19、《超人:真英国人》:荒诞世界里的讽刺与思考

《超人:真英国人》:荒诞世界里的讽刺与思考

1. 英国媒体的堕落与超人的困境

英国媒体的堕落令人震惊,他们只追求轰动效应,全然不顾“人的代价”。超人试图让公众明白“你不买,他们就不会印”,但这番话却无人理会。公众只关心超人的父母是谁、他是否和伊丽莎白·图利住在一起等八卦信息。

尽管超人再次获得了政府的认可,债务也被免除,但他还是决定离开英国前往美国,因为他觉得美国“没那么英国”。于是,英国超人重生为克拉克·肯特,穿上传统的“超级”服装,带着大大的“S”标志,而英国国旗则消失了。

然而,事情并非表面那么简单。他的死对头怀特 - 獾为了征服美国,买下了《每日星报》(这是克拉克·肯特早期在《动作漫画》中的第一份报纸工作)。

2. 社会讽刺与荒诞现实

从本质上来说,这个故事是对现代文化浅薄面的讽刺评论。它通过恶搞的方式,展现了英国文化对轰动效应的痴迷,全然不顾人类尊严和隐私的代价。就像许多蒙提·派森的幽默作品一样,常常是对社会习俗和虚伪的评论,这个故事也用超人来表达类似的荒诞观察。

在这个世界里,新闻诚信变得微不足道。只要能吸引读者购买,事实是否正确根本无关紧要。佩里格林·怀特 - 獾是腐败的首席执行官和企业的象征,他控制着媒体及其输出,确保抹黑所有挡他路的人。

超人,尽管拥有强大的力量,却总是陷入他无意造成的混乱之中。他试图让社会变得更好,但所承担的任务往往无法完成。即使他让火车准点运行、缩短了手术等待时间、减轻了国家债务,这些行动的长期后果却往往更具危害性。

以下是超人在英国遇到的一些问题列表:
- 媒体只关注八卦,忽视超人的善意和努力。
- 公众对超人的私人生

下载方式:https://pan.quark.cn/s/26794c3ef0f7 本文阐述了在Django框架中如何适当地展示HTML内容的方法。 在Web应用程序的开发过程中,常常需要向用户展示HTML格式的数据。 然而,在Django的模板系统中,为了防御跨站脚本攻击(XSS),系统会默认对HTML中的特殊字符进行转义处理。 这意味着,如果直接在模板代码中插入包含HTML标签的字符串,Django会自动将其转化为文本形式,而不是渲染为正的HTML组件。 为了解决这个问题,首先必须熟悉Django模板引擎的安全特性。 Django为了防止不良用户借助HTML标签注入有害脚本,会自动对模板中输出的变量实施转义措施。 具体而言,模板引擎会将特殊符号(例如`<`、`>`、`&`等)转变为对应的HTML实体,因此,在浏览器中呈现的将是纯文本而非可执行的代码。 尽管如此,在某些特定情形下,我们确实需要在页面上呈现实的HTML内容,这就需要借助特定的模板标签或过滤器来调控转义行为。 在提供的示例中,开发者期望输出的字符串`<h1>helloworld</h1>`能被正确地作为HTML元素展示在页面上,而不是被转义为文本`<h1>helloworld</h1>`。 为实现这一目标,作者提出了两种解决方案:1. 应用Django的`safe`过滤器。 当确认输出的内容是安全的且不会引发XSS攻击时,可以在模板中这样使用变量:```django<p>{{ data|safe }}</p>```通过这种方式,Django将不会对`data`变量的值进行HTML转义,而是直接将其当作HTML输出。 2. 使用`autoescape`标签。 在模板中,可以通过`autoesc...
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/1d1f47134a16 Numerical Linear Algebra Visual Studio C++实现数值线性代数经典算法。 参考教材:《数值线性代数(第2版)》——徐树方、高立、张平文 【代码结构】 程序包含两个主要文件 和 。 中实现矩阵类(支持各种基本运算、矩阵转置、LU 分解、 Cholesky 分解、QR分解、上Hessenberg化、双重步位移QR迭代、二对角化),基本方程组求解方法(上三角、下三角、Guass、全主元Guass、列主元Guass、Cholesky、Cholesky改进),范数计算方法(1范数、无穷范数),方程组古典迭代解法(Jacobi、G-S、JOR),实用共轭梯度法,幂法求模最大根,隐式QR算法,过关Jacobi法,二分法求第K大特征值,反幂法,SVD迭代。 中构建矩阵并求解。 【线性方程组直接解法】 不选主元、全主元、列主元三种Guass消去法,Cholesky分解及其改进版。 【report】 【方程组解误差分析】 矩阵范数计算、方程求解误差分析。 【report】 【最小二乘】 QR分解算法求解线性方程组、最小二乘问题。 【report】 【线性方程组古典迭代解法】 Jacobi迭代法、G-S迭代法、SOR迭代法求解方程组。 【report】 【共轭梯度法】 实用共轭梯度法。 【report】 【非对称特征值】 幂法求模特征根、QR方法(上Hessenberg分解、双重步位移QR迭代、隐式QR法) 【report】 【对称特征值】 过关Jacobi法、二分法、反幂法。 【report】 【对称特征值】 矩阵二对角化、SVD迭代。 【report】
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