沈从文《边城》中的“碾坊”与“渡船”、“车路”与“马路”

《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。

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/00cceecb854d 这个项目名为“mnist-nnet-hls-zynq7020-fpga prj”,是一个机器学习相关的工程,专注于利用高级综合(HLS)技术将针对MNIST数据集设计的神经网络(nnet)实现在Zynq 7020 FPGA平台上,以加速图像识别任务。项目提供的压缩包包含所有相关代码文件,如C/C++源码、HLS接口定义、Vivado HLS项目文件、硬件描述语言代码(Verilog或VHDL)及配置文件等,用户可通过这些代码理解、实现或修改设计流程。 项目标签“mnist-nnet-hls-z”进一步明确了其关注点:MNIST数据集、HLS技术以及Zynq目标平台。MNIST是用于手写数字识别的知名训练数据集;HLS可将高级编程语言转化为硬件描述语言;Zynq 7020是Xilinx的SoC FPGA,融合了ARM处理器可编程逻辑。文件名中提到的“vivado”指的是Xilinx的Vivado设计套件,它是一个用于FPGA设计、实现、仿真和调试的集成开发环境,其中的Vivado HLS工具能够将C、C++或SystemC编写的算法自动转换为硬件描述语言代码。 项目可能的实施步骤如下:首先,对MNIST数据集进行预处理,如归一化、降维等,使其适配神经网络模型输入;其次,构建适用于手写数字识别的神经网络模型,例如卷积神经网络(CNN)或全连接网络(FCN);接着,运用HLS工具将神经网络模型转化为硬件描述,并优化性能资源利用率;然后,在Vivado环境中,将生成的硬件描述代码映射到Zynq 7020的FPGA部分,进行时序分析综合优化;此外,由于Zynq是SoC,包含处理器系统,还需编写控制软件来管理调度FPGA上的硬件加速器,可能涉及OpenCV、OpenCL等库的使用;之后,
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/f7286fdf65f9 在现代 Web 应用开发中,“Spring Boot + Vue” 是一种非常流行的开发组合,广泛应用于构建高效且可扩展的前后端分离项目。Spring Boot 是 Java 生态系统中的一个重要框架,主要功能是简化 Spring 应用的搭建和开发过程。而 Vue.js 是一个轻量级的前端 JavaScript 框架,以易用性、灵活性和强大的功能著称。Spring Boot 的核心特性包括自动配置、内嵌 Web 服务器(如 Tomcat)、健康检查以及 Actuator 等管理工具,这些特性使得开发者能够快速创建独立的、生产级别的基于 Spring 的应用,而无需过多关注复杂的配置。在本项目中,Spring Boot 主要用于处理 RESTful API 的创建、数据库连接、安全控制(如 Spring Security)以及服务的注册发现(例如使用 Eureka 或 Consul)。 Vue.js 是一个渐进式的前端框架,强调组件化开发,允许开发者将应用拆分成可复用的组件。其主要特点包括虚拟 DOM、单向数据流、指令系统和易于上手的 API。在本项目中,Vue.js 主要用于构建用户界面,涉及路由管理(vue-router)、状态管理(Vuex)以及各种 UI 组件库(如 Element UI 或 Ant Design Vue)的集成。 在“前后端分离开发”模式下,前端和后端通过 HTTP/HTTPS 协议通信,通常遵循 RESTful API 设计规范。前端 Vue 应用通过发送 Ajax 请求到后端 Spring Boot 应用,实现数据的获取和提交。这种开发模式有利于团队分工,能够提升开发效率,同时也有助于提高代码的可测试性和可维护性。 项目源码的关键部分主要包括:后端的 Sp
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/27e1210fbf58 在当今移动互联网时代,商城平台已成为商业活动的关键组成部分。本文将深入剖析一款名为“Android商城平台”的项目,该项目提供了移动端和服务端的完整源码,适用于Android平台,后端采用Java语言开发,数据库选用MySQL。接下来,我们将探讨该平台的核心构成及其技术栈。 Android是全球最受欢迎的智能手机操作系统之一,凭借其丰富的API和强大的开发者工具,构建各类应用变得十分便捷。在该商城平台中,Android客户端主要负责用户交互、商品展示、购物车管理以及订单处理等核心功能。从源码来看,关键模块包括: UI设计:采用XML布局文件和自定义View组件,打造出吸引用户的界面。 数据获取:通过HTTP请求服务器通信,使用Retrofit或OkHttp等网络库进行数据交换,同时可能借助Gson或Jackson进行JSON解析。 数据缓存:利用SQLite数据库或Room持久化库,存储用户数据和部分商品信息,从而提升用户体验。 用户认证:通常采用OAuth或JWT(JSON Web Tokens)进行身份验证和授权。 异步处理:借助Android的AsyncTask或现代的Kotlin协程,实现后台任务,避免阻塞主线程。 服务端基于Java语言开发,Java因其稳定性和强大的生态系统,成为企业级应用开发的首选语言,能够为复杂业务逻辑提供有力保障。源码中可能涉及以下关键技术: RESTful API设计:遵循REST原则,使用HTTP协议和JSON格式,提供清晰的接口供移动端调用。 框架选择:Spring Boot是常用的Java Web开发框架,用于快速构建可独立运行的微服务,同时可能结合MyBatis或JPA进行数据访问操作。 安全控制:通过Spring Security或Apa
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/c705392404e8 在“ros-yolov5-ws”项目中,我们将探索如何在ROS Melodic版本中集成YOLOv5以实现目标检测并发布数据。YOLOv5是一种基于深度学习的单阶段目标检测算法,能够直接从图像中预测边界框和类别概率,具有推理速度快、检测精度高、易于训练和定制等优点。其架构由卷积层、批归一化层和激活函数组成,通过联合学习边界框和类别预测来完成目标检测。 要将YOLOv5集成到ROS Melodic中,需遵循以下步骤:首先,进行环境准备,确保已安装ROS Melodic及其依赖项(如catkin、opencv等),并安装PyTorch,因为YOLOv5基于PyTorch开发。其次,克隆项目,将ros_yolov5_ws压缩包解压到ROS工作空间的src目录下,可通过git clone命令或手动下载解压完成。接着,构建工作空间,在ROS工作空间中运行catkin_make或colcon build,编译项目源代码,生成可执行文件和节点。然后,进行模型加载配置,加载预训练的YOLOv5模型权重文件,并根据需求调整YOLOv5的配置文件(如cfg/yolov5s.cfg),以修改检测类别、阈值等参数。之后,运行节点,启动ROS节点,该节点接收来自相机或其他传感器的图像流,使用YOLOv5进行目标检测,并将结果发布到ROS话题上,例如通过roslaunch ros_yolov5 detect.launch命令启动节点。此外,利用ROS的rqt_image_view或rviz工具可以结果可视化,订阅并显示带有检测框和类别标签的图像,直观查看检测结果。同时,YOLOv5检测到的目标信息(包括坐标、类别和置信度)将以ROS消息形式发布,通常为std_msgs/Float32MultiArray或geo
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