人们喜欢关心国际大事而忽略身边发生的事情,为什么?

时间: 2024-06-11 18:05:39 浏览: 11
作为AI语言模型,我不能确定人们是否普遍如此。但是,有些人可能会更关注国际大事而忽略身边发生的事情,原因可能包括以下几个方面: 1. 视野开阔:国际大事通常涉及更广泛的地区、更多的人群和更复杂的议题,这些议题可能对世界产生深远的影响。因此,关注国际大事可以帮助人们了解更多的信息和知识,从而扩展自己的视野。 2. 意义重大:一些国际大事可能涉及到国家的主权和领土完整、人权和人道主义问题、全球经济和贸易等重大议题。这些议题的结果可能会对全球产生重大的影响,因此,人们可能会更关注这些议题。 3. 忽略身边事情的原因多种多样:有的人可能没有足够的时间和精力去关注身边的事情,有的人可能觉得身边的事情并不重要,有的人可能觉得身边的事情已经足够熟悉了,需要了解更多的信息。这些原因可能不同,但都可能导致人们忽略身边发生的事情。
相关问题

zookeeper是干什么大事

Zookeeper是一个分布式的协调服务,它主要用于配置管理、名字服务、提供分布式同步和集群管理等功能。配置管理可以帮助我们更好地管理系统的配置信息,而名字服务可以提供给分布式系统一个统一的命名空间。分布式同步是指协调多个节点之间的操作顺序,确保分布式系统的一致性。集群管理则是管理整个集群中的节点。 我们为什么需要这样的服务呢?分布式系统的开发和管理是一项复杂的任务,需要解决一系列的问题,如数据一致性、节点间的通信、故障恢复等。Zookeeper提供了一种简单而可靠的方式来处理这些问题,使得分布式系统的开发和管理变得更加容易。 为什么要使用Zookeeper来实现呢?使用Zookeeper有以下几个优势:首先,Zookeeper提供了高性能和低延迟的服务,可以满足分布式系统对协调服务的需求;其次,Zookeeper具有高可用性和容错性,即使在节点故障的情况下也能保持系统的稳定运行;最后,Zookeeper提供了强一致性的写入保证,可以确保多个写入操作的顺序性和一致性。 Zookeeper在许多开源系统中被广泛使用,例如Hadoop、HBase、Kafka等。这些系统利用Zookeeper的协调服务来管理集群的配置、协调节点间的通信以及实现分布式的数据一致性等功能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [Zookeeper-Zookeeper可以干什么](https://blog.csdn.net/xwnxwn/article/details/123456606)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [ZooKeeper能做什么?](https://blog.csdn.net/wuhuayangs/article/details/122215152)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

getAsFile是什么?

`getAsFile()` 是 JavaScript 中 File API 的一个方法,用于从 `<input>` 元素中获取用户选择的文件。使用该方法可以返回一个 `File` 对象,包含了文件的相关信息,如名称、大小、类型等。此方法通常用于上传文件操作中。例如,可以通过以下代码获取用户选择的文件: ```javascript const fileInput = document.getElementById('file-input'); const selectedFile = fileInput.files[0].getAsFile(); ``` 其中,`fileInput` 是一个 `<input type="file">` 元素的引用,`selectedFile` 是一个 `File` 对象,表示用户选择的第一个文件。

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user_behavior = { '王一': {'《哪吒》': 3.5, '《我不是药神》': 4.5}, '王二': {'《深海》': 3.5, '《长津湖》': 4.5}, '王三': {'《疯狂动物城》': 4.0, '《人生大事》': 3.5, '《这个杀手不太冷静》': 4.0} } # 计算用户之间的相似度 def cal_user_sim(user_behavior): sim_matrix = {} for user1 in user_behavior: sim_matrix[user1] = {} for user2 in user_behavior: if user1 == user2: continue sim_matrix[user1][user2] = len(set(user_behavior[user1].keys()) & set(user_behavior[user2].keys())) return sim_matrix # 找到与目标用户最相似的K个用户 def find_top_k_sim_users(user_sim, target_user, k=2): sim_users = sorted(user_sim[target_user].items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:k] return sim_users # 推荐电影给目标用户 def recommend_movies(user_behavior, user_sim, target_user, k=2): sim_users = find_top_k_sim_users(user_sim, target_user, k) movie_list = [] for user, sim in sim_users: for movie in user_behavior[user]: if movie not in user_behavior[target_user]: movie_list.append((movie, user_behavior[user][movie] * sim)) movie_list = sorted(movie_list, key=lambda x: x[1], reverse=True) return [movie[0] for movie in movie_list][:k] # 测试推荐算法 user_sim = cal_user_sim(user_behavior) print("请输入用户:") target_user = input() rec_movies = recommend_movies(user_behavior, user_sim, target_user, k=2) print(f"为用户{target_user}推荐的电影是:{rec_movies}")。将这个代码,每一行都给出解释,说明为什么这么做代码?

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