酱缸中挣扎的无奈者——(感悟)

本文探讨了官场文化对年轻干部的影响,将其比喻为“政治艾滋病”,并对如何改变这种现状进行了思考。

——读柏杨《酱缸震荡》随感(一)
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让一些德才兼备的年轻人进入政坛,本应是一件好事,但结果却让老百姓深感失望。其中最主要的原因在于沉淀千年的腐臭不堪的官场文化。换言之,就是大家所强烈呼吁改革的政治体制所造成的。体制的沉疴已为人诟病。这些未及而立之年的年轻干部之所以引起人们的责难,并引起民意狂澜,实是借人说事而已。

颓废的官场文化是一只横亘在这些年轻干部面前的大染缸。这只发酵了上千年的大染缸,其包容性之强大令我们不可想象。这只大染缸所具有的内容,诸如庸俗下流的“段子”文化、拉帮结派的“圈子”文化、敷衍塞责的“号子”文化、奢侈糜烂的“杯子”文化等等,这里所举的这些“文化”还是上不了台面的,至于在台面上的诸如冗长空洞的讲话、官腔、前呼后拥的出行队伍等等也是老百姓常常见到的。官场文化之繁荣昌盛,足可以扬国威。

官场的这种酱缸文化,柏杨先生有一妙喻,曰“政治艾滋病”。这种病的特征,借用柏杨先生对中国“酱缸文化”的特色的解剖来说,也是恰当的:“夫酱缸者,腐蚀力和凝聚力极强的混沌社会也,也是一种被奴才政治、畸形道德、个体人生观和势力眼主义长期斫丧,使人类特有的灵性僵化和泯灭的混沌社会也。酱缸文化也有它的产品:权力崇拜、牢不可破的自私、文字魔术和欺诈、僵尸迷恋、窝里斗和稀泥、淡漠冷酷讥猜残忍、虚骄恍惚。”正是由于这种政治艾滋病布满了整个官场,使得这个圈子里的人无不遭受病毒感染,只不过患病的程度轻重缓急而已。所以,即便一个体格健全、未受污染的年轻人,进入这个圈子,也很难独善其身。当然,有的年轻人进去之前就已经对这种文化了然于心并运用娴熟了。

政治艾滋病如此疯狂,酱缸中的腐蚀能力如此强大,对于我们每一个人来说,都是一种挑战。当我们看到周森锋那张让人气愤的雨中下乡视察图时,以及媒体近日提及的共青团山东省团委副书记张辉履职中的老套的讲话稿,这些细节,毫无疑问地反映了这些年轻干部已被那只大染缸所容纳了。

在批评之余,我们是否也应冷静的想一想,假如换作你,假如你也是一个未受污染、满怀抱负的有志青年,面对如此强大的官场文化,你该如何选择?排除诸如周森锋等人对官场的投怀送抱,我想,这种被容纳的过程中或许充满着一种无奈感吧,兴许也有过痛苦的挣扎。传统吏治中的生存法则和行事规矩,或许在他入职前就已经接受了来自父母、师长等父辈的谆谆教导:做人要低调啦、对领导如何如何啦、酒场上怎样怎样啦,等等。

其实,远不止这些教导,对于体制外的我们又何曾不耳熟能详呢?譬如,让人反感的每一茬领导上台就要学习他的某某代表、某某观,就好像流行歌曲一样,到下一茬接手就很少提及甚至根本不提了——这似乎也可这样理解:根据我们祖先留下来的处世之道,你再多次提及前任之理论,就意味着你对现任的不尊重了。但圈外之人一旦进入那个权力场,不管你喜欢还是厌恶,你都不得不常常深入地学习之(当然,是否真正的深入地学习,大可以怀疑)。这时候,生存已成了第一要义。面对这只大染缸,你无力改变,只能顺从和适应它。否则,你就被视为党性不强,仕途很可能就黯淡无光。

柏杨先生说,不断地往缸中加入清水,久而久之,再稠再浓的污浊发臭的酱缸,还是可以澄清的。然而,这个一滴一滴的清水,对于那只巨大的酱缸,何时才能了!又有多少人愿意做最开始的那几滴“清水”?事实上,靠清水的自净来达到酱缸的震荡,是一个漫长的过程,而到底能不能自净,我对此表示悲观。我们也知道,病菌具有复制性和扩散性的特点,它可以不断的产生新的病毒,并产生抗药性。当你还来不及去净化时,就已被它染黑了。那么,不要一滴一滴地往里加,而是倾盆而下?这似乎不可能,其弊病也是显而易见的。

其实,除了一滴一滴往里加清水这一途,还是有其他办法的。譬如,要想救酱缸中之人,我们可学学小时候的司马光:举起石头,把缸砸掉!或者给缸打个洞,用管子往外抽;为了防止砸或抽,使得污水四溅污染人和环境,不妨先挖个大坑把缸置于其中。又或者干脆再往缸中加一些凝固剂,变成土壤,送进实验室或博物馆,可作实验或观赏之用。

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本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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