信者的路,读《病隙碎笔》——leo鉴书(16)

史铁生的《病隙碎笔》是本思考生命意义的书,很高兴34岁生日之前写完本书评,相信大部人过三之后都有机会更多的考虑生死的问题。具说年纪越大越怕死是有逻辑依据的,比如:某人能活80岁,5岁时还有79年可活,75岁时只有5年可活,越往后越感觉时间少了而且离死亡越近。

于路皈依
看史铁生的作品第一部是《命若琴弦》,看完之后感谢老瞎子是在骗人,他让徒弟弹断
1500根琴弦后再打开封在琴里的复明秘方,而徒弟在有生之前未必能做到,更不要说所谓秘方是张白纸了。看了《病隙碎笔》对此有更深入的理解,那就是于路皈依。皈依并不在一个处所,皈依是在路上。分割的消息要重新联通,隔离的心魂要重新聚合,这样的路上才有天堂。好处是不能争抢。你要去吗?好,上路就是。要上路吗?好,争抢无效,惟以爱的步伐。任何所谓天堂只要是许诺可以一劳永逸地达到,通向那儿的路上都会拥挤着贪婪。这个不能抢也抢不到,如此就不会因为更强壮而尽早到达。不会像挤公交车,先来的不希望后来的人上。


信者的路
至于信者的路,书里也讲得很好。提到圣经里约伯的故事
——被拿走一切仍然笃信上帝。真正的信是不需要功名或实惠来引诱的,有的倒是不断的苦难。不断的苦难才是不断需要信心的原因,这是信心的原则,不可稍有更动。如预设下福乐,信心便易蜕变于谋略,终难免与行贿同流。
现在社会流行向神行贿
——我今天拜你,你明天保佑我啊!命运并不受贿,但希望与你同在,这才是信仰的真意,是信者的路。


写作的原因
书里提到有写小说的软件,设定下内容、情节一会就出来了,可这种软件好像不流行,也并没有影响大部分作者,同时我之前也有些困惑既然已经有了这么多作品还写什么呢?多一本多两本书好像意思不大了。答案是
惟在脑(人脑与电脑)之联络所不及的领域,人之根本更鲜明起来。惟绵绵心流天天赋独具,仍可创作,仍可交流,仍可倾诉和倾听,可以进入一种崭新但其实古老的世界。那是不避迷茫,不拒彷徨,不惜破碎,由那心流的追索而开拓出的疆域。那么,只要心流还在创作就有价值,写作就有方向,不是吗?

国内没死的作家我佩服的不多,主要这个群体数量人多质量不齐(
20114月中国已经成为世界第一出版大国,意思是写书人的数量超过任何国家)。史铁生无论生死都是非常值得我钦佩的作家。

最后,发现网上对本书的评论里提到什么
看了书很佩服史老师的坚强和毅力,这么写或者这么想的读者,建议您把书再看一遍,这遍希望您能看明白……

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
数字图像隐写术是一种将秘密信息嵌入到数字图像中的技术,它过利用人类视觉系统的局限性,在保持图像视觉质量的同时隐藏信息。这项技术广泛应用于信息安全、数字水印和隐蔽信等领域。 典型隐写技术主要分为以下几类: 空间域隐写:直接在图像的像素值中进行修改,例如LSB(最低有效位)替换方法。这种技术简单易行,但对图像处理操作敏感,容易被检测到。 变换域隐写:先将图像转换到频域(如DCT或DWT域),然后在变换系数中嵌入信息。这类方法常具有更好的鲁棒性,能抵抗一定程度的图像处理操作。 自适应隐写:根据图像的局部特性动态调整嵌入策略,使得隐写痕迹更加分散和自然,提高了安全性。 隐写分析技术则致力于检测图像中是否存在隐藏信息,主要包括以下方法: 统计分析方法:检测图像统计特性的异常,如直方图分析、卡方检测等。 机器学习方法:利用分类器(如SVM、CNN)学习隐写图像的区分特征。 深度学习方法:过深度神经网络自动提取隐写相关特征,实现端到端的检测。 信息提取过程需要密钥或特定算法,常包括定位嵌入位置、提取比特流和重组信息等步骤。有效的隐写系统需要在容量、不可见性和鲁棒性之间取得平衡。 随着深度学习的发展,隐写与反隐写的技术对抗正在不断升级,推动了这一领域的持续创新。
本文旨在阐述如何借助C++编程语言构建人工神经网络的基础框架。我们将采用面向对象的设计思想,系统性地定义网络中的基本单元——如模拟生物神经元的计算节点、调节信号传递强度的连接参数以及决定节点输出特性的非线性变换函数。这种模块化的代码组织方式有助于明确各组件间的数据流动与协同工作机制。 随后,我们将详细探讨神经网络训练过程的核心算法实现,重点以误差反向传播方法为例。过精确的数学推导与高效的代码编写,使网络能够依据输入数据自动调整内部参数,从而在迭代学习中持续优化其性能,提升对特定任务的处理能力。 为具体展示神经网络的实用价值,本文将以手写数字识别作为实践范例。该案例将演示如何训练一个网络模型,使其能够准确分类0至9的手写数字图像。完整的C++实现过程将逐步呈现,包括数据预处理、模型构建、训练循环及性能评估等关键环节。过亲手编码实现这一应用,者可更直观地领会神经网络的工作原理及其解决实际问题的潜力。 综上所述,本文过理论结合实践的方式,引导者从零起步掌握使用C++实现神经网络的关键技术。这一过程不仅有助于理解神经网络的基本算法与训练机制,也为后续在人工智能领域开展更深入的研究与应用奠定了扎实的基础。作为智能计算领域的核心方法之一,神经网络技术具有广泛的应用前景,期望本文的内容能为相关学习与实践提供有益的参考。 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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