过去,公交车五六分钟来一辆,现在一二分钟来一辆,方便多了。有的乘客说,现在坐公交上班比开私家车还快呢,很多时候我们都坐公交车了。
余幼时即嗜学。家贫,无从致书以观,每假借于藏书之家,手自笔录,计日以还。天大寒,砚冰坚,手指不可屈伸,弗之怠。录毕,走送之,不敢稍逾约。以是人多以书假余,余因得遍观群书。
十年春,齐师伐我。公将战,曹刿请见。其乡人日:“肉食者谋之,又何间焉?”刿曰:“肉食者鄙,未能远谋。”乃入见。问:“何以战?”公曰:“衣食所安,弗敢专也,必以分人。”
纪录片具有文献价值、文化意义和美学价值,2011年元旦,中央电视台纪录频道用中英文面向全球开播,它是我国首个覆盖国内外的纪录片专业频道。
熙宁九年,恩州武城县有旋风自东南来,望之插天如羊角,大木尽拔。俄顷旋风卷入云霄中。既而渐近,所经县城官舍、居民略尽,悉卷入云中。县令儿女奴婢卷去,复坠地,死伤者数人。民间死伤亡失者不可胜计,县城悉为丘墟,遂移今县。
第二年的端午节,我到离沙地稍远一点的一个村子里采访。这个地方几乎家家房前屋后都是沙枣,就像成都平原上一丛竹林一户人家。过去我以为沙枣总是临沙傍碱而居,其叶总是小而灰,色调总是暗而旧。但在这里,沙枣依水而长,一片葱绿,最大的一片叶子居然有一指之长,是我过去看到的三倍之大。
门前广场上临时拉了一些电灯,将堡门下半截依稀照见,上半截和高高在上的门楼混在如墨的夜色里。一个正在熔化铁水的大炉子起劲地烧着。鼓风机使炉顶和炉门不停地吐着夺目的火舌。
2009年美国网球公开赛。观众目不转睛地期待比赛开始,发球方运动员将球举过头顶,蓄势做随时发球状态,但裁判微笑示意他再等一等。
我绕到山的背后,人却很少,只有一老者在山坡上弯腰寻觅着什么东西。我以为他掉了钥匙或手机之类的物件,白雪上落黑物,应该很容易找到,便上前帮忙寻找,他却提醒我道:“小心别踩了!”
第二天打早,母亲便端一小凳,坐在这些水淋淋的盆具间,像一位老到的艺术家,开始了熟练的操作。包粽子说难不难,但真要把它包得大头尖尾,见棱见角——按母亲的说法要“俊模俊样”,也不容易。
这种美如此生动,直教我心灵震颤,甚至畏怯。是的,人可以直面威胁,可以蔑视阴谋,可以踩过肮脏的泥泞,可以对叽叽咕咕保持沉默,可以对丑恶闭上眼睛,然而在面对美的精灵时却是一种怯弱。
我从认字起,爸爸就给我买书刊,我关注的第一本文学书是爸爸在阅读的《红岩》,当时书名上的字我还识不全,就念成了“红山石”,别人都笑了,而爸爸微笑着说:“她聪明,大概的意思并没有错。”
“......不瞒二位先生说,此五省读书的人,家家隆重的是小弟,都在书案上,香火蜡烛,供着“先儒匡子之神位'。”牛布衣笑道:“先生,你此言误矣!所谓“先儒'者,乃已经去世之儒者,今先生尚在,何得如此称呼?”匡超人红着脸道:“不然!所谓“先儒'者,乃先生之谓也!”牛布衣见他如此说,也不和他辩。
在村庄的记忆里,几乎任何时间、任何角落都能见到扁担的身影。挑粪、挑种子、挑谷子、挑土豆、挑橘子……农人在土地上的所有倾注与收获,都与扁担密不可分。扁担就是农人的精神脊梁,让他们挑起一个家庭重担的同时,也挑起了一个村庄沉重的历史与殷殷期盼。
终于,一块巨石立在我们面前。几个威严的大字,赫然入目:老山界。这里是1934年11月,红军长征经过惨烈的湘江之战后,翻越的第一座大山。当年翻越这座山的陆定一,记下了这段难忘的经历。于是,一篇美文《老山界》进入了共和国的中小学课本,激励着一代代国人在人生的道路上奋勇前行。为纪念革命先辈,为宣传红军精神,傍着这座山的东安、新宁、城步三地,都立有老山界的碑石。
Why do you need hobbies? A study has found thatpeople are more positive (积极的) when they take part in a relaxing activity. ___36___Scientists also think they might be good for your brain.
生平所见之友,以穷以老而遂于衰颓者,十居七八。赤豹②,君子也,久居江东,得无有陨获③之叹乎?昔在泽州,得拙诗,深有所感,复书曰:“老则息矣,能无倦哉?”此言非也。夫子“归与归与”④,未尝一日忘天下也。故君子之学,死而后已。
刘伟发了一个月脾气。母亲心疼儿子,就买了一辆旧单车,在一个夏曰的午后推回了家。刘伟骑上单车就跑,天天呼朋唤友,在集镇上闲逛。只有在外面没处混的时候,他才会回家,迎接他的自然是父亲铜铃般的眼珠子。刘伟把他爹当空气,吃完饭,跨上单车又风一样飘走了。
歪儿不来玩“踢罐电报“了。【乙】他不来,罐儿自然也变了,我从家里拿来一种装草莓酱的小铁罐,短粗,又轻,不但踢不远,有时还踢不上,游戏的快乐便减色许多。那么失去快乐的歪儿呢?
近几十年来,数字计算机已经改变了几乎所有经济部门的工作,我们正处于一更迅速转变的开始阶段,但关于机器学习对劳动力和经济的具体影响的认识并未确定。目前一些工作的一部分适合机器学习,而其他部分还不适合。因而,机器学习对劳动力和经济的影响还是有限的,还没有像有些人宣称的那样——会迎来“工作的终结”。