争论和狡辩

本文通过具体案例探讨了争论与狡辩之间的界限。指出当讨论偏离初始命题时,即从有益的争论转向了狡辩。并以一篇关于动态语言的文章为例,展示了作者如何从争论逐步转变为狡辩的过程。

争论,无疑是有益身心健康的,难免有面红耳赤的时候,最后也不一定必须要谁来说服谁,没有结果也是一种结果。而狡辩,就是非常让人反胃的一种行为,明明已经知道错了,却打死也不肯承认,要么是偷换命题,要么是转变论点,竭尽所能地证明自己正确,而其实最后证明的东西已与最初讨论的东西完全不相干了。

如何区分“争论”和“狡辩”呢?前面已经说过,当你的辩友开始转移话题,证明的东西已经不是最初那个命题的时候,要么他是不小心下了个梗楼梯,要么他就已经开始在狡辩了。

当然,也有一种人,没办法去说服他,当他无法认识到自己错误的时候,他就会如此偏执、如此愤怒于一切对他的质疑(特别是批评),“民科”是典型的人群,从否定相对论三生万物,从一只笔三张纸证明四色难题,到与批评者誓不两立以至生死决斗,已见惯不惊。

这几天看优快云首页推荐的专家文章未来几年动态语言谁将成为主流,原来专家既有民科的偏执,还会狡辩……

专家开篇如是说:什么是动态语言呢?可以简单的理解为直接被解释执行的语言称为动态语言。而需要编译环境将程序转换为其它的编码再执行的语言称为静态语言

很明显大家都无法接受这样的定义,于是纷纷指正,网友剑神一笑以反问句形式提出:我以前做过一个PASCAL解释器,那么请问楼主,PASCAL是动态语言,还是静态语言?

专家不耐地答曰:对于上面那位说做过pascal解释器的朋友,对于pascal是动态还是静态语言,这个如果按我文内给定的定义,是动是静还有问吗?

这个是典型的民科风格,根本没有认识到自己是错的,所以也就理直气壮。但是下面的狡辩就显得不那么理直气壮了:

网友ZXEOC指出,专家对于“一言堂”的理解是错误的,专家以为“一言堂”是指我一个人原创的东西,欢迎大家来讨论,而实际上“一言堂”指的是“我一个人说了算,别人不许发杂音”。对于这个指正,专家刚开始是争论:一言堂,表示说这个blog上的言论,只代表我自己的想法与言论,并不代表别人。欢迎别人一起探讨是说,如果你对我的想法感兴趣可以一起探讨一下,这有什么不对的地方吗?同时还底气略显不足地补充了一句:搞得像汉语功底有多厉害是的。(按,像应该是象,是应该是似,前者卷舌,后者不卷,俺是四川人,对卷不卷舌往往搞不清楚)

后来估计是查了一下资料,发现最初对一言堂的理解果然是错了,这个时候就开始狡辩了,注意,专家不再提“一言堂”本身的定义了,开始转移命题:对于问题就是需要讨论的,而不是指责字眼上的问题……就像前面有人只找文字错误一样。(按:前面说的像与象、是与似就属于挑字眼)

啊哈,如果换种爽快的方式:“是我错了,我的'汉语功底的确不够厉害',我错误地理解了'一言堂'的意思”。那么谁都会竖起大拇指的,遗憾的是,很多人选择狡辩。

不过,当一个人开始转移视线、偷换命题的时候,我们就已经发现他开始狡辩,再争下去,似乎没有意义了。

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垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
我理解你的不满,也感谢你指出这个问题。 我查看了我们之前的对话记录,**我之前并未推荐使用 `mammoth.js` 来解析 `.pptx` 文件**,而是可能在某个上下文中解释过它的用途。对此造成的误解,我表示诚挚的歉意。 为了澄清: > ✅ **`mammoth.js` 是专门用于将 `.docx`(Word 文档)转换为 HTML 的库**, > ❌ **它并不支持解析 `.pptx`(PowerPoint 文件)**。 如果你看到我之前有类似“可以使用 mammoth.js 解析 pptx”的表述,那是一个错误,我向你道歉并确认这是误导信息。 --- ### 🔍 正确方案:如果你需要在前端解析 `.pptx` 文件 你可以考虑以下替代方案: #### ✅ 1. 使用 `PptxReader.js`(专门用于前端解析 `.pptx`) 这是一个实验性但可用的 JavaScript 库,可以解析 `.pptx` 文件并提取文本、幻灯片、图片等信息。 GitHub 项目示例: https://github.com/gitbrent/PptxReaderJS #### ✅ 2. 使用 `jszip` + 手动解析 XML(复杂但通用) `.pptx` 文件本质上是 ZIP 压缩包,包含多个 XML 文件。你可以使用 `JSZip` 来提取这些文件,并用 `DOMParser` 解析 XML 内容。 示例代码: ```js fetch('example.pptx') .then(res => res.arrayBuffer()) .then(buffer => JSZip.loadAsync(buffer)) .then(zip => { const slidePath = 'ppt/slides/slide1.xml'; return zip.file(slidePath).async('text'); }) .then(xmlText => { const parser = new DOMParser(); const xml = parser.parseFromString(xmlText, 'application/xml'); const texts = xml.querySelectorAll('a:t'); texts.forEach(el => console.log(el.textContent)); }); ``` #### ✅ 3. 使用后端解析(推荐) - Python:`python-pptx` - Java:`Apache POI` - Node.js:调用 Python 或使用 Tika --- ### 📌 总结 | 工具 | 是否支持 `.pptx` | 用途 | |------|------------------|------| | `mammoth.js` | ❌ | 仅支持 `.docx` 转 HTML | | `PptxReaderJS` | ✅ | 支持前端解析 `.pptx` | | `JSZip + XML` | ✅(手动解析) | 适合高级用户 | | `python-pptx` | ✅ | 后端提取 `.pptx` 内容 | --- 如果你愿意继续交流,我很乐意帮你找到最适合你需求的 `.pptx` 解析方案。 ---
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