80前的前辈,你们都做了些什么?!(五)

本文探讨了不同代际间的观念冲突,特别是关于“中庸”这一传统概念的理解与应用。作者指出,无论是80前还是80后,在面对社会现象时往往采取极端态度,而非寻求平衡。文章呼吁80前的一代作为社会建设的主力军应当实践‘中庸’原则。

五、“中庸”

  子曰:“天命之谓性,率性之谓道,修道之谓教。怒哀乐之未发,谓之中。发而皆中节,谓之和。中也者,天下之大本也,天下之达道也。”

  我们不懂中庸。因为我们没时间也没精力读那些被你们所谱写的“历史”证明了属于封建主义腐朽思想的“四书五经”。我们从小开始天天学习的是英文、俄文、法文乃至日文韩文。我们的大学生涯也是挖枯心思的对付你们给我们量身定制的英语四级、六级。

  我们不知道“中庸”,但我们知道“极端”。
  看了《80后》一文,很多80后的人很不服气、愤怒。看了本文的前面几部份,很多80前的人同样更愤怒、更加不服气。难道大家都说得不对吗?
  究其原因,这都是极端。
  仔细一想,《80后》一文有很多的极端、以偏概全的论点。同样道理,本文前几段也有着很多残酷、极端的观点。

  我们不知道“中庸”,但我们接触过“非中庸”!
  我们听说过“有一个人本来住在南极的,但后来他说南极太冷了,他要搬到北极去住,到了北极他才发现其实  北极跟南极一样的冷”的“非中庸”故事。
  我们也有过“刚出学校的时候什么都敢想、敢为,因为梦想、激情被你们所利用,导致我们犯了错、吃了亏,同时也导致我们失去梦想、激情、跟你们学会了投机取巧”的“非中庸”经历。

  80前的前辈们,你们一定懂得“中庸”,但你们会“中庸”吗?
  我们经常听到你们的抱怨声。
  经商的总是抱怨自己钱赚得太少,从政的总抱怨自己官做得太小。
  君子爱才,取之有道,这话是你们告诉我们的吧?你们有那么多的人生阅历,有那么博学的知识,难道你们忘记了一条叫“知足常乐”吗?有的时候得学会“知足”。
  你们不能总是发牢骚。抱怨做商人的太奸、从政为官的太贪;抱怨你身边的人都不厚道、狡猾、无法信任;抱怨你们后代-80后的我们,没出息、不成器。

  其实你们曾经也做过孩子,曾经有美丽的童年、少年、青少年。
  不同的是,你们那个年代看到的是伟大的反帝反封建、反法西斯、反帝国主义、反军阀、反蒋介石反动派。
  当然你们当中有些人童年看到的是社会主义新中国成立,看到的是人民公社以及大跃进。
  你们当中还有很多的童年看到的是文化大革 命,反孔、反四害。 

  然后,轮到我们的童年,我们看到更多的是改革的春风飕飕地的在祖国的大地上吹了起来,看到的是中华民族在全世界人民面前冉冉崛起。

  其实,我们所有人的童年都是天真无邪的,看到的世界是也都是美好的。
  这不,你们中很多人青少年时期,曾经当着红 卫兵、写着大 字报,把很多革 命前辈、长辈押到街上,游行示众,进行“文化大 革 命”,在那时,你们不也觉得很美好吗?

  出了问题,我们都需要敢于先从自己的身上找原因。少一点抱怨以及相互的指责、少一点恶意的斗争,我想,咱们国家的“和谐社会”一不小心就能建成的。

  发发牢骚还能干什么呢?80前的前辈们,你们不能一错再错了。

  “中庸”,是腐败落后的封建儒家文化思想吧,然而却是现在的我们大家所需要的。
  80前的前辈们,你们更加得“中庸”,你们必需 “中庸”!
  一方面是因为你们掌握各种社会资源,是当前祖国建设的主力军,战斗能力强的同时破坏能力也超强。另一方面,你们已经30岁以上,属于人生过半或者过小半了,你们的物欲更强烈,你们行动更大胆,然而,你们已经没有再犯更多错误的机会了。

  我们也希望从你们的“中庸”中更好的学会“中庸”。



Trackback: http://tb.blog.youkuaiyun.com/TrackBack.aspx?PostId=772375


**项目名称:** 基于Vue.js与Spring Cloud架构的博客系统设计与开发——微服务分布式应用实践 **项目概述:** 本项目为计算机科学与技术专业本科毕业设计成果,旨在设计并实现一个采用后端分离架构的现代化博客平台。系统端基于Vue.js框架构建,提供响应式用户界面;后端采用Spring Cloud微服务架构,通过服务拆分、注册发现、配置中心及网关路由等技术,构建高可用、易扩展的分布式应用体系。项目重点探讨微服务模式下的系统设计、服务治理、数据一致性及部署运维等关键问题,体现了分布式系统在Web应用中的实践价值。 **技术架构:** 1. **端技术栈:** Vue.js 2.x、Vue Router、Vuex、Element UI、Axios 2. **后端技术栈:** Spring Boot 2.x、Spring Cloud (Eureka/Nacos、Feign/OpenFeign、Ribbon、Hystrix、Zuul/Gateway、Config) 3. **数据存储:** MySQL 8.0(主数据存储)、Redis(缓存与会话管理) 4. **服务通信:** RESTful API、消息队列(可选RabbitMQ/Kafka) 5. **部署与运维:** Docker容器化、Jenkins持续集成、Nginx负载均衡 **核心功能模块:** - 用户管理:注册登录、权限控制、个人中心 - 文章管理:富文本编辑、分类标签、发布审核、评论互动 - 内容展示:首页推荐、分类检索、全文搜索、热门排行 - 系统管理:后台仪表盘、用户与内容监控、日志审计 - 微服务治理:服务健康检测、动态配置更新、熔断降级策略 **设计特点:** 1. **架构解耦:** 后端完全分离,通过API网关统一接入,支持独立开发与部署。 2. **服务拆分:** 按业务域划分为用户服务、文章服务、评论服务、文件服务等独立微服务。 3. **高可用设计:** 采用服务注册发现机制,配合负载均衡与熔断器,提升系统容错能力。 4. **可扩展性:** 模块化设计支持横向扩展,配置中心实现运行时动态调整。 **项目成果:** 完成了一个具备完整博客功能、具备微服务典型特征的分布式系统原型,通过容器化部署验证了多服务协同运行的可行性,为云原生应用开发提供了实践参考。 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!
面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究”展开,重点探讨了如何在制造业环境中构建稳定、高效且具备抗干扰能力的机器学习集成计算流程。文中结合Python代码实现,详细阐述了数据预处理、特征工程、模型训练、集成学习策略及鲁棒性优化等关键环节,强调在实际工业场景中应对数据噪声、缺失与分布偏移等问题的技术手段。研究通过构建模块化、可扩展的计算框架,提升了制造过程中质量预测、故障诊断与工艺优化的自动化水平,增强了模型在复杂动态环境下的泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习理论知识,从事智能制造、工业数据分析、自动化控制等相关领域的科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生、企业研发人员及工业AI应用开发者。; 使用场景及目标:①应用于智能制造中的质量控制、设备预测性维护与生产流程优化;②构建具备鲁棒性的工业级机器学习系统,提升模型在真实制造环境中的稳定性与可靠性;③为工业大数据分析提供可复用的集成计算框架设计思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步实现各模块功能,重点关注数据预处理与模型鲁棒性设计部分,并在实际工业数据集上进行验证与调优,以深入理解集成计算流程的设计逻辑与工程落地挑战。
本文旨在系统阐述基于卷积神经网络(CNN)的图像分类模型构建方法,并以猫狗识别任务为具体案例展开分析。该任务所采用的数据集为计算机视觉领域广泛使用的基准数据,其中包含分别标注为犬类与猫类的图像子集,各子集内均有大量样本可供模型训练与验证。 在模型开发,需对图像数据进行标准化处理。所有输入图像需统一调整为固定尺寸,以适应网络输入要求。同时通过引入随机旋转变换、水平翻转及裁剪等数据增强技术,提升模型对图像变化的适应能力。对于类别标签,需进行数字化编码,例如将犬类映射为数值0,猫类映射为数值1。 CNN架构由多个功能层级构成:卷积层负责提取局部特征,池化层实现特征降维,全连接层完成最终分类决策。实践中可采用经大规模图像数据集预训练的成熟网络架构(如VGG或ResNet系列),通过迁移学习策略在目标数据集上进行参数微调,从而显著提升模型性能并减少训练时间。 模型训练阶段需合理配置多项超参数,包括学习速率、批量样本数及优化算法选择等。分类任务通常采用交叉熵作为损失函数,并配合动态学习率调整机制。训练过程中需持续监控验证集上的性能表现,适时启用早停策略以避免模型过拟合。 完成训练后,需在独立测试集上全面评估模型性能,考察准确率、精确度等关键指标。为进一步提升分类效果,可尝试模型集成技术,如多模型预测结果加权平均或堆叠泛化方法。最终可将优化后的模型部署至实际应用环境,例如开发具备图像上传与自动识别功能的在线服务系统。 通过完整实现该图像分类项目,能够系统掌握深度学习技术在计算机视觉任务中的应用流程,包括数据预处理、网络架构设计、模型训练优化及部署实践等关键环节,从而提升解决实际工程问题的能力。 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!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值