華社新聞

蓟州，现天津 燕州，现北京河北一带 锦州，辽宁西南

到沙特已经一个多星期了。因为在政府大楼上班，老板善意地提醒我最好备一件长袍 abaya 作为日常通勤装。头巾不是强制要求，但对于职业女性而言，长袍是必备的。我并没有任何抵触心理，即使不在沙特，我平时上班也常把西装当作工作服。这里不过是把西装换成了长袍，本质上没什么不同。 穿上长袍一周后，我竟渐渐喜欢上了它。 首先，它的包裹感令人安心。长袍几乎覆盖全身，如果再搭配头巾，除了脸和鞋子，其他部位都被遮盖起来。别人无法看到你袍下穿着什么。我平时就不爱戴胸罩，如今在长袍庇护下，可以放飞自我了。里面穿一件T恤即可，既清爽又舒适，不用再为搭配烦恼，真是及省心又惬意。 其次，长袍无形中让我的步态变得优雅。因为衣袍垂至脚面，不便奔跑或快走，只能慢慢踱步，于是整个人的姿态不由得放缓柔和下来，顿时气质就上来了，感到自己走得格外graceful。 第三，长袍在沙漠强烈的阳光下，也是一道极好的遮阳屏障，比防晒霜更靠谱。 我一直很好奇，为何中东男性的长袍多为白色，而女性的却以黑色为主。黑色在酷热的阳光下似乎更易吸热，而白色则能更好地反射光线。老板常拿男同事打趣，说他们“穿着桌布上班”。 当然，长袍也有一些不便之处。上下车时容易被衣摆绊住，上楼梯要格外留神；坐在办公椅上时，滑轮还常常碾到拖在地上的裙摆。这些小麻烦虽多，却也算是生活的另一种风情。 这几年沙特的社会风气逐渐开放，女性长袍的款式与颜色也日益多样。除了经典的伞形款式，还有A字型与修身剪裁。颜色虽以黑为主，但其他色彩也愈发常见；有的在袖口或领口绣花、镶边，点缀些明丽的色彩。我买的那件长袍，便在袖口与前襟绣有细致的花纹，简洁中带着一丝优雅。这让我想起中国70年代末改革开放刚开始的时候国人的穿衣风格了。

 《光绪永嘉县志》：“慈竹”条目 【原文】 慈竹（甌江小記）一名孝順竹，叢生。夏則新竹生於內以護母之陰，冬則新竹生於外以蔽母之寒。此物類之可感者，人當以竹爲師也。（案）（花木攷）亦名子母竹；（述異記）南中生子母竹，今慈竹是也。 【翻译】 慈竹（《瓯江小记》）又叫“孝顺竹”，丛生而长。夏天时，新长的竹子从竹丛内部生出，用来遮挡阳光，为“母竹”提供阴凉；冬天时，新竹则从外侧长出，用来挡风御寒，护住母竹免受寒冷侵袭。 这是一种令人动容的植物特性，人应当以竹为榜样、学习它的孝道之心。 【注】《花木考》中也称其为“子母竹”；《述异记》说“南中地区出产子母竹”，现在所说的慈竹就是这一种。 标题：慈竹的“孝顺现象”考——古人观察的自然基础与文化演绎 一、引言 “慈竹”又名“孝顺竹”“子母竹”，自古被文人赋予深厚的伦理象征意义。《瓯江小记》载：“夏则新竹生于内以护母之阴，冬则新竹生于外以蔽母之寒”，借自然生长规律抒发人伦感怀。然而，这一说法在现代植物学中似乎并无科学依据。本文尝试探讨：古人是否确实观察到某些生长现象？为何会形成如此“孝顺”的解释？ 二、古代文献的记载与伦理化解读 慈竹被历代文人所咏，如《花木考》称其“子母竹”，《述异记》云“南中生子母竹，今慈竹是也”。这些文献不仅描述竹子的丛生结构，更强调了“新竹护旧竹”的行为模式，显然是一种具象化的“孝”之表现。 古代自然观察常采取“物类感应”思维，将植物行为拟人化，用以寄托伦理情感。例如乌鸦反哺、羊跪乳等，亦属此类。慈竹“内外之分”被视为子竹识阴阳之理、知冷暖之情，其实是文化中的类比逻辑大于自然因果。 三、慈竹生长形态与“夏内冬外”现象的可能基础 慈竹（Dendrocalamus latiflorus）为丛生型竹种，地下竹鞭较短，新笋多于母竹近旁萌出，造成“子侍母侧”的视觉印象。 从植物学角度看，竹笋的位置与以下因素相关： 夏季林中内侧地温湿度适宜，易在“内”出笋； 冬末春初，外围空地吸热较快，新笋更易萌发于外缘； 慈竹分布于亚热带湿润地区，如瓯江流域，冬季气温不低，春笋出现较早，有可能被误认为“冬生”。 因此，“夏内冬外”虽然非植物自主行为，但在一定生态环境下确有可能被观测到作为“趋势”。古人未必虚构，而是对现象的道德化解释。 四、文化心理与孝道的投射机制 在儒家文化中，“孝”是伦理核心。文人士大夫阶层倾向于在自然界寻...

我母亲常常咒骂毛主席，称他为“绝代儿”。她之所以如此愤怒，是因为她种在田边地角的土豆和南瓜被人挖走，导致一家人饥肠辘辘。然而，我的父亲却对毛主席充满感激。因为毛主席的一道政策，不允许我外公这个师范毕业生教书，使得我父亲，这个初中肄业生，意外地得到了成为老师的机会。对于同一个人，母亲充满怨恨，父亲却心怀感恩，仿佛命运对他们开了截然不同的玩笑。 有一天，我和兄弟们沿着陡峭的山路辛苦地爬回家，谈起这个问题。三弟长叹一声，说：“要是没有毛主席，妈妈就不用嫁到这个山里，我们也不需要这么辛苦地爬山了。”二弟沉思了一会儿，缓缓地说道：“但如果没有毛主席，妈妈就不会嫁给爸爸，我们就不会出生。”他的这句话让我们都沉默了。是啊，如果没有毛主席，我们可能根本不会存在。想到这里，我的心里忽然泛起了一种酸涩的感觉。 我也曾有过类似的思考。我家有七个孩子，我是排行第六。如果当年计划生育政策提前实施，也许我根本不会出生。命运的轨迹，似乎总是在无形中编织着每个人的存在。我想起《全能侦探社》（Dirk Gently's Holistic Detective Agency）里反复出现的两句台词：“Everything is connected.”（万物相连）和 “I am a leaf in the stream of creation.”（我是创造之流中的一片叶子）。我们的生命，究竟是被时代裹挟，还是注定要顺着某条河流前行？这之中似乎蕴含着某种深奥的哲学意味，值得深思。

光学字符识别（OCR）是一种将图像中的文字转换为可编辑文本的技术，就好比让机器“看图说话”，帮我们把图片里的文字提取出来。它能大大提高处理文档和图片的效率。这篇文章会用有趣的比喻和例子来介绍 OCR 中的两种主要方法： 回归方法 和 分割方法 ，看看它们各自适合的场景。 什么是回归方法？ 回归方法 可以理解为一种“猜框”的方法。想象你拿着一个摄像头对准一页书，然后试着用矩形框把所有的文字都圈起来。回归方法就像是先在图片上假设一些框，然后再不断调整这些框的位置和大小，直到这些框尽量完美地把所有的文字都框住。 举个简单的例子，这有点像给每只流浪猫找个小窝，你先摆好几个窝，然后观察每只猫的位置，再把窝推过去，直到猫都满意地进入窝里。回归方法也是类似的，把框推到合适的位置，直到覆盖住所有文字。 适用场景 ：回归方法非常适合那些 规则形状 的文本，比如整齐的横排或者竖排的文字，像是标准印刷的书籍或表格。 优点 ：这种方法速度快，特别适合快速识别排列整齐的文字，就像是你在超市收银台快速扫描条形码一样。 缺点 ：但如果文字是弯弯曲曲的、形状奇怪，那“猜框”的效果就不太理想了。就好像你拿一个方形的盒子去装一只蜷缩在角落里的猫，这可不容易。 什么是分割方法？ 分割方法 则更像是一种“涂色”的方法。它会对图片中的每一个像素点进行分类，判断这个像素点是不是文字的一部分。这样，我们就得到了一个“文字区域的图”，然后可以把这些文字区域提取出来。 你可以想象分割方法就像是在画画时，给图里的某个区域上色。比如在一幅复杂的画中，你想给所有的树叶涂成绿色，你会先找出每一片树叶，然后逐一涂色，直到整幅画中的所有树叶都被标记出来。分割方法也是这样，它“涂色”的对象是那些属于文字的像素。 适用场景 ：分割方法非常适合那些 不规则形状 的文本，比如弯曲的、密集排列的或者非水平的文字区域，就像书法作品、广告牌、甚至是街头涂鸦。 优点 ：对于复杂的文本，比如那些弯曲、布局不规则的文字，它的识别效果非常好。想象你在拼图游戏中，每片拼图的形状都是不规则的，但最后还是能精确地拼合在一起，这就是分割方法的效果。 缺点 ：这种方法的计算过程更复杂，速度较慢，但它的精度就像在慢工出细活，能够非常精确地找到每一个字符。 分割方法在古籍处理中的优势 分割方法在处理中文古籍时尤其有效，这是因为古籍常常具有以下特点： 竖排和横排混...

佛教的计量单位是这样子的，从小到大像个升级打怪的过程。 首先，我们有 俱胝 （koṭi），相当于一千万，算是个入门级别的“大数”。如果觉得一千万已经很大了，那说明你还没见识过接下来的—— 百千亿 （hundred trillion）！百千亿就是“哦，钱多到数不清了”的感觉，光是想象就能让人眼睛发直。 然后到了 那由他 （nayuta），这可不是随便说说的数量，得是那种“别问怎么数，反正是很多”的感觉。如果你还嫌不够，那还有更高一级的 阿僧祇 （asaṃkhyeya），意思就是：“算了吧，根本数不过来了”。 当你以为已经是极限时，佛教界带来了 无量数 （undecillion），直接告诉你：“别再尝试了，反正是无穷大，没戏”。 如果你对数量已经失去了兴趣，不如来看看 劫 （kalpa）这个单位。劫是用来计时间的，大概就是那种等你等得“地老天荒，海枯石烂”的漫长岁月。而 无量劫 （infinite kalpas）呢？就是说：“哦，地球毁灭了几百次，我还没等到”的那种级别。 顺便提一下，最近俄罗斯法院对谷歌处以了一个惊人的罚款金额—— 2 无量卢布 ，也就是一个 2 后面有 36 个零（undecillion roubles）。这笔罚款的金额相当于 20 无量美元 （20 undecillion dollars）。尽管谷歌是世界上最富有的公司之一，但这笔罚款远远超过谷歌 2 万亿美元的市值，甚至比全球总 GDP（约 110 万亿美元）还要多得多。正如塔斯社报道的那样，克里姆林宫发言人佩斯科夫承认他“甚至无法念出这个数字”，但仍然敦促“谷歌管理层关注这一问题”。 说到这里，我们也来看看英文中的一些计量单位，从小到大的排列如下： Thousand （千）- 10^3 Million （百万）- 10^6 Billion （十亿）- 10^9 Trillion （万亿）- 10^12 Quadrillion （千万亿）- 10^15 Quintillion （百京）- 10^18 Sextillion （十垓）- 10^21 Septillion （百垓）- 10^24 Octillion （千垓）- 10^27 Nonillion （百秭）- 10^30 Decillion （千秭）- 10^33 Undecillion （无量数）- 10^36 总结一下，佛教的这些单位，就...