沈从文《边城》中的“碾坊”与“渡船”、“车路”与“马路”

《边城》作为沈从文的经典之作,通过“碾坊”与“渡船”、“车路”与“马路”的意象对比,展现了20世纪30年代湘西边城小镇茶峒的独特风情与人性的美好。本文解析了这些意象背后的深层含义及其所代表的不同价值观。

《边城》这部中篇小说讲述的故事十分干净、简单和淳朴(后来拍成了电影版),既没有没有错综复杂的人物关系,也没有狗血的剧情,下面是百科的介绍:

它以20世纪30年代川湘交界的边城小镇茶峒为背景,以兼具抒情诗和小品文的优美笔触,描绘了湘西地区特有的风土人情;借船家少女翠翠的纯爱故事,展现出了人性的善良美好。由于《边城》的美学艺术,《边城》这部小说在中国近代文学史上具有独特的地位。

整部小说给我的感觉就是两个字:纯美

小说中有两对比较有意思的概念意象:“碾坊”与“渡船”、“车路”与“马路”,在后代的作品中也时有引用,值得剖析。

1. “碾坊”与“渡船”

“他又不是傻小二,不要碾坊,要渡船吗? ”

“那谁知道。横顺人是‘牛肉炒韭菜,各人心里爱’,只看各人心里爱什么就吃什么。渡船不会不如碾坊!”

解析:

  • “碾坊”代表的是碾坊主王团总的女儿,选择碾坊,就意味着接受衣食无忧的富足小康生活,象征着选择物质的丰足。

  • “渡般”代表的是撑渡船老人的孙女翠翠,选择渡船,就意味着愿意接替老人接受风吹雨打的撑渡船生活,象征着选择美好的爱情。

即,碾坊和渡船两个具有风俗色彩的意象相对立,前者代表财富,后者代表爱情。

2. “车路”与“马路”

“下棋有下棋规矩,车是车路,马是马路,各有走法。大老若走的是车路,应当由大老爹爹作主,请了媒人来正正经经同我说。若走的是马路,应当自己作主,站到渡口对溪高崖上,为翠翠唱三年六个月的歌。”

解析:

  • “车路”代表的是将自己的人生大事托付给媒人,请媒人去向意中人说亲,最终成不成功也取决于媒人说的好不好及对方的看法,属于被动的求婚方式。

  • “马路”代表的是将自己的人生大事掌握在自己手里,自己主动花时间和精力唱歌求爱,最终成不成功取决于自己的真心诚意,属于主动的求婚方式。

3. 总结

走“车路”与走“马路”(托媒说亲与唱歌求爱),要“碾坊”和要“渡船”(追求金钱和忠于爱情),这两种不同的民族文化形态发生着强烈的碰撞,影响着这一代人。

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 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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