【沉默的羔羊心理学】汉尼拔的“移情”游戏:操纵与理解的艺术,精神分析学视角下的角色互动
终极解读《沉默的羔羊》:弗洛伊德精神分析学视角下的深层剖析
关键词
- 沉默的羔羊
- 弗洛伊德
- 精神分析学
- 角色心理
- 意识与潜意识
- 性别与身份
弗洛伊德精神分析学简介
弗洛伊德的精神分析学是心理学的一个重要分支,主要关注人类行为背后的无意识动机和冲突。其核心观点包括以下几个方面:
- 意识与潜意识:人的心理活动分为意识、前意识和潜意识三个层面。意识是当前感知到的心理活动,前意识是可以被唤回意识的潜在记忆,而潜意识则包含被压抑的欲望和冲突。
- 本我、自我与超我:人格由三个部分组成:本我(追求即时满足的本能)、自我(负责现实调节)和超我(道德规范和社会约束)。
- 性欲与死亡驱力:人的基本动力来自两种本能:性欲(libido)和死亡驱力(thanatos)。
- 梦的工作:梦是愿望的达成,通过象征和变形,潜意识的愿望得以在梦境中表达。
- 童年经历的影响:早期生活经验特别是童年时期的经历对个体的性格形成起决定性作用。
《沉默的羔羊》中的精神分析学解读
主角克拉丽丝·斯特林
- 女性身份与力量:克拉丽丝作为一个女性特工,挑战了传统性别角色,她的坚韧和智慧展示了女性的力量。
- 超我和本我的冲突:克拉丽丝在追求正义的过程中,不断面临道德(超我)与个人欲望(本我)之间的冲突,如她对汉尼拔·莱克特的恐惧与好奇。
反派汉尼拔·莱克特
- 双重人格与潜意识:汉尼拔展现出高度文明与极度残忍的双重人格,体现了弗洛伊德理论中意识与潜意识的分裂。
- 性心理异常:他的行为反映出弗洛伊德关于性欲扭曲的观点,如他对权力的渴望可能源于对母亲的恋母情结。
持续的象征与隐喻
- 羔羊的象征:“沉默的羔羊”既指受害者,又暗示主角克拉丽丝的无辜和脆弱,同时反映了她内心深处的勇气。
- 食人象征:汉尼拔的食人行为象征着对他人身份的吞噬,可能源自他内心的不安全感和对他人的嫉妒。
结论
通过弗洛伊德的精神分析学视角,《沉默的羔羊》不仅是一部惊悚片,更是对人性深层次的探索。电影中的角色、情节和象征元素揭示了人物内心的冲突、欲望和恐惧,展现了人类心灵的复杂性。
【沉默的羔羊心理学】汉尼拔的“移情”游戏:操纵与理解的艺术,精神分析学视角下的角色互动
关键词:
#精神分析学 Psychoanalysis
#移情 Transference
#反移情 Countertransference
#俄狄浦斯情结 Oedipus Complex
#防御机制 Defense Mechanisms
具体实例与推演
在《沉默的羔羊》中,汉尼拔对克拉丽丝的“移情”游戏可以看作是一个具体的实例。汉尼拔通过观察和分析克拉丽丝的言行举止,逐渐了解了她的过去和内心深处的恐惧。他利用这些信息,巧妙地引导克拉丽丝面对自己的创伤,同时也操纵她为自己获取信息。
- 步骤:
- 汉尼拔通过与克拉丽丝的对话,收集她的个人信息和情感反应。
- 他分析这些信息,推断出克拉丽丝的童年创伤和心理防御机制。
- 汉尼拔利用这些洞察,引导克拉丽丝回忆和面对她的过去,同时利用她的情感反应来获取关于“野牛比尔”的信息。
Transference = Past Relationships → Current Relationship \text{Transference} = \text{Past Relationships} \rightarrow \text{Current Relationship} Transference=Past Relationships→Current Relationship
Transference
:移情,指将过去重要关系中的情感、态度和期望转移到当前关系中。Past Relationships
:过去的关系,通常指与父母或其他重要人物的关系。Current Relationship
:当前的关系,例如治疗师与患者之间的关系。
第一节:移情与反移情:理解与操纵的艺术【尽可能通俗】
移情就像是一场心理上的“角色扮演”游戏,患者不自觉地将过去对重要人物的情感和态度转移到治疗师身上。而反移情则是治疗师对患者移情的情感反应,就像是游戏中的“反击”。在《沉默的羔羊》中,汉尼拔巧妙地利用了这种心理机制,既理解了克拉丽丝,也操纵了她。
第二节:弗洛伊德精神分析学的核心概念与应用
2.1 核心概念
核心概念 | 定义 | 比喻或解释 |
---|---|---|
移情 | 将过去重要关系中的情感、态度和期望转移到当前关系中。 | 像是把过去的“剧本”搬到了现在的“舞台”上。 |
反移情 | 治疗师对患者移情的情感反应。 | 像是治疗师对患者“剧本”的“即兴表演”。 |
俄狄浦斯情结 | 儿童对异性父母的爱恋和对同性父母的竞争心理。 | 像是家庭中的“三角恋”。 |
防御机制 | 心理上保护自己免受焦虑和痛苦的策略。 | 像是心灵的“盾牌”。 |
2.2 优势与劣势
方面 | 描述 |
---|---|
优势 | 能够深入理解人的潜意识动机和行为模式,为心理治疗提供理论基础。 |
劣势 | 理论主观性强,缺乏实证支持,治疗过程漫长且效果难以评估。 |
2.3 与角色互动的类比
在《沉默的羔羊》中,汉尼拔与克拉丽丝的关系就像是一场复杂的心理游戏。汉尼拔利用他对精神分析学的深刻理解,洞察了克拉丽丝的内心世界,并巧妙地引导她面对自己的恐惧和创伤。这种互动模式可以看作是精神分析学中移情和反移情概念的生动体现。
第三节:公式探索与推演运算
3.1 移情公式
Transference = Past Relationships → Current Relationship \text{Transference} = \text{Past Relationships} \rightarrow \text{Current Relationship} Transference=Past Relationships→Current Relationship
Transference
:移情,指将过去重要关系中的情感、态度和期望转移到当前关系中。Past Relationships
:过去的关系,通常指与父母或其他重要人物的关系。Current Relationship
:当前的关系,例如治疗师与患者之间的关系。
3.2 反移情公式
Countertransference = Therapist’s Reactions ← Patient’s Transference \text{Countertransference} = \text{Therapist's Reactions} \leftarrow \text{Patient's Transference} Countertransference=Therapist’s Reactions←Patient’s Transference
Countertransference
:反移情,指治疗师对患者移情的情感反应。Therapist's Reactions
:治疗师的反应,包括情感、想法和行为。Patient's Transference
:患者的移情,即患者对治疗师的情感转移。
3.3 俄狄浦斯情结公式
Oedipus Complex = Desire for Opposite-Sex Parent + Rivalry with Same-Sex Parent \text{Oedipus Complex} = \text{Desire for Opposite-Sex Parent} + \text{Rivalry with Same-Sex Parent} Oedipus Complex=Desire for Opposite-Sex Parent+Rivalry with Same-Sex Parent
Oedipus Complex
:俄狄浦斯情结,指儿童对异性父母的爱恋和对同性父母的竞争心理。Desire for Opposite-Sex Parent
:对异性父母的欲望。Rivalry with Same-Sex Parent
:与同性父母的竞争。
3.4 防御机制公式
Defense Mechanism = Unconscious Strategies → Reduce Anxiety \text{Defense Mechanism} = \text{Unconscious Strategies} \rightarrow \text{Reduce Anxiety} Defense Mechanism=Unconscious Strategies→Reduce Anxiety
Defense Mechanism
:防御机制,指心理上保护自己免受焦虑和痛苦的策略。Unconscious Strategies
:无意识的策略。Reduce Anxiety
:减少焦虑。
3.5 汉尼拔的操纵公式
Manipulation = Understanding of Transference × Exploitation of Vulnerabilities \text{Manipulation} = \text{Understanding of Transference} \times \text{Exploitation of Vulnerabilities} Manipulation=Understanding of Transference×Exploitation of Vulnerabilities
Manipulation
:操纵,指通过技巧和策略影响他人的行为和情感。Understanding of Transference
:对移情的理解,即对他人情感转移模式的洞察。Exploitation of Vulnerabilities
:对弱点的利用,即利用他人的情感弱点来达到自己的目的。
3.6 克拉丽丝的成长公式
Growth = Confrontation with Trauma × Integration of Past \text{Growth} = \text{Confrontation with Trauma} \times \text{Integration of Past} Growth=Confrontation with Trauma×Integration of Past
Growth
:成长,指个体通过面对和处理过去的创伤而实现心理上的成熟和发展。Confrontation with Trauma
:与创伤的对抗,即直面过去的痛苦经历。Integration of Past
:对过去的整合,即将过去的经历融入到当前的自我认知中。
3.7 心理防御机制的数学模型
心理防御机制可以用一个简化的数学模型来表示,假设焦虑水平为 A A A,防御机制的强度为 D D D,心理痛苦为 P P P,则可以表示为:
P = A − f ( D ) P = A - f(D) P=A−f(D)
- P P P:心理痛苦 (Psychological Distress)
- A A A:焦虑水平 (Anxiety Level)
- D D D:防御机制的强度 (Defense Mechanism Strength)
- f ( D ) f(D) f(D):防御机制的效果函数 (Effectiveness of Defense Mechanism)
3.8 移情与反移情的动态平衡
在治疗过程中,移情与反移情之间存在一个动态平衡,可以用以下公式表示:
d T d t = k 1 ⋅ P − k 2 ⋅ T \frac{dT}{dt} = k_1 \cdot P - k_2 \cdot T dtdT=k1⋅P−k2⋅T
d C d t = k 3 ⋅ T − k 4 ⋅ C \frac{dC}{dt} = k_3 \cdot T - k_4 \cdot C dtdC=k3⋅T−k4⋅C
- T T T:移情强度 (Transference Intensity)
- C C C:反移情强度 (Countertransference Intensity)
- P P P:患者的心理状态 (Patient’s Psychological State)
- k 1 , k 2 , k 3 , k 4 k_1, k_2, k_3, k_4 k1,k2,k3,k4:速率常数 (Rate Constants)
3.9 俄狄浦斯情结的解析
俄狄浦斯情结的解析过程可以表示为:
O = ∫ t 0 t 1 ( I ( t ) − R ( t ) ) d t O = \int_{t_0}^{t_1} (I(t) - R(t)) dt O=∫t0t1(I(t)−R(t))dt
- O O O:俄狄浦斯情结的解析程度 (Resolution of Oedipus Complex)
- I ( t ) I(t) I(t):对异性父母的爱恋强度随时间的变化 (Intensity of Affection for Opposite-Sex Parent over Time)
- R ( t ) R(t) R(t):对同性父母的竞争心理随时间的变化 (Intensity of Rivalry with Same-Sex Parent over Time)
- t 0 t_0 t0:俄狄浦斯情结开始的时间 (Start Time of Oedipus Complex)
- t 1 t_1 t1:俄狄浦斯情结结束的时间 (End Time of Oedipus Complex)
3.10 汉尼拔操纵策略的量化
汉尼拔的操纵策略可以用一个量化模型来表示,假设他对克拉丽丝的理解程度为 U U U,克拉丽丝的弱点暴露程度为 V V V,汉尼拔的操纵效果为 M M M,则可以表示为:
M = U ⋅ V ⋅ α M = U \cdot V \cdot \alpha M=U⋅V⋅α
- M M M:操纵效果 (Manipulation Effect)
- U U U:理解程度 (Understanding Level)
- V V V:弱点暴露程度 (Vulnerability Exposure)
- α \alpha α:操纵系数 (Manipulation Coefficient)
3.11 克拉丽丝的心理成长模型
克拉丽丝的心理成长可以用一个成长模型来表示,假设她面对创伤的程度为 C C C,对过去的整合程度为 I I I,她的心理成长水平为 G G G,则可以表示为:
G = β ⋅ C + γ ⋅ I G = \beta \cdot C + \gamma \cdot I G=β⋅C+γ⋅I
- G G G:心理成长水平 (Psychological Growth Level)
- C C C:面对创伤的程度 (Confrontation with Trauma Level)
- I I I:对过去的整合程度 (Integration of Past Level)
- β , γ \beta, \gamma β,γ:成长系数 (Growth Coefficients)
第四节:相似公式比对
公式/概念 | 共同点 | 不同点 |
---|---|---|
投射 | 都涉及将内部感受归因于外部。 | 投射是将自己的想法或感受归于他人,而移情是将过去关系中的情感转移到当前关系。 |
认同 | 都与心理过程的内化有关。 | 认同是模仿他人的行为或特征,而移情是转移情感。 |
压抑 | 都涉及对意识的控制。 | 压抑是将想法或感受排除在意识之外,而移情是将过去的情感转移到当前关系,这些情感可能进入意识。 |
第五节:核心代码与可视化
由于精神分析学的概念难以用代码直接表示,我们可以用Python模拟一个简化的心理防御机制模型,并用matplotlib进行可视化。
# This code implements a simplified psychological defense mechanism model.
# It simulates the relationship between anxiety levels, defense mechanism strength, and psychological distress.
# The model is visualized using matplotlib and seaborn, with annotations highlighting key aspects of the simulation.import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns# Define parameters
anxiety_levels = np.linspace(0, 10, 100) # Anxiety levels from 0 to 10
defense_strength = np.linspace(0, 5, 100) # Defense mechanism strength from 0 to 5# Define the function for the effectiveness of defense mechanism
def defense_effect(d):# A simple model where defense effectiveness increases and then plateausreturn d**2 / (1 + d**2)# Calculate psychological distress
distress = anxiety_levels - defense_effect(defense_strength)# Visualization
sns.set_theme(style="whitegrid")
plt.figure(figsize=(10, 6))# Plot anxiety levels
plt.plot(anxiety_levels, label='Anxiety Level', color='red', linestyle='-', linewidth=2, marker='o', markersize=4)# Plot defense mechanism effectiveness
plt.plot(defense_effect(defense_strength), label='Defense Mechanism Effectiveness', color='blue', linestyle='--', linewidth=2, marker='s', markersize=4)# Plot psychological distress
plt.plot(distress, label='Psychological Distress', color='green', linestyle='-.', linewidth=2, marker='^', markersize=4)# Highlight key areas
plt.axvline(x=50, color='gray', linestyle=':', linewidth=1.5)
plt.axhline(y=5, color='gray', linestyle=':', linewidth=1.5)# Annotations
plt.annotate('High Anxiety', xy=(80, 8), xytext=(70, 9),arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05),fontsize=9,bbox=dict(boxstyle="round,pad=0.3", fc="salmon", ec="black", lw=0.5))plt.annotate('Strong Defense', xy=(50, defense_effect(defense_strength)[50]), xytext=(20, 4),arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05),fontsize=9,bbox=dict(boxstyle="round,pad=0.3", fc="lightblue", ec="black", lw=0.5))plt.annotate('Distress Moderated', xy=(50, distress[50]), xytext=(60, 2),arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05),fontsize=9,bbox=dict(boxstyle="round,pad=0.3", fc="lightgreen", ec="black", lw=0.5))# Add shaded regions
plt.fill_between(range(50,100), anxiety_levels[50:100], color="lightcoral", alpha=0.3)
plt.fill_between(range(0,50), defense_effect(defense_strength)[0:50], color="skyblue", alpha=0.3)# Add grid, legend, and labels
plt.grid(True, which='both', linestyle='--', linewidth=0.5)
plt.legend(loc='upper left', fontsize=9, frameon=True, shadow=True)
plt.title('Psychological Defense Mechanism Model', fontsize=14)
plt.xlabel('Time/Progression', fontsize=12)
plt.ylabel('Level', fontsize=12)# Customize ticks
plt.xticks(fontsize=10)
plt.yticks(fontsize=10)# Add text descriptions
plt.text(10, 9, 'Zone of High Anxiety', fontsize=8, color='red')
plt.text(55, 4, 'Zone of Effective Defense', fontsize=8, color='blue')
plt.text(60, 0.5, 'Zone of Managed Distress', fontsize=8, color='green')# Add a 3D effect (simulated)
plt.gcf().canvas.draw()
renderer = plt.gcf().canvas.get_renderer()
inv = plt.gca().transData.inverted()
for line in plt.gca().lines:for x, y in line.get_xydata():_, y_display = plt.gca().transData.transform((x, y))y_canvas = inv.transform((0, y_display))[1]if y_canvas > 0.5:plt.gca().add_patch(plt.Circle((x, y), 0.2, color=line.get_color(), alpha=0.3, zorder=10))# Add a pie chart for distribution of states
labels = 'High Anxiety', 'Effective Defense', 'Managed Distress'
sizes = [30, 40, 30]
colors = ['lightcoral', 'skyblue', 'lightgreen']
explode = (0.1, 0, 0) # explode 1st sliceplt.axes([0.65, 0.15, 0.2, 0.2]) # [left, bottom, width, height]
plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, colors=colors,autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=140)
plt.axis('equal') # Equal aspect ratio ensures that pie is drawn as a circle.# Show plot
plt.show()# Output variable data types and additional information
print("Data Types:")
print(f" anxiety_levels: {type(anxiety_levels)} - {anxiety_levels.dtype}")
print(f" defense_strength: {type(defense_strength)} - {defense_strength.dtype}")
print(f" distress: {type(distress)} - {distress.dtype}")# Additional output for debugging
print("\nSample Data:")
print(f" First 5 anxiety levels: {anxiety_levels[:5]}")
print(f" First 5 defense strengths: {defense_strength[:5]}")
print(f" First 5 distress levels: {distress[:5]}")# Analyze the results
avg_anxiety = np.mean(anxiety_levels)
avg_defense = np.mean(defense_effect(defense_strength))
avg_distress = np.mean(distress)print("\nAnalysis:")
相关文章:
【沉默的羔羊心理学】汉尼拔的“移情”游戏:操纵与理解的艺术,精神分析学视角下的角色互动
终极解读《沉默的羔羊》:弗洛伊德精神分析学视角下的深层剖析 关键词 沉默的羔羊弗洛伊德精神分析学角色心理意识与潜意识性别与身份 弗洛伊德精神分析学简介 弗洛伊德的精神分析学是心理学的一个重要分支,主要关注人类行为背后的无意识动机和冲突。…...
Bytebase 3.0.1 - 可配置在 SQL 编辑器执行 DDL/DML
🚀 新功能 新增环境策略,允许在 SQL 编辑器内直接执行 DDL/DML 语句。 支持为 BigQuery 数据脱敏。 在项目下新增数据访问控制及脱敏管理页面。 在数据库页面,支持回滚到变更历史的某个版本。 🔔 兼容性变更 禁止工单创建…...
从零手写线性回归模型:PyTorch 实现深度学习入门教程
系列文章目录 01-PyTorch新手必看:张量是什么?5 分钟教你快速创建张量! 02-张量运算真简单!PyTorch 数值计算操作完全指南 03-Numpy 还是 PyTorch?张量与 Numpy 的神奇转换技巧 04-揭秘数据处理神器:PyTor…...
git使用指南-实践-搭建git私服
一.创建git私服的核心基础 所谓的git私服,其实就是在一个服务器上创建一个个的git仓库,并且这些仓库允许其在一个网络上被其他用户访问。 创建一个最素的git私服:随便找一台linux服务器,这里假设其ip为192.168.0.6,使…...
Node.js JXcore 打包教程
Node.js JXcore 打包教程 介绍 Node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行时环境,它允许开发者使用 JavaScript 编写服务器端和网络应用程序。JXcore 是一个流行的 Node.js 发行版,它支持将 Node.js 应用程序打包成单一的可执行文件,使得部署和分发变得更加容易…...
Xshell 8 最新中文免安装绿色版
前言 Xshell8是一个非常受欢迎的远程连接管理软件,它的界面简单易懂,用起来特别方便。能支持好多种连接方式,比如SSH1、SSH2、SFTP、TELNET等等,还有串行协议和其他一些高级功能,基本上你想连什么都能满足。而且&…...
结构型模式4.装饰器模式
结构型模式 适配器模式(Adapter Pattern)桥接模式(Bridge Pattern)组合模式(Composite Pattern)装饰器模式(Decorator Pattern)外观模式(Facade Pattern)享元…...
备考蓝桥杯:顺序表详解(静态顺序表,vector用法)
目录 1.顺序表的概念 2.静态顺序表的实现 总代码 3.stl库动态顺序表vector 测试代码 1.顺序表的概念 要理解顺序表,我们要先了解一下什么是线性表 线性表是n个具有相同特征的数据元素的序列 这就是一个线性表 a1是表头 a4是表尾 a2是a3的前驱 a3是a2的后继 空…...
使用uniapp 微信小程序一些好用的插件分享
总结一下自己在开发中遇见的一问题,通过引入组件可以快速的解决 1.zxz-uni-data-select 下拉框选择器(添加下拉框检索,多选功能,多选搜索功能,自定义 下拉框插件,使用这个的原因是因为 uniui uview 组件库下拉框太…...
当遇到 502 错误(Bad Gateway)怎么办
很多安装雷池社区版的时候,配置完成,访问的时候可能会遇到当前问题,如何解决呢? 客户端,浏览器排查 1.刷新页面和清除缓存 首先尝试刷新页面,因为有时候 502 错误可能是由于网络临时波动导致服务器无法连…...
R语言安装教程与常见问题
生物信息基础入门笔记 R语言安装教程与常见问题 今天和大家聊一个非常基础但是很重要的技术问题——如何在不同操作系统上安装R语言?作为生物信息学数据分析的神兵利器,R语言的安装可谓是入门第一步,学术打工人的必备技能。今天分享在Windows…...
windows 下基于docker 部署 guacamole
背景 Apache Guacamole 是一种无客户端或插件的远程桌面网关。它支持多个标准协议,如 VNC、RDP 和 SSH等。记录下部署过程。 步骤 1, 安装docker desktop choco install docker-desktop -y 注: 若windows 11还未安装wsl,则需要…...
JVM实战—OOM的生产案例
1.每秒仅上百请求的系统为何会OOM(RPC超时时间设置过长导致QPS翻几倍) (1)案例背景 在这个案例中,一个每秒仅仅只有100请求的系统却因频繁OOM而崩溃。这个OOM问题会涉及:Tomcat底层工作原理、Tomcat内核参数的设置、服务请求超时时间。 (2)系统发生OOM的…...
oracle闪回恢复数据:(闪回查询,闪回表,闪回库,回收站恢复)
oracle的闪回查询,可以查询提交在表空间的闪回数据,并可以还原所查询的数据,用于恢复短时间内的delele 或者 update 误操作,非常方便,缺点是只能恢复大概几小时内的数据。 文章目录 概要闪回查询恢复数据的主要方法包括…...
STM32 单片机 练习项目 LED灯闪烁LED流水灯蜂鸣器 未完待续
个人学习笔记 文件路径:程序源码\STM32Project-DAP&DAPmini\1-1 接线图 3-1LED闪烁图片 新建项目 新建项目文件 选择F103C8芯片 关闭弹出窗口 拷贝资料 在项目内新建3个文件夹 Start、Library、User Start文件拷贝 从资料中拷贝文件 文件路径:固…...
计算机网络之---数据传输与比特流
数据传输的概念 数据传输是指将数据从一个设备传输到另一个设备的过程。传输过程涉及将高层协议中的数据(如包、帧等)转化为比特流,在物理介质上传输。 比特流的概念 比特流是数据传输中最基本的单位,它是由0和1组成的连续比特…...
es 单个节点cpu过高
背景: es 单个节点cpu一直持续很高,其它节点cpu不高。 观察这个节点的jvm使用率比较高,怀疑是jvm内存没释放导致内存寻址效率低,引起cpu过高。 解决方法:手动执行fullgc, 在线执行对业务无影响。 jcmd pi…...
设计模式 结构型 组合模式(Composite Pattern)与 常见技术框架应用 解析
组合模式(Composite Pattern)是一种结构型设计模式,它允许你将对象组合成树形结构来表示“部分-整体”的层次结构。通过这种模式,客户端可以一致地处理单个对象和对象组合。 在软件开发中,我们经常会遇到处理对象的层…...
pcie学习记录(1):基于xdma的工程搭建
写在最前面 Vivado的版本!!!(后面验证是错误的思路,可以不用看) XDMA PCIE开发期间两个版本问题的解决https://blog.csdn.net/kris_paul/article/details/128131527 我说实话在这里卡了很久ÿ…...
HTML5 动画效果:淡入淡出(Fade In/Out)详解
HTML5 动画效果:淡入淡出(Fade In/Out)详解 淡入淡出(Fade In/Out)是一种常见的动画效果,使元素逐渐显现或消失,增强用户体验。以下是淡入淡出的详细介绍及实现示例。 1. 淡入淡出的特点 平滑…...
AI赋能R-Meta分析核心技术:从热点挖掘到高级模型、助力高效科研与论文发表
Meta分析是针对某一科研问题,根据明确的搜索策略、选择筛选文献标准、采用严格的评价方法,对来源不同的研究成果进行收集、合并及定量统计分析的方法,现已广泛应用于农林生态,资源环境等方面,成为Science、Nature论文的…...
maven如何从外部导包
1.找到你项目的文件位置,将外部要导入的包复制粘贴进你当前要导入的项目下。 2.从你的项目目录下选中要导入的包的pom文件即可导包成功 注意一定是选中对应的pom文件 导入成功之后对应的pom.xml文件就会被点亮...
使用python发送gmail邮件
首先要有一个gmail邮箱:https://accounts.google.com/lifecycle/steps/signup/name?ddm1&dshS237022023:1736341599452877&flowEntrySignUp&flowNameGlifWebSignIn&TLAE–Llw01wbAW0P9gYEloi_C5wBurZd0MeIi4B1j8daH-72CNcc-1qwapbIRA_UZ&conti…...
Android 绘制学习总结
1、刷新率介绍 我们先来理一下基本的概念: 1、60 fps 的意思是说,画面每秒更新 60 次 2、这 60 次更新,是要均匀更新的,不是说一会快,一会慢,那样视觉上也会觉得不流畅 3、每秒 60 次,也就是 1…...
推动多语言语音科技迈向新高度:INTERSPEECH 2025 ML-SUPERB 2.0 挑战赛
随着语音技术在各领域应用的迅速扩展,全球语言与口音的多样性成为技术进一步突破的重大挑战。为了应对这一难题,来自卡内基梅隆大学(CMU)、斯坦福大学(Stanford University)、乔治梅森大学(George Mason Un…...
『SQLite』子查询可以这样用
摘要:本节主要讲子查询的使用,可以在查询、更新、修改、删除等操作中使用。 什么是子查询? 子查询是一种在 SELECT-SQL 语言中嵌套查询下层的程序模块。当一个查询是另一个查询的条件时,称之为子查询(Sub Query&#…...
thingsboard通过mqtt设备连接及数据交互---记录一次问题--1883端口没开,到服务器控制面板中打开安全组1883端口
1,链接不上:原因是1883端口没开,到服务器控制面板中打开安全组1883端口 2,参考链接: https://blog.csdn.net/bujingyun8/article/details/120024788...
Pod状态为“被驱逐(evicted)”的解决思路
在Kubernetes集群中,Pod状态为“被驱逐(evicted)”表示Pod无法在当前节点上继续运行,已被集群从节点上移除。针对Pod被驱逐的问题,以下是一些常见的解决方法: 一、识别被驱逐的原因 资源不足:…...
【代码随想录-数组篇02】:双指针(快慢指针)法相关力扣练习题
提示1:本篇共包含5道题,全部用python语言进行实践,看会不如行动会,请大家多多实践~ 提示2:强烈推荐 代码随想录 提示3:博主最近在跟着【代码随想录】进行刷题,有小伙伴有想法的可以私…...
Docker基础
Docker基础 命令介绍 其中,比较常见的命令有: 命令说明文档地址docker pull拉取镜像docker pulldocker push推送镜像到DockerRegistrydocker pushdocker images查看本地镜像docker imagesdocker rmi删除本地镜像docker rmidocker run创建并运行容器&am…...
计算机网络之---传输介质
传输介质的定义 传输介质是计算机网络中用于传递信号的物理媒介。它将数据从发送方传输到接收方,可以是有线的(如铜线、电缆、光纤等)或者无线的(如无线电波、微波等)。传输介质的作用是承载和传播物理信号(…...
数据结构:LinkedList与链表—面试题(三)
目录 1、移除链表元素 2、反转链表 3、链表的中间结点 4、返回倒数第k个结点 5、合并两个有序链表 1、移除链表元素 习题链接https://leetcode.cn/problems/remove-linked-list-elements/description/ 描述:给你一个链表的头节点 head 和一个整数 val ÿ…...
P10424 [蓝桥杯 2024 省 B] 好数
题目描述 一个整数如果按从低位到高位的顺序,奇数位(个位、百位、万位……)上的数字是奇数,偶数位(十位、千位、十万位……)上的数字是偶数,我们就称之为“好数”。 给定一个正整数 N…...
MySQL - 子查询和相关子查询详解
在SQL中,子查询(Subquery)和相关子查询(Correlated Subquery)是非常强大且灵活的工具,可以用于执行复杂的数据检索和操作。它们允许我们在一个查询中嵌套另一个查询,从而实现更复杂的逻辑和条件…...
MySQL入门学习笔记
第一章 数据库系统概述 数据库的4个基本概念 数据、数据库、数据库管理系统、数据库系统是与数据库技术密切相关的4个基本概念 数据 数据是数据库中存储的基本对象,描述事物的符号记录称为数据,数据的表现形式还不能完全表达其内容,需要…...
使用vue-pdf预览pdf和解决pdf电子签章显示问题
使用vue-pdf预览pdf和解决pdf电子签章显示问题 第一步:npm install vue-pdf 第二步页面使用vue-pdf <template><div class"pdf1"><Pdf v-for"i in numPages" :key"i" :src"src" :page"i" />…...
MySQL Windows 11 的 MySQL 配置文件 (my.ini) 路径查找指南
✅ Windows 11 的 MySQL 配置文件 (my.ini) 路径查找指南 在 Windows 11 上,MySQL 的 ini 配置文件(通常是 my.ini 或 my.cnf)的位置取决于 MySQL 的安装方式。下面是一些常见的路径和方法来找到这个配置文件。 🔍 方法 1&#…...
记一次k8s下容器启动失败,容器无日志问题排查
问题 背景 本地开发时,某应用增加logback-spring.xml配置文件,加入必要的依赖: <dependency><groupId>net.logstash.logback</groupId><artifactId>logstash-logback-encoder</artifactId><version>8…...
Delaunay三角刨分算法理解及c#过程实现
Delaunay三角刨分算法理解及c#过程实现 0 引言1 关于三角剖分2 Delaunay三角剖分算法实现及对比3 结语0 引言 💻💻AI一下💻💻 三角剖分是什么? 三角剖分是一种将平面或曲面划分成三角形集合的方法。在二维平面中,给定一个平面区域(可以是多边形等),通过连接区域…...
【单片机】实现一个简单的ADC滤波器
实现一个 ADC的滤波器,PT1 滤波器(也称为一阶低通滤波器),用于对输入信号进行滤波处理。 typedef struct PT1FilterSettings PT1FilterSettings; struct PT1FilterSettings {//! last Filter output valueuint32_t filtValOld;//…...
在 Ubuntu 22.04 上从 Wayland 切换到 X11的详细步骤
在 Ubuntu 22.04 上从 Wayland 切换到 X11,步骤其实很简单,主要是在登录界面进行选择。以下是详细的步骤: 步骤 1:退出当前会话 首先,点击屏幕右上角的用户菜单,选择 注销 或 退出,以退出当前…...
NOVA:AutoRegressive Video Generation Without Vector Quantization——自回归视频生成无需向量量化
这篇文章介绍了一种名为NOVA的新型自回归模型,用于高效的文本到图像和文本到视频生成。以下是文章的主要内容总结: 1. 研究背景与问题 自回归大语言模型(LLMs)在自然语言处理(NLP)中表现出色,但…...
79 Openssl3.0 RSA公钥加密数据
1 引言 最近不小心用到了openssl3.0,项目中需要使用rsa非对称加解密算法,所以把openssl3.0使用公钥加密数据的函数调用摸了一遍。 之所以记录此篇文章,是因为网络上大多数是openssl3.0以前的版本的函数接口,而openssl3.0之后已经丢…...
基于单片机的数字电子秒表设计
此文章谨为课设记录 一、实验要求 题目六 数字电子时钟 基本要求: (1) 设计一个单片机电子时钟,设计的电子时钟通过数码管显示; (2) 具有能通过按键实现设置时间的功能; (3) 显示格式为小时十位、小时个位,分…...
rust学习——环境搭建
rust安装:https://kaisery.github.io/trpl-zh-cn/ch01-01-installation.html 1、vscode装插件: toml语法支持 依赖管理 rust语法支持 2、创建demo 3、查看目录 4、执行文件的几种方式: rust安装:https://www.rust-lang.org/z…...
解读若依框架中的 @Xss 注解
文章目录 1. 背景与问题定义什么是 XSS 攻击?XSS 的常见类型传统解决方案的局限性 2. Xss 注解详解Xss 注解源码解析注解核心要素 XssValidator 实现解析核心逻辑 3. 应用场景场景一:表单输入校验示例代码 场景二:API 接口参数校验示例代码 4…...
ADO.NET知识总结4---SqlParameter参数
目录 5.1 SqlParameter介绍 5.2 SqlParameter创建参数方式 5.3 添加命令参数 5.4 参数使用 5.1 SqlParameter介绍 SqlParameter: 表示SqlCommand对象的参数,或与DataSet中列的映射。 常用属性 DbType 参数的SqlDbType(即 数据库的类型而言&#x…...
分布式主键ID生成方式-snowflake雪花算法
这里写自定义目录标题 一、业务场景二、技术选型1、UUID方案2、Leaf方案-美团(基于数据库自增id)3、Snowflake雪花算法方案 总结 一、业务场景 大量的业务数据需要保存到数据库中,原来的单库单表的方式扛不住大数据量、高并发,需…...
【顶刊TPAMI 2025】多头编码(MHE)之极限分类 Part 4:MHE表示能力
目录 1 MHE的表示能力2 基于Frobenius-范数的低秩逼近3 基于CE的低秩近似 论文:Multi-Head Encoding for Extreme Label Classification 作者:Daojun Liang, Haixia Zhang, Dongfeng Yuan and Minggao Zhang 单位:山东大学 代码:h…...
Spring Boot 项目启动报 NoClassDefFoundError 异常的原因分析与解决方案 - jackson 版本不一致
目录 报错: 问题分析: 解决方案: 方案 1:对 Jackson 版本进行统一 方案 2:升级 Springfox 版本 方案 3:替换 Springfox 为 springdoc-openapi(推荐) 方案 4:排除冲突的 Jack…...