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矯情的句子范文第1篇

2、教育者的關(guān)注和愛護在學(xué)生的心靈上會留下不可磨滅的印象?！ㄇ疤K聯(lián)）蘇霍姆林斯基

3、只有受過一種合適的教育之后，人才能成為一個人。——夸美紐斯

4、教育不在于使人知其所未知，而在于按其所未行而行?！獔@斯金

矯情的句子范文第2篇

先天下之憂而憂，后天下之樂而樂。（作者：范仲淹）

要成就一件大事業(yè)，必須從小事做起。（作者：列寧）

感謝上蒼我所擁有的，感謝上蒼我所沒有的。（作者：王石）

矯情的句子范文第3篇

關(guān)鍵詞 聚焦搜索引擎 網(wǎng)絡(luò)爬蟲實驗室建設(shè)

一、引言

互聯(lián)網(wǎng)的使用已經(jīng)滲入到社會的各個層面，特別是教育領(lǐng)域，為高等院校的本科教學(xué)提供了龐大的信息資源，但要從這么大的資源庫中尋找到自己需要的內(nèi)容卻是非常難。高校師生經(jīng)常會使用像google、baidu等搜索引擎來幫助尋找自己要的資源。但其超大規(guī)模的分布式數(shù)據(jù)源、異構(gòu)的數(shù)據(jù)及信息的檢索質(zhì)量不高等問題造成用戶很難找到真實要用的信息，使其無法直接為高校師生提供資源服務(wù)。為了解決這一問題，本文探究了一種基于聚焦搜索引擎的課程資源庫建設(shè)方案，為高校師生提供課程信息資源的檢索服務(wù)。

二、聚焦搜索引擎實現(xiàn)策略

聚焦搜索引擎是實現(xiàn)基于主題的信息采集功能的核心組成部分，一般由爬行隊列、網(wǎng)絡(luò)連接器、主題模型、內(nèi)容相關(guān)度分析以及鏈接相關(guān)度分析等功能模塊組成。

其中，爬行隊列是由一系列主題相關(guān)度較高的URL組成。爬行隊列在聚焦搜索引擎進行主題搜索之初是由種子站點組成，這些種子站點可以由該行業(yè)領(lǐng)域的專家給出，也可以借助一些權(quán)威網(wǎng)站自動生成。在搜索過程開始之后，系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)新的URL，并根據(jù)主題相關(guān)度對其排序后補充到爬行隊列中。網(wǎng)絡(luò)連接器則根據(jù)爬行隊列中的URL，與網(wǎng)絡(luò)建立連接后以下載其所指頁面內(nèi)容。

主題模型由主題建模方法來實現(xiàn)。主題詞法是常用的主題建模方法；關(guān)鍵詞法以一組特征關(guān)鍵詞來表示主題內(nèi)容，包括用戶需求主題，以及文檔內(nèi)容主圖。一個關(guān)鍵詞可以是單個的詞、短語、包括權(quán)重語種等屬性。

內(nèi)容相關(guān)度分析是指系統(tǒng)對經(jīng)過內(nèi)容特征提取后的網(wǎng)頁數(shù)據(jù)進行分析，判定網(wǎng)頁內(nèi)容與指定主題相關(guān)度如何，過濾無關(guān)頁面，保留相關(guān)度達到閾值的網(wǎng)頁。

鏈接相關(guān)度分析是指系統(tǒng)對從網(wǎng)頁中提取的超鏈信息進行測算，得出每個URL所指頁面與指定主題的相關(guān)度，將符合主題度要求的URL加入到爬行隊列中并對其進行爬行優(yōu)先度排序，以保證相關(guān)度高的頁面優(yōu)先被檢索到。

檢索器為用戶提供查詢界面，根據(jù)用戶提出的檢索式對索引數(shù)據(jù)庫進行檢索，按相關(guān)度高低對查詢結(jié)果排序后將頁面鏈接及相關(guān)信息返回給用戶。

管理平臺負(fù)責(zé)對整個系統(tǒng)進行監(jiān)控和管理。主要實現(xiàn)確定主題、初始化爬行器、控制爬行過程、協(xié)調(diào)優(yōu)化模塊間功能實現(xiàn)、用戶交互等功能。作為一個完善的搜索引擎，管理平臺還應(yīng)供跨平臺應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)服務(wù)應(yīng)用接口。

三、基于聚焦搜索引擎的課程資料庫建設(shè)所需技術(shù)

1、數(shù)據(jù)庫技術(shù)：數(shù)據(jù)管理是現(xiàn)代計算機的一項重要應(yīng)用，對數(shù)據(jù)進行分類、組織、編碼、存儲、檢索和維護的利用。數(shù)據(jù)庫技術(shù)為應(yīng)用程序提供了更為標(biāo)準(zhǔn)和開放式的接口。

2、面向?qū)ο蠹夹g(shù)：面向?qū)ο蠹夹g(shù)對于復(fù)雜知識單元的結(jié)構(gòu)表示，課程資源庫的構(gòu)件化集成、信息處理模塊的整和等都是至關(guān)重要的。本建設(shè)課題以J2EE開發(fā)平臺為基礎(chǔ)。

3、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)：計算機網(wǎng)絡(luò)將地理位置不同并具有獨立功能的多臺計算機系統(tǒng)通過通信設(shè)備和線路連接起來，以功能完善的網(wǎng)絡(luò)軟件實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資源共享的系統(tǒng)。

4、人工智能技術(shù)：人工智能從學(xué)習(xí)者的結(jié)構(gòu)特征、知識的表示等方面來進一步培養(yǎng)學(xué)習(xí)都能從龐大的知識庫從尋找到有價值的，值得學(xué)習(xí)的資料。

四、基于聚焦搜索引擎的課程資料庫的開發(fā)步驟

本系統(tǒng)首先對web中存在的相關(guān)指定課程資源的頁面進行搜索，然后對搜索到的網(wǎng)頁進行預(yù)處理與結(jié)構(gòu)分析，再從網(wǎng)頁中提取多媒體資源的相關(guān)文本，相關(guān)文本進行拼音及英文翻譯轉(zhuǎn)換、中文分詞、關(guān)鍵詞過濾提取等操作，最終形成對指定課程相關(guān)資源進行描述的信息庫。

1、搜集指定課程資源網(wǎng)頁。利用網(wǎng)絡(luò)資源搜索器baidu或google等搜索與多媒體相關(guān)的web頁面，利用頁面的HTML標(biāo)簽等屬性計算機內(nèi)容相似度。這個過程中包括將html代碼保存在一起，組建一個資源庫，利用搜索策略決定搜索器的爬行主題和爬行方向，提高搜索引擎的準(zhǔn)確率。

2、分析資源網(wǎng)頁和定位多媒體區(qū)域。獲取charset的屬性值，判斷網(wǎng)頁的編碼語言和編碼類型。接著定位多媒體區(qū)域，利用網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)圖判斷資源的表格區(qū)域，將與資源描述相關(guān)的文本定位，尤其是那些導(dǎo)航文本對于資源的搜索非常重要。通過一定的算法將干擾的文本區(qū)域或干擾文本剔除，保留有利用價值的文本。

3、提取指定課程資源相關(guān)文本信息。

4、入庫所抓取的關(guān)鍵信息。提取的相關(guān)文本信息，只是做了一個關(guān)鍵字的選擇，還要將這些關(guān)鍵字入庫到數(shù)據(jù)庫，這部分工作就是信息入庫工作。

5、利用管理平臺負(fù)責(zé)對整個系統(tǒng)進行監(jiān)控和管理。主要實現(xiàn)指定所要抓取的課程資源類型、關(guān)鍵詞、初始化爬行器、控制爬行過程、實現(xiàn)最終所抓取資源檢索、提取、展示等功能。

6、使用的開發(fā)工具：J2EE開發(fā)平臺（JDK1.6、Myeclipse7.0、Tomcat服務(wù)器）。開發(fā)方式：基于BOTjar包和1ucene＿cnjar包的二次開發(fā)，充分利用JAVA網(wǎng)絡(luò)爬蟲的開源代碼，來建立課程資源庫資料搜索和爬取的聚焦爬蟲。

五、結(jié)束語

在互聯(lián)網(wǎng)中進行課程相關(guān)資源的搜索與聚焦爬蟲技術(shù)的結(jié)合具有重要意義。將本文提出的方法與課程資源所需內(nèi)容分析相結(jié)合，全面準(zhǔn)確的提取網(wǎng)絡(luò)中課程所需的有關(guān)信息，可提高資源的查準(zhǔn)率和查全率，能夠更有效的促進網(wǎng)絡(luò)資源更好的利用，從而可以建設(shè)本科各門專業(yè)課程的課程資源庫，并為高校師生提供良好的信息資源服務(wù)。

參考文獻：

［1］陳悅，陳運，楊義先，胡迪.基于遺傳算法的聚焦爬蟲搜索策略設(shè)計與研究［J］.成都信息工程學(xué)院學(xué)報，2011.

矯情的句子范文第4篇

[關(guān)鍵詞]交易者結(jié)構(gòu)；單位根；協(xié)整；格蘭杰因果檢驗

[中圖分類號] F832.5［文獻標(biāo)識碼］ A

[文章編號] 1673-0461(2008)07-0068-05

一、引 言

20世紀(jì)60年代末，德姆塞茨（H.省略info.省略）。

參照中國登記結(jié)算有限責(zé)任公司的《業(yè)務(wù)統(tǒng)計月報》中的統(tǒng)計口徑，本文中N0和N1的含義分別如下：

N0：開戶的自然人總數(shù)的變化額；

N1：一般機構(gòu)、證券公司、證券投資基金、社會保障基金和QFII的開戶總數(shù)的變化額。

（二）研究方法及實證結(jié)果

從圖1和圖2中可以發(fā)現(xiàn)，SZCZ和N0、SZCZ和N1之間變化趨勢相似，相關(guān)系數(shù)分別為0.87和0.54，由此可知，市場價格與交易者數(shù)量間可能存在協(xié)整關(guān)系，因此，下文將采用協(xié)整和因果關(guān)系方法研究不同類型交易者數(shù)量變化同證券市場價格之間的定量關(guān)系。

對變量組進行協(xié)整和因果關(guān)系檢驗前，要首先檢驗各變量是否服從單位根過程，即變量序列是否是一階單整過程，記作I（1）。常用的單位根檢驗方法是ADF（augmented Dickey-Fuller）。SZCZ、N0和N1的原序列及其一階差分序列的單位根檢驗結(jié)果見下表1。

從表1中可知，在1999年1月至2003年12月的60個月期間，單位根檢驗顯示在1%的顯著性水平下，SZCZ、N0和N1的原序列都是非平穩(wěn)的I（1）過程，而它們的一階差分都是平穩(wěn)的I（0）過程，即時間序列SZCZ、N0和N1都是一階單整過程。

對于存在單位根的兩組或兩組以上時間序列，如果它們的線性組合是平穩(wěn)的I（0）過程，則它們之間存在協(xié)整關(guān)系。對服從單位根過程的變量組進行協(xié)整檢驗，從檢驗方法上可分為兩種：一種是基于回歸殘差的EG（Engle &Granger,1987）[14]兩步法協(xié)整檢驗；另一種是Johansen和Juselius（1990）[15]提出一種在VAR系統(tǒng)下用極大似然估計檢驗多變量間協(xié)整關(guān)系的方法，即Johansen協(xié)整檢驗。由EG兩步法得到的協(xié)整參數(shù)估計量具有超一致性和強有效性，但在有限樣本條件下，這種估計量有偏，且樣本容量越小、偏差越大。由于本文的有效樣本相對較小，為克服小樣本條件下EG兩步法參數(shù)估計的不足，本文采用后者進行分析。

注：1.（c,t,p）為檢驗類型, c和t表示帶有常數(shù)項和時間趨勢項, p表示滯后階數(shù),下同.2.臨界值是在相應(yīng)顯著性水平下得到的Mackinnon值.3.表示原序列的一階差分,下同.4.***表示在1%水平下顯著,下同。

從上文的單位根檢驗結(jié)果可知，在1999.1至2003.12的時間段中，SZCZ、N0和N1都是單整的I（1）過程，因此可以對該時間段中的序列分別作協(xié)整檢驗。首先，將SZCZ分別和N0和N1進行配對，得到二組向量組合（SZCZ、N0）和（SZCZ、N1），然后分別計算跡統(tǒng)計量和最大特征值統(tǒng)計量。利用上述方法可以得到Johansen協(xié)整檢驗所需的跡統(tǒng)計量和最大特征值統(tǒng)計量以及各自檢驗所需的臨界值，實證結(jié)果列示在下表2中。

表示在5%的顯著性水平下拒絕原假設(shè),下同。

從表2中可知，在5%顯著性水平下，跡統(tǒng)計量和最大特征值統(tǒng)計量檢驗都表明SZCZ和N0存在一個協(xié)整方程，SZCZ和N0之間存在著長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，而SCCZ和N1之間不存在協(xié)整方程。協(xié)整方程（此處省略）也表明，SZCZ和N0之間關(guān)系是正方向的，這也與常理相符合，根據(jù)常理，市場價格最終是由入市交易的交易者在場內(nèi)通過競價買賣形成的，入市交易者總數(shù)可以反映市場行情好壞，而且市場行情的好壞又會對交易者總數(shù)產(chǎn)生影響，行情好時交易者開戶入市的熱情就高，交易者數(shù)量就多；反之，交易者數(shù)量就少。

上述協(xié)整檢驗結(jié)果表明，SZCZ和N0之間存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系。因此，可以進一步研究它們之間的因果關(guān)系。Granger因果檢驗有兩種形式：一種是傳統(tǒng)的基于VAR模型檢驗；另一種則是最近發(fā)展起來的基于VEC模型檢驗，兩者區(qū)別在于各自適用范圍有所不同，前者僅適用于非協(xié)整序列間的因果檢驗，而后者則是用來檢驗協(xié)整序列間的因果關(guān)系。

Feldstein & Stock（1994）[16]認(rèn)為，如果非平穩(wěn)變量間存在著協(xié)整關(guān)系，則應(yīng)考慮使用基于VEC模型進行因果檢驗，即不能省去誤差修正項（error correction term, ECT）。由于SZCZ和N0之間存在協(xié)整關(guān)系，據(jù)此，引入下式做VEC形式的Granger因果檢驗：

這里，Yt=（N0,SZCZ），修正系數(shù)矩陣θ和βi（i =1,2…n）分別說明變量間長期和短期因果關(guān)系（Masih & Masih,1996）[17]。同時，本文也利用基于VAR模型方法加以檢驗，以便相互印證。對于不存在協(xié)整關(guān)系的SZCZ和N0，由于SZCZ和N0的一階差分均平穩(wěn)，因此，可以用VAR模型對其差分進行Granger因果分析，檢驗兩者是否存在因果關(guān)系及因果關(guān)系方向，Granger因果關(guān)系檢驗結(jié)果分別見表3和表4。

注:1.**表示統(tǒng)計結(jié)果在5% 的統(tǒng)計水平下是顯著的;2.LM表示對殘差序列的自相關(guān)檢驗,FHET表示對殘差序列的異方差檢驗,FAR1表示對殘差序列1階滯后的ARCH效應(yīng)檢驗.3.括號內(nèi)是相應(yīng)的p統(tǒng)計值4.panel B中的結(jié)果是利用傳統(tǒng)的Granger因果檢驗方法得到的統(tǒng)計結(jié)果。

表3第一部分表明，在檢驗SZCZ是否是N0的Granger原因時，SZCZ（-1）和ECT（-1）系數(shù)均在5%的顯著性水平下異于0，表明SZCZ變動是N0變動的短期與長期Granger原因，且SZCZ（-1）系數(shù)符號為正，即SZCZ上升導(dǎo)致N0增加，它們之間存在正向變動關(guān)系；ECT（-1）系數(shù)符號顯著為負(fù)，符合反向修正機制，表明長期內(nèi)N0對均衡水平偏離可以通過誤差修正項修正和調(diào)整。在檢驗N0是否是SZCZ的Granger原因時，在5%置信水平下N0（-1）和ECT（-1）系數(shù)均與0無顯著性差異，表明N0變動不是SZCZ變動的短期與長期Granger原因。同時，殘差檢驗也都表明殘差序列不存在自相關(guān)、異方差和ARCH效應(yīng)等現(xiàn)象。從Panel B中可以看出，在用傳統(tǒng)Granger因果方法檢驗時，在1%置信水平下拒絕SZCZ變動不是N0變動的Granger原因的原假設(shè)，而接受N0變動不是SZCZ變動的Granger原因的原假設(shè)。兩種檢驗方法的實證結(jié)果都表明，在滯后2期情況下，無論從短期還是長期來看，SZCZ變化都是N0變化的原因，表明在股價指數(shù)上漲后，個人交易者開戶數(shù)目紛紛增加，并且時滯為2個月，行情變化確實影響交易者數(shù)量變動，但N0變化無法解釋SZCZ變化。

從表4中可以看出，在用傳統(tǒng)的Granger因果方法檢驗時，在5%置信水平下，接受SZCZ變動不是N1變動的Granger原因的原假設(shè)，即SZCZ變動不是N1變動的Granger原因，同時也接受N1變動不是SZCZ變動的Granger原因的原假設(shè)。因此，在滯后2期情況下，SZCZ變化與N1不存在單向或雙向的因果聯(lián)系。

上述實證結(jié)果表明，個人交易者總數(shù)變化與證券市場價格間存在著長期協(xié)整關(guān)系，同時，個人交易者總數(shù)變化與市場價格間存在單向因果關(guān)系，市場價格變化引致個人交易者總數(shù)變化；而機構(gòu)交易者總數(shù)變化與市場價格間既不存在長期協(xié)整關(guān)系，也不存在因果引致關(guān)系。

三、研究結(jié)論

通過上述的實證研究，本文主要發(fā)現(xiàn)以下研究結(jié)論。

第一，中國證券市場上的個人交易者總數(shù)變化同證券市場價格變化間存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系，而且這種關(guān)系是正方向的。因為市場價格最終是由入市交易的交易者在場內(nèi)通過競價買賣形成的，交易者總數(shù)的多少也就反映出市場行情的好壞，而且市場行情的好壞也會對交易者的總數(shù)產(chǎn)生影響，行情好時交易者開戶入市的熱情就高，交易者數(shù)量就多；反之，交易者數(shù)量就少。例如，中國證券登記結(jié)算公司的數(shù)據(jù)顯示，自2003年11月中旬中國股市走出反轉(zhuǎn)行情之后，投資者信心明顯增強，股票市場開戶數(shù)有了顯著增加，截至2004年2月17日，滬深兩市賬戶總數(shù)達到7019.29萬戶，2003年底是6992.66萬戶，扣除春節(jié)放假休市因素影響，2004年1個月時間賬戶總數(shù)增加了26.63萬戶，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了2003年的同期水平。

第二，個人交易者總數(shù)變化可以由證券市場價格變化進行解釋，證券市場價格變化同個人交易者總數(shù)變化間存在顯著的單向因果關(guān)系，個人交易者開戶數(shù)量變化對證券市場價格變化的敏感度較高，并且，它們之間存在著正方向變動關(guān)系，這在一定程度上說明，個人交易者開戶數(shù)量變化方向可以作為市場行情的“風(fēng)向標(biāo)”。另外，實證結(jié)果還表明，盡管從交易者數(shù)量上分析，個人交易者在中國證券市場上是“絕對主力”（以在深交所開A股賬戶的交易者為例，其中在1999年1月初至2003年12月末的60個月份中，個人交易者總數(shù)占開戶總數(shù)的最低比重也達到99.48%），但個人交易者開戶數(shù)量變化并未影響證券市場價格變化，這可能由于新開戶入市的個人交易者所擁有的資金量有限，或是由于場外增量資金通過已有賬戶而非新開立賬戶流入股市。

第三，機構(gòu)交易者總數(shù)變化同證券市場價格變化之間并不存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系以及因果關(guān)系。本文認(rèn)為，這可能是由以下原因造成的，首先，無論從資格審查、繁冗的審批程序還是資金來源等方面（比如中國政府對QFII的嚴(yán)格監(jiān)管）考察，中國機構(gòu)交易者入市交易遠(yuǎn)要比個人交易者困難得多，這就造成了機構(gòu)交易者入市數(shù)量的變化量和變化幅度較小，他們數(shù)量變化的“剛性”肯定難以反映證券市場價格變化的靈活性。另外，機構(gòu)交易者可能通過其他途徑而毋需開立新的資金賬戶和股票賬戶將資金引入證券市場，比如通過其他機構(gòu)賬戶或是違規(guī)使用A字頭賬戶（A字頭賬戶為自然人的證券交易賬戶，相對于機構(gòu)賬戶應(yīng)為B字頭賬戶）（莊序瑩，2001）的方式進行化名隱蔽投資。由于機構(gòu)交易者總數(shù)變動無法反映市場價格的變動，它們之間的關(guān)系顯得較為模糊，從這一點可以看出，機構(gòu)交易者總數(shù)變動同證券市場變化間的關(guān)系是不確定的，無法知道機構(gòu)交易者是否對整個市場起到穩(wěn)定作用，這也與現(xiàn)有的實證結(jié)果相符，即部分學(xué)者的研究表明機構(gòu)交易者能起到穩(wěn)定市場的作用，如梁宇峰（2000）的研究顯示，證券投資基金的交易頻率要低于其他投資者，在一定程度上有助于穩(wěn)定市場；也有學(xué)者認(rèn)為機構(gòu)交易者的存在加劇了市場的劇烈變化，如施東暉（2001）的研究結(jié)果表明，國內(nèi)投資基金存在較為嚴(yán)重的羊群行為，投資理念趨同，投資風(fēng)格模糊，并且在一定程度上加劇了股價波動。

綜上所述，本文的實證研究結(jié)果表明，個人交易者總數(shù)變化與證券市場價格變化之間存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系，個人交易者總數(shù)變化僅是證券市場價格變化的結(jié)果和反映，證券市場價格變化無法通過個人交易者總數(shù)變化加以解釋和說明，即個人交易者總數(shù)并非是市場價格變化的原因。同時，機構(gòu)交易者總數(shù)變化同證券市場價格變化間既不存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系，也不存在因果引致聯(lián)系。

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The Traders’ Structure and Stock Market Price: Evidence from Shenzhen Stock Market

Wang Min1，Liao Shiguang2

（1.Economics & Management School, Shanghai Jiaotong University, Shanghai 200052, China；2.Research Institute, Shanghai Stock Exchange, Shanghai 200120, China）

Abstract: The core issue of micro structure theory is the formation and determination of price. Many scholars have explored its influential factors from different aspects, among which traders’ structure is one of main factors influencing the price. To exploit the micro factors, this paper discusses the relationship between the traders’ structure and the market price with the methods of co-integration test and Granger causality test. The result reveals that there is long-term co-integration between the market price and the changes of the total number of individual traders in Shenzhen stock market, and there is unilateral causality between individual traders’ numbers and market price that is, the changes of the total number can be explained by the market price. While there does not exist co-integration and causality between market price and total number changes of institutional traders.

矯情的句子范文第5篇

有時候會莫名其妙地喜歡多人的地方。很喧囂，很與我無關(guān)。看他們哭看他們笑，看他們麻木地走過看他們平穩(wěn)地微笑。

電視上剛好上演“忠言逆耳”。一個兩朝元老進言卻被一個毛頭皇帝忘恩負(fù)義恩斷義絕。脫烏紗，扒官服。呵，我看了很想笑。很不正常啊……就算要矯情也應(yīng)該是哭。但我只是想嘲笑。對那個狂妄自負(fù)的愚蠢的皇帝輕蔑地笑。但又隱去。我突然想到，小三說我很自負(fù)。很對。我想如果我坐上那個高高在上的位子我說不定會把那個老臣拖出去斬了。很矛盾可笑吧？我也覺得。

然后我就突然地難過了。

越來越希望穿著黑色塞著耳塞背著大背包平靜地走過。穿過茫茫的人群。最后站在鐵軌旁安靜地笑。又寂靜又美好。

這應(yīng)該可以制作個簡短的Flash了。

真是越來越感覺到自己的矯情。

看郭敬明的書然后寫東西。

最后應(yīng)該說是為了寫看書的感受還是為了寫而去看？

我不想說。

虛假，空洞。就這么存在著。

無病，文章空泛，莫名其妙。

就是這樣。對我的東西很好的概括。

我想起看過蔡志桓的一句話——

“親愛的寶寶，電視的壞處就是讓你產(chǎn)生錯覺，誤以為別人的人生是自己的。”

至于電視，只是一種這樣的介質(zhì)。表現(xiàn)出來。

忘了我記得是不是清晰。不過他的原話應(yīng)該表現(xiàn)得有深度的多。深度，就是為了讓更多的人看。

這樣的想法讓我覺得惡心。不過我差點忘了。

人都是惡心的。

但還是要矯情一下。

我看到一個句子，接著就像被刀劃開了心臟。鈍鈍的心痛。不是“心疼”是“心痛”。

郭敬明，在他的《左手倒影，右手年華》中，《猜火車》最后的句子——

“破牛仔褲怎么可以和晚禮服站在一起，我的吉他怎么可以和你的鋼琴合奏?！?/p>

覺得這只不過是個失戀的人無奈的嘆息？這是生活在黑暗的人的痛苦。會讓人蜷縮在角落，一遍一遍地想起過去的人，一遍一遍地數(shù)自己的寂寞。

很做作嗎？會吧。

是真的想哭了呢，呵，卻怎么也流不出眼淚。

是干枯了吧。

我想我越來越鐵石心腸。莫名其妙。

我最親愛的小三，你能不能告訴我。

我是越來越小孩了還是快要老了呢？