鑫递出来的,杀人是失手。
关于第一刀后面的数十刀,陈世峰辩解是担心承担不了医疗费,然后又加了几刀,简直丧心病狂,对了,你说你家穷,请提供证据,正好让大家看看你家的背景是什么样的。另外整个一番辩论下来,基本集中在三个争议上,也就是能判定陈世峰是不是蓄意谋杀的三个重要分歧。
下面一段是解释江歌死因是刀子把颈部动脉割断了,失血过多而死。
这段看的最是难受,“整个动脉被切开,失血如同瀑布,瞬间几秒就失去意识。”“气管也被刺破了,江歌很难再叫出声音,只能发出悲鸣和呼吸声。”江歌母亲在法庭现场第一次看的伤口,极力压制自己,但一直在抽搐。她是怕自己的哭声影响审判这个恶魔,非常拼命的不让自己哭出声来,伟大的母爱。
12日也就是今日江歌母亲将出庭,明日,江歌的“好姐妹”刘鑫将不露面出庭。
陈世峰在很多问题上都无法自圆其说,只是在一味的强辩,太多的反常行为无论换做谁去看,都会怀疑他的动机,说没有蓄意完全是扯淡。
4. 怎么好的快?
感冒,每个人的一生都会经历,它不是坏事,它是在给我们提醒身体出问题了,需要休息了,以我这半辈子的亲身经历来说,感冒分两种,一种是受凉伤风感冒,这个不多说了,就是着凉了。一种是抵抗力下降引起的感冒,比如累到了,又没有休息好,这个是最常见的,还有一部分人因为抽烟也会感冒,不知道有人经历过没有,以前我在药店上过班,偶尔会有因为抽烟抽的嗓子疼,继而引发感冒的病人,对于这类感冒的人来说,只休息跟多喝水就已经不行了,必须得吃药了,因为他们体内炎症过大了,耽误的时间越长,对身体的伤害就越大。其实生活中,有一部分人极少感冒,他们甚至几年都没感冒过一回,问过后才知道,他们生活中喜欢锻炼,也不怎么熬夜,饮食也比较清淡,所以,这几个方面做好了,感冒自然就远离了。可现实中,有太多的人为了生活,需要加班熬夜,需要吃快餐,那怎么办呢?其实我现在正在经历这种生活,不过我喜欢跑步,骑自行车,每天都尽量抽出一点时间出去跑两圈,增强自己的抵抗力,平日里感冒也怎么有。所以,大家一起去运动吧,不要沉迷在网络里,多喝水,累了就休息,祝大家都有一个好身体!
5. 文科是否没有一点技术含量?
文科和理科不能说哪个更有用,而是两个都有用,每个领域都需要人才,更不能比较两者的技术含量。
只能说理科有些领域的技术可以量化,文科的技术不能量化。
“中产阶级子女不要选理工科。理工科就是穷人为了不饿肚子搞的工作,太没有情怀了,没啥社会地位,等于一个工人, 年轻人最好不要自己选专业 中产阶级怎么也得弄个金融,财会,编辑,法律,作家,经营之类的工作才符合自己的社会地位。”
关于这段话,简直有点胡说。
1、文科和理科没有高低贵贱之分,仅仅就是工作的需要,更没有规定有钱的就学文科,没钱的就学理科,学习文科和理科是个人的天赋和爱好,对于个人的天赋和爱好不能用金钱来扼杀,如果用富贵来扼杀和控制一个人的兴趣和爱好,这是一种罪过。实际学习理科的人,天赋更好更聪明。
2、学习理科就是当工人?就只是填肚子?这是什么逻辑?像许多科学家都是学理科的,难道他们就没有出息?他们为国家甚至世界作出了伟大的贡献,难道他们就没有地位?毛主席亲自接见原子弹之父——钱学森呢。
学习理科的人在攀登科学的高峰,站在世界之巅,改变世界3、不要把学习理科和文科政治化,市场化。如果把这种观点输入给学生,这个社会就非常危险了,那整个社会就没有做实事的;都来做金融,财会,编辑,法律,作家,经营之类的工作,都想吃软饭,做管理,整个社会的物质财富谁来创造?农民不种田,工人不做工,这些搞经融的饭哪里来吃?只有让他们饿死!
所以。市场经济让人们不做实事,浮躁,让人们的观念畸形,思维变态。
6. 刚交往的男朋友肆无忌惮地在我家里放屁?
这个男朋友若不是当着你全家人面放屁,是可以原谅的。毕竟人吃五谷杂粮,人人都会放屁。你没听说:屁是一杆秤不放两头挣宁可丟了脸不可送了命
给你讲一真事。说有个老太太,领居上她家串门,你想串门聊天不可能一会就走,老太太聊一会有屁,又不好意思当外人面放,憋看吧。
直到领居走了才放,可又放不出来,最后肚子疼上医院,医生检查说因憋的太久,不知肠子还是哪里穿孔了,多么不合适。
所以你男朋友也许是无心的,别为这么点小事闹分手不值当。对吧。俺不请自来,个人观点,仅供参考。
7. 哪部电影值得多看几次?
推荐一部《血钻》:也叫血钻石主要是:莱昂纳多·迪卡普里奥他演饰的是一个退役的前海军陆战队员为了钱在塞拉利昂走私钻石,这种钻石非常昂贵因为是代颜色的钻石也是内站的主要的经济来源就是这些用人命换来的钻石所以也因此而得名,当地军阀扩充需要大量美元购置武器装备。
所以这些军阀无法无天肆意杀戮如果不加入他们就会被枪杀或者砍断手臂,年轻立状的都抓去踩钻石,干不动活的直接杀死,着背后其实隐藏的巨大不可告人的秘密这些军阀是非政府武装,他们占领要地烧杀抢掠无恶不作,当地有一家农户过着朴素简单幸福的生活,这家黑人男主有个妻子和儿子叛军袭击村庄抓走了他和儿子并威胁他去踩钻石充当劳工儿子被抓起来训练当兵,黑人男主为了救回妻子孩子不得每天没日没夜的钻石,终于有一天黑人男主踩到一颗大鸟蛋那么大的钻石,
当确定是钻石的时候,黑人男主担心交出去会被杀于是找借口去大号,黑人士兵也不傻偷摸跟了过去发现了那个大钻石黑人士兵正打算夺回钻石突然政府军进攻来解放这里的村民,当黑人士兵逃跑时说我一定回来找你,
那么大的钻石价值连城,足够让黑人一家离开战火硝烟塞拉利昂过上富裕的生活,但是要怎么离开,怎么把钻石卖掉是个问题,这时莱昂纳多·迪卡普里奥扮演的白人男主来了,它本身就是做走私钻石的生意的有销路,但是他因为走私被当地警察发现抓了起来,而黑人男主也因为给叛军踩钻石被误以为是叛军也给抓了起来正好把白人男主和黑人男主关在了一起
起来,在一次互相问候时黑人男主发现白色男主有能力帮他脱身也没办法就把钻石的事情告诉了白人男主,白人男主也没见过这么大的钻石顿时来了兴致决定帮助黑人交了保释金警察就把他们给放了,白人先是帮助黑人男主找到孩子和老婆,然后又带白人男主去找钻石当二人找到钻石时黑人士兵也赶到了要抢回钻石杀掉它们,
白人和黑人开始逃亡起初白人只是为了钻石为了钱,当二人慢慢接触产生了友谊不但只是帮黑人男主卖掉钻石而是能帮助这一家人逃难救他们一命这让白人男主有了一份责任虽说也是军人,但是他对黑人一家产生了怜悯同情,
而白人男主的行为引起了同样是美国来的白人记者,他的大爱让白人女记者也加入其中尤其是内乱对百姓的杀害不为人知残酷冷血的一面她要把这些事情报道出去,
当人黑人得知自己的孩子已经被训练的成为杀人机器时大哭着也是白人男主和白人记者想要救出他们的想法,一出惊心动魄的逃亡之旅 钻石,那一粒粒闪亮美丽而价格高昂的小东西,最终让白人男主倒在了非洲,而黑人在白人男主的帮助下带着钻石和白人记者回到了美国。
《血钻》:以1993年内战中的塞拉利昂内战的故事改编走私内乱当地和人间地狱没什么区别,白人男主也让早已厌倦了走私想在做一次就回国鸟为食亡人也才死,最终白人还是为了钱或者是责任死在了非洲。
导演也用镜头告诉大家塞拉利昂的故事,那里的钻石出口是哪里的主要经济来源讽刺的是如果没有利益驱使,就不会有叛军,而叛军的背后是谁?干涉别国内政支持叛军从中获取高额利润那个国家我就不说了……一面是打着援助的旗号一面背后捅刀子这部电影就是典型如果白人男主不死怎么体现他们的人道救援。
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1. 实验室不雅视频,永动机为什么现在不能被造出来?
永动机是指违反热力学基本定律的永不停止运动的发动机. 有人认为永动机这个名词不是很恰当,他们说:“如飞轮之类,一旦开始运动,若无摩擦阻力作用,是可以永久继续运动下去的,这在实际上虽然不易实现,但是在道理上说得通,可以看作一种实际的极限情况.”他们还认为:“所谓永动机并不是指这种情况,不是试图去保持永恒的运动,而是期望在没有外界能源供给,即不消耗任何燃料和动力的情况下,源源不断地得到有用的功.”事实上,这种顾虑是完全没有必要的,因为能量的转化是有方向性的,自然界里无论什么运动都会产生热,热向四周扩散,成为无用的能量.如不补给能量,任何运动着的机器都会停下来.如果这种永动机真的能够制成,那么就可以不使用任何自然能源无中生有地得到无限多的动力.在人们还没有掌握自然的基本规律时,这种想法曾经引诱许多有杰出创造才能的人,他们付出了大量的智慧和劳动,追求这种梦想的实现.但是,现在永动机还未能发明,没有任何一部永动机被实际地制造出来,也没有任何一个永动机的设计方案能受住科学的审查.[1] 编辑本段不可能存在的原因 历史上有不少人希望设计一种机器,这种机器不消耗任何能量,却可以源源不断地对外做功.这种机器被称为永动机.历史上,人们提出了很多种永动机的制作方案.虽然人们经过多种尝试,做了多种努力,但永动机无一例外的归于失败.人们把这种不消耗能量的机器叫第一类永动机.能量守恒定律的发现,使人们进一步认识到:任何一部机器,只能使能量从一种形式转化为另一种形式,而不能无中生有的制造能量,因此第一类永动机是不可能造出来的. 能不能制造完全将不同种形式互相转化而无损失的热机呢?这种热机无冷凝器,只有单一的热源,它从这个单一的热源吸收的热量,可以全部用来做功,而不引起其他变化.不能!人们把这种想象中的热机称为第二类永动机.它虽然不违反能量守恒定律,但因为机械能和内能的转化具有方向性,它也不可能实现
2. AI人工智能技术是通过怎样的方式实现人脸识别和图片识别的?
用通俗的话总的来说,就是利用大数据抽取规律,再利用规律去预测(回归)、分类、聚类未知的输入,得到输出(结果)。
单说图片识别:
这里面的大数据就是已知的输入(图片)和已知的结果(图片的标签),抽取规律也就是相应的算法(卷及神经网络),预测、分类、聚类就是得到图片的结果(图片识别)。
可以分为以下几步:
第一步:数据的预处理。
图片是由一个一个的像素组成的,就拿入门的案例说吧,MNIST数据集,是一个手写数字的数据集,每一张图片都是由28×28个像素点形成的。
就像这样:
总共有60000张这样的图片,而图片的标签(也就是结果)也是已知的(0~9),那么设输入为x输出为y,
计算机是无法读懂图片的,所以我们要将图片转换成计算机所能认识的东东。
矩阵:
x就是一个28×28的矩阵每一个点表示图片中相应位置的灰度。有的神经网络为了更简化的计算,将28×28 的矩阵,转换为一个1×784的向量(一维矩阵)。这里的x是28×28×1,这个1表示的是单通道,也就是只有一种颜色。如果是彩色图片的话,那么就应该是28×28×3,这个3表示的是RGB三个颜色通道。
y就是一个数字,0~9。
有些算法还会降x,y进行归一化,也就是转换为0~1之间的矩阵、数字。
第二步:抽取特征。
卷积(特征提取)的具体计算方法:
其中input为输入,filter叫做卷积核(暂且理解为滤波器),output叫做特征图,特征图的个数和filter的个数是相同的(filter W0、filter W1)。既然是矩阵,那么可以设中间的参数是W,于是就有Wx+b = output。这里的W是我们最终要训练出来的。
计算方法:
w0与x蓝色区域做内积(对应位置相乘后相加):
f1第1层 = 0×1+ 0×1+ 0×1 + 0×-1+ 1×-1+ 1×0 + 0×-1+1×1+1×0 = 0
f1第2层 = 0×-1+0×-1+0×1 +0×-1+0×1+1×0 +0×-1+2×1+2×0 = 2
f1第3层 = 0×1+0×0+0×-1+ 0×0+2×0+2×0+ 0×1+0×-1+0×-1+ = 0
那么根据神经网络得分函数:f(x,w) = wx+b
这里的b =1
那么输出的得分值就为f1+f2+f3+b = 0+2+0+1 =3
最右边绿色的矩阵第1行,第1列,就是3
将卷积核在输入矩阵滑动,
同理可以计算
这里的输出叫做特征图。
这里就可以看出,经过卷积核Filter(滤波器),将图片浓缩了,浓缩之后,再进行一次非线性的处理,用一些非线性的函数将线性结果非线性化(叫做激活函数),这层叫作卷积层。
这里只是一层,大型数据集(输入很多的情况)一层是不够的,需要很多层,输入-卷积-输出-卷积-输出........。
比如VGG-16,就有16个卷积层。
进一步浓缩叫做池化层。
同样有一个filter,将特征图进行MAX(取最大值)或者MEAN(取均值),进一步浓缩特征。
浓缩完特征之后,接着后面的层叫做全连接层。
就是将权重参数W(矩阵),分别乘以池化完成的结果,得到最终的分类结果比如前边所说的0~9的手写字体,要分10个类别,如果池化完成的结果是1×64,那么全连接层就应该是64×10,最终得到1×10的矩阵,就是分类0~9的结果。
以上最重要的就是要求W,也就是最前边说的,根据大数据找规律。
第三步:参数更新
那么还有问题,W是多少谁知道?
没人知道,这里是根据计算机一步一步的试出来的,
先随机的给出一组W,算出结果Y1,利用已知的x当做输入,用已知的y与y1坐差值,那么Y1-y就会有一个差值,就是预测值和真实值的差值。称作损失函数,有些叫做代价函数。当代价函数最小的时候,预测值Y1和真实值y的差距越来越小,当差距在我们可以接受的范围内,那么就可以认为,由权重参数W生成的Y1可以对输入x进行预测和分类。
那么如何让损失函数最小呢?这里并不是求导后求极值点,而是对损失函数求导数,调整W,使得差值沿着导数的方向前进,最终达到极小值点。
这时候得到的W就是我们最终要的结果了。
第四步:利用参数
既然得到了W,我们就可以利用这个W,将一个未知结果的x输入,从而得到通过W计算出的y,这个y就是图片识别的结果。
现在有很多的开源深度学习框架,是各大著名公司封装好的函数(已经造好的轮子),
以下是一个卷积神经网络识别MNIST的小例子(基于google深度学习框架TensorFlow):
只是经过了21次的参数更新,最终的识别准确率在99%以上。
输出结果:
Extracting MNIST_data/train-images-idx3-ubyte.gz
Extracting MNIST_data/train-labels-idx1-ubyte.gz
Extracting MNIST_data/t10k-images-idx3-ubyte.gz
Extracting MNIST_data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
第0次迭代,测试集准确率是0.7688
第1次迭代,测试集准确率是0.7831
第2次迭代,测试集准确率是0.8829
第3次迭代,测试集准确率是0.8883
第4次迭代,测试集准确率是0.889
第5次迭代,测试集准确率是0.8919
第6次迭代,测试集准确率是0.8908
第7次迭代,测试集准确率是0.893
第8次迭代,测试集准确率是0.894
第9次迭代,测试集准确率是0.8949
第10次迭代,测试集准确率是0.8927
第11次迭代,测试集准确率是0.8935
第12次迭代,测试集准确率是0.8948
第13次迭代,测试集准确率是0.9873
第14次迭代,测试集准确率是0.9881
第15次迭代,测试集准确率是0.9864
第16次迭代,测试集准确率是0.9885
第17次迭代,测试集准确率是0.9906
第18次迭代,测试集准确率是0.9876
第19次迭代,测试集准确率是0.9884
第20次迭代,测试集准确率是0.9902
3. 能不能讲下法庭已确定的内容?
一直在关注江歌遇害案,12月11日江歌案在东京开庭,小编根据新闻报道整理一下,详述一下庭审内容:
用“面色平静”形容陈世峰,是知道在日本他不会被判死刑,所以不怕任何的审判吗?
陈世峰陈述三点内容:一是承认恐吓刘鑫,二是杀江歌的刀是刘鑫递出来的,三是杀江歌是失手。
检方提出6点陈世峰蓄意谋杀的举证,俗话说事出反常必为妖,不是想做点什么事情,明显是精心计划过的。
辩方开始狡辩了,衣服是找不到干洗店所以一路拎到江歌家的,这TM谁信啊,纯属扯淡呢。辩方一直围绕的核心论点是,陈世峰没有蓄意杀人,刀子是刘鑫递出来的,杀人是失手。
关于第一刀后面的数十刀,陈世峰辩解是担心承担不了医疗费,然后又加了几刀,简直丧心病狂,对了,你说你家穷,请提供证据,正好让大家看看你家的背景是什么样的。另外整个一番辩论下来,基本集中在三个争议上,也就是能判定陈世峰是不是蓄意谋杀的三个重要分歧。
下面一段是解释江歌死因是刀子把颈部动脉割断了,失血过多而死。
这段看的最是难受,“整个动脉被切开,失血如同瀑布,瞬间几秒就失去意识。”“气管也被刺破了,江歌很难再叫出声音,只能发出悲鸣和呼吸声。”江歌母亲在法庭现场第一次看的伤口,极力压制自己,但一直在抽搐。她是怕自己的哭声影响审判这个恶魔,非常拼命的不让自己哭出声来,伟大的母爱。
12日也就是今日江歌母亲将出庭,明日,江歌的“好姐妹”刘鑫将不露面出庭。
陈世峰在很多问题上都无法自圆其说,只是在一味的强辩,太多的反常行为无论换做谁去看,都会怀疑他的动机,说没有蓄意完全是扯淡。
4. 怎么好的快?
感冒,每个人的一生都会经历,它不是坏事,它是在给我们提醒身体出问题了,需要休息了,以我这半辈子的亲身经历来说,感冒分两种,一种是受凉伤风感冒,这个不多说了,就是着凉了。一种是抵抗力下降引起的感冒,比如累到了,又没有休息好,这个是最常见的,还有一部分人因为抽烟也会感冒,不知道有人经历过没有,以前我在药店上过班,偶尔会有因为抽烟抽的嗓子疼,继而引发感冒的病人,对于这类感冒的人来说,只休息跟多喝水就已经不行了,必须得吃药了,因为他们体内炎症过大了,耽误的时间越长,对身体的伤害就越大。其实生活中,有一部分人极少感冒,他们甚至几年都没感冒过一回,问过后才知道,他们生活中喜欢锻炼,也不怎么熬夜,饮食也比较清淡,所以,这几个方面做好了,感冒自然就远离了。可现实中,有太多的人为了生活,需要加班熬夜,需要吃快餐,那怎么办呢?其实我现在正在经历这种生活,不过我喜欢跑步,骑自行车,每天都尽量抽出一点时间出去跑两圈,增强自己的抵抗力,平日里感冒也怎么有。所以,大家一起去运动吧,不要沉迷在网络里,多喝水,累了就休息,祝大家都有一个好身体!
5. 文科是否没有一点技术含量?
文科和理科不能说哪个更有用,而是两个都有用,每个领域都需要人才,更不能比较两者的技术含量。
只能说理科有些领域的技术可以量化,文科的技术不能量化。
“中产阶级子女不要选理工科。理工科就是穷人为了不饿肚子搞的工作,太没有情怀了,没啥社会地位,等于一个工人, 年轻人最好不要自己选专业 中产阶级怎么也得弄个金融,财会,编辑,法律,作家,经营之类的工作才符合自己的社会地位。”
关于这段话,简直有点胡说。
1、文科和理科没有高低贵贱之分,仅仅就是工作的需要,更没有规定有钱的就学文科,没钱的就学理科,学习文科和理科是个人的天赋和爱好,对于个人的天赋和爱好不能用金钱来扼杀,如果用富贵来扼杀和控制一个人的兴趣和爱好,这是一种罪过。实际学习理科的人,天赋更好更聪明。
2、学习理科就是当工人?就只是填肚子?这是什么逻辑?像许多科学家都是学理科的,难道他们就没有出息?他们为国家甚至世界作出了伟大的贡献,难道他们就没有地位?毛主席亲自接见原子弹之父——钱学森呢。
学习理科的人在攀登科学的高峰,站在世界之巅,改变世界3、不要把学习理科和文科政治化,市场化。如果把这种观点输入给学生,这个社会就非常危险了,那整个社会就没有做实事的;都来做金融,财会,编辑,法律,作家,经营之类的工作,都想吃软饭,做管理,整个社会的物质财富谁来创造?农民不种田,工人不做工,这些搞经融的饭哪里来吃?只有让他们饿死!
所以。市场经济让人们不做实事,浮躁,让人们的观念畸形,思维变态。
6. 刚交往的男朋友肆无忌惮地在我家里放屁?
这个男朋友若不是当着你全家人面放屁,是可以原谅的。毕竟人吃五谷杂粮,人人都会放屁。你没听说:屁是一杆秤不放两头挣宁可丟了脸不可送了命
给你讲一真事。说有个老太太,领居上她家串门,你想串门聊天不可能一会就走,老太太聊一会有屁,又不好意思当外人面放,憋看吧。
直到领居走了才放,可又放不出来,最后肚子疼上医院,医生检查说因憋的太久,不知肠子还是哪里穿孔了,多么不合适。
所以你男朋友也许是无心的,别为这么点小事闹分手不值当。对吧。俺不请自来,个人观点,仅供参考。
7. 哪部电影值得多看几次?
推荐一部《血钻》:也叫血钻石主要是:莱昂纳多·迪卡普里奥他演饰的是一个退役的前海军陆战队员为了钱在塞拉利昂走私钻石,这种钻石非常昂贵因为是代颜色的钻石也是内站的主要的经济来源就是这些用人命换来的钻石所以也因此而得名,当地军阀扩充需要大量美元购置武器装备。
所以这些军阀无法无天肆意杀戮如果不加入他们就会被枪杀或者砍断手臂,年轻立状的都抓去踩钻石,干不动活的直接杀死,着背后其实隐藏的巨大不可告人的秘密这些军阀是非政府武装,他们占领要地烧杀抢掠无恶不作,当地有一家农户过着朴素简单幸福的生活,这家黑人男主有个妻子和儿子叛军袭击村庄抓走了他和儿子并威胁他去踩钻石充当劳工儿子被抓起来训练当兵,黑人男主为了救回妻子孩子不得每天没日没夜的钻石,终于有一天黑人男主踩到一颗大鸟蛋那么大的钻石,
当确定是钻石的时候,黑人男主担心交出去会被杀于是找借口去大号,黑人士兵也不傻偷摸跟了过去发现了那个大钻石黑人士兵正打算夺回钻石突然政府军进攻来解放这里的村民,当黑人士兵逃跑时说我一定回来找你,
那么大的钻石价值连城,足够让黑人一家离开战火硝烟塞拉利昂过上富裕的生活,但是要怎么离开,怎么把钻石卖掉是个问题,这时莱昂纳多·迪卡普里奥扮演的白人男主来了,它本身就是做走私钻石的生意的有销路,但是他因为走私被当地警察发现抓了起来,而黑人男主也因为给叛军踩钻石被误以为是叛军也给抓了起来正好把白人男主和黑人男主关在了一起
起来,在一次互相问候时黑人男主发现白色男主有能力帮他脱身也没办法就把钻石的事情告诉了白人男主,白人男主也没见过这么大的钻石顿时来了兴致决定帮助黑人交了保释金警察就把他们给放了,白人先是帮助黑人男主找到孩子和老婆,然后又带白人男主去找钻石当二人找到钻石时黑人士兵也赶到了要抢回钻石杀掉它们,
白人和黑人开始逃亡起初白人只是为了钻石为了钱,当二人慢慢接触产生了友谊不但只是帮黑人男主卖掉钻石而是能帮助这一家人逃难救他们一命这让白人男主有了一份责任虽说也是军人,但是他对黑人一家产生了怜悯同情,
而白人男主的行为引起了同样是美国来的白人记者,他的大爱让白人女记者也加入其中尤其是内乱对百姓的杀害不为人知残酷冷血的一面她要把这些事情报道出去,
当人黑人得知自己的孩子已经被训练的成为杀人机器时大哭着也是白人男主和白人记者想要救出他们的想法,一出惊心动魄的逃亡之旅 钻石,那一粒粒闪亮美丽而价格高昂的小东西,最终让白人男主倒在了非洲,而黑人在白人男主的帮助下带着钻石和白人记者回到了美国。
《血钻》:以1993年内战中的塞拉利昂内战的故事改编走私内乱当地和人间地狱没什么区别,白人男主也让早已厌倦了走私想在做一次就回国鸟为食亡人也才死,最终白人还是为了钱或者是责任死在了非洲。
导演也用镜头告诉大家塞拉利昂的故事,那里的钻石出口是哪里的主要经济来源讽刺的是如果没有利益驱使,就不会有叛军,而叛军的背后是谁?干涉别国内政支持叛军从中获取高额利润那个国家我就不说了……一面是打着援助的旗号一面背后捅刀子这部电影就是典型如果白人男主不死怎么体现他们的人道救援。
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