真诚的“谎言”附作文rxnt

姑姑的善意谎言
文章讲述了一位姑姑为了给侄子一个惊喜,不惜牺牲自己三个月的生活费购买昂贵的山地自行车作为春节礼物的故事。姑姑的谎言充满了善意与真诚,这份礼物不仅是一辆自行车,更是一份深沉的爱。

 

 批改符号说明:

绿底为优美,黄底为瑕疵,红底为错字(括号里边为间批)中间横线为删除上标符号添加字,文下隔行写点评,点评内容用红字,红双线‖”处段另起(分段).

当我看见山地自行车时,总会想起我的“说谎”的姑姑,她给了我深刻的印象……

记得有一次春节,姑姑打电话问我:“明明啊!春节到了,你想要什么礼物呀?”我听了,对姑姑说:“姑姑,你一个月只有八百元,生活费都不够,还买什么礼物呀, 还是不要买了吧!姑姑却坚定地说:“不行,春节是一个喜庆大吉大利的节日,别人都相互赠礼,我姑姑当然也要送您礼物呀!”说完,姑姑就挂断了电话。

一眨眼到了大年初二,姑姑来我家玩,还扛着一台山地自行车准备送我。眼尖的我看见了,上前疑惑不解地问姑姑:“姑姑,你哪来的钱买自行车?”姑姑毫不犹豫地说:“你也太小瞧姑姑了,这车才100元呢。”妈妈听见了,插了一句:“姑姑,别人都是送小礼,可你却送大礼。”姑姑又说:“送给孩子努力学习吧,没事的。”我听了兴高采烈,欢天喜地收下了。

第二天,我在车轮发现了自行车的价格,标价是2400元,掐指一算,可是姑姑三个月不吃不喝才得来的呀,我顿时热泪盈眶,激动得说不出话来,明白了姑姑是骗我的……

 姑姑的谎言不是恶意的,而是善良,真诚的。姑姑真诚的“谎言”比诚信,诚实还可贵……

 

教师点评:

  • 批改教师:孙长玲 ( 山东省 >> 临沂市 >> 罗庄区 >> 罗庄街道 )
    批改时间:2018-10-27 17:33:46
    点评指数:
    点评内容:

        每当我看见大街小巷里一闪而过的山地自行车时,总会想起我“说谎”的姑姑,她那真诚的“谎言”,清晰地印在我的脑海里,每当想起她,我的心里总会涌起一股浓浓的暖意……她给了我深刻的印象……

        (姑姑是你亲姑姑吗?大约多大了?在哪里工作?)记得有一次春节,姑姑打电话问我:“明明啊!春节到了,你想要什么礼物呀?”我听了,对姑姑说:“姑姑,你一个月只有八百元,生活费都不够,还买什么礼物呀, 还是不要买了吧!姑姑却坚定地说:“不行,春节是一个喜庆大吉大利的节日,别人都相互赠礼,姑姑当然也要送您礼物呀!”说完,姑姑就挂断了电话。(介绍一下姑姑做什么工作,和你的关系如何,会让文章感情更加丰满。)

       一眨眼到了大年初二,姑姑来我家玩,还从车上扛下一台山地自行车准备送我。眼尖的我看见了,上前疑惑不解地问姑姑:“姑姑,你哪来的钱买自行车?”姑姑毫不犹豫地说:“你也太小瞧姑姑了,这车才100元呢。”妈妈听见了,插了一句:“姑姑,别人都是送小礼,可你却送大礼。”姑姑又说:“送给孩子努力学习吧,没事的。”我信以为真,兴高采烈,欢天喜地收下了。

        第二天,我在车轮发现了自行车的价格,标价是2400元,掐指一算,可是姑姑三个月不吃不喝才得来的呀,想到这里,我顿时热泪盈眶,激动得说不出话来,明白了原来姑姑是骗我的……(这几句话写出了自己的心情,用自己的心理活动突出对姑姑的感激)

        可我知道,姑姑的谎言不是恶意的,而是善良,真诚的。姑姑真诚的“谎言”比金子诚信,诚实还可贵。人们常说“千里送鹅毛,礼轻情意重”,姑姑送给我的,不仅仅是一辆山地车。那辆珍贵的山地车,一直在我心里闪烁着金色的光芒……(结尾有些简单,可以引用一些积累的谚语名言结束)

    教师评语:

          这篇文章,写出了你姑姑送你自行车的经过,通过这个事情,反映出姑姑对你的的疼爱,但是,文章的内容过于简单,使文章所表达的感情不够强烈。建议你将姑姑平时的工作写一写,用对比的方法写出姑姑“谎言”的可贵之处!题目可以改成《姑姑的“谎言”》,既突出“谎言,又点明文章的中心人物!值得表扬的是本文中成语运用恰当,继续发扬!

### 微表情分析技术在谎言检测中的应用 微表情是一种非常短暂的面部表情,通常持续时间不超过1/25秒,能够揭示个体试图隐藏的真实情感和意图[^1]。由于这种特性,微表情成为自动谎言识别领域的重要研究方向之一。研究表明,当人们尝试掩盖自己的真实感受时,可能会无意间表现出微表情,这为谎言检测提供了可能性。 #### 技术原理 微表情分析的核心在于对面部肌肉运动的精确捕捉与解析。具体来说,该技术依赖于“脸部动作编码系统”(Facial Action Coding System, FACS),这是一种由心理学家Paul Ekman开发的标准方法,用于描述人类面部的动作单元及其组合形式[^2]。通过计算机算法实现自动化FACS分析,可以快速处理大量数据,并从中提取出可能暗示欺骗行为的关键特征。 #### 应用案例 实际应用场景中已有多个成功范例展示了这项技术的价值。例如,在司法审讯环节里,执法人员可借助专门设计的应用程序如Truthsayer来进行实时监测;后者具备多种输入方式——既支持现场直播流也兼容预录好的影像资料——同时还允许用户调整显示界面布局以便更好地观察目标对象的变化情况[^4]。此外,在商业环境中也有类似实践:某些高端零售商店安装了特殊摄像装置用来评估顾客购物期间的心理状态变化趋势,以此优化服务流程并提升整体客户满意度水平[^3]。 然而值得注意的是尽管当前技术水平已经取得了显著进步但仍存在诸多挑战亟待解决其中包括但不限于如何提高模型泛化能力使其适应不同种族文化背景下的样本差异问题以及保护个人隐私权免受侵犯等方面都需要引起高度重视。 ```python import cv2 from facial_action_coding_system import FACSDetector def detect_micro_expressions(video_path): detector = FACSDetector() cap = cv2.VideoCapture(video_path) while(cap.isOpened()): ret, frame = cap.read() if not ret: break result = detector.analyze(frame) print(result) detect_micro_expressions('test_video.mp4') ``` 上述代码片段展示了一个简单的基于Python语言编写的函数`detect_micro_expressions()`,它接受一段视频路径作为参数并通过调用外部库完成对每一帧图像内的所有可见人脸执行详细的FAU分类统计任务最后输出结果列表供后续逻辑进一步加工使用。 --- 相关问题
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