朱光潜给青年的十二封信 之 谈读书

本文探讨了读书的重要性,强调了读书习惯的养成及如何选择有价值的书籍。作者认为,读书是培养兴趣和理解力的重要途径,并建议读者应该根据自己的兴趣和需求选择书籍。


一、谈读书
朋友:
  中学课程很多,你自然没有许多时间去读课外书。但是你试抚心自问:你每天真抽不出一点钟或半点钟的功夫么?如果你每天能抽出半点钟,你每天至少可以读三四页,每月可以读一百页,到了一年也就可以读四五本书了。何况你在假期中每天断不会只能读三四页呢?你能否在课外读书,不是你有没有时间的问题,是你有没有决心的问题。
  世间有许多人比你忙得多。许多人的学问都在忙中做成的。美国有一位文学家、科学家和革命家富兰克林,幼时在印刷局里做小工,他的书都是在做工时抽暇读的。不必远说,你应该还记得,国父孙中山先生,难道你比那一位奔走革命席不暇暖的老人家还要忙些么?他生平无论忙到什么地步,没有一天不偷暇读几页书。你只要看他的《建国方略》和《孙文学说》,你便知道他不仅是一个政治家,而且还是一个学者。不读书讲革命,不知道“光”的所在,只是窜头乱撞,终难成功。这个道理,孙先生懂得最清楚的,所以他的学说特别重“知”。
  人类学问逐天进步不止,你不努力跟着跑,便落伍退后,这固不消说。尤其要紧的是养成读书的习惯,是在学问中寻出一种兴趣。你如果没有一种正常嗜好,没有一种在闲暇时可以寄托你的心神的东西,将来离开学校去做事,说不定要被恶习惯引诱。你不看见现在许多叉麻雀抽鸦片的官僚们绅商们乃至于教员们,不大半由学生出身么?你慢些鄙视他们,临到你来,再看看你的成就罢!但是你如果在读书中寻出一种趣味,你将来抵抗引诱的能力比别人定要大些。这种兴趣你现在不能寻出,将来永不会寻出的。凡人都越老越麻木,你现在已比不上三五岁的小孩子那样好奇、那样兴味淋漓了。你长大一岁,你感觉兴味的锐敏力便须迟钝一分。达尔文在自传里曾经说过,他幼时颇好文学和音乐,壮时因为研究生物学,把文学和音乐都丢开了,到老来他再想拿诗歌来消遣,便寻不出趣味来了。兴味要在青年时设法培养,过了正常时节,便会萎谢。比方打网球,你在中学时欢喜打,你到老都欢喜打。假如你在中学时代错过机会,后来要发愿去学,比登天还要难十倍。养成读书习惯也是这样。
  你也许说,你在学校里终日念讲义看课本就是读书吗?讲义课本着意在平均发展基本知识,固亦不可不读。但是你如果以为念讲义看课本,便尽读书之能事,就是大错特错。第一,学校功课门类虽多,而范围究极窄狭。你的天才也许与学校所有功课都不相近,自己在课外研究,去发见自己性之所近的学问。再比方你对于某种功课不感兴趣,这也许并非由于性不相近,只是规定课本不合你的口胃。你如果能自己在课外发见好书籍,你对于那种功课的兴趣也许就因而浓厚起来了。第二,念讲义看课本,免不掉若干拘束,想借此培养兴趣,颇是难事。比方有一本小说,平时自由拿来消遣,觉得多么有趣,一旦把它拿来当课本读,用预备考试的方法去读,便不免索然寡味了。兴趣要逍遥自在地不受拘束地发展,所以为培养读书兴趣起见,应该从读课外书入手。
  书是读不尽的,就读尽也是无用,许多书没有一读的价值。你多读一本没有价值的书,便丧失可读一本有价值的书的时间和精力;所以你须慎加选择。你自己自然不会选择,须去就教于批评家和专门学者。我不能告诉你必读的书,我能告诉你不必读的书。许多人曾抱定宗旨不读现代出版的新书。因为许多流行的新书只是迎合一时社会心理,实在毫无价值,经过时代淘汰而巍然独存的书才有永久性,才值得读一遍两遍以至于无数遍。我不敢劝你完全不读新书,我却希望你特别注意这一点,因为现代青年颇有非新书不读的风气。别的事都可以学时髦,惟有读书做学问不能学时髦。我所指不必读的书,不是新书,是谈书的书,是值不得读第二遍的书。走进一个图书馆,你尽管看见千卷万卷的纸本子,其中真正能够称为“书”的恐怕难上十卷百卷。你应该读的只是这十卷百卷的书。在这些书中间,你不但可以得较真确的知识,而且可以于无形中吸收大学者治学的精神和方法。这些书才能撼动你的心灵,激动你的思考。其他像“文学大纲”、“科学大纲”以及杂志报章上的书评,实在都不能供你受用。你与其读千卷万卷的诗集,不如读一部《国风》或《古诗十九首》,你与其谈千卷万卷希腊哲学的书籍,不如读一部柏拉图的《理想国》。
  你也许要问我像我们中学生究竟应该读些什么书呢?这个问题可是不易回答。你大约还记得北平京报副刊曾征求“青年必读书十种”,结果有些人所举十种尽是几何代数,有些人所举十种尽是史记汉书。这在旁人看起来似近于滑稽,而应征的人却各抱有一番大道理。本来这种征求的本意,求以一个人的标准做一切人的标准,好像我只喜欢吃面,你就不能吃米,完全是一种错误见解。各人的天资、兴趣、环境、职业不同,你怎么能定出万应灵丹似的十种书,供天下无量数青年读之都能感觉同样趣味发生同样效力?
  我为了写这封信给你,特地去调查了几个英国公共图书馆。他们的青年读物部最流行的书可以分为四类:(一)冒险小说和游记,(二)神话和寓言,(三)生物故事,(四)名人传记和爱国小说。就中代表的书籍是凡尔纳的《八十天环游地球》(Jules Verne:Around the World in Eighty Days)和《海底二万浬》(Twenty Thousand Leagues Under the Sea),笛福的《鲁滨孙飘流记》(Defoe:Robinson Crusoe),大仲马的《三剑客》(A. Dumas:Three Musketeers),霍桑的《奇书》和《丹谷闲话》(Hawthorne:Wonder Book and Tangle Wood Tales),金斯利的《希腊英雄传》(Kingsley:Heroes),法布尔的《鸟兽故事》(Fabre:Story Book of Birds and Beasts),安徒生的《童话》(Andersen:Fairy Tales),骚塞的《纳尔逊传》(Southey:Life of Nelson),房龙的《人类故事》(Vanloon:The Story of Mankind)之类。这些书在国外虽流行,给中国青年读,却不十分相宜。中国学生们大半是少年老成,在中学时代就欢喜像煞有介事的谈一点学理。他们——你和我自然都在内——不仅欢喜谈谈文学,还要研究社会问题,甚至于哲学问题。这既是一种自然倾向,也就不能漠视,我个人的见解也不妨提起和你商量商量。十五六岁以后的教育宜注重发达理解,十五六岁以前的教育宜注重发达想象。所以初中的学生们宜多读想象的文字,高中的学生才应该读含有学理的文字。
  谈到这里,我还没有答复应读何书的问题。老实说,我没有能力答复,我自己便没曾读过几本“青年必读书”,老早就读些壮年必读书。比方在中国书里,我最欢喜《国风》、《庄子》、《楚辞》、《史记》、《古诗源》、《文选》中的书笺、《世说新语》、《陶渊明集》、《李太白集》、《花间集》、张惠言《词选》、《红楼梦》等等。在外国书里,我最欢喜济慈(Keats)、雪莱(Shelly)、柯尔律治(Coleridge)、布朗宁(Browning)诸人的诗集、索福克勒斯(Sophocles)的七悲剧、莎士比亚的《哈姆雷特》(Shakespeare:Hamlet)、《李尔王》(King Lear)和《奥瑟罗》(Gthello)、歌德的《浮士德》(Goethe:Fasuts),易卜生(Ibsen)的戏剧集、屠格涅夫(Turgenef)的《处女地》(Virgin Soil)和《父与子》(Fathers and Children)、陀思妥也夫斯基的《罪与罚》(Dostoyevsky:Crime and Punishment)、福楼拜的《包法利夫人》(Flaubert:Madame Bovary)、莫泊桑(Maupassant)的小说集、小泉八云(Lafcadio Hearn)关于日本的著作等等。如果我应北平京报副刊的征求,也许把这些古董洋货捧上,凑成“青年必读书十种”。但是我知道这是荒谬绝伦。所以我现在不敢答复你应读何书的问题。你如果要知道,你应该去请教你所知的专门学者,请他们各就自己所学范围以内指定三两种青年可读的书。你如果请一个人替你面面俱到的设想,比方他是学文学的人,他也许明知青年必读书应含有社会问题科学常识等等,而自己又没甚把握,姑且就他所知的一两种拉来凑数,你就像问道于盲了。同时,你要知道读书好比探险,也不能全靠别人指导,你自己也须得费些功夫去搜求。我从来没有听见有人按照别人替他定的“青年必读书十种”或“世界名著百种”读下去,便成就一个学者。别人只能介绍,抉择还要靠你自己。
  关于读书方法。我不能多说,只有两点须在此约略提起。第一,凡值得读的书至少须读两遍。第一遍须快读,着眼在醒豁全篇大旨与特色。第二遍须慢读,须以批评态度衡量书的内容。第二,读过一本书,须笔记纲要和精彩的地方和你自己的意见。记笔记不特可以帮助你记忆,而且可以逼得你仔细,刺激你思考。记着这两点,其他琐细方法便用不着说。各人天资习惯不同,你用那种方法收效较大,我用那种方法收效较大,不是一概论的。你自己终久会找出你自己的方法,别人决不能给你一个方单,使你可以“依法炮制”。
  你嫌这封信太冗长了罢?下次谈别的问题,我当力求简短。再会!
                                          你的朋友  孟实

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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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