关于学习繁体字

关于学习繁体字2007/11/12 — 孙虹钢 (阅读: 1080)  我们用了很多年的汉字,简体的,只知道字,不知道字的真正含义是什么。还好,小时候老爸有几部竖版繁体的四大名著,所以繁体字还大都认得。后来,认识的台湾朋友多,发现他们个个都有很好的国学底子,很多还是中西贯通,他们使用繁体字(正体字),写的字也很好。有一次在上海录头脑风暴节目,关于两岸三地企业家的,主持人袁岳让我说个简单的区分三地企业家的方法,我说,就写字吧,每人在小白板上写个“头脑风暴”,一下子就出来了。台湾人写的是繁体字,而且规矩、好看;香港人的字基本上是“画”出来的;大陆(内地)的人呢,唉,不说了,汗哪。  简体字确实对于推广十分有利,不过呢,汉字本身的很多意思就不明显了,说实话,对人的思维启迪不够有利。  举个例子吧——“爱”,表示爱情、男女之情爱呗。但繁体字“愛”的含义可不是。繁体的愛,是“有心之爱”;简体呢,成了“无心之爱”。区别是:有心之愛,是理性的,负责任的愛;无心之爱,就有点不知东南西北了。在中国文化当中,心,是用来进行理性思考的,所谓“心之官则思”。  再看“學習”两个字。简体的学习,啥都不明白,习和刁,很多孩子还分不清楚。所以呢,一讲“学而时习之,不亦悅乎”,就以为是死记硬背,然后去重复再重复——严重的误导,严重的误人子弟也!  “學習”本来的意思是什么呢?學,上面的核心是个爻字,是易经的卦的基本零件,表示天地万物的规律,表示基本的规则、方法、工具。學,就是用孩子一样的开心的、玩的状态,去學習和掌握规律、本质、方法、工具,而不是手放在背后,一本正经地背那些哪里都可以查到,背了也会还给老师的“素材”。習呢,本来是鸟儿在太阳的上面飞翔,表示勤奋,实践,以及适合的时间。但是现在的“习”,你能明白什么呢?  放一张图,是我给总裁班讲“太极思维”时才讲的,应该如何理解“學習”。  其实,国家一直说“简体字”,也就是说,现在用的,只是标准汉字的简体版而已。那么,有简体版,自然是因为正宗和正根不是简体,叫正体也罢,叫繁体也罢,其实无所谓。请你注意,繁体的繁字,本身那么繁琐,可是就从来没有简化过。你想想,这是为什么?  我们有些朋友,用简体字用习惯了,一听说可能有人倡导繁体,就跳出来反对。请你琢磨琢磨,想明白了,再表态。  老孙还多说一句,现在的天时,是“中华民族的伟大复兴”,民族之复兴中,文化的“大发展,大繁荣”,乃是先导,而“中华民族文化”呢,则是实质。天时大势,浩浩荡荡,顺之者昌,逆之者亡也。咱得做个明白人、聪明人、智慧人。  在不久前举办的“第八届国际汉字研讨会”上,北大苏培成教授提出,汉字在中国的应用,建议“简体字与繁体字和谐共处”。对此提议,小孙同学我无比地赞同!而且,从规范和体现文化的方面上讲,最好官方使用的正式公文等先恢复使用繁体字。
下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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