“呐喊”的力量

呐喊的力量

国庆节回了趟家,偶然翻出了鲁迅的《呐喊》,再次翻看时却有了不一样的想法:

1、鲁迅弃医从文,为时代呐喊,藉此唤醒国民的思想,要知道,当时人民思想麻木、社会腐朽是每个有志之士都知晓的,为什么“呐喊”一出就引起了强烈的反响?
2、关于明星偷税漏税,其实大家都心知肚明,为什么经过崔永元的“呐喊”后,才被世人所知?

这些事情的背后有什么深刻的社会意义吗?

红眼睛与蓝眼睛

我们先来看一道简单的数学逻辑题。

说一个岛上有 100 个人,其中有 5 个红眼睛,95 个蓝眼睛。这个岛有三个奇怪的宗教规则。

  1. 他们不能照镜子,不能看自己眼睛的颜色。

  2. 他们不能告诉别人对方的眼睛是什么颜色。

  3. 一旦有人知道了自己的眼睛颜色,他就必须在当天夜里自杀。

某天,有个旅行者到了这个岛上。由于不知道这里的规矩,所以他在和全岛人一起狂欢的时候,不留神就说了一句话:你们这里有红眼睛的人。

5天后,5个红色眼睛的村民自杀了。为什么?

你想到了吗?

关于问题的逻辑推理就不在这里展开了,相较于推理过程,我更想弄清楚,为什么外乡人的一句普普通通的话会有这么大的杀伤力。

共有知识和公有知识

共有知识:大家都知道的知识

公有知识:1、大家都知道的知识;2、大家知道大家都知道的知识

举个例子:

一个男孩和一个女孩,男孩爱这个女孩,女孩也爱这个男孩,大家也都知道这个事情。

未表白:这是个共有知识;
表白:变成公有知识。

只要任何一方表白,就可以顺利牵手,嘿嘿嘿......

所以,共有知识要转化为公有知识,需要经过讨论,也即“呐喊”。

回到“红眼睛与蓝眼睛”的问题,正是因为外乡人的呐喊,将“村里有红眼睛的人”这个共有知识变成了公有知识,才引发了血案。

最后

呐喊,将大家心知肚明的事说出来,就有可能打破原来的平衡,进而影响这个社会。

这里,我并没有多想呼吁大家都站起来,因为我本人也是沉默的大多数中的一员(国人的劣根性)。毕竟,“呐喊”是需要极大的勇气,去承受可能带来的巨大伤害/风险。(现沙特王储肢解沙特记者卡舒吉

但正因为如此,那些敢于“呐喊”的真正的勇士才会被历史铭记!

【引用】
红眼睛与蓝眼睛
你真的看懂《皇帝的新装》了吗?

转载于:https://www.cnblogs.com/fayin/p/9825530.html

一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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