[评论][随笔]莫叫“美女”太沉重

有观点认为文学界缺少美女作家,有美女作家群或能开启特定时代文学。但作者认为靠美丽脸孔发扬文学并不靠谱,如三毛、琼瑶等作家靠真诚文字吸引读者。当下年轻人不爱读文学作品有社会、时代因素,需找出原因对症下药,而非仅靠美女写作。

(http://woman.zaobao.com/pages/women220600b.html)

  哇!最近一阵子真够美女们忙的。刚刚让她们“献身”于美食,用自己的美丽身段做寿司的托架供食客品尝寿司,现在又有人邀请她们加入文学阵营,用美丽的样貌打动读者的心。

  是什么原因要请出“杨门女将”上阵,让“穆桂英”挂师呢?据《我们的文学界需要一些美女作家》(下简称《美女作家》)(注一)一文作者称,在文学产生的作者、作品、读者三因素中,我们缺少美女作家。或许有一个美女作家群的话,比如也有一个有着美丽又富有个性的脸孔的张小娴,就可能有许多年轻读者,进而可能开始一个特定时代的文学。

  不好意思,笔者并不认识张小娴那张漂亮脸孔,或许是本人不够年青的原因吧。但我认为,靠美丽的脸孔来发扬文学,有点搭不上界。早一些年我们时代(并不是很久以前)年青人爱读三毛、琼瑶,开始很久并没留意到作者是不是美女,只是被她们清新,真挚的文字打动,被她们书中的故事感动而穷追不舍,一本接一本地读,及到后来,才想进一步知道作者的事迹。三毛书中有许多照片,都很有个性,符合书中人物性格,但她绝非“美女”。琼瑶华贵大方,确实让人“眼前一亮”,但离“美女” 标准似乎还远一点,至少年龄上差了一些。但我们并未像“五四时期许多女生”那样,表现出极大失望。作家只要人品真诚,文字美丽流畅,言之有物,读者自然会喜欢的。

  据笔者所知,《美女作家》文中提到的刘半农那首著名“诗”,却是一首歌词,叫《叫我如何不想他》,那时尚没有“她”一字,后来刘半农去讲学,学生们一看(包括男学生),作者竟是一位“老头”,不禁有些惊奇,刘半农的朋友因此作一首打油诗揶揄他:“教我如何不想他,请进屋来喝杯茶。原来如此一老叟,教我如何再想他。”但无论如何,这首优美的歌还是一直流传。 (注二)

  《美女作家》一文中提到以前有些作家,写作时如何“穷”,“一边爬格子,一边吸烟,一边又咳嗽又吐血,患上末期肺痨”。我立刻想到曹雪芹,(但曹好像并不吸烟)。曹雪芹家道败落,于穷途潦倒中,抱病披阅十载,未及完稿身先亡,却给后人留下一部不朽巨著《红楼梦》。反观时下一些作家,以迎合世俗文化为能,作品虽然行畅一时,却经不起时间考验,不久既被人遗忘。究竟谁更能“青春常在”呢?

  我不反对美女们写作,也希望女作家个个花容月貌,但现今年青人不爱文学作品,尤其较少读华文文学作品,一定有更广泛深刻的社会、时代因素,只有找出真正原因并对症下药,才能推广文化市场;否则,全新加坡的美女都一齐来写作,也不一定能把文学宏扬光大。
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注一:
<文学界需要一些美女作家>(http://woman.zaobao.com/pages/women190600c.html)

注二:
  曾经听过这么一个故事。五四时期的一个男作家刘半农写过一首诗叫《教我如何不想她》,深受女学生欢迎。后来他到一所女校演讲,许多女生慕名而来,但是当见到了头发花白的刘半农后都大失所望。有个女生过后还写了一篇《原来是个老头子,教我如何再想他?》的散文或诗的作品,表现出极大的失望。可见无论哪个时代,无论对男生女生,大家首先都会被人的外表所吸引。 (<文学界需要一些美女作家>)

【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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