特点性质和特性区别征有什么区别么

新中式风格的特点是什么?与中式有什么区别?
来源:住范儿 | 时间: 16:42:16
摘要:如果说中式是父母这一辈人的钟爱,那么新中式的存在就是我们年轻人为了继承父母的想法又发展自己爱好的存在。因为新中式就是在中式的基础上添加与时代潮流相结合的东西。
中式与虽然只错了一个字,但在形式和表现都有推层出新的变化。新中式的风格非常适合有些年轻人在大环境下要听父母的意见,然后再添加些自己所喜爱的东西。相信很多人都会有这方面的体会,现在小编就中式与新中式给大家一个详细的介绍。
新中式与中式有什么区别
中式风格是以宫廷建筑为代表的中国古典建筑的室内装饰设计艺术风格,气势恢弘、壮丽华贵、高空间、大进深、雕梁画栋、金碧辉煌,造型讲究对称,色彩讲究对比装饰材料以木材为主,图案多龙、凤、龟、狮等,精雕细琢、瑰丽奇巧。但中式风格的装修造价较高,且缺乏现代气息,只能在家居中点缀使用。适宜人群:性格沉稳、喜好中国传统文化的人。
2、新中式风格
新中式风格是目前把中国传统风格揉进现代时尚元素的一种流行趋势。这种风格既保持了中国的传统,又有时代感,突破了中国传统风格中沉稳有余,活泼不足等常见的弊端。新中式风格不是纯粹的元素堆砌,而是以现代人的审美需求来打造富有传统韵味的事物,让传统艺术的脉络传承下去。
新中式装修有哪些特点
一、新中式风格特点之文化。所谓万变不离其宗,任何一种风格演绎都有其特定的文化背景作为支撑,以此来传递特定文化氛围中人们的生活追求。那么新中式便是 以中国传统古典文化作为背景的。营造的是极富中国浪漫情调的生活空间,如红木、青花瓷、紫砂茶壶以及一些红等都体现了浓郁的东方之美,这正是新中 式风格与其它风格所不同的地方。这种极简主义的风格渗透了东方华夏几千年的文明,它不仅永不过时,而且时间愈久愈散发出迷人的东方魅力。
二、新中式风格特点之搭配。传统中式风格家具以明清为基调,追求雕梁画栋,木质材料单一,颜色多以黄花梨木和紫檀色为主。搭配中式、古香古色字画、各样瓷器古玩,虽是美丽,却也容易呆板。新中式家具搭配种类可谓琳琅满目,像高凳、窗棂、圈椅等与玻璃、布艺、金属等现代元素相得益彰,可以演变出无数的产物。
三、新中式风格特点之功能。有人认为中式家具好看不好用,是在坐具方面,部分明式坐具的线条过分横平竖直,与人体的腰背部曲线难以贴合。清式坐具背部繁复的雕花,让人感觉很不舒服。但是新中式家具兼具中式家具的文化内韵,又满足了我们对于现代人生化设计的舒适追求。
虽然房子最终还是自己住,但是如果还要听取父母的意见,那么选择新中式风格是再也合适不过的了。又避免了家庭发生矛盾,又可以按照自己的一些想法购置家具。可谓是一箭双雕的好办法。
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如果说中式是父母这一辈人的钟爱,那么新中式的存在就是我们年轻人为了继承父母的想法又发展自己爱好的存在。因为新中式就是在中式的基础上添加与时代潮流相结合的东西。
中式风格装修是我们生活中比较常见的一种装修方式了,重视装修风格沉稳大气,是一部分文化人所中意的风格。但是由于中式风格比较讲究材料,所以在价格上可能就会比较昂贵,所以我们今天就来为大家科普一下中式风格的装修报价以及中式风格的特点。
一说到中式风格可能大家都比较了解,但是新中式风格是什么?可能很多人都不是很清楚,其实新中式风格无非是在保留了传统的基础上与一些现代的元素相结合,使其更加的适合现代人的生活需求。接下来我们就来为大家介绍一下新中式风格的意义和新中式风格的特点。
一般我们家里的窗帘都要根据装修风格来进行搭配,如果随便的乱搭配的话就可能会显得很混乱。新中式风格是一种比较新颖的风格,如果我们对新中式风格不太了解的话就可能在窗帘的选择上出现问题,所以我们今天就来为大家介绍下新中式风格窗帘的特点以及新中式风格窗帘的选择,希望可以帮助大家选择到想要的新中式风格窗帘。
新中式风格是传统中国文化与当代简约时尚的融合,多用明清风格的中国传统家具作为室内陈设,但是很多年轻人在家装的时候既想体现中国传统文化,又希望拥有现代的时尚生活方式,于是就陷入了迷茫,比如新中式吧台就是一个很好的例子。那么我们在装修的时候,如何兼顾对于传统文化的传承和现代社会的生活习惯,新中式吧台应如何设计,设计时又应该注意哪些问题呢?
地中海式风格就如同大海一样,给人一种简单自由随性的感觉。很多人痴迷于其中不可自拔,地中海风格亲和的田园风情以及柔美的色调组合得到了很多人的喜爱。一部分人也非常喜欢将卫生间装修成地中海风格,但对于其中的设计要点以及如何塑造风格就不是十分了解。
家装效果图
装修效果图
中式家居风格讲究含蓄典雅,宁静…
新中式风格是集古典中式与现代时…
新中式家具是指在中国传统美学的…
新中式风格是由中式风格演化而来…
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&&&&&&&&&&&“基本特征与本质特征”有什么区别?
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超级评论员
&&&&&&&关于“基本特征”与“本质特征”有什么区别?有人不太理解。比如我提出的:“解放和发展生产力是所有社会制度的基本特征”这个科学论断。就有许多人不理解。
这里再做一下科普吧。比如:这“基本特征”就好比说是“树”,那么“本质特征”就好比说是柳树、柞树、杨树、榆树等的可以区别出不同树种的具体是什么样的“树”。
这“解放和发展生产力”好比说的是具有普遍意义的“树”,而“封建主义、资本主义、社会主义”等的概念,就相当于说的是柳树、柞树、杨树等的具体不同的树种。而柳树、柞树、杨树、榆树等的不同树种,显然是不同的树,其木质、软硬、成材率、用途等都是很不一样的。这就是说各种“社会制度”之间是必然有区别的。否则都要一样的,就可以用同一个名称或概念称呼他们了。
为什么说“解放和发展生产力”不是“社会主义的本质特征”,而是“所有社会制度的基本特征”呢?这是因为人类从古至今为了更好地满足“衣食住行用娱乐安全”等的生存生活需要,是在不断地追求、解放和发展着生产力,为的就是提高商品生产的效率、效果和效益,让人类生存的更好。
只不过在“解放和发展生产力”的过程中,不同的社会制度下的人民的主动性、积极性和创造性有所不同罢了(主要取决于思想理念的保守与进步等的不同)。因为清朝再腐败无能,在面对内忧外患的严峻形势下,也是从来没有拒绝过来自国内外的任何先进科学技术的应用的。但清朝输在没有先进科技的自主知识产权,战争一开打,外国立即断供地不提供炮弹和零配件等了,所以清朝的战争机器(战舰等)想不停转都不行。没有炮弹等,你还打个屁,只有被打的份。
即当铁器商品生产工具出现后,有人还用效率效果低下的石器商品生产工具,那这人一定是脑袋进水了。而现代联合播种、收割机已主导农业粮食生产了,有人还用犁头、镐头等生产工具去自寻烦恼,那是脑袋有病了。&
这就是人类历史上的任何朝代或社会制度,都有一个共同的心愿和执着追求就是:“解放和发展生产力”。这是毫无疑问的问题。即这个“解放和发展生产力”,即不是封建主义、资本主义的本质特征,也不是社会主义、共产主义的本质特征。而是这所有社会制度的“共有共同的基本特征”。
即商品生产工具和手段的进步,是随着科技的跨越式发明创造而形成的。这“生产力”不是你想解放就能解放的,不是你想发展就能发展的。得靠科技革命带来的生产力跨越式进步,与其他因素无太大的关系。
当然了,政府和企业等组织体通过政策措施,特别是人才、资金、教育等大力提倡、支持和推动,有时也起相当大的加速作用。中国的改革开放,在引进外国的先进科技商品生产工具和手段,并加速缩短与外国的科技差距方面,其对提高我国的商品生产效率、效果和效益并创造了史无前例的“过剩经济”是居功至伟的。
所以,“解放和发展生产力”是所有社会制度共同追求的“基本特征”。而不是某一个社会制度的“本质特征”。&并且我们只能拿这种“一种社会制度区别于其他社会制度”的最明显特征来给有如“封建主义、资本主义、社会主义”这样的概念下定义,而不能用“所有社会制度都共同具有的特征”来给概念下定义。而象这类不同的树种,因为比较简单常识,所以看到树名就知道他们之间有什么不同了。
即这种一事物区别与他事物的明显特点和特征,就叫“本质特征”。如果用哲学的语言来讲,这“基本特征”与“本质特征”的关系,就是“普遍性与特殊性”的关系。
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市场的特点有什么基本特征
  市场起源于古时人类对于固定时段或地点进行交易的场所的称呼, 指买卖双方进行交易的场所。下面是百分网小编给大家整理的市场的特点,希望能帮到大家!
  市场的特点
  市场是社会分工和商品生产的产物,哪里有社会分工和商品交换,哪里就有市场。
  决定市场规模和容量的三要素:购买者,购买力,购买欲望。
  同时,市场在其发育和壮大过程中,也推动着社会分工和商品经济的进一步发展。市场通过信息反馈,直接影响着人们生产、生产多少以及上市时间、产品销售状况等。联结商品经济发展过程中产、供、销各方,为产、供、销各方提供交换场所、交换时间和交换条件,以此实现商品生产者、经营者和消费者各自的经济利益。
  自发性
  在市场经济中,商品生产者和经营者的经济活动都是在价值规律的自发调节下追求自身的利益,实际上就是根据价格的涨落决定自己的生产和经营活动,因此,价值规律的第一个作用,即自发调节生产资料和劳动在各部门的分配、对资源合理配置起积极的促进作用的同时,也使一些个人或企业由于对全身的利益的过分追求而产生不正当的行为,比如生产和销售伪劣产品;欺行霸市,扰乱市场秩序;一切向钱看,不讲职业道德等。而且价值规律的自发调节还容易引起社会各阶层的两极分化,由此而产生的矛盾将不利于经济和社会的健康发展。
  盲目性
  在市场经济条件下,经济活动的参加者都是分散在各自的领域从事经营,单个生产者和经营者不可能掌握社会各方面的信息,也无法控制经济变化的趋势,因此,他进行经营决策时,也就是仅仅观察市场上什么价格高、有厚利可图,并据此决定生产、经营什么,这显然有一定的盲目性。这种盲目性往往会使社会处于无政府状态,必然会造成经济波动和资源浪费。
  滞后性
  在市场经济中,市场调节是一种事后调节,即经济活动参加者是在某种商品供求不平衡导致价格上涨或下跌后才作出扩大或减少这种商品供减的决定的。这样,从供求不平衡&&价格变化&&作出决定&&到实现供求平衡,必然需要一个长短不同的过程,有一定的时间差。也就是说,市场虽有及时、灵敏的特点,但它不能反映出供需的长期趋势。当人们竞争相为追求市场上的高价而生产某一产品时,该商品的社会需求可能已经达到饱和点,而商品生产者却还在那里继续大量生产,只是到了滞销引起价格下跌后,才恍然大悟。
  市场的功能
  1 、平衡供求矛盾
  2 、商品交换和价值的实现
  3 、服务功能
  4 、传递信息功能
  5 、收益分配&&市场通过价格、利率、汇率、税率等经济杠杆,对市场上从事交易活动的主体--生产者、消费者、中间商进行收益分配或再分配。比如,某工业品价格上涨时,生产者可以增加收入,但是如果中间商得利很多时,生产者的收入增加并不多。这时,可以通过征收增值税来进行利益调节。
  市场的类型
  按市场的主体不同分类
  按购买者的购买目的和身份来划分
  消费者市场&&指为满足个人消费而购买产品和服务的个人和家庭所构成的市场
  生产商市场――工业使用者市场或工业市场
  转卖者市场――中间商市场
  政府市场&&指各级政府为了开展日常政务活动或为公众提供服务,在财政的监督下,以法定的方式、方法、和程序,通过公开招标、公平竞争,由财政部门直接向供应商付款的方式,从国内市场为政府部门购买货物、工程、劳务的行为。
  二、按照企业的角色分
  购买市场&&企业在市场上是购买者,购买需要的产品。
  销售市场&&企业在市场上是销售者,出售自己的产品。
  三、按产品或服务供给方的状况(即市场上的竞争状况)分
  完全竞争市场
  完全垄断市场
  垄断竞争市场
  寡头垄断市场
  四、按地理位置
  城市市场、农村市场
  五、按照区域范围
  国际市场、国内市场
  六、按照经营产品的专门化和综合性
  性市场和综合性市场
  七、按照规模大小
  小型市场、中型市场、大型市场
  按消费客体的性质不同分类
  按市场经营的商品以及最终用途来分类
  生产资料市场
  资料市场
  技术服务市场
  金融市场
  二、按交易对象是否具有物质实体来分类
  有形产品市场
  无形产品市场
  三、按交易对象的具体内容不同来分类
  商品市场 现货市场 期货市场
猜你喜欢:Feature extraction和feature selection 都同属于Dimension reduction。要想搞清楚问题当中二者的区别,就首先得知道Dimension reduction是包含了feature selection这种内在联系,再在这种框架下去理解各种算法和方法之间的区别。
和feature selection不同之处在于feature extraction是在原有特征基础之上去创造凝练出一些新的特征出来,但是feature selection则只是在原有特征上进行筛选。Feature extraction有多种方法,包括PCA,LDA,LSA等等,相关算法则更多,pLSA,LDA,ICA,FA,UV-Decomposition,LFM,SVD等等。这里面有一个共同的算法,那就是鼎鼎大名的SVD。
SVD本质上是一种数学的方法, 它并不是一种什么机器学习算法,但是它在机器学习领域里有非常广泛的应用。
PCA的目标是在新的低维空间上有最大的方差,也就是原始数据在主成分上的投影要有最大的方差。这个是方差的解释法,而这正好对应着特征值最大的那些主成分。
有人说,PCA本质上是去中心化的SVD,这可以看出PCA内在上与SVD的联系。PCA的得到是先将原始数据X的每一个样本,都减去所有样本的平均值,然后再用每一维的标准差进行归一化。假如原始矩阵X的每一行对应着每一个样本,列对应着相应的特征,那么上述去中心化的步骤对应着先所有行求平均值,得到的是一个向量,然后再将每一行减去这个向量,接着,针对每一列求标准差,然后再把每一列的数据除以这个标准差。这样得到的便是去中心化的矩阵了。
我在整理相关文档的时候,有如下体会:
我们的学习是什么,学习的本质是什么?其实在我看来就是一种特征抽取的过程,在学习一门新知识的时候,这里一个知识点,那儿一个知识点,你头脑里一篇混乱,完全不知所云,这些知识点在你的大脑中也纯粹是杂乱无章毫无头绪的,这不正是高维空间里数据的特征么?最本质的数据完全湮没在太多太多的扰动中,而我们要做的就是提炼,从一堆毫无头绪的扰动中寻找到最本质的真理。
经过一段时间的摸索,你上升到了一个台阶,从这个台阶上去看原来所学到的知识点,你突然之间豁然开朗,原来TMD这些概念,这些知识点都TM是想通的。为什么你原来却从这些知识点中看不到任何联系呢?原因就在于你之前的维度太高,而你永远只能在这个杂乱无章的高维空间里窥探到真理的一些细枝末叶,本来在低维空间里相互联系的事物,由于你看到的是这些事物在各个方向各个领域里的一部分投影,你所学到的只是这些投影,那你如何仅仅依靠这些少量的投影以管窥豹呢?不可能的,所以你的知识只能是杂乱无章,毫无头绪的。但是,一旦你所拥有的投影越来越多,你所学到的知识点越来越多,你就逐渐拥有了依靠投影获取全貌的能力,这个时候你会发现,哇,原来过去的那些都是想通的。这就是高维空间里杂乱无章的知识点,经过降维后,回归到了最本质特征的全过程。
从今以后,你可以只拿着这个低维空间里的真理,摒弃掉以前学习到的任何细枝末叶的东西,然后在任何需要的时候,经过这个降维的逆算法去还原到你所学到的知识点。
那么,人与人之间的区别在哪里呢?那就是,对任何一个新领域的知识点建立一套降维工具的能力。
反观SVD,PCA,LSA等等,它们做的不正是这些么?比如在文本分类领域,最初始的数据是将文档表示成向量空间模型的一个矩阵,而这个矩阵所拥有的就是不同的词,这里一个词,那里一个词,对于我们人类来说,我们都已经拥有将不同词在低维空间上总结归纳的能力,知道这些词的联系和区别,但是对于计算机来说,它们怎么知道这些的联系呢?也就是它们根本还不拥有这些降维的能力,那么就要依靠我们人类告诉它们这个方法,这个工具就是SVD,其核心思想就是:将这些不同的词都映射到低维空间中去,在低维空间中去总结,去发现这些词的内在联系,一旦这些内在联系建立了,那么我们就知道了这些文档的内在联系了。这不正是高维空间里杂乱无章的数据经过降维工具之后获取到最本质的特征么。这正是特征抽取所要做的事情。
最后总结之:
1. 特征提取是从杂乱无章的世界中,去到更高层的世界去俯瞰原始世界,你会发现很多杂乱无章的物理现象中背后暗含的道理是想通的,这时候你想用一个更加普世的观点和理论去解释原先的理论,这个是特征提取要做的事情。
2. 而你仍呆在原始世界中,只是想对现有的&取其精华,去其糟粕&,这个是所谓特征选择。只是对现有进行筛选。
3. 特征提取和特征选择统称为降维。(Dimension Reduction)
在对高维度的向量空间模型进行降维处理时,通常使用特征选择和特征提取(抽取)这两种方法,这里想要问的是,针对于聚类这种无监督学习,没有已分好类的样本(训练集),应该如何作特征选择呢。
目前有这样的无监督特征选择方法,但是效果并不怎么样,并且也是学术界在研究的问题。上图:
In unsupervised feature selection the object is less well posed and consequently it is a much less explored area.所以,你一定要在无监督文本上筛选特征,那么目前看来比较好的方法是放弃feature selection,而用feature extraction, 也就是上图中的feature transformation.
前面这个回答着重是讲如何从海量候选中选取有代表性的特征。而特征也有很多不同类型,如单词、短语、隐含主题、概念,等等。文档的特征表示,是文本聚类和分类的共同基础。目前的主要尝试和结论如下:1. 如开头所提到的问题中的回答,最常见的特征类型是词汇/词语,利用Chi-squre进行特征选取,利用TFIDF作为特征权重。这也是搜索引擎和文本分类中最通用鲁棒的做法。2. 对于短文本,如微博、查询词、社区问答系统中的提问问题等,利用基于词汇的特征向量空间计算相似度会面临比较严重的数据稀疏性问题,解决的方案是利用隐含主题模型等方法,建立词汇之间的相似度。具体方案可以参考2008年发表在WWW上的一篇论文:Learning to classify short and sparse text & web with hidden topics from large-scale data collections。需要注意的是,在LDA的原始论文中作者就尝试仅用文档主题来作为特征进行分类,但经验表明,仅用隐含主题的特征表示效果明显弱于使用词汇的特征表示方案。实用的做法是将两者相结合。3. 2007年有研究者在IJCAI的论文中提出利用维基百科中的概念表示单词和文档,取得较好效果:Computing Semantic Relatedness Using Wikipedia-based Explicit Semantic Analysis。它的优点是可以做任意长度文本的特征表示,由于它将所有单词和文档都表示为维基百科词条数目长度的向量,因此具有较强的表达能力,但问题就是计算效率的问题。一个可行的解决方案是限制每个单词或文本只在几百万维的少数概念/词条上取值。
一般是用词袋模型+隐含主题模型来完成。在短文本的主题模型有一些研究工作,我没有全面做过调研,自己了解的包括:1. KDD 2014上来自Twitter团队的Large-Scale High-Precision Topic Modeling on Twitter,对Twitter数据上进行主题模型建模做了大量定制化工作。2. WWW 2008上的Learning to classify short and sparse text & web with hidden topics from large-scale data collections,专门研究如何用主题模型帮助解决短文本类分类的稀疏性问题。3. ECIR 2011上的Comparing twitter and traditional media using topic models提出TwitterLDA,假设每条短文本只属于一个隐含主题,属于专门针对短文本隐含主题建模所做的合理性假设。
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冬青和黄杨区别是什么?它们的特点有相似的地方吗?
黄杨:黄杨科,叶对生,革质,全缘,椭圆或倒卵形,先端圆或微凹,长2-4cm,果蒴果。&冬青:冬青科,叶互生,革质,缘疏生浅齿,狭长椭圆形或披针形,长5-11厘米,果核果。&区别还是很大的。
其他回答(共2条)
大叶黄杨和小叶黄杨的区别:&  1、小叶黄杨,黄杨科,黄杨属。树种特征:黄杨科常绿灌木或小乔木。树干灰白光洁,枝条密生,枝四棱形。叶对生,革质,全缘,椭圆或倒卵形,先端圆或微凹,表面亮绿色,背面黄绿色。花簇生叶腋或枝端,4~5月开放,花黄绿色。&该属尚有雀舌黄杨,叶匙形或倒披针形,表面深绿色,有光泽;珍珠黄杨,常绿、灌木,叶形,有光泽。以上两种树姿优美,均为制作盆景的珍贵树种。&  2、大叶黄杨产我国中部各省区,海拔1300米以下山地有野生。长江流域及其以南各地多有栽培。喜光,亦较耐阴,适生于肥沃、疏松、湿润之地,酸性土、中性土或微碱性土均能适应。萌生性强,耐修剪。&常绿灌木或小乔木,高达5米;小枝近四棱形。叶片革质,表面有光泽,倒卵形或狭椭圆形,长3—6厘米,宽2—3厘米,顶端尖或钝,基部楔形,边缘有细锯齿;叶柄长约6—12毫米。花绿白色,4数,5—12朵排列成密集的聚伞花序,腋生。蒴果近球形,有4浅沟,直径约1厘米;种子棕色,假种皮桔红色。花期6—7月,果熟期9—10月。各省普遍栽培,供观赏;本种极耐修剪,是良好的绿篱材料。
你好,黄杨:黄杨科,叶对生,革质,全缘,椭圆或倒卵形,先端圆或微凹,长2-4cm,果蒴果。冬青:冬青科,叶互生,革质,缘疏生浅齿,狭长椭圆形或披针形,长5—11厘米,果核果。区别还是很大的。希望我的答案对你有所帮助。
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