袁永福对北京奥运会的评论

[袁永福(http://www.xdesigner.cn/ )原创,转载请注明出处]

随着2008年第29届北京夏季奥运会闭幕式的结束,北京奥运会已经结束了,可以盖棺定论了。

中国政府为这次奥运会动用了三千多亿的投入,其中大部分用于北京城市建设,有数百亿直接用于奥运会。可谓举国上下都来支持奥运,耗资巨大。投入巨大,那收获如何呢。

当然直接的经济收入就是电视转播权,门票等等。这自然有奥组委事后细细的算这笔帐了,我不评论,这里我说说北京奥运对国内外的宏观上的影响。

北京奥运会是一场巨大的外交成功。首先是数万人甚至更多的外国人扎堆进入中国,在中国呆了十多天,而且在这十多天里很频繁的直接接触到中国社会,对以前陌生的中国有了一定的亲身体验,可以说重新认识了中国。此外还有大量的国外媒体高调进入中国,这些媒体除了报道奥运赛事外,还会大量的报道中国社会现状。这使得中国对国外进行了相当高调而全面的曝光,这加大了国外对中国的了解和认识。

西方存在相当多的反华势力,很大的原因就是它们有相当多的民众支持。这些民众大多对中国不了解,存在误解。当他们看到自己相信的权威媒体频繁的对中国的真实报道,会开始重新认识中国,了解到中国已经发展到一定的程度,正在和平崛起,进而对反华思想进行思考,这会消弱反华势力的民众基础,进而消弱反华势力,从而比较大的改善中国的外交环境。北京奥运取得的很大的成功,以此对比的是藏-独遭到重大的不可逆转的打击,中国现在只需要等着达-赖-喇-嘛的老死了。

不认识,不了解,中国和西方容易产生误解,而北京奥运瞬间加速了两者之间的认识和了解,因此很多误解也就自然消失了。可以相信,中国和西方之间的隔阂被北京奥运成功的击穿了一次,虽然隔阂未来还将长期存在,但从此提高了消弱的速度。也减少了中国和平崛起的阻力。

通过精彩的无与伦比的奥运开幕式和闭幕式,中国的文化将开始加速对外输出,祥云将承载着中国文化在全世界飘荡,国外将加速了解和认识翰如烟海的中国文化,这也加速国外对中国的了解和认识,同时也较大的提供了中国和平崛起的动力。

中国和平崛起的阻力减少,动力增加,这两千多亿花得值。

预计北京奥运对中国国内经济也有很大的好处,最大的好处就是提高了人们的信心。在股市中,行情很大程度依赖投资人的普遍的信心,而对中国经济,行情很大程度的依赖所有中国人的信心。中国在奥运会第一次以较大的优势获得了金牌数第一,虽然还谈不上奥运超级强国,但信心确实增加了很多。人们对国家体育的信心增强了,于是对整个国家的信心也就增强了不少。年初温总理曾经明确说过今年可能是中国改革开放后经济最困难的一年,后来证明确实是够困难的,雪灾,地震,CPI高涨,灾难一个接一个,未来还不知道有没有其他灾难,但地震救灾和奥运较大的强化了国人的爱国感情和信心。有了信心那就容易坚持和团结,针对经济和国家建设有很大的好处,从这个角度讲,这两千多亿也是值得的。

有些人对花几百万培养刘翔,花几千亿搞奥运,认为是浪费,其实我觉得不要太小气,中国人的信心是无价的,只要十多亿人有了信心,这几百万几千亿很快会赚回来的。

当然若北京奥运会能实现盈利那是最完美的了,即使亏本也无所谓,不必小气,因为中国在其他方面已经赚了很多很多。

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现在说些北京奥运中一些具体的事

首先是刘翔退赛,这里刘翔隐瞒伤情,临阵脱逃,犯了一个很大的错误。本来运动员因伤不能比赛,这也很正常,大家都是可以理解的。以目前的医疗技术,那应当可以比较早的判断出刘翔不能比赛,若刘翔尽早宣布退赛,至少放放风说可能退赛,虽然结果是不完美的,但大家也可以理解。但刘翔隐瞒伤情,给十多亿人放鸽子,那是儿戏,想想看,十多亿的鸽子满天飞舞,遮天蔽日。虽然有领导人定调,但大家心中是不满的,奥委会委员当不上也是必然的。不过这次刘翔遭到重大打击,现在也是考验他是不是爷们的时候了。

在闭幕式上看到韦唯唱歌,韦唯也在亚运会上唱过歌,我很想告诉她,只有中国才是她能获取成功的最好的地方。

中国男子足球是中国奥运军团的一粒老鼠屎,在奥运会上的表演丑陋,不堪入目。有传言称龙王今后不会下台,我深表奇怪。

奥运会开闭幕式,使得张艺谋成为中国导演中的战斗机。我是觉得他很强,今后会多多支持。

以上是我袁某人对北京夏季奥运会的一些评论。中国加油,一定要借助奥运刮起的东风和平崛起。胡帝温相,我顶啊。

转载于:https://www.cnblogs.com/xdesigner/archive/2008/08/25/1275455.html

### 通过MCP调用Qwen模型或服务的实现方式 #### 1. MCP服务端封装过程 在MCP服务端,需要完成对Qwen模型或服务的封装。以天气查询为例,以下是服务端的核心封装流程[^1]: - **初始化MCP服务**:通过 `mcp = FastMCP("weather_mcp")` 创建一个MCP服务实例。 - **实现业务逻辑**:定义异步函数 `fetch_weather(city)` 调用外部API获取数据,并通过 `format_weather(data)` 格式化返回结果。 - **注册工具函数**:使用装饰器 `@mcp.tool()` 注册工具函数 `query_weather(city: str)`,该函数内部调用 `fetch_weather` 和 `format_weather`。 - **暴露MCP协议接口**:通过 `mcp.run(transport='stdio')` 启动服务,监听标准输入输出作为通信通道。 以下是一个示例代片段: ```python import asyncio from fastmcp import FastMCP mcp = FastMCP("qwen_mcp") async def fetch_qwen_response(prompt: str) -> dict: # 调用Qwen模型API,例如通过HTTP请求 async with aiohttp.ClientSession() as session: async with session.post( "http://localhost:11434/v1", json={"prompt": prompt, "model": "qwen3"}, headers={"Authorization": "Bearer EMPTY"} ) as response: return await response.json() def format_qwen_response(data: dict) -> str: # 格式化Qwen返回的数据为易读文本 return data.get("choices", [{}])[0].get("text", "") @mcp.tool() async def query_qwen(prompt: str) -> str: data = await fetch_qwen_response(prompt) return format_qwen_response(data) if __name__ == "__main__": mcp.run(transport="stdio") ``` #### 2. 客户端调用MCP服务 客户端可以通过标准输入输出(stdio)与MCP服务端进行交互。以下是基于Qwen-Agent的完整调用示例[^2]: - **配置本地Qwen模型**:通过Ollama提供服务,指定模型路径和API地址。 - **定义工具列表**:将MCP服务器和代解释器添加到工具列表中。 - **初始化智能助手**:创建 `Assistant` 实例并传入配置参数。 - **发送消息并获取响应**:通过 `bot.run(messages=messages)` 方法发送用户消息并获取结果。 以下是一个完整的客户端调用示例: ```python from qwen_agent.agents import Assistant # 配置本地Qwen模型 llm_cfg = { 'model': 'qwen3', 'model_server': 'http://localhost:11434/v1', # Ollama API 'api_key': 'EMPTY', } # 定义工具列表 tools = [ {'mcpServers': { 'qwen': { 'command': 'uvx', 'args': ['mcp-server-qwen'] } }}, 'code_interpreter', ] # 初始化智能助手 bot = Assistant(llm=llm_cfg, function_list=tools) # 发送用户消息 messages = [{'role': 'user', 'content': '请告诉我今天的天气如何?'}] # 运行智能助手并打印结果 for responses in bot.run(messages=messages): pass print(responses) ``` #### 3. 其他调用方式 除了通过MCP协议调用Qwen模型外,还可以直接运行SGLang服务器来调用Qwen模型[^3]。以下是一个示例命令: ```bash SGLANG_USE_MODELSCOPE=1 python -m sglang.launch_server --model-path Qwen/Qwen3-32B --reasoning-parser qwen3 ``` #### 4. 数据库操作场景下的MCP调用 在数据库操作场景下,Qwen-Agent可以接入 `mcp-server-sqlite` 服务端[^4],从而实现对SQLite数据库的操作。以下是接入步骤: - **启动MCP服务端**:运行 `mcp-server-sqlite` 并暴露相关接口。 - **配置Qwen-Agent**:将 `mcp-server-sqlite` 添加到工具列表中。 - **发送自然语言指令**:通过Qwen-Agent解析用户指令并调用MCP服务端的功能函数。 ###
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