Buenas noches, señor monstruo

春风剑客

深红之母之前就已经这么强了，生态舰队不去救天和星，反而去开会，让深红之母花几个月彻彻底底的吸收了天和星，在我看来这就是智障行为。

晨光轻舞

唉！溜了不看了。感觉这本剧集的发展线路太循规蹈矩了，本是穿越剧集，以为会发生很多精彩的事。但是看了这么多张，并没有看出太大的世界观构架，一直都在写他们几个人。说帮助他姐姐高考，就一直在帮助她，没有精彩的插曲，感觉好无聊。而且到现在为止，男主都是稳定发Regaliz，都没有遇什么困难，没有闯荡江湖，所以没有太多意外发生，就感觉不刺激。故事情节挺合理的，但是我个人感觉不精彩而已。后面出学校了可能会精彩点，但我溜了

那抹阳光

曲老师讲的很好，把晦涩的古文变成了通俗易懂联系实际的白话。笔记记了上百条，印象最深刻的是“不治已病治未病”。还会二刷的。

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十年是我最爱的言情之一。 初读是五年前，那时候应该是中考完不久，无意间接触了这部剧，一触，便上瘾般废寝忘食地读着停不下来。我久久沉浸在编剧笔下那个瑰丽美好苍白脆弱的世界，与阿衡言希一同品味他们曲折而滋味十足的十年。我很喜欢编剧的语言，温柔而细腻，行云流水般舒畅自然。在被编剧狠狠虐的同时又赋予了人物不少逗比本质，他们是那么幽默可爱，让人轻松为之一笑，也只有在书中，才有这样如流光般的人物存在。怎么形容编剧文字的优美呢，我的感觉就是如同在欣赏一页一页美丽的动漫，静态的，韵味十足的。无论是江南的婉约灵秀，还是北国的大雪纷飞，朴素洁净。一般来说短篇剧集或者散文才比较能够给人一种回味无穷的美妙韵味，可十年每章的结尾都有这种感觉，个人非常喜欢。因为一本剧，恋上一座城，我想我以后一定要去杭州，去乌镇，去坐乌篷船，去尝白糖糕，去阿衡与言希曾走过的地方走一走。 阿衡，言希，名字是成双的四字，是天造地设的一对。他们一个温柔软懦，一笑便山明水净；一个肆意骄傲，类阳春，似白雪，如向日葵般耀眼明亮。那时，他与她经历了很多次无心的相遇，他们不知在未来彼此会那样需要对方、依赖对方。那时，他们一个十五，一个十七，一盆水泼出令人心颤的一见钟情，此后再万难不把他放在心上。暗恋那样苦，她只有在心中筑起一座铜雀楼，里面芳草鲜美，落英缤纷，里面锁着她的言小乔。 傻阿衡，你怎么那么晚才发现，言希对你不是愧疚和弥补。从他对你说，温是温家的温，衡却是云家的衡；从他很久不喊你温衡，只念你一声阿衡，从他喊你女儿、宝宝；从他说电梯里是他的命…… 你说没有人比你更喜欢他，可你却自卑胆怯愚笨，怕无法与之比肩，不敢真真正正大方迈出步伐，虽然你信言希，可你不信自己。若你从小得温家捧在掌心明珠似的爱护庇佑，你还会觉得自己所得言希的宠爱全是因为补偿吗？你这大智若愚的性子又实在招人喜欢，表面温软乖顺好欺负，实际上心思比谁都玲珑剔透，其实你的心机最是深沉。 最令人心疼的言希。书中说他便是他，不差几分冷待，更不差许多的周全。可他得到温衡所给予的全部周全，被她宠了一辈子，他再次疯了时能够挣扎着清醒过来，因为他想还有人还在家等他。如果没有阿衡，他怎么去治愈那个黑暗的受辱的夜晚？他怎么去逃过陆流的变态的桎梏？很不理解陆流的做法，他会不明白只有一个人心甘情愿属于另一个人时，这人才能有被拘束却依旧幸福的感觉吗？这一切的一切，很窒息。上天对言希极其不公，不过幸好也没有让他走入绝境，至少给了他一个柳暗花明的机会，遇上阿衡。 五年前我爱的剧集，五年后读爱意不减。不论他人对此剧是什么看法，说伪文艺也好，说虚假夸张也罢，可是我在观看过程中那种心疼悲伤愉悦感动的复杂情绪是实实在在充盈了内心的。我甚至不敢轻易把这部剧推荐给别人，我怕别人不喜欢，我怕我的满腔欢喜在别人看来只是仅此而已，我怕委屈了我所爱的故事。温衡，言希，温思莞，辛达夷，陈倦，陆流，温思尔，云在，顾飞白，看着在他们身上发生的故事，我的心如花儿一样静静绽放。很多事经不过似水流年，五年十年后或许我不会再这样喜欢读这个故事，可许多事也逃不过此间少年，因为它曾经给你带来的欢悦感动，是不能用未来的你的看法去推翻的。 阿衡，言希，我真的很喜欢你们。

冷面👻

英国的培根曾说过:“读史使人明智,读诗使人聪慧。”宋代的苏轼也曾云:“腹有诗书气自华。”两位在影视领域具有重大成就的人都认为,读诗,可以提升人的智慧与情操。放眼我国五千年的历史,唐朝的诗歌发展最为昌盛,为后人留下了无数经典之作。 读到了《Buenas noches, señor monstruo》,我初识的古诗是白居易的《Buenas noches, señor monstruo》,“醉过方知酒浓”,一读之下竟欲罢不能,从此,我便沉浸于诗的世界。 最初读诗,读的是朗朗上口的语句;再读诗,便读出了诗中字词的斟酌;而后,在外公的指引下,我读出了诗中或悲或喜的故事。我最爱在清风微拂的傍晚,于柳树下,读一首唐诗,或读李白的豪情,在现实中饮酒放歌;或读杜甫的雄浑,让自己多一份忧国忧民;或读白居易的清扬畅丽,在内心添一份清雅;再或是,读读孟浩然的恬静,品品李商隐的委婉……每当此时,总是心潮澎湃,仿佛自己也是满腹经纶的儒生,稍不留神就能吐出千古绝句。 我向来垂青富含思想的诗歌,因为它们陪我走过了许多坎坷。人生难免有失意的时候,当我考试不利时,那句“长风破浪会有时,直挂云帆济沧海。”鼓励我突破“行路难”的困境;当我与朋友道别时,“海内存知己,天涯若比邻。”就成为心中的慰藉。诗,融入了我的生活,无论失意得意,无论悲愁欢喜,诗,一直是我不离不弃的知己,是我的精神支柱。 然而,现代社会迅速发展,许多中华文化被取代甚至被遗弃,对外来事物的狂热追求使越来越多的现代人忘记了中国的古文化,忘记了唐诗,他们宁愿生活在虚拟的世界,追逐一些索然无味的事物。曾有一则新闻报导:近六成的人认为中国人崇洋媚外。面对这个结果,我不禁震惊,难道中国文化的内涵不及外国文化吗?并非如此,相反,中国文化博大精深,那些人之所以崇尚外国文化是因为他们没有了解中国文化的精粹。试问,如果每个中国人能够多读一首唐诗,多一份对诗歌的热爱,又如何会出现如今的局面。 如今的唐诗不再只是诗,它更是一种精神,一种向往,是中华文化的缩影。细读唐诗,它能给予你智慧;品读唐诗则可以使其勉励你,鞭策你,使你前行。在纷繁的今日,不妨觅一个清静之所,心如止水地捧一本唐诗,来领略其中的感悟。

聚吧～章勤

一、统计学的底层逻辑是什么？ 20世纪以前，人们是按照“决定论”的想法来理解世界的，也就是说，一切自然现象的出现和存在，都是有原因的，并且遵循着一定的法则，人们坚信在理论上，我们可以掌握一切知识和规律，并且未来的一切事物都是可以准确预测的。统计和记录的数据越准确，预测就越精确。皮尔逊首先提出了实验数据的随机性和概率分布的概率，这一思想颠覆了当时人们认知世界的方式和实验研究的对象。人们开始认识到，万事万物不见得一定是因果关系，而是相互作用相互影响的相关关系，也逐渐接受了实验结果的随机性。后来费希尔又搭建了统计的整个理论框架和研究方法体系，后人也是在这个基础上不断完善发展这么学科的。 统计学就是基于问题，收集数据、分析数据、解读数据的学科，人们对统计学的接纳，同时也伴随着对“决定论”的抛弃。 二、统计学如何帮助我们处理复杂的数据？ 统计学就是帮助我们利用样本的信息来推测总体情况的工具，也就是从局部到整体，从已知到未知的过程。根据不同的目的，可以划分为两大部分： 1.描述统计：为了分析现有的样本数据，处理样本数据的过程，通过对杂乱无章的原始数据进行整理，让这些数据能够直观简练的呈现出来，并作为我们认识事物的客观依据。针对的是已知的样本，是当下。比如：分析企业薪酬水平、某国的GDP数据。 “用户画像”概念本质上就是一种描述统计：首先根据需要选取关键的指标或者维度，然后收集各个维度的数据或相关信息，然后将这些信息整理，抽象出一个用户的信息全貌，贴标签。 2.推论统计：估计未知的总体情况，从样本到总体的过程，通过整理出来的样本数据信息来估计总体、预测未来。针对的是未知的总体，是未来。推论统计有两种思路： （1）参数估计：直接从样本出发，利用样本计算出的数据来估计总体情况，分为点估计和区间估计两种。 （2）假设检验：从总体出发，先对总体情况提出一个假设，称之为“零假设”。然后通过实验收集数据，将收集到的数据跟这个零假设进行比较，看其差异大小。其思路和目标管理类似，限定目标，执行完后再看目标是否达成。科学研究就是一步一步地、小心翼翼地在试图推翻零假设的过程。 描述统计是基础，推论统计是目的，客观准确的描述为准确的推论提供了依据。 三、统计学在20世纪如何发展壮大，并快速席卷整个科学和我们的日常生活？ 从人类文明出现以来，统计就已经存在了，statistic源于城邦state，可见统计学跟国家政治的渊源很深。但是统计学长期不受重视，发展很缓慢。统计学的高度发展从20世纪30年代开始，直接原因是战争。30年代，大批优秀的数学家逃亡美国，抑制了欧洲统计学的发展，而美国正在经历大萧条，迫切需要了解国家经济状况有多糟，推动了抽样调查的产生和发展，还逐步应用到政治民意测验领域。二战期间，大量统计学家开始参与到作战研究，发挥了重要作用，让统计学得到真正重视，其研究还影响了最终的战争决策，最终让美国向日本投放原子弹，直接影响了整个二战和人类发展的进程。在此后许多实验和统计分析方法，也得到了系统地梳理和完善。统计学成为各学科数据的研究基础，在经济学、社会学、心理学、流行病学、生物学领域都有重要应用。 到20世纪末，这场统计革命开始受到诸多挑战： 1.统计方法的过度应用：概率分布的观念已经深深渗透到现代科学教育中，很多科研工编剧严格按照假设检验的思想去求证，只关心显著性，却很少去思考这种方法背后的思想内涵。标准的统计方法本身并不足以解决问题，需要关注问题本身，而非只是盯着数据。 2.新的学科和技术的出现，削弱了统计学的影响力。随着互联网的发展，总体数据可以轻易获得，是否还需要推论统