观史态度(转)

      为什么我说我们现行的历史教材很不足取,其主要的原因不是不客观,而是犯下了和电视剧一样的通病——脸谱化,对历史人物和事件下结论过于轻率武断。经常是一句:人民群众要求XXX,XXX开了历史的倒车,XXXX不符合生产关系的变化…………就把兴衰成败一举带过。这样就给读者,尤其是没有读过原版史籍的中小学生们造成了很严重影响。比如说到项羽,评价不外乎是这么几个词:轻率,暴躁,没有政治头脑,匹夫之勇,妇人之仁;说到唐太宗,评价不外乎神文圣武,千古一帝,从谏如流云云。让他们说项羽政治上的优点和唐太宗政治上的缺陷,那恐怕就是难上加难了。

 

      但是,从常识上讲,即使是我们平常考虑一件不怎么重要的事情的时候,不管多么紧迫,总是会自己理出一个逻辑出来,哪怕这个逻辑事后证明是很有缺陷的。那么我们为什么就认为古人的脑袋都是一根筋呢?项羽,史书上评价说是才气过人,刘邦自愧不如。说能够破釜沉舟大破章邯的战神是没有脑子的,恐怕总有点说不过去吧。所以,无论是大人物,还是小人物,无论是今人,还是古人,我们首先要承认他是一个正常的人(刘子业之流的偏执狂例外,他实在不能用“人”来形容,诸位不要认为我是在骂他,随便google一下他的事迹就一切明了),拥有每个人都有的利己的想法,然后拥有基本的逻辑推理能力。在这个基础上,我们在读史的时候,尽量地把古人的逻辑逆向的还原出来,然后再分析其逻辑中薄弱或者失算的地方,方可有所补益。

下面我用项羽作为例子,来说明一下脸谱化的读物让我们忽略了多少有价值的思想。为什么用项羽了,第一当然是因为他很脸谱化,适合作为我反脸谱化的教员;第二是因为他不偏执,不像某些皇帝的效用函数那么怪异,把一个妃子看的比天下都重要。项羽也是胸怀大志,以得天下为己任的。

 

      首先,项羽在鸿门杀刘邦是不是错误的问题。这个事情似乎已经成为项羽妇人之仁的佐证,因为后来刘邦果然当了皇帝。但是仔细地考究当时的情况,我并不认为不杀刘邦有什么不对,相反,杀了反而可能会引发更大的麻烦。为什么呢?项羽那40万大军,其中自己的嫡系也就是几万人,大部分都是诸侯的兵马。之所以能够戮力同心的攻破函谷关,兴师问罪,只不过是因为刘邦在诸侯和秦军主力苦战巨鹿的时候,偷天之功先入关中,并且把楚怀王的命令告诉秦中父老,想当关中王。所以诸侯愤愤不平。但是现在刘邦封了库存和玉玺 ,驻扎在霸上等待项羽,这个时候项羽哪里还有借口明正言顺的诛杀刘邦呢?以当时的情况,项羽可以完全的控制刘邦,有什么必要非要强行杀了他呢?如果不分青红皂白执意要杀,虽然出了一个心腹大患,但是手下的诸侯人人自危,恐怕对项羽也没有什么好处,项羽不杀刘邦,和后来曹操不杀刘备是一样的考虑。很难说是一个失误。


      其次,封王的问题。项羽绝不是拿着大印在功臣诸侯王里面乱砸,然后把天下搞的一团糟糕,自己身死东城为天下笑的弱智。还是要从当时的局势来分析。分封制是当然是天下的人心所向,项羽虽然强悍,也不敢用自己的区区几万士卒
,强行的在天下推行郡县制,否则手下诸侯王纷纷调转枪头发动兵变,他能不能活着走出关中还是一个问题。周朝秦朝定都关中,是因为他们本来就是在关中发迹的而已。秦末时的关中疲惫不堪,远不是诸葛亮所说的千里沃野的王者之都。而彭城则不然,一则满足了手下将领衣锦还乡的愿望,二则彭城据天下之中,通三秦,东抑齐鲁,北阻燕代,是天下的咽喉之地,建都于此,也是无可厚非的。

项羽为了达到统一天下的目的,在分封上很是下了一番功夫。首先让自己“合法”的占有了天下的最富饶的四分之一,并且利用自己手中的印章让诸侯王之间自相残杀(项羽惯用的手段就是把某个诸侯国手下的一个主要的将领封王,然后把原来的王迁移到另外一个地方当王,这样新王对旧王心怀忌惮,旧王对新王心怀不满,两相一凑合打得不亦悦乎,项羽就在旁边偷着乐),最妙的一手就是削弱了他在关外最大的对手——齐国田氏的实力,把齐国一分为三并封三王,让他们内部因为封地职位的原因而自相残杀,然后项羽趁机名正言顺的讨伐田荣,杀之,并且把田横逼到一个小岛上勉强度日。齐国从此一蹶不振,论为楚国的附庸。与此同时,项羽又巧妙的利用秦国的降将来压制三秦,堵住刘邦的出路。看到这里,不禁让人拍案叫绝,这一套分封体系,真非妙手不能为也!

 

      项羽也有其个性上的缺陷,比如贸然的杀掉义帝,失去了天下人心的支持(实在想当皇帝,还不如禅让,摆个架子也是好的)。同时,也有很多偶然的因素的共同作用。别的不说,项羽在刘邦入蜀之前派了三万楚兵监督刘邦,同行的还有各路诸侯的人马,布置的很是周详。后来诸侯的人马自然是被调回了,但是直到刘邦一举定三秦的时候,史书上再也没有找到过这三万楚兵的下落。如果这些兵勇能够和章邯合力,撑到项羽的征齐大军西归,那么刘邦的天下之梦也只能成为空谈。


      我觉得曾国藩看史书的方法值得借鉴,他说读史书的时候,要想象自己身历其境,如同在和古人互动一般。这样方能探究出出当年古人的行事的前因后果,而不是用某种既定的指导思想硬套在古人身上,徒只让:书生轻议冢中人,冢中笑尔书生气! 

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,该项目运用遗传算法(GA)优化支持向量回归(SVR)和支持向量机(SVM)模型的超参数及特征选择。项目旨在解决电力系统调度、发电计划、需求侧响应等多个应用场景中的关键问题,特别是在应对高比例可再生能源接入带来的非线性、非平稳负荷预测挑战。文中涵盖了从数据接入、特征工程、模型训练到部署上线的全流程,包括详细的代码示例和GUI设计,确保方案的可复现性和实用性。 适用人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB语言和机器学习算法的研发人员;从事电力系统调度、电力市场交易、新能源消纳等相关领域的工程师和技术专家。 使用场景及目标:①通过构建面向小时级别的滚动预测,输出高分辨率负荷轨迹,为日内与日前滚动调度提供边际成本最小化的依据;②在负荷高峰和供给紧张时,通过价格信号或直接负荷控制实施需求侧响应,提升削峰效率并抑制反弹;③为灵活性资源(调峰机组、储能、可中断负荷)提供更清晰的出清路径,降低弃风弃光率,提升系统整体清洁度;④帮助市场主体更准确地评估边际出清价格变化,提高报价成功率与收益稳定性,同时降低由预测偏差带来的风险敞口;⑤在运维与审计场景中,对预测产生的原因进行说明,保障业务侧与监管侧的可追溯性。 阅读建议:此资源不仅提供了完整的代码实现和GUI设计,更注重于理解GA优化过程中涉及到的数据处理、特征构造、模型选择及评估等核心步骤。因此,在学习过程中,建议结合实际案例进行实践,并深入研究每个阶段的具体实现细节,特别是适应度函数的设计、超参数空间的定义以及多样性维护机制的应用。此外,关注项目中关于数据对齐、缺失值处理、特征标准化等方面的最佳实践,有助于提高模型的鲁棒性和泛化能力。
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