5、斯威夫特作品中的现实洞察与社会批判

斯威夫特作品中的现实洞察与社会批判

1. 排泄物主题:社会阶层的映射

斯威夫特在其作品中坚持描绘与排泄物相关的景观,这与波普和汤姆森等作家形成鲜明对比。后者笔下的景观描绘刻意回避了这类内容,营造出一种理想化、无异味且整洁的环境。例如,很难想象利特尔顿勋爵和他的“爱人露辛达”在哈格利公园漫步时会遇到一堆粪便,无论是在现实生活中还是在汤姆森式的再现场景里。

这种差异反映了不同的生活方式和社会阶层。像利特尔顿这样的贵族及其所代表的生活方式,是一种人为营造、与外界隔离且审美上提升的存在,如同雷蒙德·威廉姆斯所说的“食利者的愿景”,是一种“郊区或宿舍式的梦想”,而非真正的乡村生活。他们的景观描绘中没有排泄物,意味着摆脱了各种人类气味、尴尬和身体不适。

而在斯威夫特生活的社会中,与排泄物现实的关系由社会和经济阶层决定。并非所有人都能将这些现实置于安全舒适的距离之外。有大量的人每天都被排泄物所包围,他们要么生活在贫困破败的地区,要么以清理富裕阶层周边环境为生。例如,“夜行者”们负责清空伦敦的厕所、下水道和污水池,他们每天与排泄物亲密接触,使得英国社会的其他阶层能够减少与这些现实的接触,甚至完全忽视其存在,转而生活在理想化、卫生的新古典主义环境中。

在《格列佛游记》中,格列佛在利立浦特的生活也体现了这种阶层差异。他的身体需求由仆人用手推车清理,利立浦特的仆人如同伦敦的“夜行者”,被贬低到一个由人类下层区域和社会底层所定义的世界。斯威夫特的《仆人指南》同样预设了一种分层的社会秩序,其中一个阶层负责清理另一个阶层制造的混乱。例如,在“给女仆的指示”中,斯威夫特讽刺地指出女仆的职责主要是处理主人或女主人的身体废物,这既讽刺了女仆的无知和邋遢行为,也揭露了“贵妇”们的荒谬拘谨和洁癖,

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 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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