主流小说

本文探讨了当前所谓“主流作家”的作品风格,指出这些作品往往难以界定为传统意义上的小说或散文,作者批评了这类作品过分注重环境描写而忽视人物和情节发展的问题,并呼吁作家们应该更加专注于文学的本质。
这两天因为工作期间经常有时间空隙,读了几本"小说". 必须加上引号,因为有时候读着读着,已分不清到底读的是小说还是散文. 我以为是小说,但是分明没有什么情节. 我以为是散文, 确似乎有若影若现的情节藏着. 这便是当今“主流作家”写得“主流小说”, 既然是主流作家写得,那必然是寓意深刻,耐人寻味, 大段大段的环境描写,花,草,树,木,动物,天气,庄家,农庄,水,雨.... 无所不用其极,关于人的描写短短数字,关于情节的描写短短几句 时代在进步,“主流作家”们为何停滞不前, 倘若以前写某某思想,某某主义,现今依然可以写某某代表,某某和谐呀 但是没有,“主流作家”们执著于对环境的描写 还是认为寓情于景,见景生情的那手段,是多么阳春白雪 他们在杂志上集合,他们在协会里相聚,他们在各种头衔下挥霍, 所以他们才能写得出梨花体,他们才能一辈子不如郭敬明,韩寒一本书的印刷量 他们太过自负,他们给文学下了错误的定义,并奉为圣经. “主流作家”们不要写小说,去写诗写词,赏花赏月 发挥自己的长处,免得贻笑大方.

转载于:https://www.cnblogs.com/JeffChen/archive/2011/03/04/2600313.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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