美国众神第三章

在 Zemax 非序列模式下建立干涉仪模型 Zemax 利用其相干检测功能,将到达探测器的射线的能量相干地组合起来,同时考虑每条检测到的射线的幅度和相位。从对这些干涉条纹的定量评估来看,光学干涉仪具有广泛的应用,包括在天文学中用于测量天体的大小,在计量学中用于精确测量距离,在显微镜中用于提高分辨率,以及在物理和工程的各个领域中用于检测条件的微小变化。在光学干涉仪中,使用的是光波。非相干和相干相加的总功率是守恒的,但相干光束的峰值辐照度应该是非相干光束总和的 2 倍,这是理所当然的。请注意,条纹的缺失是显而易见的,因为不再从相干的角度观察探测器。 阅读详情
第三章

每个小时都在刺伤你,最后一小时取你的性命。
——俗话

美国旅馆的前台后面,站着一个瘦弱的年轻女人。她告诉影子,他的朋友已经帮他办理好了登记手续,然后把他房间的长方形塑料钥匙卡递给他。她有一头淡金色的长发,那张脸隐隐约约有点像啮齿类动物,尤其是当她一脸怀疑表情打量别人、然后放松下来、露出微笑的时候。她不肯把星期三的房间号码告诉他,还坚持要给星期三的房间挂个电话,通知他的客人已经到了。
星期三从房间里出来,走进大厅,冲影子招手打招呼。
“葬礼举行得怎么样?”他问。
“结束了。”影子回答说。
“不想谈葬礼的事?”
“不想。”影子说。
“很好。”星期三笑起来,“这年头就是话太多。说说说。如果人人都学会默不作声忍受痛苦,这个国家会好得多。”
星期三带他去他的房间,穿过走廊时路过影子自己的房间。星期三的房间里到处铺满打开的地图,有的摊在床上,有的贴在墙上。星期三用颜色鲜艳的标记笔在地图上画满记号,弄得上面一片荧光绿、嫩粉红和亮橙黄色。
“我刚刚被一个胖男孩绑架了。”影子告诉他,“他叫我告诉你,说你应该被抛进历史的垃圾堆,而和他一样的人则乘着豪华轿车飞驰在人生的超级高速公路上。诸如此类的话。”
“小杂种。”星期三咒骂一声。
“你认识他?”
星期三耸耸肩膀。“我知道他是谁。”他在房间里唯一一张椅子上重重地坐下。“他们什么都不知道。”他说,“什么狗屁都不知道。你还要在镇子里待多久?”
“我也不知道,也许一周吧。我要了结劳拉的身后事,照料我们公寓,处理掉她的衣服物品,所有的一切。这么做肯定会把她妈妈气得发疯,不过,那女人活该气得发疯。”
星期三点点他的大脑袋。“那好,只要你一处理完,我们立刻离开鹰角镇。晚安。”
影子穿过走廊,走回自己的房间。他的房间和星期三的完全一样,床头墙壁上挂着一副血红色的描绘日落的油画。他用电话订了一个芝士肉丸比萨,然后去沐浴。他把旅馆提供的所有小塑料瓶装的洗发水和沐浴露都倒进浴缸,搅出大量泡沫。
他的块头实在太大,无法完全躺进浴缸,可他还是半坐在里面,舒服地享受了一个泡泡浴。影子曾对自己许诺,一旦出狱,一定要好好享受一次泡沫浴。他终于实现了自己的诺言。
洗完澡不久,比萨就送来了。影子吃下整个比萨,又灌下一罐不含酒精的清啤。
影子舒舒服服躺在床上,心想,这是我重获自由之后睡的第一张床,可惜这个想法并没有像当初想象的那样,给他带来无比的快乐。他没有拉上窗帘。玻璃窗外汽车和连锁快餐店的灯光让他很踏实,让他知道外边还有另外一个世界,一个只要他愿意、随时可以走进去的自由世界。
应该躺在家里的床上才是,影子心想,住在他与劳拉居住的公寓里,躺在他与劳拉共同分享的床上。可是,那里已经没有她,周围却还萦绕着她的遗物、她的气味、她的生活……这种想法实在太难以忍受了。
别想了,影子心想。他决定琢磨些别的,他想起了硬币戏法。影子知道自己没有成为魔术师的天赋。他没本事使出种种花招,让别人绝对相信他,也不想去表演扑克魔术,或者凭空变出纸花什么的。他只想操纵硬币,他喜欢摆弄硬币时的感觉。他开始在脑中列出能让硬币凭空消失的各种魔术手法,进而联想起了他丢进劳拉墓穴的那枚金币。然后,他又回忆起奥黛丽对他说过的话,劳拉死时的情形。又一次,他觉得他的心脏隐隐作痛。
每个小时都在刺伤你,最后一小时取你的性命。这句话在哪儿听过?
他又想起星期三那句话:默不作声忍受痛苦,情不自禁地微笑起来。许多人告诫彼此,说不要压抑自己的感情,要让情感自然宣泄出来,让内心的痛苦流露出来。这些话,影子听得实在太多了。影子心想,其实也该好好说说怎么压制感情。他估计,只要你长期压制痛苦,压得够深的话,用不了多久,你就不会再觉得痛苦了。
睡眠慢慢包围了他,不知不觉间,影子沉入了梦境。
他在走……
他在一间比整座城市还大的房间里走着,目光所及,到处是各种各样的雕像、雕刻和粗糙的肖像。他站在一座像是女人的雕像旁:她赤裸的乳房扁扁的,垂在胸前,腰上围着一串切断的手,她自己的两只手里握着锋利的匕首,本该是头颅的地方,从她的脖子里却冒出孪生的两条毒蛇。毒蛇的身体拱起,互相瞪视,仿佛正准备攻击对方。这座雕像让人觉得极其不安,在它深处,有某种极其狂暴、极其不对劲的东西。影子从它旁边退开。
他开始在大厅里漫步。一座座雕像的眼睛仿佛始终追随着他的步伐。
在梦中,他意识到每座雕像都有一个名字,在雕像之前的地面上灼灼闪耀。那个白色头发、脖子上戴着一条用牙齿串成的项链、手里拿着一面鼓的男人,他的名字叫“娄克提奥斯”;那个屁股肥硕、从双腿间钻出无数只怪物的女人,名叫“胡布”;还有那个长着公羊脑袋,手捧金球的男人,名叫“荷塞夫”。
突然,在梦中,一个清晰的声音开始对他说话,但他看不到说话的人。
“这是被遗忘的诸神,他们已经逝去。关于他们的传说故事只能在干涸的历史长河中找到。他们离开了,永远地离开了。但他们的名字和形象还留在我们中间。”
影子转了一个弯,发现他来到了另一个房间,比刚才那间更宽敞。举目四望,怎么也无法看到它的边际。离他最近的是一只棕褐色的猛犸象头骨,打磨得很光滑;还有一个披着毛茸茸黄褐色斗篷的身材娇小的女人,她的左手是畸形的。在她旁边是一组三个女人的雕像,用同一块花岗岩雕刻出来,上身分开,下身却从腰部开始连在一起,她们的脸似乎匆匆刻就,还没有完工,但她们的乳房和外阴却雕刻得非常精细。还有一只影子不认识的不会飞的鸟,大约有他身体两倍高,长着秃鹫般的鸟嘴和人的手臂。这样的雕塑还有很多、很多。
那个声音再度响起,仿佛在课堂上讲课一般解说道:“这是已经从记忆中消失的诸神,连他们的名字也早已被人们遗忘。曾经崇拜他们的人与他们的神祇一样被遗忘了。他们的图腾早已破碎失落,他们的最后一任祭司没来得及将秘密传留下去就已死亡。
“神祇也会死亡。当他们真正死去时,没有人会哀悼、纪念他们。观念比人类更难被杀死,但说到底,观念也是能够杀死的。”
一阵悄声低语传遍整个大厅,窃窃私语的声音让影子在梦中也感觉到了一股寒冷的、莫名的恐惧。吞噬一切的恐慌紧紧攫住了他,就在这座被世人遗忘的诸神的殿堂中。这里遗留着诸神的雕像:长着章鱼脸孔的神、只遗留下干枯的双手的神——遗留下来的也可能是天上坠落的陨石、森林大火的残留物,谁也说不清……
影子猛地惊醒过来,心脏剧烈跳动着。他的额头上覆着一片湿冷的汗水,整个人彻底清醒过来了。床边电子表的红色数字告诉他,现在是凌晨1:03分。旅馆外面霓虹灯招牌的灯光透过窗户洒进房间。影子站起来,晕晕乎乎地有些辨不清方向。他走进旅馆房间的卫生间,没有开灯就直接方便,然后回到卧室。在他记忆中,刚刚做过的梦依然清晰鲜明,但是他无法解释,为什么那个梦让他感到如此恐惧。
从外面照进房间的灯光并不很亮,不过影子的眼睛已经渐渐习惯了黑暗。一个女人正坐在他的床边。
他认出了她。即使混在一千人中,甚至十万人中,他也能一下子把她认出来。她身上仍穿着那件下葬时穿的海军蓝套装。
她说话的声音很低,但却是他熟悉的语调。“我猜,”劳拉轻轻说,“你一定会问我为什么会在这里。”
影子没有说话。
他在房间里唯一的一把椅子上坐下。最后,他还是忍不住问她:“真的是你吗?”
“当然是我,”她说,“我很冷,狗狗。”
“你已经死了,宝贝儿。”
“是的。”她说,“我已经死了。”她拍拍床上她身旁的位置。“过来坐在我身边。”她说。
“不必了。”影子说,“我觉得我还是坐在这里比较好。我们俩之间还有些事情没有搞清楚呢。”
“比如说我已经死了的事?”
“也许吧。但我更想知道你是怎么死的。还有你和罗比的事。”
“哦,”她轻声说,“那件事呀。”
影子可以闻到——也许他只是想象自己能够闻到——一股混合着泥土、鲜花和防腐剂的味道。他的妻子,他的前妻——不,他纠正自己的叫法,应该说他已故的妻子——坐在床边,眼睛一眨不眨,专注地凝视着他。
“狗狗,”她说,“能不能来根香烟?能替我弄一包吗?”
“你不是戒烟了吗?”
“确实戒了。”她说,“不过我现在用不着再担心什么危害健康了。而且,我觉得抽烟可以让我精神安定下来。前台大厅有自动售货机。”
影子穿上裤子和T恤,光着脚去到大厅。值夜班的是一个中年男人,正在看一本约翰·格里萨姆的小说。影子在自动售货机里买了一盒维多利亚女士香烟,然后找值夜班的人要火柴。
“你住的是禁烟房。”夜班职员说,“你得保证打开窗户,才能抽烟。”他递给影子一盒火柴,还有一个印着旅馆标志的塑料烟灰缸。
“知道了。”影子说。
他回到自己的卧室。她摊开手脚,躺在他揉乱的被子上。影子打开窗户,把香烟和火柴给她。她的手指冰凉。当她点火时,影子看到了她的指甲:过去修剪得整洁大方的指甲现在参差不齐,指甲缝下塞满泥土。
劳拉点燃香烟,吸了一口,然后吹熄火柴。她又吸一口烟。“我感觉不到烟味,”她伤感地说,“看样子抽烟不管用。”
“我很难过。”他说。
“我也是。”劳拉说。
她用力抽烟。烟头的火光亮起来时,他看清了她的脸。
“这么说,”她问,“他们把你放出来了?”
“是的。”
烟头闪烁着橙红色的火光。“我依然很感激你。我真不该让你卷进那件事。”
“没关系,”他说,“我是心甘情愿的。我本来可以拒绝的。”他奇怪自己为什么不害怕。一个关于博物馆的怪梦就能让他心惊肉跳,可是,面对一具会走路的僵尸,他却丝毫没有恐惧的感觉。
“是的,你本来可以拒绝的。”她说,“你这个大傻瓜。”烟雾环绕着她的脸庞,在黯淡的光影下,她显得非常漂亮。“你想知道我和罗比的事?”
“我想是吧。”
她把香烟在烟灰缸里按熄。“你关在牢里,”她说,“而我需要一个可以聊天的人,需要一个可以依靠的肩膀。我需要你时,你不在。那时候,我心里非常不好受。”
“我很抱歉。”影子意识到她的声音有些不太对劲,他想搞清到底是怎么回事。
“我知道。我们两个一开始约在一起喝咖啡,谈论你出狱之后我们会做些什么,再看到你会多么好。你知道,他真的很喜欢你。他打算等你出来后就把你原来的工作还给你。”
“没错。”
“后来奥黛丽去探望她姐姐,离开一周。这个,呃,发生在你离开一年,不,十三个月之后。”她的声音里没有任何感情,吐出的每一个字都平平淡淡,就好像一个一个小卵石落下来,无声无息地落进无底的深渊。“罗比来看我,然后我们都喝醉了。我们在卧室的地板上做爱。很棒,真的感觉好极了。”
“这部分我就用不着听了。”
“什么?哦,我很抱歉。死了之后,你很难对事物做出选择、筛选。你知道,生前发生的事就像一张照片,什么都无所谓了。”
“对我来说有所谓。”
劳拉又点上一枝烟。动作流畅自若,一点都不僵硬。有一阵子,影子怀疑她是否真的死了。也许这一切不过是个精心布置的恶作剧。“是的,”她继续说下去,“我理解。我们两个开始私通——当然,我们并不用这个词来称呼我们之间的关系——在接下来的两年里一直保持这种关系。”
“你准备离开我、和他一起吗?”
“我为什么要那么做?你是我最亲爱的大熊,是我的狗狗,你为我做了这么多。我等待了三年,等你回来和我团聚。我爱你。”
他控制住自己脱口说出“我爱你”的冲动。他不会再说出那三个字了,永远不会了。“那天晚上发生了什么?”
“我死的那天?”
“对。”
“罗比和我出去商量给你开欢迎晚会的事。生活马上就要好起来了。我告诉他,我和他之间的关系结束了。既然你回来了,这种关系应当结束。”
“唔,谢谢你,宝贝。”
“没什么,亲爱的。”一抹幽灵般的微笑浮现在她脸上。“当时,我们的感情都很冲动,都很愚蠢。我喝醉了,他没醉。所以他开车。送我回家的路上,我宣布说我要给他来一个告别纪念,最后一次和他做爱。然后我就解开了他的裤子拉链。”
“大错误。”
“我知道。我的肩膀碰到了变速杆,罗比想把我推开重新挂挡,我们的车偏离了车道,然后就是砰的一声巨响。我还记得,整个世界都旋转起来,我想,‘我就要死了’。当时我很冷静。我都记得。我一点也不害怕。然后我就什么都不记得了。”
有一股烧焦塑料的味道。影子突然意识到是香烟已经烧到过滤嘴了。但劳拉显然还没有注意到。
“你来这里做什么,劳拉?”
“一个妻子就不能来看看她的丈夫吗?”
“你已经死了。今天下午我还参加了你的葬礼。”
“你说得对。”她停止说话,眼神恍惚起来。影子站起来,走到她身边,从她手指间取下正在闷烧的烟头,丢到窗外。
“怎么了?”
她的眼睛搜寻着他的目光。“我现在对生命的了解并不比我活着的时候更多。虽然很多事情生前我不知道,而现在都知道了,但我却无法用语言表达出来。”
“通常情况下,人们死了之后都待在坟墓里。”影子说。
“是吗?真的都待在坟墓里?过去我也这么想,但现在却不敢肯定了。也许吧。”她从床上爬起来,走到窗户旁。旅馆广告牌的灯光映射下,她的脸和过去一样美丽动人。那是他为之进监狱的女人的脸。
胸腔里的心脏一阵剧痛,仿佛有只看不见的手正握紧、挤压。“劳拉……?”
她没有看他。“你让自己卷进了某些非常可怕的事情里,影子。如果没有人守护你,你准会倒霉的。我会守护你。还有,谢谢你送我的礼物。”
“什么礼物?”
她把手伸进上衣口袋,掏出今天早些时候他投进墓穴里的那枚金币。金币上面还沾着黑色的墓土。“我会用项链把它串起来。你对我真的太好了。”
“不必客气。”
她转过身看着他,眼睛仿佛在凝视他,又仿佛没有停留在他身上。“我认为我们的婚姻有不少问题,必须解决。”
“宝贝,”他告诉她,“你已经死了。”
“很显然,这是诸多问题中的一个。”她停了一下,“好了,”她说,“我得走了。我还是走了的好。”她转过身,很自然地把手搭在影子的肩膀上,踮起脚尖和他吻别。过去她总是这么和他吻别。
他不太情愿地弯腰亲吻她的脸颊,但她把嘴唇凑了过来,压在他的嘴上。她的呼吸带着淡淡的樟脑丸的气味。
劳拉的舌头伸进影子嘴中。她的舌头冰冷、干涩,带着香烟和胆汁的味道。如果说影子刚才对妻子是否真的死了还有什么怀疑的话,现在再也没有任何疑问了。
他挣扎着退后。
“我爱你,”她简洁地告诉他,“我会守护你平安的。”她向门口走去。他的嘴中还弥留着一股奇怪的感觉。“睡吧,狗狗,”她叮嘱说,“记得别惹麻烦。”
她打开门走到外面走廊。走廊里的荧光灯颜色不好。这种灯光下,劳拉看起来确实像死人。话又说回来,任何人在荧光灯下脸色都像死人。
“你本来可以叫我留下来过夜的。”劳拉用那种冷冰冰的石头一样的语气说。
“我想我不会。”影子说。
“你会的,亲爱的。”她说,“不等这一切结束,你就会的。”她转身离开,顺着走廊走出去。
影子站在门口望出去。值夜班的人还在看那本约翰·格里萨姆的小说。她从他身边经过时,他连头都没抬一下。她的鞋上沾着厚厚一层墓地的泥土。她走出旅馆,消失了。
影子呼出一口气,呼得很慢很慢。他的心脏跳动得有些不均匀。他匆匆穿过走廊,去敲星期三的房门。敲门的时候,他突然有一种很怪异的感觉,似乎他被一对黑色的翅膀拍打了一下,好像有只巨大的乌鸦飞着穿过他的身体,飞到外面走廊,飞到更远的地方。
星期三打开门。他赤裸着身体,只在腰间围着一条白色的旅馆浴巾。“见鬼,你想干什么?”他问。
“有些事情得让你知道。”影子有些慌乱地说,“也许只是个梦——但它不是——也许我吸入了那胖小子的什么合成蟾蜍皮的毒烟,也许我只是发疯了……”
“好了,好了,闭嘴。”星期三打断他的话,“我这儿正忙着呢。”
影子偷看一眼房间内部。有人正躺在床上,看着他,床单拉到干瘪的乳房上。他看到了淡金色的头发,还有那张有点像啮齿动物的脸。他压低声音。“我刚刚看见我妻子了,”他说,“她刚才就在我房间里。”
“你的意思是鬼?你看见鬼了?”
“不,不是鬼。她是实实在在的。就是她。她已经死了,但并不是什么鬼。我还碰了她。她吻我了。”
“我明白了。”星期三说,匆忙看了一眼床上的女人。“我很快回来,亲爱的。”他对女人说。
他们穿过走廊,回到影子的房间。星期三打开灯,看见了烟灰缸里的烟头。他搔搔前胸,他的乳头是黑色的,老人的颜色,胸毛是灰色的。躯干的一侧有一道白色伤疤。他用力嗅了嗅空气,然后耸耸肩。
“好了,”他说,“看样子,你死掉的老婆跑出来露面了。害怕了?”
“有点。”
“很明智。死人总是让我有种想尖叫的冲动。还有别的事吗?”
“我准备离开鹰角镇。公寓那边的事和其他杂事就让劳拉的妈妈处理好了,反正她一直恨我。你打算什么时候走,我和你一块儿走。”
星期三微笑道:“好消息,我的孩子。我们明早就离开。现在,你可以回去继续睡一会儿。如果需要酒精帮助你入睡的话,我房间里还有些苏格兰威士忌。怎么样?”
“不,我没事的。”
“那就别再来打扰我的好事。漫漫长夜还等着我呢。”
“晚安。”影子说。
“太好了。”星期三说着,离开的时候关上了房门。
影子在床边坐下。空气中还残留着香烟和防腐剂的味道。他希望他能哀悼劳拉:这么做似乎比被她骚扰更为恰当。她离开之后,他才承认他刚才有点被她吓住了。现在该是哀悼她的时候了。他关上灯,躺在床上,想着他被关进监狱之前劳拉的样子。他回忆起他们刚结婚的时候,那时他们都很年轻、快乐、有些愚蠢,总是牵着对方的手。
从影子上次流泪到现在,已经过了很久很久,久得他以为他已经忘记如何流泪了。连他妈妈过世时,他也没有流泪。
但是现在,他却在流泪。他伤心地抽泣着,身体因痛苦而摇晃着。自从他还是很小的小孩子之后,这是第一次。他哭着哭着就睡着了。

来到美国
公元813年

在恒星与海岸线的指引下,他们在碧蓝的大海上航行。每当远离海岸、夜空也被乌云蒙蔽的时候,他们就在信仰的指引下航行。他们乞求全能的父将他们再次安全带回陆地。
这是一次不幸的航程,他们的手指冻得发麻,寒冷深入骨髓,连骨头都在打颤,甚至酒也无法使身体暖和起来。他们清晨醒来,发现胡须上挂满白霜,直到太阳升起才能暖和一些。他们看起来就像一群老人,还未衰老就已白须满面。
终于登上西方一块绿色的土地时,他们已经齿牙摇落,眼睛深陷。他们说:“我们已经远离我们的家园,远离我们熟悉的海洋,还有我们热爱的土地。在这世界的边缘,我们将被我们的诸神所遗忘。”
他们的首领爬上一块巨岩,嘲笑他们缺乏信心。“全能的父创造了这个世界,”他大声说道,“他用祖父伊密尔破碎的血肉和骨骼、用他的双手创造了世界。他将伊密尔的脑子丢在天空形成云,将他含有盐份的血液变成我们航行的海洋。你们明白吗?他创造了这个世界,这块土地同样是他创造的。在这里,只要我们像男子汉一般死去,同样会被他的殿堂所接纳。”
他们开始欢呼,放声大笑。他们心中充满希望,着手用树干和泥巴建造营地和礼拜堂。他们知道,在这块新的土地上,他们是唯一的居民。尽管如此,营地外面还是用削尖的圆木围起一个小型的防御护栏。
礼拜堂完工那天,一场风暴来临了。正当中午,天空却黑得有如夜晚,被白色的闪电撕出无数裂缝,轰鸣的雷声如此响亮,几乎震聋他们的耳朵。就连船上为了祈祷好运而带来的猫,也躲在他们泊在岸上的长船下。暴风雨猛烈而狂野,但是他们却开心大笑,兴奋地拍打着彼此的肩膀。他们说:“雷霆和我们一起来到了这片遥远的土地。”他们感激神明,人人欣喜若狂。他们开始饮酒作乐,喝得醉醺醺无法行走。
那晚,在他们烟雾弥漫的漆黑礼拜堂中,吟游诗人唱起了古老的歌谣。唱的是奥丁,全能的父,他把自己当成祭品,呈献给自己。献祭过程中,他和此前所有被当成祭品的人一样,既勇敢又高贵。吟游诗人唱到,全能的父被吊在世界之树上,一共九天九夜,他身体的一侧被长矛刺穿,鲜血顺着伤口流淌下来。他还唱到全能的父在痛苦中学习到的所有知识:九个世界的名字、九种咒语,还有二九一十八种魔法。说到长矛刺穿奥丁的身体时,吟游诗人开始痛苦地颤抖,仿佛感受到了全能的父所经历的痛苦。所有人都颤抖起来,想象着他经历的痛苦。
接下来的那一天,也就是属于全能的父的日子,他们发现了牺牲者。他是一个小个子土著人,长头发黑得像乌鸦的翅膀,皮肤是红色陶土的颜色。他说着他们谁也听不懂的语言,连他们的吟游诗人也听不懂。吟游诗人曾搭乘过一艘航行到赫拉克里斯之柱的船,通晓地中海一带贸易商人使用的混杂语言。这个陌生人身上穿着羽毛和毛皮,长头发中还插着一根小骨头。
他们把他领到营地,给他烤肉吃,还给他解渴的烈酒喝。他喝醉后结结巴巴地唱着歌,脑袋耷拉在胸前,可实际喝下的蜜酒还不到一牛角杯。他们冲他放声大笑,给他更多的酒喝。很快他就躺倒在桌子下面,双手抱头呼呼大睡。
他们把他举起来,双肩各一个人,双腿各一个人,把他抬到与肩膀同高的位置。四个人抬着他,好像一匹八条腿的马。他们抬着他走在队伍的最前面,走到俯瞰海湾的山顶上的一棵岑树前。他们把绞索套在他头上,把他迎风高高吊在树上,作为他们向全能的父、绞架之神的贡品。牺牲者的身体在风中摇摆,脸色变黑,舌头伸了出来,眼睛暴突,阴茎僵硬得可以挂上一个皮革头盔。然后他们开始欢呼、叫喊、大笑,为向天上诸神献上牺牲祭品感到骄傲。
接下来的一天,两只硕大的乌鸦落在牺牲者的尸体上,一只肩膀各站一只。它们开始啄食死尸的脸颊和眼睛。他们知道,他们献上的祭品已经被神接受了。
这是一个漫长的冬天,他们都很饥饿,但他们被精神的力量鼓舞着。等春天来临,他们就可以乘船回到北部,他们会带来更多移民,带来女人。当天气变得更冷、白天时间更短时,他们中的一些人开始寻找牺牲者所住的村庄,希望能找到食物和女人。他们什么都没有找到,只发现曾经点有篝火的地方,那是一个被人遗弃的小营地。
冬季的某一天,当太阳如同黯淡的银币一样远远升起,他们发现牺牲者的残存尸体被人从岑树上放了下来。那个下午开始下雪,厚重的雪花缓慢地从天而落。
从北地来的男人们关上营地的大门,撤回他们的木头防护墙后。
那天晚上,牺牲者所在部落的战士袭击了他们:五百个男人对三十个男人。他们爬过木墙,在接下来的七天里,他们用三十种不同的方法,杀死了这三十人中的每一个。这些船员被历史和他们的自己人遗忘了。
他们建起的墙壁被部落战士推倒,他们的尸体和营地被焚烧。他们来时乘坐的长船也被焚毁。部落士兵希望这些皮肤苍白的陌生人只有一艘船,烧掉它就可以确保再也没有其他北地人可以来到他们居住的海岸了。
直到一百多年后,红胡子艾瑞克的儿子幸运者利夫才再次发现这块土地,他将它命名为葡萄地。当他到达时,他所信仰的神祇已经在那里等待着他了:泰尔,独臂的战神;灰胡子奥丁,绞架之神;还有雷神托尔。
他们已经在那里。
他们等待着。

 
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第十二章美国的宗教信仰与道德观念建立在一个共同的基础上:可靠的收入-支付体系所带来的保障。这个国家因此坚不可摧。她受到上天的赐福,因为她理应得到赐福。而她的子民们,无论他们接受或拒绝其他任何一种神学理论,都进一步巩固了这个国家坚守的信条。——阿格尼斯·瑞普利 《时代与趋势》影子开车向西而行,经过威斯康辛州、明尼苏达州之后,进入了北达科他州。在这里,被积雪覆盖的山脉看上去像巨大的正在沉睡的水牛。除了

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Vue2 - 最新实现接入使用天地图及卫星视图切换功能,在国家天地图上自由切换地图显示类型(卫星视图/地形视图/卫星混合/地形混合/普通视图)vue天地图切换视图显示改成卫星风格,切换地图图层完整代码

vue2,nuxt2,天地图,视图,卫星,地图类型切换,vue天地图,改成卫星视角,在线地图切换,来回切换卫星图,天地图如何实现来回切换卫星图,地形图,卫星视图,vue中使用天地图自定义样式切换地图图层,切换报错,加载出错,卫星图太卡,地图图层更换,vue安装集成天地图详细示例源码,切换地图的样式,在天地图中如何将地图的类型随意更换,提供多种视图模式用户自由点击更换,VUE引入天地图卫星版,详细教程示例源码代码,天地图切换卫星用什么api,卫星视角API方法,vue2卫星天地图,能改地图的显示方式,图层类型

🏆 前端领域优质创作者 4140

基于Flink的流式数据降维实现方案

理解为何实时场景需要降维(解决维度灾难)掌握Flink流处理与降维算法的结合方式学会用Flink实现一个可落地的流式降维系统覆盖内容包括:Flink流处理基础、降维算法选择(侧重在线算法)、Flink与降维的集成方案、实战代码示例,以及工业级场景的应用经验。本文从“为什么需要流式降维”出发,用“快递分拣”的生活案例引出核心概念;接着拆解Flink流处理、数据降维的底层逻辑;然后重点讲解“在线PCA”这一适合流式场景的降维算法,并用Flink实现一个完整的流式降维管道;

AI 领航者的博客 566

读书笔记:《管理的众神》

读书笔记:《管理的众神》

Rolei的博客 2807

CAPL诊断功能实现

UDS(Unified Diagnostic Services)是一种用于汽车电子系统诊断的标准协议。它定义了一系列诊断服务,用于读取和写入车辆电子控制单元(ECU)中的数据,以及处理诊断故障码(DTC)。UDS协议通常运行在CAN总线上,使用ISO 15765-2(ISO-TP)协议进行数据传输。通过本文的学习,读者应该对CAPL诊断功能实现有了初步的了解,并能够编写复杂的CAPL脚本。在实际项目中,CAPL的应用非常广泛,希望读者能够通过不断的学习和实践,掌握更多的CAPL技巧,提高自己的开发能力。

闲人编程的博客 1516

美国众神第六章

第六章我们的门无人看守敞开着,野蛮混杂的人群穿过大门,来自伏尔加河的人与鞑靼人走了进来,还有来自黄河两岸面孔扁平的人,马来人,塞西亚人,条顿人,凯尔特人和斯拉夫人,他们带来旧世界的贫穷与藐视;一起带来的还有他们无人知晓的神与习俗,这些猛虎一样的人们张牙舞爪,大街小巷都能听到奇怪的语言,我们的耳中充满威胁的腔调,那是只有传说中的巴别塔才存在过的语言。——托马斯·巴雷·阿德里奇《无人看守的门》,188

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win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

美国众神第十四章

第十四章身在黑暗中,人人不知所措,我有一盏小小提灯,可惜已被风儿吹灭,我伸出双手摸索你,希望你也如此,我只想与你一起,一起在黑暗中。——格雷格·布朗 的歌曲《与你一起在黑暗中》凌晨五点的时候,他们来到明尼阿波利斯市机场的长期停车场,在这里更换车辆。他们驶上室内停车场的顶层,楼顶是露天开放式的。影子脱下橘黄色的囚服,除掉手铐和足枷,把它们放在那个装他的私人物品的棕色纸袋里,再折叠起来,丢进垃圾筒。他

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老版QQ原生表情gif动态

这是老版的QQ表情,不过全是动态的的,Windows照片查看器是不会动的,可以右击用浏览器打开查看,再说一遍是老版的,只是分享给宁愿用老版也要动态的人。

美国众神第二十章

第二十章这就是春天而这个长着山羊脚的男人吹着口哨辽远而缥缈——e·e·康明斯 早晨8:30分,影子驾着租来的车子,驶出森林,以不超过四十五英里的时速稳稳当当地驶下山路,进入湖畔镇。当初离开它的时候,他断定自己将一去不复还,可现在,三个星期以后,他又回来了。他开车穿过镇子,惊奇地发现过去几周里这里几乎没有任何变化(对他来说,这几个星期如一生般漫长)。他驶下通向湖泊的车道,在车道一半的地方停车,下车。

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TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

美国众神第十六章

第十六章我知道这是骗局,可这是这里唯一的游戏——加拿大·比尔·琼斯树消失了,整个世界消失了,头顶灰色的清晨天空也消失了。现在天空呈现午夜时分的黑色,只有一颗冰冷的星星在他头顶的高空中,闪耀着灿烂的、明亮的星光,除此之外空无一物。他往前迈了一步,几乎立刻便绊倒在地。影子低头细看。岩石上有凿刻出来的梯级,一直向下延伸出去。梯级非常巨大,他只能想象那是很久以前巨人们凿刻出来,遗留下来的。他蹒跚着顺着岩石

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美国众神第十章

第十章我将向你坦白我所有的秘密但对于过去,我向你撒了谎请让我上床,睡到永远吧——汤姆·维兹 《跳到疼痛的探戈》来到湖畔镇的第一天晚上,影子就做了一个梦,梦到一个被黑暗与污秽所包围的孩子的一生。那是很久很久以前发生在非常遥远地方的事,在大洋对岸的一片土地上,在太阳升起的地方。但在那个孩子短短的一生中,他从未见过日出的景象。他看到的,只有光线昏暗的白天和漆黑如墨的夜晚。没有人和他说话。他能听到外面传来

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美国众神第十九章

第四部 尾声:死者为何归来第十九章要描述一个传说,最好的办法就是讲述这个传说。明白吗?这就像描述一个故事,不管你是向自己还是向世人描述,最好的办法就是把这个故事原原本本讲出来。一张地图,它越是精准,就越近似于真实的领土。也就是说,一切地图中最精确的地图是这块领土本身,这样一张地图百分之百地精确,也百分之百地没有用处。所谓传说,就是这张由领土本身构成的地图。牢牢记住这一点。——摘自艾比斯先生的笔记本

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美国众神第十五章

第十五章吊起我,哦,吊起我,我将死去,离开这里,吊起我,哦,吊起我,我将死去,离开这里,我不在乎被人吊起,生命早已离开了我,尸体早已安息在墓中……——一首老歌被吊在树上的第一天,影子体验到了从只是有点不舒服,逐渐过渡到痛苦与恐惧的全部过程。偶尔还会产生一种介于厌倦和冷漠之间的情绪,那是一种灰色的、漠然接受一切的心情,一种等待。他被吊着。周围没有一丝风。几个小时之后,他眼前开始出现颜色。色斑短暂闪过

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美国众神 [尼尔·盖曼] 中文txt下载

现代神话 American Gods by Neil Gaiman,中文版txt的,下载地址如下:http://danmarner.myrice.com/AmericanGods.zip Enjoy it :)

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《Unix传奇》:众神的创世记

引言 尼尔·盖曼有部小说《美国众神》,这是一本很有意思的书。它说的是在美国这片历史并不长的土地上,随着移民文化而到来的各路新旧大神,彼此之间的阴谋与斗争。 书中有一个让我觉得很新奇的设定,就是新生事物也有着各自的神。例如高速公路之神、计算机之神、互联网之神等。这些神所获得的祭祀,就是来自人类频繁的使用。 当我看到布莱恩·W·克尼汉(Brian W. Kernighan)所著的《Unix传奇》一书时,我忽然发现,现代操作系统终于也有了自己的神。 不过,这并不是某一个人的故事,而是前后几十年间,一批又一批顶尖智

一天一点进步 2407

罗米:《给孩子的艺术笔记:美国博物馆之旅》

美国博物馆是“世界艺术的收纳盒”,装着古典与现代的碰撞、财富与文化的纠缠,更藏着“艺术如何突破边界,定义自我”的成长密码——孩子既能看懂“美国的文化野心”,更能收获“敢想敢画”的创作勇气!

喝醉酒的小白 1548

软件众神的黄昏:Agent 时代的血色突围与反思

换句话说,从底层云服务层(Azure,AWS),数据库(Snowflake, Databricks),应用层(Salesforce,SAP),再到跨应用的AI层(Palantir),Palantir试图抓住企业的AI层。:Palantir聚焦在做决策AI层,那么这些决策在哪里与员工进行交互是非常关键的,当年微软通过Outlook,Excel, Power占领了工作的Runtime,在新一代的Runtime可能是Slack,Teams,飞书,企业微信等企业入口软件,这些软件增加决策层AI也是渐进性增强的。

互联居 738

感恩—父亲节、母亲节由来及日期

母亲节是每年5月的第二个星期日,父亲节是每年6月的第三个星期日。 ◆ 母亲节的由来◆ 庆祝母亲节是从什麽时候开始的呢? 据说,最早是古希腊人,为了荣耀希腊诸神之母—— Rhea 而开始的节庆。 古母亲节起源于希腊,古希腊人在这一天向希腊神话中的众神之母赫拉致敬。在17世纪中叶,母亲节流传到英国,英国人把封斋期的第四个星期天作为母亲节。在这一天里,出门在外...

diandiekang7035的博客 477

母亲节的由来

  母亲节起源于希腊,古希腊人在这一天向希腊神话中的众神之母赫拉致敬。在17世纪中叶,母亲节流传到英国,英国人把封斋期的第四个星期天作为母亲节。在这一天里,出门在外的年青人将回到家中,给他们的母亲带上一些小礼物。   现代意义上的母亲节起源于美国,由AmanmJarvis(1864-1948)发起,她终身未婚,一直陪伴在她母亲身边。1905年在母亲去世时,Amanm悲痛欲绝。两年后(1907年),

JamesChan的专栏 3317
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DaNmarner
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