余秋雨回应郑渊洁

    郑先生说我想立牌坊,这个观点我不能赞同。 http://blog.sina.com.cn/u/473abae6010009ma

    我们知道,牌坊是古代的官方称呼,在民间,他亦叫牌楼,早在周朝的时候就已经存在大地上。到了唐朝,我们的城市都采用里坊式,所隔用门,称之坊门。牌坊作为中国文化的独特存在,端庄厚重。我久久凝视,五千年的博大文化在我胸中吐纳。

但是,现在已经不能私立牌坊了。所以郑先生的假设并不存在。

 

    作为一个中国人,我在凤凰卫视的秋雨时分说过,中国文化中表现出来的一大特点和缺憾就是虚伪,在中青赛上,很多歌手回答问题就很虚伪。我对他们说,你回答问题,哪怕你说的不好,但只要是表达你自己的想法,我都可以给你高分。后来我去某个城市讲学,那里的市长看见我就说,余教授,是你教会了我们做人。

    所以,对于现在中国人普遍的一种在言语构造中所表现出来的下意识的习惯性虚伪,我的做人做学问立场一向是“真”。连起来也就是“真虚伪”,大家不要误会了。

 

    让我欣慰的是,我的“真”系列图书,得到了读者的喜欢。关于我的版税,我想说的是,第一本书,我其实拿的是稿费。后来多少次的加印,都和我没有关系。后来为了符合我作家的身份,我的书在作家出版社出版。当时韩寒也在那里出版,他的版税是百分之十二,而我的版税一直是百分之一点二。马兰和我都觉得,能让读者喜欢,已是我最大的荣幸。我将我让出的版税点折合为便宜的书价,是读者受到优惠。比如我的《霜冷长河》,如果我没有让出我的版税,这样一本文学和史学交汇的巨作,定价将势必超过一百元。虽然我的书超过一百元一本,对销量也没什么影响。但是,为了让中国文化能够普及,我还是这样做了。

 

    郑先生可能因为没有受过大学的教育,所以对于计算不甚精通。郑先生的童话,我隔壁邻居的孙女非常喜欢。我们的受众群并不一样,我的受众群是隔壁邻居孙女他妈和他妈的老公。一位已经退休的国家的部级干部曾经对我说,余教授,以前我工作的时候,不知道,一个国家的文化可以写的这样的好看耐看。所以,从某种意义上,郑先生是在写童话,而我是在写神话。

 

    我的心愿一直是能够普及中国的文化。让我胸中所吐纳出的感受,为我的读者所分享。我也将一直这样做,这样普及文化,一直普及到普吉岛。

 

                                    就此搁笔。

                                    忘了写一句,再次提笔

 

                                    谢谢。

                                    再搁笔。

 

                                    余秋雨   

                               12月22日于北京秋雨楼爱兰书房

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

                 以上内容纯属虚构    韩寒12月22于床上

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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