[转]绘“谈”

此博客主要讲述古代文人、雅士、豪侠英雄等的“谈”。如诸葛武侯江东之谈、陈胜吴广山野之谈等,还提及俗人不同类型的谈,包括清谈、阔谈等,以及不同季节的谈景,最后列举春秋战国的明辩明谈等。

绘“谈”
作者:决不低头(特约撰稿人)

                       绘“谈”

作这个题目,不由得忆起我以前的一段“画鬼”,友人说,这哪里是鬼,分明是伪善行恶之小人。画鬼之徒,本不在讽世,于是,不敢复作评论,还是以描述,绘写为上。却于行文之间不免夹杂若干感情,自是不必理会罢。中国的文人,历来大抵是言胜于行,所以,只是谈论的比较多罢。不幸,翻了古书,凑成这么几段文字来,权当作随笔罢,没有体裁,没有内容,随手摘录而已。
   
古之胜谈,亦多矣!

羽扇纶巾,星冠博带,一叶扁舟。只身过江,大堂之上,席地而坐,侃侃而谈,施三寸不烂之舌,新陈利弊,漫灿莲花。岂止虎豹俯首,猿猴低头?百万之师,樯橹间灰飞烟灭而谈笑自若。片言间,天下已在掌握。此诸葛武侯江东之谈也。

大雨滂沱,前途苦长,有二人聚于山野,愤愤而谈。风自飘摇,雨自淋漓,星星之火,终呈燎原。“王侯将相,宁有种乎?”“楚虽三户,亡秦必楚”!反抗之火,一触即发。此二人,陈胜吴广也。

深深宫墙,红砖绿瓦,琉璃玉盏。二人顶膝而坐,娓娓而谈。一虔诚,一嗤然。所谈为何?“只恐夜半虚前席,不问苍生问鬼神”。此二人,汉帝,贾谊也。

荒郊野店,月黑天高。男子衣衫破旧,却豪气干云。女子英慧聪婉,英气逼人。满室之内,豪情柔情。语罢,二人联袂绝尘而去。此二人,李靖,红拂也。

荒山之下,草庐之前。草自青黄,竹亦清瘦。中有三径,怡然蜿蜒。陋室之内,三人淡然而谈。“三径就荒,松菊犹存”。此三人,蒋诩,羊仲,求仲也。      

寒烟漠漠,紫气潇潇,万千斑竹,风雨而摇。正是龙吟细细,凤鸣深深。中一高楼,佳人凭窗而诗:谁家秋院无风入何处秋窗无雨声 红楼隔雨相望冷,珠箔飘灯独自归。偏就着寂寂深秋,凝眸三块鲛帕,心事遂发。“点点烛泪因谁泣?”有心而难谈,却是一个对空唏嘘,一个临窗感叹。愿化青烟同紫玉,难忘爱水渡蓝桥。一代姻缘,因而凄美。此二人,双玉也。

...................

不胜枚举,以上皆是文人,雅士,豪侠英雄之谈。于俗人,虽少却多少情调,却也平添无数乐趣。

三五粗人,义气昂扬,激烈处俯首顿足,扼腕长叹,野客之谈也;风庭月榭,帘杏溪桃,焚琴煮酒,红袖添香,处士之谈也。可清谈,苦茗半盏,蒲团一个,深夜侯客客不至,闲敲棋子落灯花;可阔谈,海阔天空,时世无常,焚膏油以继晷,无不可;可愤谈,纵横天下,群雄逐鹿,昂扬时手舞长剑,声作龙吟,长剑斩尽不平事,飘香一怒动九天;可聚谈,三五死党,齐聚一室。慷慨陈志之士,谦谦娓娓之人,鸡鸣狗盗之徒,谈天论地,指桑骂槐,时世新闻,权术政治,无所不及,谈笑之余,骂骂咧咧,声名之下,其实难副;可歪谈,旁敲侧击,指桑骂槐,歪打正着,所谓是有心摘花花不发,无意插柳柳成荫,言之有理,偏颇,亦不失之于谈笑;可妮谈,只欲栏边安枕席,夜深闲共说牡丹,无不可。情调之胜者,景亦有调:仲春之日,被榻而谈,“更生月色半人家,北斗阑干南斗斜。今夜偏知春气暖,虫声新透绿窗纱”;盛夏之节,素月分辉,明河共影,如此款款而谈,“银烛秋光冷画屏,轻罗小扇扑流萤。天街夜色凉如水,笑看牵牛织女星”;深秋之夜,听桐剪秋风,闻潇潇秋雨,同话巴山 ,同品凄寒:

“已觉秋窗秋不尽,那堪风雨助凄凉?”

泪烛摇摇k短檠,牵愁照恨动离情.
谁家秋院无风入何处秋窗无雨声
寒烟小院转萧条,疏竹虚窗时滴沥."

亦可隆冬之秋,观芦荻夜雪,“绿蚁新醅酒,红泯小火炉。晚来天正雪,能饮一杯无?”温心而谈,无不可.........

可辩,辩直是非曲直功过;可骂,骂尽奸误国之徒;可颂,颂忠心爱民之人;可赋,赋天地之荡荡正气;可叹,叹前途命运之茫茫;可哀,哀民生之多艰;可敬,敬天地间可敬之人。痴者有之,醉者有之,情者有之,痛者有之,任侠者有之,腐儒亦有之。雄辩者有之,痛斥者有之,平陈者有之,歌赋者亦有之。只欲借方寸之地,三寸之舌,一抒胸臆,消尽胸中块垒。
骂谈,笑谈,奇谈,指谈,乱弹......种种闲雅,激愤,不平,沉稳,聚成一副副山水人文水墨画。绘“谈”者,无须渲染,人物跃然纸上;无须泼墨,已是浓淡有加;无须点青,细腻处纤细毕露;无须攒笔,粗犷时须发张扬。省却诸多闲心也。

后记:历数古代之明辩明谈,不可计数。烛之武退秦师,触龙说赵太后,邹忌讽齐王,苏秦辩六国,李斯论士,韩非斥五蠹……..单是春秋战国,便足以称述,但这是一方面,雄。至于情切切,意绵绵,思厌厌,恨重重,更是举不胜举,大抵是古之文人,既才华却又风流,更兼女子多情,自是不乏巨眼识英豪之辈。名人隐士,僧侣道众,佛法曼妙,一时精妙自然不能言尽,更又贩夫走卒之乐,深墙宫女“白头说玄宗”之怨,诸如此类,只好省却不少,拣些记得的来记了。正如前所述,无题材,无思想,无用心,权当作闲写罢了。
 
 来源:腾飞交大网

http://www.tengfei.org.cn/xjtu/v2/youth/fashionshow.jsp?pageint=2&&id=321
 
 

【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,包括发电机子角度、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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