《挪威的森林》读后感

《挪威的森林》阅读感悟与文学思考

《挪威的森林》已经看了不下3遍,每次都会让自己很感伤。

用作者的话,《挪威的森林》是根据自己的短篇《萤火虫》为底本写的,那么,很多问题和情节必定在村上春树的大脑里萦绕了很久,此为其一。

作者言,这是一部及其私人的小说,所谓原因,大概是因为很多自己的生活或者经历(生活与经历,大概没有什么区别的?)影子的原因。对于很多人,也许都有很多需要倾诉的往事,大概如是而已。此为其二。

至于情节,或者主人公,很遥远,又有些熟悉,因为书中弥漫的情绪是大多数人年轻时都经历过的迷茫和无奈。以及成长的烦恼,如翻译本前言所言。此为其三。

关于译本,个人认为,赖明珠译本要比林少华译本好很多,两种译本网上都可以找到,可以个人对比比较。对于文学,是很个性化的东西,文字的东西很好把握,难的是文字中的味道、情绪之类的东西。

对于文学创作,对比网络中的很多作品,大概可以分出几个类别,例如《成都今夜请将我遗忘》,《欲望的城市》之类的,例如《我不是聪明女生》之类的,以及夹杂着一些搞笑的清华BBS风格之类的,那么,自己的东西在哪里?文学快餐,大概如是而已。

甲壳虫的“挪威的森林”自己没有很多印象,所以无法说什么。如果很多年后,书中的主人公们都已经成家立业,有着各自的家庭,那么我们可以为此点一首《爱的代价》,结局于是中国化,不再那么感伤,或者有一点好莱坞的轻松。

对于书中的女孩,绿子这种类型,应该是很好的伴侣;而玲子这样的,虽然是另一种类型,但也很好;对于直子,象渡边这样的人,都无法放弃责任,爱,在这种角度,没有人会讲明白到底是什么。

在疗养院,玲子说,他们和外边的人的区别在于他们知道自己不正常,听起来象一种反讽。

村上春树的文字,最初看的一篇是《且听风吟》,也有译《好风长吟》,应该后者好一些。看时自己以为,这样的文字应该是40岁以后的人,或者已经写了很多东西的人来写的,不想这是村上的处女作。因为书中有很多让人叫绝的文字,例如:

“尽管这样,写文章同时又是一种乐趣。因为较之生之维艰,在这上面寻求意味的确是太轻而易举了”,换了自己,只需把文章换做代码,一字不差。

“而古希腊人便是这样:奴隶们耕种、烧饭、划船,而市民们则在地中海的阳光下陶醉于吟诗作赋,埋头于数学解析。所谓艺术便是这么一种玩艺。 至于半夜三点在悄无声息的厨房里检查电冰箱的人,只能写出这等模样的文章而那就是我”,诚不我欺。

......,诸如此类,如果还要配歌的话,书中那位左手只有4个手指的女孩应该配一首《你的样子》。


 

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
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!
HTML (HyperText Markup Language) 是一种标记语言,主要用于创建网页内容结构,而不是直接用于创作文学作品如小说《挪威森林》。如果你想用 HTML 来呈现《挪威森林》的部分内容或者制作关于这本书的电子版简介,你可以按照以下步骤操作: 1. **结构布局**:使用 `<html>`、`<head>` 和 `<body>` 标签来构建页面的基本框架。例如,设置标题 (`<title>`) 和页头 (`<header>`). ```html <!DOCTYPE html> <html lang="zh"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>挪威森林 - 简介</title> </head> <body> <!-- 内容区 --> </body> </html> ``` 2. **段落和文本**:用 `<p>` 标签表示章节或段落,将书名、作者名字和简短描述放入相应的元素。 ```html <header> <h1>挪威森林 - 经典小说</h1> <h2>作者:村上春树</h2> </header> <main> <section> <h3>简介</h3> <p>这部小说讲述了一个年轻人渡边的成长故事,在面对爱情、友情和死亡的抉择中探索人生的意义...</p> </section> </main> ``` 3. **样式美化**:使用 CSS (Cascading Style Sheets) 或外部链接的 CSS 文件,为文本添加颜色、字体和间距等视觉效果。 4. **链接和图片**:如果你有相关的封面图,可以添加 `<img>` 标签,并提供 `src` 属性指向图片文件。 然而,要完整地展示一部小说的内容,通常需要借助其他技术如Markdown、在线富文本编辑器或者专门的文学阅读平台,HTML 本身并不能承载大量的文字内容。
评论
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