(转载)西阶·清华


刚才,经过清华学堂的时候,远远瞧见西北方有着庞大的机器和车辆。起初没放在心上,然而走近了一看,却是在拆西阶。昔日为青藤所爬满的红砖小楼已然变成一堆瓦砾,只有前后两面墙还孤零零立在夕阳下——很快也会被推倒了。

不知道我有没有去哀悼清华建筑的权利,毕竟我是非土著。然而这老旧的西阶里,也曾留下了我的足迹。02年的时候,我在那里“忍受”着人生里最为恐怖的一 门课——林元烈的应用随机过程——这辈子我唯一担忧过的功课。课桌是很多大学里常有的一块板,最后一排要居高临下俯视前方,很有些“山岳派”俯视“沼泽 派”的气息。左右手端是模糊的窗,讲台也已然破旧不堪。如果说,它和我见过的其它学校里的类似教室不同的是:楼背后隐藏的是洗手间。课间想方便的时候,要 转出教室往后走,顺便领略下闻亭的风光。

当年,却还模模糊糊地想:这么破旧的房子,应该好好修葺一番了吧?……清华的东阶,至今也不知道在什么地方;西大饭厅,也在我来学校前拆掉了。这静谧而 孤单的西阶在水木清华旁,每天都为闻一多的雕像所凝视,又是否想过:没有等来翻新的一天,就被人们急匆匆地拆掉了呢?……

……现代化、时尚,那都是很好听的词汇。经管学院的玻璃墙,美院与法学院的气势恢弘,都在白区里彰显着世界一流大学的气魄。然而,近百年来清华的魂魄,凝聚在的却是这暗红的墙,破旧的窗。多少辈师生的影子留在了墙角下,仿佛还在呼吸,还在微笑。

拆,那是很容易的。我们已经拆掉了历史,现在还要在革新的旗帜下拆掉记忆。西阶好像曾经可以有机会被翻修一下,继续记载着清华百年的历史——然而,终究没有熬过这百年的大祭了。

建筑是凝固的旋律,清华的一草一木,都在默默谱着自己的曲子。然而曲子好像终有休止的时候,我们不会给它们继续唱下去的机会,——从此,耳边清净了。

不会尊重自己历史的大学是没有前途的。好像明白这个道理,又好像不明白。二校门被革命的红色所吞没了,现在又被重新立了起来——而西阶呢?它还会有一天、有一天,回来么?

也许再也不会了。那夕阳下的残破的影子,或许会重新树立起别的美轮美奂的建筑物,然而,那份记忆,那份历史,还有凝结在上面的魂魄,都是被拆了,再也不会不回来了的。
内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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