随地大小便的中世纪欧洲人 是真的吗

本文揭示了中世纪欧洲城市及贵族住所的真实卫生状况,详细描述了当时人们的生活习惯及城市公共卫生设施的匮乏,展现了与现代截然不同的历史面貌。

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  好了,就算你运气好,穿越到了黑死病爆发之前的中世纪欧洲,附在一个富有的贵族继承人身上,也没有一个狂信徒老妈或老爸逼着你浑身烂掉也不准洗澡,家里有很多钱可以置办一个豪华浴盆,还精选了一位漂亮侍女陪你入浴……但是,看着她毫不介意地在浴室墙根拉了一坨大便,然后若无其事地爬进浴缸,你还能够在粪便的臭气里欣然洗浴吗?
  ——如果说欧洲人“千年不洗澡”是夸张的说法,那么欧洲人“千年随地大小便”,则是不争的事实。
  在中世纪的欧洲,对普通人来说,地板就是他们的厕所,拉完以后用铲子往墙角一铲,就算了事。况且他们平时都被体臭味给熏惯了,自然对近在咫尺的粪便尿水觉得无所谓。
  只有最讲究的贵族和高级牧师,才会在起居室设置专门的厕所,并且布置得很优雅舒适——由于厕所这个词汇太不雅,就隐晦地称为“私室”、“舒适之所”或“祈祷室”。
  嘿嘿,这样一来,大家就都知道了吧,教堂的祈祷室最初就是当厕所用的,或者说后来把厕所改成了祈祷室。神父们每天一边拉大便一边手捧圣经向上帝祈祷忏悔……末了再撕一页圣经擦屁股?
  嗯,这说法似乎有点太亵渎神灵了,而且圣经也太贵了,擦屁股太浪费……
  但问题是,伺候贵族的仆人们依然随地大小便,所以城堡内的大部分地方还是污秽不堪,通常能够保证老爷和太太们平常待的地方不太脏,就已经很不错了。
  当然,老爷们也会命令仆人定期打扫清理自己的住处。不过,懒惰的仆人为了省事,通常都把粪便和垃圾直接倒进护城河……久而久之,城堡就成了粪水环绕之中的臭气室。
  事实上,很多贵族也都喜欢随地大小便。例如在1665年夏天,查理二世和王室成员带着大票仆役到牛津度假,事后,当地一位古董商人的日记中写道:“虽然他们看上去衣冠齐整、快乐,但他们非常无礼和粗鲁。在他们离开时,所有的地方,烟囱里、书房里、卧室里、地窖里,到处都是粪便。”
  而自诩浪漫优雅的法国人,甚至比英国人和其他欧洲人还要更加不讲卫生,就连皇宫和贵族府邸里也没有厕所,最多弄一个木头马桶——于是,大家便在壁炉、门后、墙上和阳台上随地大小便。宫中甬道的每块石头上、宏伟的迎宾台阶上到处是大小便,一直到中世纪结束也毫无改观,枫丹白露的人们还在“随地屙屎,街上粪便随处可见”……
  伟大的法国“太阳王”路易十四,为了解决凡尔赛宫、卢浮宫和枫丹白露宫到处是大小便的问题,只有采用一个办法,那就是轮流搬家——每月搬一次家,在贵人们糟蹋这一处时,安排仆人去清扫另一处。
  总之,中世纪和文艺复兴之后的法国人,始终都是全欧洲最肮脏,最不讲卫生的邋遢鬼。哪怕是在金碧辉煌的凡尔赛宫里,也没有下水道、厕所和浴室……大家有没有一种梦想幻灭的感觉?
  ——事实上,在我们这边一家师范大学的历史系,就有一个不修边幅,闻起来浑身散发下水道气息的著名邋遢鬼,不仅被老师逼着勤换衣服多洗澡,还被同学们嘲笑说他是“最纯真的法兰西风情”……
  同理,联系前文所述有关圣女贞德的故事,对于诸位女读者而言,如果有人说你像圣女一样的话,那么有可能并不是在夸你英勇善战,而是隐晦地提醒你太久没洗澡了。


建立在粪堆之上的欧洲名城
  好吧!如果你是城堡的主人,自然可以用严刑酷法约束仆人,把他们赶到院子外边大小便,并且找个远离居室的地方堆积垃圾和粪便。但是,总是看着城堡里的这么几十个人,还有外面一成不变的田野和山林,时间久了你肯定会腻……那么,不如到城里去逛逛?
  嗯,中世纪的欧洲虽然地广人稀,到处都是乡村和荒野,贵族老爷们都蹲在城堡里,但究竟还是能找出那么几个像样的城市——比如说德国的科隆,奥地利的维也纳,法国的巴黎和马赛,还有伟大的罗马……虽然这些城市在中世纪的大部分时间里,通常只有几万人口,但总归比小小的城堡要热闹。
  不过,你在进城之前,最好往鼻子上捂一块布,有条件的话再喷点儿香水。
  呃?为什么?在这里扯一些题外话,不知大家有没有看过,在西方奇幻小说《冰与火之歌》里面,代理首相“小恶魔”提利昂阁下,带着他包养的乡下妓女进了王都君临城,那妓女在床上就整天跟提利昂抱怨这地方太臭——那还是首相大人金屋藏娇的高级别墅呢!
  然后,提利昂无奈地对情人说,在大城市生活,就是要忍受这种气味。
  之后,提利昂到城门去迎接一位从沙漠里来的多恩亲王“红毒蛇”奥柏伦,这位亲王也是在城门口就被臭气熏得久久驻足,最后才捏着鼻子老大不情愿地进了城。
  中世纪的欧洲城市,大多数确实都是这样很脏很臭,所以人们总是喜欢边走边拿一束薰衣草。
  那个年代的欧洲人基本没想过要新建下水道,就算继承了古罗马帝国的遗产,几百年荒废下来,也都堵塞得差不多了——修建地下排水系统需要大量资金,而当时战乱频繁,领主自己都没把握他们的统治能维持到什么时候,在贵族老爷们的眼里,人民不过是制造税金的工具,哪有精力去为人民的幸福着想?
  更糟糕的是,当时的欧洲人都不懂得使用粪肥,在城市和乡村的道路上,自然也就没有了捡粪的农民——在东方世界,他们可都是免费的清洁工!
  如此一来,区区几十人的小城堡,都能被不讲卫生的中世纪欧洲人搞得这么脏乱,而几万人的“大城市”,更是铁定会处处散发着恶臭,脏得令人毛骨悚然。
  总之,在进城之后,你不仅要像现代人一样当心踩狗屎(中世纪主要是人屎和马粪),更要注意高空坠物——根据从罗马帝国时代传承下来的糟糕生活习惯,欧洲城市居民都喜欢直接从窗口倾倒粪尿。
  区别是罗马帝国时代的城市还有人负责清扫,中世纪的欧洲城市则堆着满街粪便没人管,直到被鞋子、马蹄和车辆碾压成新的路面为止……现在明白这地方为啥会臭了吧!街道的路面都是用陈年大便铺的啊!
  而且,中世纪城市的街道很狭窄,想要躲避突然从天而降的屎尿,如果不全神贯注的话还真是不容易。在17世纪的法国巴黎,法令规定市民在白天不许从楼上倾倒粪尿,只有晚上才可以,但倾倒之前必须要先喊一声“注意尿”,以防引起不必要的治安纠纷……而在更古老的中世纪年代,则是白天晚上都可以随便倾倒,至于在倾倒粪尿之前会不会吱一声给路人提个醒,则要看这位市民的素质和心情了。
  ——在美国独立战争时期的1776年,富兰克林漂洋过海到法国来求援,结果才刚进巴黎就被臭气熏昏,而那时的巴黎卫生状况,其实已经有了很大改观……
  所以,有很多人刻薄地评论说,如果有谁能够在中世纪的巴黎过得很习惯,那么他的鼻子绝对可以扛得住一战时期的毒气弹!
  于是,踩着肮脏的粪便和泥水,提防着随时都有可能从头顶泼下的屎尿,闻着堪比一战时期毒气弹的恐怖臭气,你终于提心吊胆地在中世纪的城市里转悠了一圈,从心底里给这鬼地方贴上了肮脏、愚昧、落后、人间地狱等等恶心的标签。只怕是连看木偶戏和听教堂圣歌的心思也没有了,只想着赶快离开。
  事实上,这些建筑在粪堆上的欧洲城市,在中世纪的年代里,还远远没有发展到它们最恐怖的时候。
  中世纪的欧洲毕竟人口稀少,哪怕是在城市里,粪便堆积也还不是最急迫的问题。
  随着时代的发展,到了工业**前夕,欧洲大城市已经有了几十万人口,卫生观念却并未随之提高的时候,情况还要更加恐怖和荒谬。
  到了中世纪晚期,巴黎人为了清理市容,总算开始把粪便集中起来,堆积在城墙外侧,用以减少城内的污秽。但不幸的是,随着巴黎的繁荣昌盛,其粪堆也日渐庞大。
  最后,粪堆的规模已经扩大到了如此骇人听闻的地步,以至于人们出于安全的考虑,而不得不将围墙筑高,以防敌军踩着粪堆直接冲上巴黎城墙——上帝啊,从中世纪以来积累的“巴黎环城粪便带”,已经高得可以把城墙给淹没了,巴黎城就是一颗被粪堆环绕和保卫的明珠!!!
  而且,情况都已经到了这个地步,巴黎人还要偷懒不想着怎么把堆积如山的大粪拉走,而是直接在粪堆上加高城墙……你们难道就这么喜欢粪便吗?这是什么花都巴黎啊!根本就是一座大便之都好不好!!!
  至于英国人那边的情况,也好不到哪里去,他们确实是较早地修筑了公共厕所和下水道,但却直接把粪便排入流经市区的河道内。然后由于粪便太多,细小的河流很快就开始慢慢地被淤塞……
  例如,伦敦的弗利特河就负责收集了几个世纪的粪便,等到河水终于停止流动的时候,弗利特河也变成了弗利特街——这么奇葩而又绿色环保的填海造陆方式,实在是令人叹为观止。

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在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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