三体,破纪录了。

1

叶文洁

最近,三体连续破了很多纪录。

在腾讯首开,就打破腾讯视频剧集首日热度值纪录;又破了中国科幻电视剧、电影的豆瓣评分纪录。

当然还有观影场次、人数纪录都破了,可以说最近的流浪地球+三体电视剧开创了中国科幻的里程碑!

在看三体之前,就听说过:不要回答、不要回答的的故事情节,我就一直在想,为什么叶文洁会背叛人类。

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而我看了那段剧情之后,在想如果我是叶文洁,估计也会对人类充满了厌恶和失望。

人性就在这一段中,活脱脱被撕裂了。

而他身边的这些诬陷他的人。

你说他们有多坏吧好像也不是,人人为了自保在那个特殊的时期,为了生存做出的选择而已。

如果把你换做叶文洁身边的那些人,当时的反应大概率也是趋同的。

2

老家

我老在秦岭里面的一个小农村。

村里面的年轻人,几乎没有几个呆在小县城的,都纷纷的来到了一线、二线大城市。

大部分都在北上广打工,还有一部分在陕西省会城市西安定居下来,只有过年回家的时候才能一聚。

每次过春节回老家,就会发现,现在的年轻人和老年人思想越来越隔离了,极度相互不认同。

有时候年轻人,会觉得现在的老人没有见过世面,说话却总是那老一套套,很反感。

年轻人感觉老年人不了解这个世界了变化。

老年人也许会觉得,现在的年轻人太(咋呼),都是没有吃过岁月的苦,别看现在蹦的欢...

老年人觉得年轻人不了解这个世界的本质。

3

也许都对

大年三十,在老家和长辈们喝完酒后,突然有一个感慨:

我们每个人的见识、判断、选择,基本上都是取决了自身环境,是环境才让我们变成了现在的自己。

比如老一代人,生活很艰苦。

那个时候,经常为了10CM的庄稼地打架,人如果不势利,可能在哪个环境下,就无法很好的生存。

年轻时候环境决定了人的选择,很多的选择造就了性格,也许你看老人爱占小便宜,势利什么的。

可能就是那个时间的环境,才让他们变成这样。

就像我经常说的,农村上过大学和没上过大学的小孩,能力真的能差多少吗?

没有。

但是为什么,后面的人生会差距那么多?

主要还是环境。

第二,社会工作的游戏,要想参加某些工作就设置一个大学毕业门槛,把另一部分人的选择自然排除了。

第二,看到了更多的选择,大学同学毕业后有各种各样的选择,他们的选择就是你的参照物,也会成为你的选项。

门槛+有更多的选择,自然就会导致两种不同人生。

你看什么书籍,你选择和谁一起生活工作,你经历过什么事情,这些就会决定你会做什么样的选择。

所以,真的不用看不起或者轻视,不同人群的见识什么的,那是不同的环境决定了他们的人生。

我们也是,仅此而已。

按照这个思路,我们也可以拿过来反推。

你想成为什么样的人,你就应该去匹配什么样的环境,在这样的环境下大概率才会成为那样的人。

比如看什么书籍,和什么人一起办公生活,你选择什么样的职业等等,你的未来就是什么。

你关注什么,大概率你就会成为什么。


 

 

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在Python编程中,"运动"通常是指模拟经典的牛顿问题,这是一个物理学上的经典问题,涉及到个质点之间的引力相互作用。这种运动通常用于展示多动力学、天力学以及数值计算方法,如欧拉法或四阶Runge-Kutta方法。 要编写这样的程序,你需要了解基本的物理定律,比如牛顿第二定律F=ma,以及如何通过向量运算表达引力作用。Python提供了诸如NumPy库来处理向量和矩阵运算,Matplotlib库则可以用来可视化运动轨迹。 下面是一个简化的示例,展示了如何使用Python的基本数学模块和循环来模拟运动: ```python import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 定义常数 G = 6.674e-11 # 引力常数 m1 = m2 = m3 = 1 # 质量相同的物 r0 = [1, 0, 0] # 初始位置 v0 = [0, 0, 0] # 初始速度 # 设置时间步长和总时间 dt = 0.01 total_time = 10 # 计算并更新位置和速度 def update(state, masses, G): r = state[:3] v = state[3:] forces = np.array([[-G * masses[i] / np.linalg.norm(r - rj)**3 * (r - rj) for j in range(3)] for i in range(3)]) a = forces.sum(axis=0) / masses return np.concatenate((v + dt * a, r + dt * v)) state = np.zeros(6) # 初始化状态(位置+速度) positions = [r0] # 存储所有时间点的位置 for _ in range(int(total_time / dt)): state = update(state, [m1, m2, m3], G) positions.append(state[:3]) plt.plot(*zip(*positions), 'o-') plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('运动模拟') plt.show() ```
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