余华:把悲伤留给读者,把快乐留给自己

本文讲述了著名作家余华的随笔带给读者的深刻印象,他的文字朴实无华却引人入胜,能让人沉浸在故事之中。余华以其真实和幽默的风格,分享了与史铁生的趣事,展现出他对生活的独特见解。他从牙医到作家的转变,以及对社会现象如盗版的看法,都体现出他的智慧和人生态度。他的作品不仅是他的工作,也是他的热爱,他用文字洞察世间百态,传递生活的真实与无常。

大家好我是图恩,最近看完了余华的一片随笔文集有感,故写下一些记录。

作为把悲伤留给读者把快乐留给自己的代表人物余华给大家贡献了很多笑点,比如听到他讲把史铁生扛上火车带着到处旅游,还讲到带着史铁生跟大学生来了一场足球对抗赛,让史铁生当守门员,还警告大学生不要往史铁生身上踢,从他嘴里说出来的事情总是让人忍俊不禁。

从网上看到他的一些采访可以看出他是一个比较真实的一位作家,没有太多的架子,能跟大家打成一片,原因大概是因为他经历过苦难,也有过苦日子,到现在的幸福生活,才让让始终坚守自己的初心吧,这一点从他的文字中也能看出来。

余华的文字可以真的称得上朴实无华,但是行文流畅,仿佛一位长者在自顾自的在叙述自己的故事一样,只要一开始就停不下来,很多人都有这种感觉,当被问到怎么做到这样能让读者阅读后就停不下来的体验时,他自嘲道是由于自己认识的字不多,但是我相信他是有意为之,好的作家能让读者身临其境,用文字让读者感受到生活的无常,人的喜怒哀乐,以及在人身上发生的事情,不用华丽的词藻,简单的文字也能打动人心。

从他的随笔中还了解到他其实还喜欢音乐,很早就听过一些古典音乐,他还在随笔中对喜欢的音乐有过一番记录。

随机中还记录了她的成长经历,从牙医到作家的蜕变,从一个小地方人物到去各国交流的知名作家,一切都源自他笔下的文字给他带来的改变,我想他是喜欢写作的,这是他的工作,同时也是他的爱好,一个人能把爱好跟工作“混为一谈”是多么幸福的事情。

他还对社会现状有过一些一针见血的评价,比如如何看待盗版,他说相比盗版,假药、假食品危害更大,假书的危害倒不是那么大,如果一个人买不起正版,但是又想看书,买他的盗版也无妨。

 

正如古语有云,世事洞明皆学问,人情练达即文章,经历过世间生死,体验过人情冷暖,我们把这些当日子来过,而他还把他写成了小说。

原文:余华:把悲伤留给读者,把快乐留给自己-javascript技术分享 (dsiab.com)https://www.dsiab.com/post/5a00afb1-47e0-43f0-9acc-8de23d350ae9

 

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
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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