自由的意义--读《希腊的回声》

本文探讨了希腊文化对西方文明的影响,特别是其强调的自由精神如何促进了科学和技术的进步,并与中国的文化模式进行了对比。

《希腊的回声》这本小书确实不错,希腊的文化是没得说的,它直接影响了整个西方文明,甚至现代西方社会之所以会成为这个样子,正是由于希腊,希腊的历史文明已经成了一种模式,在历史模式存在中国模式和希腊模式两种,中国模式在秦始皇统一中国后从希腊模式中分离,而希腊模式在被大一统国家压迫下一直存在着,直到14世纪文艺复兴,而中国的希腊模式由于没有一个无产者的并列于独立于国家机器的宗教信仰而被专制制度消灭殆尽,14世纪以后,希腊模式开始彻底打败中国模式,不仅将日本等中国模式的国家拉拢过去,而且使得西方成为了最终的霸主,原因何在?自由!
希腊的自由成就了它的理性传统,因为希腊不需要寄托,只需要原本的真理,追求真理成了它的人民的性格,最终使西方的科技领先于世界。希腊的秩序来自于自由而不是规则,这就是根本,自由是人的本性,谁也不希望受到约束,希腊的自由正是通过探求真理而到达了理性的彼岸,而规则下的秩序只会延缓社会的发展,规则需要人来维系,而只有信任才可以平等,从而根本不需要维系什么规则。相反,中国模式的秩序是规则界定的,信奉儒教的士大夫阶层统治了中国两千年,平民不敢开口,社会只能反复原地反复,合久必分,分久必合。书生气的雅典屡次击败前来进犯的充满杀气的波斯,靠的是什么,就是自由的诱惑,所谓自由引导人民。希腊的雅典建立了世界上最早共和政体,平民可以参政议政,那个国度里生活的人叫人民而不是臣民,这里不深谈斯巴达,它代表的是希腊另一种性格,两种性格合璧造就了伟大的西欧文明。雅典人民很自由,他们互相信任,他们不需要堡垒,他们的房屋很宽敞,柱式结构很普遍,因为他们的屋子是为了多数人建造的,大家可以一起商论事宜,而中国模式下的房屋一般狭小,所谓“聚人气儿”,狭小的屋子可以用本土很容易得到的木材搞定,中国最多的是墙,希腊最多的是柱,墙用来阻挡,柱用来支撑!如果不是罗马帝国外有一个基督教,希腊模式也将走入中国模式,可是基督教真的在平民阶层创立了,希腊自由的本性让它的人民不会忘了理想,人民这个时候需要寄托了。从此宗教和国家彼此双绞着,基督教会的权力使得它变质,最终选择了大一统的中国模式,教皇产生了,可是人民心中的理想永远都是自由,最终基督教仅仅成了他们信仰的躯壳,终于更换躯壳里面血液的时候到了,文艺复兴以来,那里的人民重新获得了自由,因此形成了欧洲独特的共同文化,离散政体的形态,这在中国绝对做不到。中国模式下的社会永远都是信仰的载体--士大夫管理国政,而西方即使在中国模式下的中世纪,管理国政的国家和信仰载体的教会也不是一个机构或者一群人,因此西方的多元化很容易引起思想的解放,而中国模式加上中国的宗教信仰问题在对人们思想的影响尚很难有质的飞跃。
linux是自由的,它和希腊的性格一样,它的自由开发模式使得它的内核代码中不需要繁复的判断与检查,只需要默认的约定,正如希腊的真正约束不是成文法而是不成文法一样,linux的性格就是信任,如果你做错了,你不会受到惩罚,取而代之的是别人帮你改正,然后你的本能会继续无偿为它付出为它作贡献或者校正别人的错误。你可以把linux改成任何你希望它成为的那样儿不需要付出任何额外的代价,你要做的只是遵守约定,也就是希腊的不成文法(中国的道德?),没有什么人或者代码会监视你的代码的行为,也没有谁会阻止你的代码做任何事,因为你是自愿的,linux本身不会做任何阻止,它把自由留给使用它的人,对,就是自由!linux的秩序是自由引导的,windows的秩序是规则引导的。linux的约定算法造就了其高效又简单的内核,所谓约定算法就是没有复杂的策略和诱人的智能,而仅仅是各位开发者将现实世界的经验进行抽象加入内核,一切都有现实的模型,都不复杂,所谓复用,复用的什么?复用的生活!其实操作系统中也有两个模式,linux模式和windows模式。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅建议:建议者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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