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我永远也无法忘记这一段旅途,攻读博士学位的四年学习生涯,是我迄今为止最有趣也最具挑战的一段经历。
— 秦铁鑫 2025年11月8日
欲买桂花同载酒,终不似,少年游。在鲜衣怒马的朝华之龄,你会选择投入怎样的人生?我的选择是读博。在十月二号正式被授予博士学位为止,这段旅途终于走向了终点。思虑良久,终于还是决定要将其整理出来,一为总结与自省,二为明未来道路。
2021年八月,彼时的我尚处在硕士三年十一投一中的阴霾中,未来的道路怎么走还未明晰,就这样在一半晦暗一半忐忑中开启了我的博士生涯。我的导师李皓亮老师是最早研究域泛化(domain generalization)的两个人之一,加之我的背景也多与分布偏移(distribution shift)相关,所以不出意外的我也是跟着这个方向做。李老师给我指定的方向是研究动态环境下的机器学习系统。我们知道,现在的人工智能算法所倚赖的一个基本假设是独立同分布(i.i.d)假设,即训练数据和测试数据是从同一个分布中独立采样得到的。这一假设的局限性在于当测试数据的分布与训练数据出现偏差时,基于训练数据训练得到的模型往往在测试数据上表现很差。这种被称为分布偏移的现象在许多实际场景中屡见不鲜,比如在自动驾驶系统中,如果我们仅采集到白天道路上的数据训练了一个车辆检测模型,而在实际部署这个系统时,我们需要这个检测模型在即便是夜晚的状况下也提供较高的检测精度。我的导师的代表作就是在试图解决这个域泛化问题,可是我们想想,白天到夜晚的这种变化并不是瞬间发生的,它是有一个过渡存在,那么很自然的引出一个问题,我们的模型能否学习并利用这种过渡的模式(pattern)来帮助其取得更好的泛化效果呢?为此,我们形式化地定义了这个问题为:训练数据不再是同一域,而是由一个域序列构成(早上、中午、下午、傍晚),同样的,测试域也是多个域构成的序列(晚上、深夜、凌晨…)。根据贝叶斯定理 $P(X,Y)=P(X)P(Y\mid X)$ 可知,在动态环境中,数据的分布偏移可分解为协方差偏移(covariant shift,对应 $P(X)$ 上的变化)与概念偏移(concept shift,对应 $P(Y\mid X)$ 上的变化)。为了让模型能同时学到这两种偏移的动态变化,我们构建了一个基于序列变分自编码器结构的概率建模框架,在隐空间中通过变分推理的形式推导出每个时刻协方差与概念偏移的变化。因为这是我的博士第一个工作,成稿时写作惨不忍睹,李老师大改了好几遍,万幸,这篇工作一次就中了,发表在了ICML上1。不过时值疫情,未能去北美开会。
在完成这个工作后,我们就在思考有没有办法将这个方法作进一步增强呢。我们知道,变分推理是利用KL散度来进行先验分布与后验分布对齐的,由KL散度的计算公式为 $D_{KL}(p(x),q(x))=\int p(x)\log \frac{p(x)}{q(x)}$ 可知这个计算过程中会涉及除0的问题(即 $q(x)=0$ ),当此情况发生时,模型的训练会变得极度不稳定。虽然我们在前面的工作中设计了一个时序上的约束来帮助稳定这个过程,但并不能完全规避掉这个问题,所以我们第二个工作想解决的就是KL散度引发的不稳定问题。我们想出的解决方案是将KL距离替换为不涉及除法操作的MMD ($D_{\mathrm{MMD}}(q,p) := \left\Vert E_{\mathbf{z}^q \sim q} [\phi(\mathbf{z}^q)] - E_{\mathbf{z}^p \sim p} [\phi(\mathbf{z}^p)] \right\Vert^2_{\mathcal{H}_k}$) 这样自然就消除了除0的隐患,并且在计算上可以利用核技巧(kernel trick)来避免显式对数据分布的估计。此外,我们在文章中理论上验证了这种距离替换还隐式地引入了三个互信息最大化项(对应三个隐变量)可以帮助我们的模型在隐空间学到更好的特征表示。这篇工作的完成花费了半年时间,在这个过程自己补了非常多测度论的知识,将Bernhard Schölkopf从two-sample test到MMD的提出一系列论文看了个遍。这篇文章也在经过两轮修改后顺利地被TPAMI接受2。
在做这两个工作的过程中,我对机器学习理论以及数学原理产生了浓厚的兴趣,变分、测度,一个个概念像是提供给我一个个不同看待世界的视角,令我目眩神迷。此时的我才刚经过一年,心仪的顶会有了,顶刊也在路上,正所谓“春风得意马蹄疾,一日看尽长安花”,即便最终以此两篇收场,也足以满足大多数学校的毕业要求了。此时的我,来不及等待TPAMI落地为安便按耐不住地奔向了理论的海洋,我要以数学理论为基石,以想象力构筑属于自己的世界。此时,恰逢我们组刚开始与牛津数学系的老师开展合作,Terry Lyons教授是领域泰斗,他所提出的rough path theory是处理动态系统中非平稳信号的一个强有力的工具。其中的受控微分方程(controlled differential equation)将常规微积分以时间这种均质信号驱动拓展为一个path驱动,这样就可以处理高度震荡且非连续的信号(比如Wiener Process)。我探究的是如何基于此理论构建一个动态环境下的机器学习系统。这里,我们仍然要回归到独立同分布假设上,即便我们前面所做的工作将独立同分布假设拓展到时序场景上,即每个时刻的数据分布是独立同分布的,但相邻时刻的数据分布却具备某种连续性,那么我们能否把每个时刻的独立同分布假设也去掉呢?如果还是以自动驾驶系统为例,这里我们在路面车辆检测完成后搞了个行车路线规划模型,路线规划显然是受周围车辆临近关系影响的,而周围的车辆分布并不满足独立同分布情况,他们存在某种空间上的结构。我们将这种空间上的临近关系用图(graph)来表示,因为周围的车辆是不断变化的,所以这里的图也是动态变化的。我们提出了一个图神经受控微分方程: $\mathbf{Z}t = \mathbf{Z}{t_0} + \int^t_{t_0} f_\theta(\mathbf{Z}_s, \mathbf{A}_s)\mathrm{d}\hat{\mathbf{A}}_s$, 这里 $\mathbf{A}_s$ 表示时间为时的图的邻接矩阵,可以看到图结构的变化直接驱动了节点状态的变化。这篇工作最早投往COLT,可惜因不够学习理论而被拒,随后投往TPAMI上,也是在历经三年后于近期才被接收。这篇是我个人最喜欢的工作但也是经历最为坎坷的,除了被COLT拒,在TPAMI上也因为找不到合适的审稿人以及更换副主编两年多才返回审稿意见,前前后后我与小伙伴Ben修改了多次才终于被接收3。Terry对这篇工作也是多加赞赏,在我于牛津访问的第一天,Terry说他将文章分发给了他的学生们看,此后其学生Torben也是与我合作开发了我们工作后续的图置换同变版本并被今年的NeurIPS接收4。
时间来到2023年五月,也就是我的博二下半年,在等待前个工作审稿的时间里我并没停下脚步。这时使用物理神经网络来建模动态过程属于一个热点方向,不管出身力学、应数还是仿真领域的都往这上面做。我也非常看好这个方向,试想原先对于流体动态的仿真不管是有限元还是有限差分都需要先建立网格,但是网格建完后其运算天然满足并行运算要求,也就是我们可以用GPU来做这个计算,同时,高精度仿真所需的高昂的计算复杂度也可以通过神经网络的非线性拟合能力去近似求解。在这两点的促进下,很多顶尖的高校如MIT、Stanford还有企业Nvidia、Meta入局。这些工作主要验证的是这件事的可行性到底如何,采用的措施是设计尽可能强大的物理神经网络来提升对系统动态的计算精度。但这些工作仅聚焦在了对单个动态系统的拟合上,而对所设计的神经网络求解器的泛化能力探究很少。这点与传统的数值求解器完全不同,比如我们使用Navier Stokes方程来做流体仿真,我们可以通过简单地修改粘度、雷诺数(Reynolds number)等来让我们的方程适合不同海拔高度气体流动的模拟。我们也想让我们的物理神经网络具备这种快速适用不同使用场景的能力,继续拿行车路线规划模型为例,就是我们使用同一套驾驶系统,但是车子变了、传感器不一致,我们可以修改少量的参数而不需要重新训练一个模型。我们基于的是傅立叶变换(Fourier transform)搭建的神经网络,傅立叶变换的好处在于,对于时域上的一个连续动态信号,我们在频域以多个三角函数线性相加形式来表示它,这样我们在频域上对某个三角函数的系数进行一次的调整,就可以一直影响傅立叶逆变换后的整个时域上的动态信号了。我们先设计了一个分解器,将这些三角函数划分为多个动态环境共享的以及每个动态环境专有的,这样我们在将我们的神经网络部署到某个实际的动态场景上时,就可以仅更新动态环境专有对应的三角函数们。这个工作从有idea到第一次投稿也就一个多月的时间,是我做的最快的一个工作。当然,后续并不顺利,也是几经修改后方被接收5。
在完成上面的这个工作后,我开始试图去解决一个公开问题(open question)。在域泛化领域,这个问题只有一个——神经网络的泛化边界问题。当我们训练了一个神经网络模型,我们想知道这个模型可以在哪些未见过的场景上工作呢?有没有理论可以引导我们设计更具泛化性的模型呢?就拿目前最火的大模型来说,它的能力是依赖于训练时使用了几乎地球上所有的数据,所以它的回答即便仅是对这些已有数据进行内插(interpolation),也会让我们感慨其“智能”。但是当数据达到极限,我们怎么去进一步提升其能力呢?这就需要它能进行外推(extrapolation),也就是泛化, 这个问题非常重要,但一直都没得到很好的解决。这里最大的难点在于我们如何定义这些未见过的数据,它们的分布该是什么样,与原先的训练数据存在什么样的关系。早期我的探索思路是沿着已有的学习理论出发,逐步向域泛化拓展。现有的学习理论都在解决有限样本的泛化问题,具体而言,训练数据是对某个分布进行有限次采样得到的,这些数据必然不能代表这个分布所有的信息,如果拿这些训练数据来训练一个模型,它在对这个分布进行无限次采样得到的测试样本上的测试表现是什么样的。可以看到,这个问题仍然局限于同一分布上,无论是Rademacher Complexity、Over-parameterization theory 还是Neural tangent kernel莫不如此。我很喜欢Neural tangent kernel,它说一个无限宽的神经网络基于梯度流和平方损失训练时就等同于核回归。这里我做了几个尝试,其一是将梯度流看作一个动态系统来处理;其二是将这些未见过的域以某种图结构组合起来;当然还有好些开脑洞的想法,欢迎对这个方向感兴趣的小伙伴一起讨论。这件事在与Jared Tanner教授讨论后发现现有的方法都不太好做,挣扎了一个月后遂放弃。
在我读博的第三年,除了对公开问题的挑战外,也开始对交叉领域进行挑战。适逢严老师那边有些针对肺癌的药物开发数据,具体说来,肺癌中最常见的类型为非小细胞肺癌,这种癌症是由于表皮生长因子受体发生突变引发的,同时突变还有可能导致细胞出现抗药性进而原有的抗癌药物失效。严老师希望我能够建立一种度量方式,能够有效地辨别细胞突变是良性的还是恶性的。一般而言,在细胞尤其是蛋白质发生突变后,其结构就无法保持稳定状态,会经历一个从非平稳态到平稳态的动态过程。在这个过程中,其整体的自由能逐步缩小到最小值,所以在分子动力学领域最常用的一种度量方式是计算前后过程中自由能的差异。这个动态过程同样适用于药物开发,药物与我们体内的蛋白质要在指定的靶点结合后才能生效,其自由能同样是逐渐减小并最终到稳定态。但是明显的,基于自由能的度量只能提供非常粗糙的信息,并不具备对结合位点、化学键断裂以及结合等这种细粒度信息提取的能力。我们提出的解决方案是将动态过程所有原子层级的运动轨迹作为输出,一般来说,一个蛋白质所包含的原子数在万、十万这个数量级,我们首先要做的是将这个规模缩减下来,为了不损失精度,我们使用了一种可学习的图切算法根据分子图的连接关系将其这些原子划分为一个个簇,在引入一个线性函数对每个簇的原子们进行聚合,这个过程也被叫做粗粒化(coarse graining)。完成这个操作后,我们得到了数量大大缩减后的原子轨迹。对于这些非线性动态且可能包含原子间的动态交互,我们使用路径签名(path signature)来将其提取为在希尔伯特空间中的一个表示。path signature同样是Terry提出的,这是将路径编码为迭代积分序列的一种非交换式的变换,它的优点在于可以将对于高度震荡的受控微分方程的解表示为对路径签名的线性处理。同时,相较于傅立叶变换,它可以捕获不同通道之间也就是原子间的交互作用。最后,我们仅需要使用一个简单的分类器就可以解决我们的任务。这样设计的一个好处是,path signature是置换同变的,又因为粗粒化阶段的聚合函数是线性的,我们可以反向检索出是哪些原子以及它们的交互导致了最终的结果。坦率而言,这个解决方案并不完美,一开始我们是想给出一个纯理论计算的框架,在我于牛津访学期间也是这样努力的,可这件事时至今日也没有完成。后来还是在我导师的建议下,利用神经网络的拟合能力先给出一个近似解来6。此外,这篇工作的rebuttal也值得说道说道。一开始审稿意见刚出时,三个审稿人给了653,一个弱接收,一个给了弱拒,还有一个给了强拒。但是给弱接收的审稿人给出了非常专业的意见,另外两个人被带回正轨看到了我们这篇工作的价值,最后经过一个月的rebuttal期间解决了二十多个问题也是分数升到了866,一个强接受,两个弱接收。这篇工作是我花时间最多的一个工作,整个博三一年没有产出,在博四上学期才完成,历时一年多。如果之前的工作所浏览的论文数是40~50篇左右,这篇工作做完,我的zotero收藏论文的数量增加了800多篇。这个工作里最难的点在于问题选择,选择研究的问题会直接决定一篇工作的立意高低,而我们选择了一个很新颖的问题,这也是我们ICLR审稿中第一位审稿人所高度认可的部分。好玩的是,在这个过程中我也学到了非常多的知识,物理、化学、生物学等都涉及到了,也是狠狠恶补了一番。另外一个感受是,这个工作其实涉及到了三个公开问题:粗粒化、非线性动态以及大型的分子数据,给我的启发在于也许我可以通过找寻一个合适的公开问题来达成自己想要解决一个公开问题的目标,而我貌似已经找到了……
最后,我想谈谈个人感悟,在AI的浪潮下,不管是领域内的研究人员还是领域外的大众其实都被裹挟着前进。作为一名从业者,是顺势而为追逐热点还是逆流而上溯本求源是我一直在思考的问题。从目前的工作来看,我更喜欢逆流而上,理论会带给我一种明晰感,一种不单单是知道模型效果这么好,还知道这个模型为何效果这么好的畅然。但是我选择的这些研究问题并不old school,比如我们可以将前面提到的自动驾驶的例子换成股票、气流等等,实际上确实有猎头来找我去搞量化,而AI做量化投资正是现今金融领域的一个发展方向。此外,我的师弟丁博将我们第一个工作用在了语音和视频上,好友Abde也与我时常讨论如何基于第三个工作来破译处在心流状态下人脑神经元信号传输的模式,我们做泛化理论的工作(没做出来)可以给现在大模型的训练指明方向等等。这些问题都是尚未解决且历久弥新。同时,积极地与合作者们讨论也会帮助我更新自身的知识库,我的合作者们Kecheng, Jie Liu, Hui Liu等等,与他们讨论极大地拓展了我对于新技术的理解。当然,一个新技术的产生也会引出它专有的一些问题,目前发现大模型中比较有意思的问题是reasoning。根据本体论有三个层面即客观存在、观察现象以及认知模型。客观存在指客观存在的物质世界,观察现象指人类对物质世界的观测,认知模型指我们的心智认知模型用来解释世界规律变化。科学就是这三个层面的相互影响。我们先针对一个自然现象设计观测手段来收集一定的数据,然后建立一个理论模型来拟合、解释这个数据,并获得我们对这个自然现象新的理解(即知识)。对于大模型,如果客观存在指人类的智能,大模型所使用的训练数据就是观测的数据,而大模型则对应于我们基于观测数据构建的模型,但是我们目前仅仅建立了一个对与数据高度拟合的一个模型,这个模型如何工作的,其学习模式是什么,我们不得而知,而完成这一步或许可以帮助我们开发下一代更强人工智能技术以及提升对自身大脑的利用效率。当然,人工智能的发展远不止这一个挑战,现今我们更要思考怎么去定义“智能”,这个智能需要像人类思考模式那样才能称之为智能吗?我有时在想,或许我们该拿掉“人工智能”里的“人工”二字,现今的人工智能技术,尤其是深度学习技术,虽然基于神经网络,但神经网络的基本单元与神经元的运作机理完全不同,在这种情况下,我们并不需要人工智能算法以模仿人类智能的形式发展,其基本单元的不同决定了它与人类智能存在本质上的不同,如果拿大模型举例,现今主流的大模型在知识面上完全吊打人类个体,这是它的优势,我们人脑塞不下这么多的知识。也许我们该放下人本位的偏差,看见人工智能自身的独特性来帮助其更好地发展。
最后的最后,科研是一方面,生活也是一方面,找寻到两者之间的平衡点,才能让自己一直走下去。博士四年里我将大部分时间投入了科研,做了上述这些自己很感兴趣的工作,但是人不能只有工作。前段时间,我回归了母校,见到了我大学时的辅导员琳姐还有班主任重秋哥,七年过去,他们依旧那般亲切又关照我;在校园闲逛时,朦胧间,我仿佛看到了大学时的自己,青春、恣意、活力满满。希望未来的自己可以将自己找回来,然后好好吃饭,好好睡觉,好好地玩。
Tiexin Qin, Shiqi Wang, Haoliang Li. “Generalizing to Evolving Domains with Latent Structure-Aware Sequential Autoencoder”. ICML, 2022. ↩
Tiexin Qin, Shiqi Wang, Haoliang Li. Evolving Domain Generalization via Latent Structure-Aware Sequential Autoencoder. TPAMI, 2023. ↩
Tiexin Qin, Benjamin Walker, Terry Lyons, Hong Yan, Haoliang Li. “Learning Dynamic Graph Embeddings with Neural Controlled Differential Equations”. TPAMI, 2025. ↩
Torben Berndt, Benjamin Walker, Tiexin Qin, Jan Stühmer, Andrey Kormilitzin. “Permutation Equivariant Neural Controlled Differential Equations for Dynamic Graph Representation Learning”. NeurIPS, 2025. ↩
Tiexin Qin, Hong Yan, Haoliang Li. “Generalize to New Dynamical Systems via Frequency Domain Adaptation”. TPAMI, 2025. ↩
Tiexin Qin, Mengxu Zhu, Chunyang Li, Terry Lyons, Hong Yan, Haoliang Li. “Deep Signature: Characterization of Large-Scale Molecular Dynamics”. ICLR, 2025. ↩
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我永远也无法忘记这一段旅途,攻读博士学位的四年学习生涯,是我迄今为止最有趣也最具挑战的一段经历。
— 秦铁鑫 2025年11月8日
欲买桂花同载酒,终不似,少年游。在鲜衣怒马的朝华之龄,你会选择投入怎样的人生?我的选择是读博。在十月二号正式被授予博士学位为止,这段旅途终于走向了终点。思虑良久,终于还是决定要将其整理出来,一为总结与自省,二为明未来道路。
2021年八月,彼时的我尚处在硕士三年十一投一中的阴霾中,未来的道路怎么走还未明晰,就这样在一半晦暗一半忐忑中开启了我的博士生涯。我的导师李皓亮老师是最早研究域泛化(domain generalization)的两个人之一,加之我的背景也多与分布偏移(distribution shift)相关,所以不出意外的我也是跟着这个方向做。李老师给我指定的方向是研究动态环境下的机器学习系统。我们知道,现在的人工智能算法所倚赖的一个基本假设是独立同分布(i.i.d)假设,即训练数据和测试数据是从同一个分布中独立采样得到的。这一假设的局限性在于当测试数据的分布与训练数据出现偏差时,基于训练数据训练得到的模型往往在测试数据上表现很差。这种被称为分布偏移的现象在许多实际场景中屡见不鲜,比如在自动驾驶系统中,如果我们仅采集到白天道路上的数据训练了一个车辆检测模型,而在实际部署这个系统时,我们需要这个检测模型在即便是夜晚的状况下也提供较高的检测精度。我的导师的代表作就是在试图解决这个域泛化问题,可是我们想想,白天到夜晚的这种变化并不是瞬间发生的,它是有一个过渡存在,那么很自然的引出一个问题,我们的模型能否学习并利用这种过渡的模式(pattern)来帮助其取得更好的泛化效果呢?为此,我们形式化地定义了这个问题为:训练数据不再是同一域,而是由一个域序列构成(早上、中午、下午、傍晚),同样的,测试域也是多个域构成的序列(晚上、深夜、凌晨…)。根据贝叶斯定理 $P(X,Y)=P(X)P(Y\mid X)$ 可知,在动态环境中,数据的分布偏移可分解为协方差偏移(covariant shift,对应 $P(X)$ 上的变化)与概念偏移(concept shift,对应 $P(Y\mid X)$ 上的变化)。为了让模型能同时学到这两种偏移的动态变化,我们构建了一个基于序列变分自编码器结构的概率建模框架,在隐空间中通过变分推理的形式推导出每个时刻协方差与概念偏移的变化。因为这是我的博士第一个工作,成稿时写作惨不忍睹,李老师大改了好几遍,万幸,这篇工作一次就中了,发表在了ICML上1。不过时值疫情,未能去北美开会。
在完成这个工作后,我们就在思考有没有办法将这个方法作进一步增强呢。我们知道,变分推理是利用KL散度来进行先验分布与后验分布对齐的,由KL散度的计算公式为 $D_{KL}(p(x),q(x))=\int p(x)\log \frac{p(x)}{q(x)}$ 可知这个计算过程中会涉及除0的问题(即 $q(x)=0$ ),当此情况发生时,模型的训练会变得极度不稳定。虽然我们在前面的工作中设计了一个时序上的约束来帮助稳定这个过程,但并不能完全规避掉这个问题,所以我们第二个工作想解决的就是KL散度引发的不稳定问题。我们想出的解决方案是将KL距离替换为不涉及除法操作的MMD ($D_{\mathrm{MMD}}(q,p) := \left\Vert E_{\mathbf{z}^q \sim q} [\phi(\mathbf{z}^q)] - E_{\mathbf{z}^p \sim p} [\phi(\mathbf{z}^p)] \right\Vert^2_{\mathcal{H}_k}$) 这样自然就消除了除0的隐患,并且在计算上可以利用核技巧(kernel trick)来避免显式对数据分布的估计。此外,我们在文章中理论上验证了这种距离替换还隐式地引入了三个互信息最大化项(对应三个隐变量)可以帮助我们的模型在隐空间学到更好的特征表示。这篇工作的完成花费了半年时间,在这个过程自己补了非常多测度论的知识,将Bernhard Schölkopf从two-sample test到MMD的提出一系列论文看了个遍。这篇文章也在经过两轮修改后顺利地被TPAMI接受2。
在做这两个工作的过程中,我对机器学习理论以及数学原理产生了浓厚的兴趣,变分、测度,一个个概念像是提供给我一个个不同看待世界的视角,令我目眩神迷。此时的我才刚经过一年,心仪的顶会有了,顶刊也在路上,正所谓“春风得意马蹄疾,一日看尽长安花”,即便最终以此两篇收场,也足以满足大多数学校的毕业要求了。此时的我,来不及等待TPAMI落地为安便按耐不住地奔向了理论的海洋,我要以数学理论为基石,以想象力构筑属于自己的世界。此时,恰逢我们组刚开始与牛津数学系的老师开展合作,Terry Lyons教授是领域泰斗,他所提出的rough path theory是处理动态系统中非平稳信号的一个强有力的工具。其中的受控微分方程(controlled differential equation)将常规微积分以时间这种均质信号驱动拓展为一个path驱动,这样就可以处理高度震荡且非连续的信号(比如Wiener Process)。我探究的是如何基于此理论构建一个动态环境下的机器学习系统。这里,我们仍然要回归到独立同分布假设上,即便我们前面所做的工作将独立同分布假设拓展到时序场景上,即每个时刻的数据分布是独立同分布的,但相邻时刻的数据分布却具备某种连续性,那么我们能否把每个时刻的独立同分布假设也去掉呢?如果还是以自动驾驶系统为例,这里我们在路面车辆检测完成后搞了个行车路线规划模型,路线规划显然是受周围车辆临近关系影响的,而周围的车辆分布并不满足独立同分布情况,他们存在某种空间上的结构。我们将这种空间上的临近关系用图(graph)来表示,因为周围的车辆是不断变化的,所以这里的图也是动态变化的。我们提出了一个图神经受控微分方程: $\mathbf{Z}t = \mathbf{Z}{t_0} + \int^t_{t_0} f_\theta(\mathbf{Z}_s, \mathbf{A}_s)\mathrm{d}\hat{\mathbf{A}}_s$, 这里 $\mathbf{A}_s$ 表示时间为时的图的邻接矩阵,可以看到图结构的变化直接驱动了节点状态的变化。这篇工作最早投往COLT,可惜因不够学习理论而被拒,随后投往TPAMI上,也是在历经三年后于近期才被接收。这篇是我个人最喜欢的工作但也是经历最为坎坷的,除了被COLT拒,在TPAMI上也因为找不到合适的审稿人以及更换副主编两年多才返回审稿意见,前前后后我与小伙伴Ben修改了多次才终于被接收3。Terry对这篇工作也是多加赞赏,在我于牛津访问的第一天,Terry说他将文章分发给了他的学生们看,此后其学生Torben也是与我合作开发了我们工作后续的图置换同变版本并被今年的NeurIPS接收4。
时间来到2023年五月,也就是我的博二下半年,在等待前个工作审稿的时间里我并没停下脚步。这时使用物理神经网络来建模动态过程属于一个热点方向,不管出身力学、应数还是仿真领域的都往这上面做。我也非常看好这个方向,试想原先对于流体动态的仿真不管是有限元还是有限差分都需要先建立网格,但是网格建完后其运算天然满足并行运算要求,也就是我们可以用GPU来做这个计算,同时,高精度仿真所需的高昂的计算复杂度也可以通过神经网络的非线性拟合能力去近似求解。在这两点的促进下,很多顶尖的高校如MIT、Stanford还有企业Nvidia、Meta入局。这些工作主要验证的是这件事的可行性到底如何,采用的措施是设计尽可能强大的物理神经网络来提升对系统动态的计算精度。但这些工作仅聚焦在了对单个动态系统的拟合上,而对所设计的神经网络求解器的泛化能力探究很少。这点与传统的数值求解器完全不同,比如我们使用Navier Stokes方程来做流体仿真,我们可以通过简单地修改粘度、雷诺数(Reynolds number)等来让我们的方程适合不同海拔高度气体流动的模拟。我们也想让我们的物理神经网络具备这种快速适用不同使用场景的能力,继续拿行车路线规划模型为例,就是我们使用同一套驾驶系统,但是车子变了、传感器不一致,我们可以修改少量的参数而不需要重新训练一个模型。我们基于的是傅立叶变换(Fourier transform)搭建的神经网络,傅立叶变换的好处在于,对于时域上的一个连续动态信号,我们在频域以多个三角函数线性相加形式来表示它,这样我们在频域上对某个三角函数的系数进行一次的调整,就可以一直影响傅立叶逆变换后的整个时域上的动态信号了。我们先设计了一个分解器,将这些三角函数划分为多个动态环境共享的以及每个动态环境专有的,这样我们在将我们的神经网络部署到某个实际的动态场景上时,就可以仅更新动态环境专有对应的三角函数们。这个工作从有idea到第一次投稿也就一个多月的时间,是我做的最快的一个工作。当然,后续并不顺利,也是几经修改后方被接收5。
在完成上面的这个工作后,我开始试图去解决一个公开问题(open question)。在域泛化领域,这个问题只有一个——神经网络的泛化边界问题。当我们训练了一个神经网络模型,我们想知道这个模型可以在哪些未见过的场景上工作呢?有没有理论可以引导我们设计更具泛化性的模型呢?就拿目前最火的大模型来说,它的能力是依赖于训练时使用了几乎地球上所有的数据,所以它的回答即便仅是对这些已有数据进行内插(interpolation),也会让我们感慨其“智能”。但是当数据达到极限,我们怎么去进一步提升其能力呢?这就需要它能进行外推(extrapolation),也就是泛化, 这个问题非常重要,但一直都没得到很好的解决。这里最大的难点在于我们如何定义这些未见过的数据,它们的分布该是什么样,与原先的训练数据存在什么样的关系。早期我的探索思路是沿着已有的学习理论出发,逐步向域泛化拓展。现有的学习理论都在解决有限样本的泛化问题,具体而言,训练数据是对某个分布进行有限次采样得到的,这些数据必然不能代表这个分布所有的信息,如果拿这些训练数据来训练一个模型,它在对这个分布进行无限次采样得到的测试样本上的测试表现是什么样的。可以看到,这个问题仍然局限于同一分布上,无论是Rademacher Complexity、Over-parameterization theory 还是Neural tangent kernel莫不如此。我很喜欢Neural tangent kernel,它说一个无限宽的神经网络基于梯度流和平方损失训练时就等同于核回归。这里我做了几个尝试,其一是将梯度流看作一个动态系统来处理;其二是将这些未见过的域以某种图结构组合起来;当然还有好些开脑洞的想法,欢迎对这个方向感兴趣的小伙伴一起讨论。这件事在与Jared Tanner教授讨论后发现现有的方法都不太好做,挣扎了一个月后遂放弃。
在我读博的第三年,除了对公开问题的挑战外,也开始对交叉领域进行挑战。适逢严老师那边有些针对肺癌的药物开发数据,具体说来,肺癌中最常见的类型为非小细胞肺癌,这种癌症是由于表皮生长因子受体发生突变引发的,同时突变还有可能导致细胞出现抗药性进而原有的抗癌药物失效。严老师希望我能够建立一种度量方式,能够有效地辨别细胞突变是良性的还是恶性的。一般而言,在细胞尤其是蛋白质发生突变后,其结构就无法保持稳定状态,会经历一个从非平稳态到平稳态的动态过程。在这个过程中,其整体的自由能逐步缩小到最小值,所以在分子动力学领域最常用的一种度量方式是计算前后过程中自由能的差异。这个动态过程同样适用于药物开发,药物与我们体内的蛋白质要在指定的靶点结合后才能生效,其自由能同样是逐渐减小并最终到稳定态。但是明显的,基于自由能的度量只能提供非常粗糙的信息,并不具备对结合位点、化学键断裂以及结合等这种细粒度信息提取的能力。我们提出的解决方案是将动态过程所有原子层级的运动轨迹作为输出,一般来说,一个蛋白质所包含的原子数在万、十万这个数量级,我们首先要做的是将这个规模缩减下来,为了不损失精度,我们使用了一种可学习的图切算法根据分子图的连接关系将其这些原子划分为一个个簇,在引入一个线性函数对每个簇的原子们进行聚合,这个过程也被叫做粗粒化(coarse graining)。完成这个操作后,我们得到了数量大大缩减后的原子轨迹。对于这些非线性动态且可能包含原子间的动态交互,我们使用路径签名(path signature)来将其提取为在希尔伯特空间中的一个表示。path signature同样是Terry提出的,这是将路径编码为迭代积分序列的一种非交换式的变换,它的优点在于可以将对于高度震荡的受控微分方程的解表示为对路径签名的线性处理。同时,相较于傅立叶变换,它可以捕获不同通道之间也就是原子间的交互作用。最后,我们仅需要使用一个简单的分类器就可以解决我们的任务。这样设计的一个好处是,path signature是置换同变的,又因为粗粒化阶段的聚合函数是线性的,我们可以反向检索出是哪些原子以及它们的交互导致了最终的结果。坦率而言,这个解决方案并不完美,一开始我们是想给出一个纯理论计算的框架,在我于牛津访学期间也是这样努力的,可这件事时至今日也没有完成。后来还是在我导师的建议下,利用神经网络的拟合能力先给出一个近似解来6。此外,这篇工作的rebuttal也值得说道说道。一开始审稿意见刚出时,三个审稿人给了653,一个弱接收,一个给了弱拒,还有一个给了强拒。但是给弱接收的审稿人给出了非常专业的意见,另外两个人被带回正轨看到了我们这篇工作的价值,最后经过一个月的rebuttal期间解决了二十多个问题也是分数升到了866,一个强接受,两个弱接收。这篇工作是我花时间最多的一个工作,整个博三一年没有产出,在博四上学期才完成,历时一年多。如果之前的工作所浏览的论文数是40~50篇左右,这篇工作做完,我的zotero收藏论文的数量增加了800多篇。这个工作里最难的点在于问题选择,选择研究的问题会直接决定一篇工作的立意高低,而我们选择了一个很新颖的问题,这也是我们ICLR审稿中第一位审稿人所高度认可的部分。好玩的是,在这个过程中我也学到了非常多的知识,物理、化学、生物学等都涉及到了,也是狠狠恶补了一番。另外一个感受是,这个工作其实涉及到了三个公开问题:粗粒化、非线性动态以及大型的分子数据,给我的启发在于也许我可以通过找寻一个合适的公开问题来达成自己想要解决一个公开问题的目标,而我貌似已经找到了……
最后,我想谈谈个人感悟,在AI的浪潮下,不管是领域内的研究人员还是领域外的大众其实都被裹挟着前进。作为一名从业者,是顺势而为追逐热点还是逆流而上溯本求源是我一直在思考的问题。从目前的工作来看,我更喜欢逆流而上,理论会带给我一种明晰感,一种不单单是知道模型效果这么好,还知道这个模型为何效果这么好的畅然。但是我选择的这些研究问题并不old school,比如我们可以将前面提到的自动驾驶的例子换成股票、气流等等,实际上确实有猎头来找我去搞量化,而AI做量化投资正是现今金融领域的一个发展方向。此外,我的师弟丁博将我们第一个工作用在了语音和视频上,好友Abde也与我时常讨论如何基于第三个工作来破译处在心流状态下人脑神经元信号传输的模式,我们做泛化理论的工作(没做出来)可以给现在大模型的训练指明方向等等。这些问题都是尚未解决且历久弥新。同时,积极地与合作者们讨论也会帮助我更新自身的知识库,我的合作者们Kecheng, Jie Liu, Hui Liu等等,与他们讨论极大地拓展了我对于新技术的理解。当然,一个新技术的产生也会引出它专有的一些问题,目前发现大模型中比较有意思的问题是reasoning。根据本体论有三个层面即客观存在、观察现象以及认知模型。客观存在指客观存在的物质世界,观察现象指人类对物质世界的观测,认知模型指我们的心智认知模型用来解释世界规律变化。科学就是这三个层面的相互影响。我们先针对一个自然现象设计观测手段来收集一定的数据,然后建立一个理论模型来拟合、解释这个数据,并获得我们对这个自然现象新的理解(即知识)。对于大模型,如果客观存在指人类的智能,大模型所使用的训练数据就是观测的数据,而大模型则对应于我们基于观测数据构建的模型,但是我们目前仅仅建立了一个对与数据高度拟合的一个模型,这个模型如何工作的,其学习模式是什么,我们不得而知,而完成这一步或许可以帮助我们开发下一代更强人工智能技术以及提升对自身大脑的利用效率。当然,人工智能的发展远不止这一个挑战,现今我们更要思考怎么去定义“智能”,这个智能需要像人类思考模式那样才能称之为智能吗?我有时在想,或许我们该拿掉“人工智能”里的“人工”二字,现今的人工智能技术,尤其是深度学习技术,虽然基于神经网络,但神经网络的基本单元与神经元的运作机理完全不同,在这种情况下,我们并不需要人工智能算法以模仿人类智能的形式发展,其基本单元的不同决定了它与人类智能存在本质上的不同,如果拿大模型举例,现今主流的大模型在知识面上完全吊打人类个体,这是它的优势,我们人脑塞不下这么多的知识。也许我们该放下人本位的偏差,看见人工智能自身的独特性来帮助其更好地发展。
最后的最后,科研是一方面,生活也是一方面,找寻到两者之间的平衡点,才能让自己一直走下去。博士四年里我将大部分时间投入了科研,做了上述这些自己很感兴趣的工作,但是人不能只有工作。前段时间,我回归了母校,见到了我大学时的辅导员琳姐还有班主任重秋哥,七年过去,他们依旧那般亲切又关照我;在校园闲逛时,朦胧间,我仿佛看到了大学时的自己,青春、恣意、活力满满。希望未来的自己可以将自己找回来,然后好好吃饭,好好睡觉,好好地玩。
Tiexin Qin, Shiqi Wang, Haoliang Li. “Generalizing to Evolving Domains with Latent Structure-Aware Sequential Autoencoder”. ICML, 2022. ↩
Tiexin Qin, Shiqi Wang, Haoliang Li. Evolving Domain Generalization via Latent Structure-Aware Sequential Autoencoder. TPAMI, 2023. ↩
Tiexin Qin, Benjamin Walker, Terry Lyons, Hong Yan, Haoliang Li. “Learning Dynamic Graph Embeddings with Neural Controlled Differential Equations”. TPAMI, 2025. ↩
Torben Berndt, Benjamin Walker, Tiexin Qin, Jan Stühmer, Andrey Kormilitzin. “Permutation Equivariant Neural Controlled Differential Equations for Dynamic Graph Representation Learning”. NeurIPS, 2025. ↩
Tiexin Qin, Hong Yan, Haoliang Li. “Generalize to New Dynamical Systems via Frequency Domain Adaptation”. TPAMI, 2025. ↩
Tiexin Qin, Mengxu Zhu, Chunyang Li, Terry Lyons, Hong Yan, Haoliang Li. “Deep Signature: Characterization of Large-Scale Molecular Dynamics”. ICLR, 2025. ↩
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起因是在B站上偶然看到了复旦大学的王德峰关于探讨唯物与唯心视频
主体是关于一朵花
一天,王阳明和友人同游于南镇,友人指着岩石中间的花问道:“天下无心外之物,如此花树在深山中自开自落,于我心有何关联呢?” 王阳明道:“你未看此花时,此花与你的心同归于寂;你来看此花时,此花颜色一时明白起来,所以就知道此花不在你的心外。”
唯物主义者普遍持有的观点:不管人是否注意到,花的绽放和凋零都自然的存在,不以人的意志为转移。而王阳明的反驳中有一点需要留意,即“一时明白起来”,这里其实就对心学做了一些限定,心对花的存在做出了情绪反应,故而花不在心外。那么看到花却完全无感呢?这花就在心外了,不仅在心外,也在意识外。有没有可能仅识别出花,没有外加的一切情绪,即见心外之花。答案是有可能的,我们都曾经历过听到某人说话,别人说完后,我们也知道其说话了,但对于所说内容一丁点印象都没有,这可能就接近了心外之花的状态。那么如果人能剥离自身人的属性,彻底摆脱源起于人的欲望所产生的主观意识,达到“绝对理性”的状态,能见心外之花吗?要回答这个问题首先要明确人是什么,人是动物属性与思想的结合体,也可以说是复合体或者矛盾体。摆脱人的欲望并没有消除思想,理性也是人逻辑思维沉积的结晶,虽然人的意识色彩不显得那么浓烈,但其人本位的属性无法磨灭。那么什么样的人可以时刻维持心外无物的状态呢?精神病人,而且是完全忽略现实的精神病人。那么神呢?神是剥离自身人的属性以视事物本真面貌,同时又对规律洞悉且能运用的人。这里的规律泛指自然规律,其另一个名字叫做“道”,人的规律、人心的规律自然都囊括在内。因为其在对“绝对理性”的要求上又增加了对规律洞悉与运用,所以说神是极为稀少的。
我们是否可以将客观的之外的一切都归入心学的范畴呢?小到看到花绽放时的直接作用于心继而激发出的喜悦等情绪,或到追忆自己曾收到花的经历,或再进一步想到自己的人生应如花般璀璨地绽放,亦或更远地联想到世界万物、枯荣皆有其定数。这样,物质本身是有限的、具象的,而基于物又超脱于物的想象可以是无限的,且随我们思绪以及想象力的蔓展逐步从有限走向无限。话到此处,是否有一种熟悉感,没错,此即“一花一世界”。这种无限在理论上是存在,即“世界”可以无限拓展,但在实际生活中却又常常囿于个体的局限而有限。
那么,什么时候物质和意识会交汇呢?理论科学!
Theorical science= Theorical physics + Prue mathmatics
科学研究是以人的思维为主导来对自然现象进行解释、规约的领域。科研无处不透露着人本位的特点,或许我们“永远”无法得见造物主自身用来创世的法则,说起来,这里我还是第一次用到“永远”这个充满不严谨的词,这并不是悲观消极,也不没有否认科学研究存在的现实意义,实际上,科学研究让我们更好地了解自然,运用自然,其最终目标依旧服务于人,不管是转化为生产力引导社会结构的升级,还是满足科研爱好者个人对未知纯粹的好奇心。
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起因是在B站上偶然看到了复旦大学的王德峰关于探讨唯物与唯心视频
主体是关于一朵花
一天,王阳明和友人同游于南镇,友人指着岩石中间的花问道:“天下无心外之物,如此花树在深山中自开自落,于我心有何关联呢?” 王阳明道:“你未看此花时,此花与你的心同归于寂;你来看此花时,此花颜色一时明白起来,所以就知道此花不在你的心外。”
唯物主义者普遍持有的观点:不管人是否注意到,花的绽放和凋零都自然的存在,不以人的意志为转移。而王阳明的反驳中有一点需要留意,即“一时明白起来”,这里其实就对心学做了一些限定,心对花的存在做出了情绪反应,故而花不在心外。那么看到花却完全无感呢?这花就在心外了,不仅在心外,也在意识外。有没有可能仅识别出花,没有外加的一切情绪,即见心外之花。答案是有可能的,我们都曾经历过听到某人说话,别人说完后,我们也知道其说话了,但对于所说内容一丁点印象都没有,这可能就接近了心外之花的状态。那么如果人能剥离自身人的属性,彻底摆脱源起于人的欲望所产生的主观意识,达到“绝对理性”的状态,能见心外之花吗?要回答这个问题首先要明确人是什么,人是动物属性与思想的结合体,也可以说是复合体或者矛盾体。摆脱人的欲望并没有消除思想,理性也是人逻辑思维沉积的结晶,虽然人的意识色彩不显得那么浓烈,但其人本位的属性无法磨灭。那么什么样的人可以时刻维持心外无物的状态呢?精神病人,而且是完全忽略现实的精神病人。那么神呢?神是剥离自身人的属性以视事物本真面貌,同时又对规律洞悉且能运用的人。这里的规律泛指自然规律,其另一个名字叫做“道”,人的规律、人心的规律自然都囊括在内。因为其在对“绝对理性”的要求上又增加了对规律洞悉与运用,所以说神是极为稀少的。
我们是否可以将客观的之外的一切都归入心学的范畴呢?小到看到花绽放时的直接作用于心继而激发出的喜悦等情绪,或到追忆自己曾收到花的经历,或再进一步想到自己的人生应如花般璀璨地绽放,亦或更远地联想到世界万物、枯荣皆有其定数。这样,物质本身是有限的、具象的,而基于物又超脱于物的想象可以是无限的,且随我们思绪以及想象力的蔓展逐步从有限走向无限。话到此处,是否有一种熟悉感,没错,此即“一花一世界”。这种无限在理论上是存在,即“世界”可以无限拓展,但在实际生活中却又常常囿于个体的局限而有限。
那么,什么时候物质和意识会交汇呢?理论科学!
Theorical science= Theorical physics + Prue mathmatics
科学研究是以人的思维为主导来对自然现象进行解释、规约的领域。科研无处不透露着人本位的特点,或许我们“永远”无法得见造物主自身用来创世的法则,说起来,这里我还是第一次用到“永远”这个充满不严谨的词,这并不是悲观消极,也不没有否认科学研究存在的现实意义,实际上,科学研究让我们更好地了解自然,运用自然,其最终目标依旧服务于人,不管是转化为生产力引导社会结构的升级,还是满足科研爱好者个人对未知纯粹的好奇心。
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我 是如此腐朽
腐朽到虽是朝花之龄
内心却是耄耋老头
那偶尔迸发的激情
成为我年龄的铁证
每次想到自己,总会联想到那年久失修的老屋里,那张临窗摆放的漆面斑驳的桌面上,沉积着的厚厚的尘,风一吹,就扬起浅浅的霾。
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我 是如此腐朽
腐朽到虽是朝花之龄
内心却是耄耋老头
那偶尔迸发的激情
成为我年龄的铁证
每次想到自己,总会联想到那年久失修的老屋里,那张临窗摆放的漆面斑驳的桌面上,沉积着的厚厚的尘,风一吹,就扬起浅浅的霾。
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出太阳了
我把心挖出来
我把肝挖出来
我把脾挖出来
我把所有器官都挖出来
摆在阳光下 一件又一件
曝去潮湿与阴翳
若肠胃中暂存的种子
趁此良机 抽出新芽
我那剥离的 干净又随意摆放的眼球
定会留意这些许绿意
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出太阳了
我把心挖出来
我把肝挖出来
我把脾挖出来
我把所有器官都挖出来
摆在阳光下 一件又一件
曝去潮湿与阴翳
若肠胃中暂存的种子
趁此良机 抽出新芽
我那剥离的 干净又随意摆放的眼球
定会留意这些许绿意
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清晨,伴着露水与微风,与心间萦绕的千百般思绪,我踏上了返港的道路。这次归家待了有二十来天,现在假期结束,也该继续自己未完的旅途。想起来自从自己入港读书也已有一年半的时间,在这段不短的人生旅途中,有太多的事情发生,自己在心境、视野也有诸多变化。今趁搭乘高铁的闲暇时间,索性回首过往,整理在香港的一些心理感受,也帮助自己反思与梳理未来的道路。
刚开始聊香港总避免不了其与内地存在较大差异的制度、人文、环境以及饮食习惯等,很不幸的是,自己真的耗费许久光阴去适应这里的环境,找到舒适的个人节奏。犹记得刚开始来的时候疫情还很严重,两地都在坚持清零,所以入港的条条框框非常繁杂,新入港的需带着分发的手环进行为期两周的居家隔离检测,且定期到指定地点进行核酸检查等,这里很感谢室友们的帮助,我们一同度过了这段颇为难熬的隔离时间。而后,便是正式开启自己的科研生活,不得不说,城大的科研环境真的是和南大的迥异,各有好的点和坏的点,但是要说现在的我更倾向于哪一个,我会选择城大,毕竟自己选择的道路不管怎么样都要走下去。当然,更细节的一些的点,且听我娓娓道来。一开始我挺不能接受实验室的环境,狭窄的桌椅、阴暗无光的实验室,还有没有什么组内交流的课题组。我的导师是新入城大的讲师,我们是第一届学生,前面没有师兄、师姐来带着,所以很多事情都要自己来探索,这在一定程度上加大了我们适应的难度,而且,我和小伙伴都在找寻自己的节奏,像我一开始非常想做出好的工作来摆脱研究生阶段没有顶会的挫败感,就直接沿用了读研时候的模式,每天泡在实验室里推进科研,殊不知这种状态是很难维持,尤其在没有社交、娱乐等元素进行心灵放松的情况下,到了后期,虽然自己的科研进度很快,但是那种对于生命本身的苍白感淤积于心、无法消弭。说到这里,我要感激我的导师,即便他是新来香港、对科研产出上的压力极大,但他并没有将这份压力转嫁在我们身上,反而一直支持我们的道路,强调科研与生活的平衡,这极大地舒缓了我们在科研上的紧张情绪。然后,小伙伴们也给予我极大的助力,我们定期地去开展远足活动,在与自然环境的交融过程中,自身得以从原有的环境中抽离出来,这样暂时的忘却自我有利于保持积极的心绪去继续面对科研挑战。所以,在过去的时间里,香港很多地方都留下我们的足迹:大帽山、凤凰山、大东山、狮子山、大澳、南丫岛、长洲岛…… 关于本地人,其实在我的生活中能接触到的极少,但是大部分人都极为友善,如最开始租住在佐敦,楼下的保安大爷时常关心问候我,隔离的邻居大妈经常给我们送水果(主要是我的室友和她关系很好),他们都是极为可爱之人,这也是让我对本地人生不起成见的原因,基本在哪个地方都会有不友善的、冷眼的人,我们何必将自己囿于他们,更何况我们也无法要求他们做的怎么样,索性置之不理是一个不错的选择,大可以去结交那些心胸开阔、待人真诚友善之人。就这样在香港待得久一些,反而逐步喜欢上了这里,这里的制度体现出很大的人文关怀,政府会对因封控而利益受损的商户进行经济补偿,对因疫情而低落的消费环境通过发大额消费券的形式去刺激消费;这里的环境充满对个人独立性的尊重,在不侵犯别人权益的前提下,个人大可以按照自己喜欢的方式去生活,别人没有权利对你指指点点;这里的生态环境与现代化生活结合的很好,虽然代价是高昂的房价,但那种随便搭乘地铁,在很短时间内就能跑到山上、漫步海边去感受自然、感受风的感觉无法言述。我不知道自己最终会归于何方,但香港列为可供选择的地方之一。当然,大陆也有我非常倾心的城市,比如苏州,那里的人文气息以及不那么快的生活节奏着实令我神往。在香港与内地的差异中,除科研环境外,另一个自己遇到的较大的困难是饮食的差异,在此要感谢城大的食堂,尤其是AC1,他们在我无法每天进行有效运动的情况下通过控制饮食的方式成功地帮助我维持体型,这份贴心,令人动容。
其次,是关于心境上的变化,自己生活的主体是科研,所以自身对待科研的心理变化可以一定程度上体现自己心境的变化。先总结下产出,在过去的一年半的时间,自己完成了两个独立工作,包括一篇会议、一篇期刊在投,一篇会议在收尾,平均半年一个工作,实际上,每篇所花费的时间大抵就是这样。我知道这个周期并不算短,尤其对于我们搞AI算法的研究人员来说,三个月一个工作是常有的事,这并非是我偷懒,而是涉及我的研究风格的一大转变——从偏方法到偏理论。现有的AI论文普遍以偏方法学为主,通过将一些规律、先验、知识等融入到方法设计中,然后通过实验验证的方式进行可行性说明,在我研究生阶段所开展的几个工作皆是如此。但是,偏方法学所设计出的算法虽然实验效果惊人,但其对内因的探索往往不够深入,无法自成体系,在一定程度上是不完备的,而这种不完备性每每让我所困扰,觉得自己的工作只是流于表面。抛开对顶会的追求(实际上这只是想显示自己并非那般愚笨,当然这个想法本身就很愚笨),自身对研究工作的完美主义追求使得自己不自觉地去下沉,去主动学习一些偏理论的知识,如概率模型、测度论、微分方程等,在有关这些内容纷至沓来的论文中构建属于自己的理解体系。所以,如果说自己在硕士阶段的科研是快的,那么博士初始阶段我在尽量让自己慢下来。其实快慢本身皆是各有利弊,现有的环境是要求快速产出的,快符合当前的科研“卷”的主题,追求快的同僚们未来的出路也大抵会很好,而慢则是纯粹个人选择,虽然这个过程中自己可能懈怠、无用的思考会多很多,但是那种洞悉始末的通透感、以及有机会欣赏大佬们所建立的理论体系的美感还是非常令人着迷的。所以目前的科研过程对于我来说,是挺享受的,准确来说,痛并快乐着,试图去理解、去创新是痛苦的,但理解的瞬间以及想到一个创新点又是快乐的,最重要的一点,我不会后悔自己的选择,无论未来的道路如何。当然,追求慢本身并无过错,但这并不意味着自己现在的科研方式就是很好的、无须改善的,我的一个主要毛病是闭门造车,常常将自己封闭起来一思考就是一整天,不与外界交流,这样时间的概念在我这里变得迟缓,思想遨游太虚的场景更是时有发生。但与外界构建联系是非常重要的,尤其是与自己导师的交流,导师可以很大程度上对我现有的进展以及前进方向提出非常有益的建议或者抛出问题,这在很大程度上可以避免我进行过多没意义的思考,进而帮助快速推进研究进度,尤其在自己的“完美主义”所导致我对工作各个细节的过度在意的情况下。第二个自己需要改进的点是理论和实验的权衡,实际上,我经常在狄拉克的“理论是完美的比符合实验预期的更重要” 以及罗素的诘问“事实是什么”之间踌躇不定,所设计的方法是理论上“优雅的”重要还是更能提升实验效果重要呢?在追求真理的过程中,尽管自己两者皆要,但实际上却是理论的优雅性悄然占据了更多的比重,我常常因为实验效果不那般如人意而心生气馁,为了得到好的实验结果往往要在方法实现上增加诸多“trick”, 每多加一条“trick”都使我对自己的实现厌恶一分,真是“世间安得双全法,不负如来不负卿”呀!终究还是自身的研究水平太过有限,离“一力破万法”那般武学的无上之境相距甚远。
对于快与慢的转变并不局限于科研上,慢已经成为了自己现在的一个生活态度,具体什么时候完成这种心态的转变,我不得而知,但现在的自己确实非常明确地知道所要走的道路以及自身的追求,对于珍视的和无须在意的有了很好的划分,所以在生活中也更为镇定且从容。如果说将人生的境界划分为“自我”、“非我”、“超我”三个境界,我在读大学期间大体完成了第一个阶段“自我”也即认识自己这一目标;而“非我”则对应着抛开自己,以一种客观的视角去看待万物,包括自然、人类、社会、道德、人文、经济乃至时间等诸多方面,见其演化至今之道路,见其演化至未来之趋势,这个阶段自己所积累尚浅,虽偶有些真知灼见,但大抵还是不知、不解的;至于第三个境界的“超我”则是一种圆融归一,将自己包含在自然、社会中,看待自己以及万物皆为和谐统一。这三层境界的划分在黑塞的《悉达多》中有所体现,主人公认知的演化大抵依据此规律,虽然可能并未有我这里这样明显的阶段界限。现在的自己虽在这三个阶段都有些许理解,却也存在两个很重要的问题,其一为自己在每个阶段的积累各不相同,主要是对第一个阶段积累多一些,多却也非圆满,我很久之前就定下了“认识自己是绝对零度,只可接近不可抵达”的观点,然后是对第二、三阶段积累很少,可能第三个阶段几乎就没有;其二为理解与自身达到还有一定的差距,也就是说虽然知道这个阶段要达成什么样的状态才得以圆满,但现在的自己还尚未达到。在写这篇年度总结之前的一段时间中,有一个场景一直在脑海来回播放,即在达摩祖师梯度前,他的师傅对他说:你的智慧之光忽隐忽现。或许这也就是对我现有状态的最佳写照:三个阶段交杂且不定。我无意出家,也不认为出家就能帮助找到自己的“道”,现在的自己更像是尘世闲游,我可以抽离出一个我,来观察在尘世中的自己一步步成长变化的旅程,未来到底自身能达到一个什么样的境界并不重要,而旅途本身,那种观察自身演化的过程独具趣味,所以这就是我的人生意义,很明显的是,我绝非精神的渴者。不得不说,描述精神世界是件很难的事情,而且讲出来的效果往往会大打折扣,令人难以理解,或许只有亲身去经历、去体会才能真正理解。
最后,有关未来的道路,实际上,我无意给未来指定一个清晰的方向,大体的框架还是有的,不管是自己的现实追求还是精神世界,但我会给自己留有一定的自由空间,让某些随机性事情或机会来改变它们或者填充他们,毕竟,我们生来都是一枚骰子,在一个个时间节点上掷了出来,进而迈向不同的人生,这种随机性以及偶然性才让人生充满乐趣。不过,上述提到的我在科研上的两个问题,自己还是要去改的,同时还要保持谦逊和好奇。
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清晨,伴着露水与微风,与心间萦绕的千百般思绪,我踏上了返港的道路。这次归家待了有二十来天,现在假期结束,也该继续自己未完的旅途。想起来自从自己入港读书也已有一年半的时间,在这段不短的人生旅途中,有太多的事情发生,自己在心境、视野也有诸多变化。今趁搭乘高铁的闲暇时间,索性回首过往,整理在香港的一些心理感受,也帮助自己反思与梳理未来的道路。
刚开始聊香港总避免不了其与内地存在较大差异的制度、人文、环境以及饮食习惯等,很不幸的是,自己真的耗费许久光阴去适应这里的环境,找到舒适的个人节奏。犹记得刚开始来的时候疫情还很严重,两地都在坚持清零,所以入港的条条框框非常繁杂,新入港的需带着分发的手环进行为期两周的居家隔离检测,且定期到指定地点进行核酸检查等,这里很感谢室友们的帮助,我们一同度过了这段颇为难熬的隔离时间。而后,便是正式开启自己的科研生活,不得不说,城大的科研环境真的是和南大的迥异,各有好的点和坏的点,但是要说现在的我更倾向于哪一个,我会选择城大,毕竟自己选择的道路不管怎么样都要走下去。当然,更细节的一些的点,且听我娓娓道来。一开始我挺不能接受实验室的环境,狭窄的桌椅、阴暗无光的实验室,还有没有什么组内交流的课题组。我的导师是新入城大的讲师,我们是第一届学生,前面没有师兄、师姐来带着,所以很多事情都要自己来探索,这在一定程度上加大了我们适应的难度,而且,我和小伙伴都在找寻自己的节奏,像我一开始非常想做出好的工作来摆脱研究生阶段没有顶会的挫败感,就直接沿用了读研时候的模式,每天泡在实验室里推进科研,殊不知这种状态是很难维持,尤其在没有社交、娱乐等元素进行心灵放松的情况下,到了后期,虽然自己的科研进度很快,但是那种对于生命本身的苍白感淤积于心、无法消弭。说到这里,我要感激我的导师,即便他是新来香港、对科研产出上的压力极大,但他并没有将这份压力转嫁在我们身上,反而一直支持我们的道路,强调科研与生活的平衡,这极大地舒缓了我们在科研上的紧张情绪。然后,小伙伴们也给予我极大的助力,我们定期地去开展远足活动,在与自然环境的交融过程中,自身得以从原有的环境中抽离出来,这样暂时的忘却自我有利于保持积极的心绪去继续面对科研挑战。所以,在过去的时间里,香港很多地方都留下我们的足迹:大帽山、凤凰山、大东山、狮子山、大澳、南丫岛、长洲岛…… 关于本地人,其实在我的生活中能接触到的极少,但是大部分人都极为友善,如最开始租住在佐敦,楼下的保安大爷时常关心问候我,隔离的邻居大妈经常给我们送水果(主要是我的室友和她关系很好),他们都是极为可爱之人,这也是让我对本地人生不起成见的原因,基本在哪个地方都会有不友善的、冷眼的人,我们何必将自己囿于他们,更何况我们也无法要求他们做的怎么样,索性置之不理是一个不错的选择,大可以去结交那些心胸开阔、待人真诚友善之人。就这样在香港待得久一些,反而逐步喜欢上了这里,这里的制度体现出很大的人文关怀,政府会对因封控而利益受损的商户进行经济补偿,对因疫情而低落的消费环境通过发大额消费券的形式去刺激消费;这里的环境充满对个人独立性的尊重,在不侵犯别人权益的前提下,个人大可以按照自己喜欢的方式去生活,别人没有权利对你指指点点;这里的生态环境与现代化生活结合的很好,虽然代价是高昂的房价,但那种随便搭乘地铁,在很短时间内就能跑到山上、漫步海边去感受自然、感受风的感觉无法言述。我不知道自己最终会归于何方,但香港列为可供选择的地方之一。当然,大陆也有我非常倾心的城市,比如苏州,那里的人文气息以及不那么快的生活节奏着实令我神往。在香港与内地的差异中,除科研环境外,另一个自己遇到的较大的困难是饮食的差异,在此要感谢城大的食堂,尤其是AC1,他们在我无法每天进行有效运动的情况下通过控制饮食的方式成功地帮助我维持体型,这份贴心,令人动容。
其次,是关于心境上的变化,自己生活的主体是科研,所以自身对待科研的心理变化可以一定程度上体现自己心境的变化。先总结下产出,在过去的一年半的时间,自己完成了两个独立工作,包括一篇会议、一篇期刊在投,一篇会议在收尾,平均半年一个工作,实际上,每篇所花费的时间大抵就是这样。我知道这个周期并不算短,尤其对于我们搞AI算法的研究人员来说,三个月一个工作是常有的事,这并非是我偷懒,而是涉及我的研究风格的一大转变——从偏方法到偏理论。现有的AI论文普遍以偏方法学为主,通过将一些规律、先验、知识等融入到方法设计中,然后通过实验验证的方式进行可行性说明,在我研究生阶段所开展的几个工作皆是如此。但是,偏方法学所设计出的算法虽然实验效果惊人,但其对内因的探索往往不够深入,无法自成体系,在一定程度上是不完备的,而这种不完备性每每让我所困扰,觉得自己的工作只是流于表面。抛开对顶会的追求(实际上这只是想显示自己并非那般愚笨,当然这个想法本身就很愚笨),自身对研究工作的完美主义追求使得自己不自觉地去下沉,去主动学习一些偏理论的知识,如概率模型、测度论、微分方程等,在有关这些内容纷至沓来的论文中构建属于自己的理解体系。所以,如果说自己在硕士阶段的科研是快的,那么博士初始阶段我在尽量让自己慢下来。其实快慢本身皆是各有利弊,现有的环境是要求快速产出的,快符合当前的科研“卷”的主题,追求快的同僚们未来的出路也大抵会很好,而慢则是纯粹个人选择,虽然这个过程中自己可能懈怠、无用的思考会多很多,但是那种洞悉始末的通透感、以及有机会欣赏大佬们所建立的理论体系的美感还是非常令人着迷的。所以目前的科研过程对于我来说,是挺享受的,准确来说,痛并快乐着,试图去理解、去创新是痛苦的,但理解的瞬间以及想到一个创新点又是快乐的,最重要的一点,我不会后悔自己的选择,无论未来的道路如何。当然,追求慢本身并无过错,但这并不意味着自己现在的科研方式就是很好的、无须改善的,我的一个主要毛病是闭门造车,常常将自己封闭起来一思考就是一整天,不与外界交流,这样时间的概念在我这里变得迟缓,思想遨游太虚的场景更是时有发生。但与外界构建联系是非常重要的,尤其是与自己导师的交流,导师可以很大程度上对我现有的进展以及前进方向提出非常有益的建议或者抛出问题,这在很大程度上可以避免我进行过多没意义的思考,进而帮助快速推进研究进度,尤其在自己的“完美主义”所导致我对工作各个细节的过度在意的情况下。第二个自己需要改进的点是理论和实验的权衡,实际上,我经常在狄拉克的“理论是完美的比符合实验预期的更重要” 以及罗素的诘问“事实是什么”之间踌躇不定,所设计的方法是理论上“优雅的”重要还是更能提升实验效果重要呢?在追求真理的过程中,尽管自己两者皆要,但实际上却是理论的优雅性悄然占据了更多的比重,我常常因为实验效果不那般如人意而心生气馁,为了得到好的实验结果往往要在方法实现上增加诸多“trick”, 每多加一条“trick”都使我对自己的实现厌恶一分,真是“世间安得双全法,不负如来不负卿”呀!终究还是自身的研究水平太过有限,离“一力破万法”那般武学的无上之境相距甚远。
对于快与慢的转变并不局限于科研上,慢已经成为了自己现在的一个生活态度,具体什么时候完成这种心态的转变,我不得而知,但现在的自己确实非常明确地知道所要走的道路以及自身的追求,对于珍视的和无须在意的有了很好的划分,所以在生活中也更为镇定且从容。如果说将人生的境界划分为“自我”、“非我”、“超我”三个境界,我在读大学期间大体完成了第一个阶段“自我”也即认识自己这一目标;而“非我”则对应着抛开自己,以一种客观的视角去看待万物,包括自然、人类、社会、道德、人文、经济乃至时间等诸多方面,见其演化至今之道路,见其演化至未来之趋势,这个阶段自己所积累尚浅,虽偶有些真知灼见,但大抵还是不知、不解的;至于第三个境界的“超我”则是一种圆融归一,将自己包含在自然、社会中,看待自己以及万物皆为和谐统一。这三层境界的划分在黑塞的《悉达多》中有所体现,主人公认知的演化大抵依据此规律,虽然可能并未有我这里这样明显的阶段界限。现在的自己虽在这三个阶段都有些许理解,却也存在两个很重要的问题,其一为自己在每个阶段的积累各不相同,主要是对第一个阶段积累多一些,多却也非圆满,我很久之前就定下了“认识自己是绝对零度,只可接近不可抵达”的观点,然后是对第二、三阶段积累很少,可能第三个阶段几乎就没有;其二为理解与自身达到还有一定的差距,也就是说虽然知道这个阶段要达成什么样的状态才得以圆满,但现在的自己还尚未达到。在写这篇年度总结之前的一段时间中,有一个场景一直在脑海来回播放,即在达摩祖师梯度前,他的师傅对他说:你的智慧之光忽隐忽现。或许这也就是对我现有状态的最佳写照:三个阶段交杂且不定。我无意出家,也不认为出家就能帮助找到自己的“道”,现在的自己更像是尘世闲游,我可以抽离出一个我,来观察在尘世中的自己一步步成长变化的旅程,未来到底自身能达到一个什么样的境界并不重要,而旅途本身,那种观察自身演化的过程独具趣味,所以这就是我的人生意义,很明显的是,我绝非精神的渴者。不得不说,描述精神世界是件很难的事情,而且讲出来的效果往往会大打折扣,令人难以理解,或许只有亲身去经历、去体会才能真正理解。
最后,有关未来的道路,实际上,我无意给未来指定一个清晰的方向,大体的框架还是有的,不管是自己的现实追求还是精神世界,但我会给自己留有一定的自由空间,让某些随机性事情或机会来改变它们或者填充他们,毕竟,我们生来都是一枚骰子,在一个个时间节点上掷了出来,进而迈向不同的人生,这种随机性以及偶然性才让人生充满乐趣。不过,上述提到的我在科研上的两个问题,自己还是要去改的,同时还要保持谦逊和好奇。
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真是隔了好久,或许从毕业季开始就一直没有静下心来去与自己系统地对话,有,也仅仅偶尔偷言两句。现在,正值国庆,实验室的人寥寥无几,正是沉下心来正视自身,总结过往得失的好时机。
第一点,每天有效的学习时间是否充足?我很容易就让自身陷入忙碌的状态,忙着各类琐碎的事情,不管是自己的还是他人的。“能力越大,责任就越大”,这是我对任务的排解,我也想通过堆叠的事情来探究自我能力的极限,但是这些任务是否真的有益于提升自己呢?这点值得商榷。事实上,我并不喜欢在生活的些许小事上花费太多精力,也真没必要去花费这么多的精力,师姐就是个很好的榜样,真正做到了在学习上的完全投入,我要好好学习。不管每天的事情有多么繁琐,学习时间一定要保证,每天要有清晰的学习计划,做多少事情,最后的完成效果怎么样,都是要时时监督自己。史老师虽然催的很严格,但我认为,他那边是底线,自己可以也是有足够的能力去以更高的标准要求自己。将这一点作为首条提出来,就是想说明这个问题的严重性,为了达成自己研究生阶段的目标,自我约束是至关重要的,我相信自己可以自我克制,这一路走来不都是这样的嘛,万不可以有懈怠之心!
第二点,在拼搏的年纪就不要贪图安逸。在我们每个人的经历中,都会遇到各种各样的事情,遇见各种各样的人,有的人选择了停靠,有的人选择了砥砺前行。要记住,得到什么,势必也会失去什么。安逸是大部分人的选择,这会不会让自己错失更好的风景呢?我的回答是:是的。本科的室友刚毕业就在家人安排下在重庆买房,办了30年的房债,周围这样的人不胜枚举,当然,买房只是其一种形式,有人选择从事一门稳定的职业也是如此。我并不是说针砭时弊,排斥安逸,事实上,到了一定的阶段我们基本都会这样,因为我们有了家,有了责任。我从不怪父母无法提供给我优渥的环境,他们已经尽了自身最大的努力,他们的投资就是我和姐姐,而这势必会禁锢他们去做高风险的投资,只能选择平稳。但是,现在的我,光脚不怕湿鞋,就应该勇往直前,去闯,拿出“虽千万人,吾往矣”的气势,不管结果如何。学车,算是我的一个败笔,科三至今还没有考过去,但我现在想想,这不妨也是一笔财富,对我的锻炼,心智的沉积很有帮助,没考过就没考过,要拿得起放得下,尽自己最大的努力而将结局交给上帝。
第三点,切忌贪图享乐。现在开始有了个人财产,在父母每月的救济金外,也有了自己的一点点小积蓄,开始体会到了有钱的好处,确实可以享受到很好的东西,买漂亮的衣物,将自己打扮的青春靓丽,小日子过的很舒服……我不否认金钱的作用,它对社会的进步必不可少,而且,一些女生对男生的要求也无可厚非,提供给自己的女人一个不受苦的环境是身为男人的责任。现在,我22岁(差不多也快23)了,有幸来到南大与一群优秀的同学为友,受到很好的老师的指点,平时接触学界大佬的机会也非常多,这真是一个人生的机会。这时,万不该将心思花在如何将自己打扮的漂漂亮亮上,我有自己的目标,远大但并非不可实现。年轻时候最好的投资就是自我投资,不断提升自己的学识和能力是非常重要的,现在外在的有了充分的条件去提升自我,剩下的就是踏踏实实坐下来,沉下心来做学问。之前刚进组的时候不是一心想着打好基础再研究嘛,现在怎么有了深度学习、强化学习等现成的算法后就不去思考了,而将自己局限于一个简单的代码搬运工。数学基础还是非常重要的,学习《强化学习导论》以及《凸优化》是必要的,不要将自己的志向只停留在口头上,或者在梦里,须知美梦易碎!
第四点,做人要谦逊而不自卑。但凡学界泰斗,学问愈高,愈是谦卑,愈是对世界怀有一种敬畏之心。爱因斯坦尚且说过自己只是在知识海洋前的沙滩上捡捡贝壳,自己知道的还是太少,广度和深度都是远远不够的。不说夹着尾巴做人,而是不高傲地看不起人,平等与尊重,当然还需要包容。心胸宽广的人在身边容得下君子与小人,优秀的领袖可以将合适的人摆在合适的位置,而不是简简单单地招一堆圣人。自己在这一点上还是有些欠缺的,周围基本上都是合得来的,与那些不是很合得来的只能说保持一份敷衍的关系,还是太过排外的,非我族者,其心必异是不对的。容不下人,容不下事,就去想想以后的自己,想想远方,想想历史风云人物,这样就会有种拨开云雾见天日的感觉。成大事者,不拘小节!自己怎么会被这种小事烦心呢,不可能的。
困了,也不知道说什么了,近期作息不太规律,还是要早起早睡,接下来的一段时间要开始恢复健康的作息,在学习与生活之间得到一个平衡,它们相辅相成,并不矛盾。还有就是,给自己加加油:我相信着自己,相信可以活出自我,相信可以在三年后回首研究生生涯时可以无悔而骄傲,我为自己骄傲!
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真是隔了好久,或许从毕业季开始就一直没有静下心来去与自己系统地对话,有,也仅仅偶尔偷言两句。现在,正值国庆,实验室的人寥寥无几,正是沉下心来正视自身,总结过往得失的好时机。
第一点,每天有效的学习时间是否充足?我很容易就让自身陷入忙碌的状态,忙着各类琐碎的事情,不管是自己的还是他人的。“能力越大,责任就越大”,这是我对任务的排解,我也想通过堆叠的事情来探究自我能力的极限,但是这些任务是否真的有益于提升自己呢?这点值得商榷。事实上,我并不喜欢在生活的些许小事上花费太多精力,也真没必要去花费这么多的精力,师姐就是个很好的榜样,真正做到了在学习上的完全投入,我要好好学习。不管每天的事情有多么繁琐,学习时间一定要保证,每天要有清晰的学习计划,做多少事情,最后的完成效果怎么样,都是要时时监督自己。史老师虽然催的很严格,但我认为,他那边是底线,自己可以也是有足够的能力去以更高的标准要求自己。将这一点作为首条提出来,就是想说明这个问题的严重性,为了达成自己研究生阶段的目标,自我约束是至关重要的,我相信自己可以自我克制,这一路走来不都是这样的嘛,万不可以有懈怠之心!
第二点,在拼搏的年纪就不要贪图安逸。在我们每个人的经历中,都会遇到各种各样的事情,遇见各种各样的人,有的人选择了停靠,有的人选择了砥砺前行。要记住,得到什么,势必也会失去什么。安逸是大部分人的选择,这会不会让自己错失更好的风景呢?我的回答是:是的。本科的室友刚毕业就在家人安排下在重庆买房,办了30年的房债,周围这样的人不胜枚举,当然,买房只是其一种形式,有人选择从事一门稳定的职业也是如此。我并不是说针砭时弊,排斥安逸,事实上,到了一定的阶段我们基本都会这样,因为我们有了家,有了责任。我从不怪父母无法提供给我优渥的环境,他们已经尽了自身最大的努力,他们的投资就是我和姐姐,而这势必会禁锢他们去做高风险的投资,只能选择平稳。但是,现在的我,光脚不怕湿鞋,就应该勇往直前,去闯,拿出“虽千万人,吾往矣”的气势,不管结果如何。学车,算是我的一个败笔,科三至今还没有考过去,但我现在想想,这不妨也是一笔财富,对我的锻炼,心智的沉积很有帮助,没考过就没考过,要拿得起放得下,尽自己最大的努力而将结局交给上帝。
第三点,切忌贪图享乐。现在开始有了个人财产,在父母每月的救济金外,也有了自己的一点点小积蓄,开始体会到了有钱的好处,确实可以享受到很好的东西,买漂亮的衣物,将自己打扮的青春靓丽,小日子过的很舒服……我不否认金钱的作用,它对社会的进步必不可少,而且,一些女生对男生的要求也无可厚非,提供给自己的女人一个不受苦的环境是身为男人的责任。现在,我22岁(差不多也快23)了,有幸来到南大与一群优秀的同学为友,受到很好的老师的指点,平时接触学界大佬的机会也非常多,这真是一个人生的机会。这时,万不该将心思花在如何将自己打扮的漂漂亮亮上,我有自己的目标,远大但并非不可实现。年轻时候最好的投资就是自我投资,不断提升自己的学识和能力是非常重要的,现在外在的有了充分的条件去提升自我,剩下的就是踏踏实实坐下来,沉下心来做学问。之前刚进组的时候不是一心想着打好基础再研究嘛,现在怎么有了深度学习、强化学习等现成的算法后就不去思考了,而将自己局限于一个简单的代码搬运工。数学基础还是非常重要的,学习《强化学习导论》以及《凸优化》是必要的,不要将自己的志向只停留在口头上,或者在梦里,须知美梦易碎!
第四点,做人要谦逊而不自卑。但凡学界泰斗,学问愈高,愈是谦卑,愈是对世界怀有一种敬畏之心。爱因斯坦尚且说过自己只是在知识海洋前的沙滩上捡捡贝壳,自己知道的还是太少,广度和深度都是远远不够的。不说夹着尾巴做人,而是不高傲地看不起人,平等与尊重,当然还需要包容。心胸宽广的人在身边容得下君子与小人,优秀的领袖可以将合适的人摆在合适的位置,而不是简简单单地招一堆圣人。自己在这一点上还是有些欠缺的,周围基本上都是合得来的,与那些不是很合得来的只能说保持一份敷衍的关系,还是太过排外的,非我族者,其心必异是不对的。容不下人,容不下事,就去想想以后的自己,想想远方,想想历史风云人物,这样就会有种拨开云雾见天日的感觉。成大事者,不拘小节!自己怎么会被这种小事烦心呢,不可能的。
困了,也不知道说什么了,近期作息不太规律,还是要早起早睡,接下来的一段时间要开始恢复健康的作息,在学习与生活之间得到一个平衡,它们相辅相成,并不矛盾。还有就是,给自己加加油:我相信着自己,相信可以活出自我,相信可以在三年后回首研究生生涯时可以无悔而骄傲,我为自己骄傲!
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玻璃窗上
述着时光婴儿体的散文诗
临近 几只盆栽
生长在不会变迁的四月
有吊兰、铁海棠、茉莉...
独坐象牙塔 高傲又娇嫩
忘却四季 风和雨的狰狞
随心生长、绽放又凋零
可不知 骄阳若火,漠云侵天,寒霜凌人
怎会体会
冰雪消融 浅风送暖的美妙
这稍纵即逝的美妙
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玻璃窗上
述着时光婴儿体的散文诗
临近 几只盆栽
生长在不会变迁的四月
有吊兰、铁海棠、茉莉...
独坐象牙塔 高傲又娇嫩
忘却四季 风和雨的狰狞
随心生长、绽放又凋零
可不知 骄阳若火,漠云侵天,寒霜凌人
怎会体会
冰雪消融 浅风送暖的美妙
这稍纵即逝的美妙
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细细的茎
垂下 挂着独立的你
碎碎的叶
舒展 却远非茂盛
人说
无根是萍
依浮水面
方向交给水流和风
这浮于虚空的你
又依什么而起?
那长长的蔓
定是输着乳汁 经久不断
待你找到归处
安扎根须
便放你离去 归于自由和远方
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细细的茎
垂下 挂着独立的你
碎碎的叶
舒展 却远非茂盛
人说
无根是萍
依浮水面
方向交给水流和风
这浮于虚空的你
又依什么而起?
那长长的蔓
定是输着乳汁 经久不断
待你找到归处
安扎根须
便放你离去 归于自由和远方
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似蜻蜓点水、飘絮吻地的四月
今宵窗台造访的这浅浅的风
是带着初为人母望向襁褓的怜爱
润泽冷毅面容的这暖暖的风
何承这般轻柔
又怎觅这般温情
侵上心头
抚过苦闷与烦忧的
这冬、这风
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似蜻蜓点水、飘絮吻地的四月
今宵窗台造访的这浅浅的风
是带着初为人母望向襁褓的怜爱
润泽冷毅面容的这暖暖的风
何承这般轻柔
又怎觅这般温情
侵上心头
抚过苦闷与烦忧的
这冬、这风
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一朝凉风袭,
枝瓣不相依。
怎抵傲骨梅,
凌霜独秀丽。
这里凌霜借宋·杨无咎的《柳梢青》之寒意,原文如下:
傲雪凌霜。平欺寒力,搀借春光。步绕西湖,兴余东阁,可奈诗肠。 娟娟月转回廊。诮无处、安排暗香。一夜相思,几枝疏影,落在寒窗。
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一朝凉风袭,
枝瓣不相依。
怎抵傲骨梅,
凌霜独秀丽。
这里凌霜借宋·杨无咎的《柳梢青》之寒意,原文如下:
傲雪凌霜。平欺寒力,搀借春光。步绕西湖,兴余东阁,可奈诗肠。 娟娟月转回廊。诮无处、安排暗香。一夜相思,几枝疏影,落在寒窗。
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–爱你所爱,行你所行,听从你心,无问西东。
适逢自己在南京学习,这里看电影比徐州方便多了,偷闲来看看电影。《无问西东》最近才搬上荧幕,演员阵容有王力宏、章子怡、黄晓明等明星,但是吸引我的是听说里面有些文革的片段。对于这段历史,一直很想去探究,即便已经知道那段时间并不光彩,甚至让人绝望。怀揣这样的目的,虽然自己并不喜欢追新,还是选择去看这部电影。
影片围绕四个小故事展开,一段是吴岭澜(陈楚生)跟风学理,后又改文;一段是沈光耀(王力宏)在家庭和报国之间选择国家,最后去做飞行员;一段是陈鹏(黄晓明)、王敏佳(章子怡)以及李想三个学生对未来的抉择;最后一段是现代人张果果(张震)因陷入上司争斗而被辞退,自己依旧去帮助四胞胎一家。故事看似分散,却都有线索连接起来,陈楚生是沈光耀的老师,沈光耀在飞行时投下的粮食救了尚处襁褓的陈鹏,而李想去支边时牺牲自我救了张果果的父母。当然,这只是让故事不松散的手段,真正串在这四代人之间的是电影的主题:“爱你所爱,行你所行,听从你心,无问西东”。下文详细介绍。
陈楚生在文科极具天分,但他却选择了理科,理由竟然是厉害的同学都选择了理科。梅校长不忍他浪费才华,将他喊到办公室教导,这里老梅同志说的话非常好,刚听到时,自己并不能完全领会其中的意思。现在找出来,给大家看看。
后来陈楚生听了泰戈尔关于“真实”的演讲,以及自己完全停下一段时间完全用于思索自我,终于选择转文。这里,我是深有体会的,那个为文理之分而纠结,迫于校园环境选择理科的不就是我嘛!包括进入大学后,自己也是万分迷茫,大一基本用来思索未来以及定目标了,文学并没有被我放弃,只是作为了副业和爱好。渐渐的,自己真的走出了自己的路,不再困顿、愈发坚定。很喜欢某次演讲听到的一句话:“年轻的时候总是瞎着急,慢慢地才找到自己”。清晨的小院、余晖下的湖边、石柱耸立的励志园…都曾留下了自己思索的脚印,了解自己是绝对零度,只可接近,不可达到,但这份工作实是人生所必修,每人都不应省略的。
沈光耀的故事是最让我感动的,虽然第三个故事占据了主体。这里沈光耀在家庭和国家之间来回纠结,给家里写了封信要参军后,母亲亲临,使他立下誓言,读完回家。但是,见证了日军轰炸给国人带来的伤痛,他瞒着家里偷偷加入空军训练队。在训练返航时,他经常将积攒的食物空投给很多饱受饥饿之苦的孩子们。后来,遇到战争,将日机击落后,自己驾驶受创的飞机撞向敌军的军舰。沈母对光耀的爱被诠释地淋漓尽致,可怜天下父母亲,父母所望,不是我们功成名就,而是可以健康、快乐地生活。单单如此,光耀也没有满足,他选择了报效祖国。即便在校园里,光耀就十分优秀,进入训练队也是让教官侧目,他以身为标杆,诠释了能力越大,责任也就越大。作为时代的青年,更应做有抱负的事情。覆巢之下,焉有完卵,这种以国家、民族为先的大义,怎能不让人动容!光耀撞向敌舰时挂着的笑,以及沈母得知爱儿已去的痛,看的直教人心碎。
陈鹏、敏佳、李想是三个好朋友,某次探望以前的班主任,却看到师娘对其拳打脚踢。原来师娘以前资助师父上学,师父学完后就悔婚了,师娘以死相逼才结的婚。看不惯师娘作风的敏佳联合李想写了封匿名信投诉师娘,但是师娘凭着一丝线索找到了写信的他们,并闹上了二人工作的医院。结果敏佳被扣上了勾引男人的帽子,后又挖出欺骗群众等罪责。由于李想想去支边,就没有站出来揽责,嘲讽的是,在同一天开着李想的支边学习会以及敏佳的批斗会,“热情的”人民群众一波操作也是让人目瞪口呆。奄奄一息的敏佳被陈鹏带走,从此隐姓埋名,而陈鹏作为中国研制核武器的新青年被派往戈壁挥洒青春,待他返乡时,敏佳却已踏上找寻他的路途…这里虽是文革背景,但呈现的力度倒不大,最起码是不及《活着》和《霸王别姬》两部影片的,这里仅是是人性隐藏的恶的挖掘,即便在现代,这种情况也并不能算是耸人听闻,只是现代人将这种“吃人”的把戏转到了幕后,野蛮程度并不稍减。这里,陈鹏对敏佳的爱是那么坚定,无论美丑和世人的言论,或许这里也是点题之处吧。陈鹏如光耀那般,选择为国效力,最美好的青春奉献给了核武器,现在我们只知道两弹元勋邓稼先,但是那批最早投身于此的青年却淹没在历史之中,这岂不是很不公正?我们现在讲究个体,讲究自身美好的生活,可为什么不能带着这份心情去看别人的生活呢?他们也在燃烧青春,他们也同样精彩,也需要被歌颂。即便当代社会,逐利虽是主题,但也有少部分人做着平凡却有伟大的事,他们是这个时代的英雄,也是我辈的楷模。
最后所述李果果的故事发生在现代,男主是公司斗争的牺牲品,原先计划资助的四胞胎一家也因为公司项目的流产而被暂停,李果果自己来扛起这项责任,继续资助。由于对现代中国的企业斗争并不了解,所以在此略过分析。不过,对于张果果的选择还是大大地点个赞,希望这样的人越多越好吧!
影片由今到古,又由古至今,片段化的叙述这分散的故事。除了那微弱的或许可以说是强行粘连的线索,更主要的就是该片所要传达给观众的中心:不论世道多艰难,除随大流的芸芸众生之外,还有人在坚守本心洋溢的善和美,但求俯仰天地,无愧于心。电影中有很多细节都是紧扣中心,说实话,这个电影的信息量还是很大的,有许多可以深挖的地方,如大师的风范、家与国的权衡、自我的找寻…所以,一千个观众,就有一千个哈姆雷特,就观点上,我看到的与朋友所见就分歧很大,无所谓对错,当然,这也是电影的自由与魅力所在。整体看完,这部电影还是非常不错的,很对自己的口味,影片中主角的追求正是我所追求,看完也是满满的正能量。最后要说的是,无论周围人怎么样,我们要做好自己,听从本心,我们并不孤独,只是在人群中的比例少,仅此而已;我辈青年更应像一股清流注入社会,而不是被渐染,失去自我。愿我们可以活的更精彩、更洒脱!
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–爱你所爱,行你所行,听从你心,无问西东。
适逢自己在南京学习,这里看电影比徐州方便多了,偷闲来看看电影。《无问西东》最近才搬上荧幕,演员阵容有王力宏、章子怡、黄晓明等明星,但是吸引我的是听说里面有些文革的片段。对于这段历史,一直很想去探究,即便已经知道那段时间并不光彩,甚至让人绝望。怀揣这样的目的,虽然自己并不喜欢追新,还是选择去看这部电影。
影片围绕四个小故事展开,一段是吴岭澜(陈楚生)跟风学理,后又改文;一段是沈光耀(王力宏)在家庭和报国之间选择国家,最后去做飞行员;一段是陈鹏(黄晓明)、王敏佳(章子怡)以及李想三个学生对未来的抉择;最后一段是现代人张果果(张震)因陷入上司争斗而被辞退,自己依旧去帮助四胞胎一家。故事看似分散,却都有线索连接起来,陈楚生是沈光耀的老师,沈光耀在飞行时投下的粮食救了尚处襁褓的陈鹏,而李想去支边时牺牲自我救了张果果的父母。当然,这只是让故事不松散的手段,真正串在这四代人之间的是电影的主题:“爱你所爱,行你所行,听从你心,无问西东”。下文详细介绍。
陈楚生在文科极具天分,但他却选择了理科,理由竟然是厉害的同学都选择了理科。梅校长不忍他浪费才华,将他喊到办公室教导,这里老梅同志说的话非常好,刚听到时,自己并不能完全领会其中的意思。现在找出来,给大家看看。
后来陈楚生听了泰戈尔关于“真实”的演讲,以及自己完全停下一段时间完全用于思索自我,终于选择转文。这里,我是深有体会的,那个为文理之分而纠结,迫于校园环境选择理科的不就是我嘛!包括进入大学后,自己也是万分迷茫,大一基本用来思索未来以及定目标了,文学并没有被我放弃,只是作为了副业和爱好。渐渐的,自己真的走出了自己的路,不再困顿、愈发坚定。很喜欢某次演讲听到的一句话:“年轻的时候总是瞎着急,慢慢地才找到自己”。清晨的小院、余晖下的湖边、石柱耸立的励志园…都曾留下了自己思索的脚印,了解自己是绝对零度,只可接近,不可达到,但这份工作实是人生所必修,每人都不应省略的。
沈光耀的故事是最让我感动的,虽然第三个故事占据了主体。这里沈光耀在家庭和国家之间来回纠结,给家里写了封信要参军后,母亲亲临,使他立下誓言,读完回家。但是,见证了日军轰炸给国人带来的伤痛,他瞒着家里偷偷加入空军训练队。在训练返航时,他经常将积攒的食物空投给很多饱受饥饿之苦的孩子们。后来,遇到战争,将日机击落后,自己驾驶受创的飞机撞向敌军的军舰。沈母对光耀的爱被诠释地淋漓尽致,可怜天下父母亲,父母所望,不是我们功成名就,而是可以健康、快乐地生活。单单如此,光耀也没有满足,他选择了报效祖国。即便在校园里,光耀就十分优秀,进入训练队也是让教官侧目,他以身为标杆,诠释了能力越大,责任也就越大。作为时代的青年,更应做有抱负的事情。覆巢之下,焉有完卵,这种以国家、民族为先的大义,怎能不让人动容!光耀撞向敌舰时挂着的笑,以及沈母得知爱儿已去的痛,看的直教人心碎。
陈鹏、敏佳、李想是三个好朋友,某次探望以前的班主任,却看到师娘对其拳打脚踢。原来师娘以前资助师父上学,师父学完后就悔婚了,师娘以死相逼才结的婚。看不惯师娘作风的敏佳联合李想写了封匿名信投诉师娘,但是师娘凭着一丝线索找到了写信的他们,并闹上了二人工作的医院。结果敏佳被扣上了勾引男人的帽子,后又挖出欺骗群众等罪责。由于李想想去支边,就没有站出来揽责,嘲讽的是,在同一天开着李想的支边学习会以及敏佳的批斗会,“热情的”人民群众一波操作也是让人目瞪口呆。奄奄一息的敏佳被陈鹏带走,从此隐姓埋名,而陈鹏作为中国研制核武器的新青年被派往戈壁挥洒青春,待他返乡时,敏佳却已踏上找寻他的路途…这里虽是文革背景,但呈现的力度倒不大,最起码是不及《活着》和《霸王别姬》两部影片的,这里仅是是人性隐藏的恶的挖掘,即便在现代,这种情况也并不能算是耸人听闻,只是现代人将这种“吃人”的把戏转到了幕后,野蛮程度并不稍减。这里,陈鹏对敏佳的爱是那么坚定,无论美丑和世人的言论,或许这里也是点题之处吧。陈鹏如光耀那般,选择为国效力,最美好的青春奉献给了核武器,现在我们只知道两弹元勋邓稼先,但是那批最早投身于此的青年却淹没在历史之中,这岂不是很不公正?我们现在讲究个体,讲究自身美好的生活,可为什么不能带着这份心情去看别人的生活呢?他们也在燃烧青春,他们也同样精彩,也需要被歌颂。即便当代社会,逐利虽是主题,但也有少部分人做着平凡却有伟大的事,他们是这个时代的英雄,也是我辈的楷模。
最后所述李果果的故事发生在现代,男主是公司斗争的牺牲品,原先计划资助的四胞胎一家也因为公司项目的流产而被暂停,李果果自己来扛起这项责任,继续资助。由于对现代中国的企业斗争并不了解,所以在此略过分析。不过,对于张果果的选择还是大大地点个赞,希望这样的人越多越好吧!
影片由今到古,又由古至今,片段化的叙述这分散的故事。除了那微弱的或许可以说是强行粘连的线索,更主要的就是该片所要传达给观众的中心:不论世道多艰难,除随大流的芸芸众生之外,还有人在坚守本心洋溢的善和美,但求俯仰天地,无愧于心。电影中有很多细节都是紧扣中心,说实话,这个电影的信息量还是很大的,有许多可以深挖的地方,如大师的风范、家与国的权衡、自我的找寻…所以,一千个观众,就有一千个哈姆雷特,就观点上,我看到的与朋友所见就分歧很大,无所谓对错,当然,这也是电影的自由与魅力所在。整体看完,这部电影还是非常不错的,很对自己的口味,影片中主角的追求正是我所追求,看完也是满满的正能量。最后要说的是,无论周围人怎么样,我们要做好自己,听从本心,我们并不孤独,只是在人群中的比例少,仅此而已;我辈青年更应像一股清流注入社会,而不是被渐染,失去自我。愿我们可以活的更精彩、更洒脱!
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繁星之城
City of star
你是否只愿意为我闪耀?
Are you shining just for me?
繁星之城
City of stars
目之所望知之甚少
There’s so much that I can’t see
谁曾知
Who knows
与你初次相拥我便预感
I felt it from the first embrace…… I shared with you
我们所追寻的梦
That now our dreams
一定不会无疾而终
may finally come true
繁星之城
City of stars
众人寻觅的仅有一事
Just one thing everybody wants
穿越酒吧的涌动人潮
There in the bars
或是餐厅的雾气缭绕
or through the smokescreen of the crowded restaurants
这就是爱
It’s love
我们确信
Yes, all we’relookin’ for is love
来自那人的爱才是心之所向
from someone else
心跳一促
A rush
眼神一瞥
A glance
指尖一触
A touch
同舞一曲
A dance
那人双眸中的光芒
A look in somebody’s eyes
足以点燃夜空
to light up the skies
大千世界由此展开
To open the world and send it reeling
那个人说别担心有我在
A voice that says I’ll be here and you’ll be alright
我不在乎我是否知晓
I don’t care if I know
前路通向何方
Just where I will go
这疯狂的爱即是我唯一所求
Cause all that I need’s this crazy feeling
心脏砰砰跳的悸动
The rat-tat-taton my heart
希望爱能长久陪伴
Think I want it to stay
繁星之城
City of stars
你是否只愿意为我闪耀?
Are you shinnin’ just for me
繁星之城
City of stars
你从未如此地闪耀
You never shined… so brightly
官方翻译,看看自己能否重新翻译一下,原版的翻译还是很不错的,挺有味道,给这部《爱乐之城》的中文翻译点个赞!
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谁曾知
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与你初次相拥我便预感
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我们所追寻的梦
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一定不会无疾而终
may finally come true
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这就是爱
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我们确信
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那个人说别担心有我在
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我不在乎我是否知晓
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这疯狂的爱即是我唯一所求
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望江去,横断万重秋。
菡萏香波随日远,群山渐染新烦忧。
怎奈水东流?
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菡萏香波随日远,群山渐染新烦忧。
怎奈水东流?
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走到青砖路尽头
兀地一惊
哪里的变更打搅了素来的恬静
新 新的令人冰冷
赤裸裸的现代元素
伸长脖颈 随地铺洒凄清
那习惯的温情
秉烛待儿的伛偻老人
迷路了吗?
逡巡墓地的磷火
送他回家吧
他 暂时还不属于那
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走到青砖路尽头
兀地一惊
哪里的变更打搅了素来的恬静
新 新的令人冰冷
赤裸裸的现代元素
伸长脖颈 随地铺洒凄清
那习惯的温情
秉烛待儿的伛偻老人
迷路了吗?
逡巡墓地的磷火
送他回家吧
他 暂时还不属于那
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值得
无数远方扎根心上的学子
最精心的抚摸
这一条青石砖小道
目睹
我的忧郁、不快和昂扬
时光的锉刀
留下触目疤痕 圆滑的棱角
说自己是长存的
厚实与坚强不容置疑
那泥泞下、风霜里 许下的永远
卑微而渺小
注定消弭于蹉跎下
离别 是你我难逃的宿命
我也启程 奔往远方
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无数远方扎根心上的学子
最精心的抚摸
这一条青石砖小道
目睹
我的忧郁、不快和昂扬
时光的锉刀
留下触目疤痕 圆滑的棱角
说自己是长存的
厚实与坚强不容置疑
那泥泞下、风霜里 许下的永远
卑微而渺小
注定消弭于蹉跎下
离别 是你我难逃的宿命
我也启程 奔往远方
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期待
在不经意的未来
在阳光下
在群芳间
在还有些泥泞的小道
两对目光相遇
光线向你奔涌
芬芳争相簇拥
是造物主的宠儿
钟万物之灵
一切 一切
尽显其美丽
漫长的等待
枯了烟柳
再迎春意
去
作你世界最小 最矮的太阳
一伸手 便能将你触及
不再迟疑
呵 何需迟疑
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在不经意的未来
在阳光下
在群芳间
在还有些泥泞的小道
两对目光相遇
光线向你奔涌
芬芳争相簇拥
是造物主的宠儿
钟万物之灵
一切 一切
尽显其美丽
漫长的等待
枯了烟柳
再迎春意
去
作你世界最小 最矮的太阳
一伸手 便能将你触及
不再迟疑
呵 何需迟疑
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呼嚎着
肆虐着
我的瑟缩见证你的残暴
从西伯利亚裹挟的寒气
冻结你的温柔
人行道、马路上臃肿的身影
倾诉对你的厌恶
你还会继续南去吧?
掠夺地表残存的温度
那便从我开始
斩断送抵热枕的奢望
敞开胸怀
炽热之心
只望消融你刺骨的寒
这里凌霜借宋·杨无咎的《柳梢青》之寒意,原文如下:
傲雪凌霜。平欺寒力,搀借春光。步绕西湖,兴余东阁,可奈诗肠。 娟娟月转回廊。诮无处、安排暗香。一夜相思,几枝疏影,落在寒窗。
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肆虐着
我的瑟缩见证你的残暴
从西伯利亚裹挟的寒气
冻结你的温柔
人行道、马路上臃肿的身影
倾诉对你的厌恶
你还会继续南去吧?
掠夺地表残存的温度
那便从我开始
斩断送抵热枕的奢望
敞开胸怀
炽热之心
只望消融你刺骨的寒
这里凌霜借宋·杨无咎的《柳梢青》之寒意,原文如下:
傲雪凌霜。平欺寒力,搀借春光。步绕西湖,兴余东阁,可奈诗肠。 娟娟月转回廊。诮无处、安排暗香。一夜相思,几枝疏影,落在寒窗。
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残叶
落尽树的眷恋
垂北小城
谁来固守最后的红颜
渐行渐远
逃离死寂与黑暗
翩然飞舞的发丝
诉尽
严寒未抵的欣然
愿伏首三百年
求得
上苍眼泪
在坠落深渊之际
用素白陈封
衰微的心跳
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残叶
落尽树的眷恋
垂北小城
谁来固守最后的红颜
渐行渐远
逃离死寂与黑暗
翩然飞舞的发丝
诉尽
严寒未抵的欣然
愿伏首三百年
求得
上苍眼泪
在坠落深渊之际
用素白陈封
衰微的心跳
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第一缕阳光铺洒身上
脸颊、眉角
和着睫毛
眸里绘着浅浅的虹
唤醒大地的 还有鸟儿
看它们哳哳不休
扑棱棱在阳台嬉戏
丛间、落叶堆里
混杂着它们辛勤的影迹
直坦坦的柏油路
急匆匆的赶路者
如往
如往的
还有撷着曙光的小园
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第一缕阳光铺洒身上
脸颊、眉角
和着睫毛
眸里绘着浅浅的虹
唤醒大地的 还有鸟儿
看它们哳哳不休
扑棱棱在阳台嬉戏
丛间、落叶堆里
混杂着它们辛勤的影迹
直坦坦的柏油路
急匆匆的赶路者
如往
如往的
还有撷着曙光的小园
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天空撤去最后一缕尘曦
将夜无情抛下
我 背起行囊
重复斑驳的足迹
看幢幢楼影
失去日光下的瑰丽
听远域的小曲
人声却无处寻觅
继续走吧
黑夜自有黑夜的格律
暮色布下别样的情致
只要留心 总会觅得美丽
羸弱的身躯已不堪重负
什么又推它无奈地继续?
庸碌一天
是充实的窃喜
抑或黯然的叹息
恣意青春
夺取所有慕羡
背后的泪
只能在无人之时
悄悄掩去
自以为掌控了生活
谁又变成谁的奴隶?
荒芜的云野
隐了华宫贵阙
风携一片阴云四处游弋
裹了裹上衣
难抵
透骨的寒意
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天空撤去最后一缕尘曦
将夜无情抛下
我 背起行囊
重复斑驳的足迹
看幢幢楼影
失去日光下的瑰丽
听远域的小曲
人声却无处寻觅
继续走吧
黑夜自有黑夜的格律
暮色布下别样的情致
只要留心 总会觅得美丽
羸弱的身躯已不堪重负
什么又推它无奈地继续?
庸碌一天
是充实的窃喜
抑或黯然的叹息
恣意青春
夺取所有慕羡
背后的泪
只能在无人之时
悄悄掩去
自以为掌控了生活
谁又变成谁的奴隶?
荒芜的云野
隐了华宫贵阙
风携一片阴云四处游弋
裹了裹上衣
难抵
透骨的寒意
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我以为 我很坚强
再大挫折 压不弯我的脊梁
我以为 我会乐观
即便迷茫 毫不迟疑地冲撞
不 不 这不是真实的我
我 懦弱 敏感
骨子里的忧伤
再小考试 也会遍体鳞伤
再细言语 也会刺入心房
主动承担 一次次创伤
再无力拾捡 梦的天堂
时过境迁 被时光侵染
我的诗情 再也不会 泛滥
如 往
附:上传这首诗,起初还是有些顾虑的,毕竟这是我的自我反省,不过我不想自己真的那么不食烟火,我也是人,我有很多缺点,同样我也很真实的。还有“再小考试 也会遍体鳞伤”这一句或许会让读者感觉我很小,这就是我当时的心境,我现在没有篡改的权利,而且待到20年后,再看这首诗会不会感到当时的自己真的很可爱呢??
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再大挫折 压不弯我的脊梁
我以为 我会乐观
即便迷茫 毫不迟疑地冲撞
不 不 这不是真实的我
我 懦弱 敏感
骨子里的忧伤
再小考试 也会遍体鳞伤
再细言语 也会刺入心房
主动承担 一次次创伤
再无力拾捡 梦的天堂
时过境迁 被时光侵染
我的诗情 再也不会 泛滥
如 往
附:上传这首诗,起初还是有些顾虑的,毕竟这是我的自我反省,不过我不想自己真的那么不食烟火,我也是人,我有很多缺点,同样我也很真实的。还有“再小考试 也会遍体鳞伤”这一句或许会让读者感觉我很小,这就是我当时的心境,我现在没有篡改的权利,而且待到20年后,再看这首诗会不会感到当时的自己真的很可爱呢??
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是谁在少年心田
无意播种
是谁将青春足迹
绘彩成虹
竟使一个个孩子 天真的孩子
放弃闲暇 逃离安逸
奋不顾身地去追逐
哪怕山遥遥 水迢迢
舍尽一生 也不曾放弃
是为了“她”吧,我想
只能为了“她” 你才如此着迷
因为注意到 每读到“她”时
你微颤的身影
每想到“她”时
你满腔的豪情
每个人都曾
与“她”在一起
或年少 或迟暮
她拥有一份神奇的魔力
摄取心神 汲尽全部血力
但我们不会迟疑
如平湲尽头麇集的鲑鱼
扑向血腥熊爪 一击又一击
因 岁月泯灭不了
阳光扑闪嘴角最后的
笑语
所以 我们终将前行
不着犹豫
若她要离开
请一定将她留下
因为你还未来得及 歆享
与她相伴而行的欣喜
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是谁在少年心田
无意播种
是谁将青春足迹
绘彩成虹
竟使一个个孩子 天真的孩子
放弃闲暇 逃离安逸
奋不顾身地去追逐
哪怕山遥遥 水迢迢
舍尽一生 也不曾放弃
是为了“她”吧,我想
只能为了“她” 你才如此着迷
因为注意到 每读到“她”时
你微颤的身影
每想到“她”时
你满腔的豪情
每个人都曾
与“她”在一起
或年少 或迟暮
她拥有一份神奇的魔力
摄取心神 汲尽全部血力
但我们不会迟疑
如平湲尽头麇集的鲑鱼
扑向血腥熊爪 一击又一击
因 岁月泯灭不了
阳光扑闪嘴角最后的
笑语
所以 我们终将前行
不着犹豫
若她要离开
请一定将她留下
因为你还未来得及 歆享
与她相伴而行的欣喜
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一直期待
目光中的相遇
一直惊悸
拐角处的重逢
跳动
是我们共同的心频
眉角
是我们共演的华容
怪 岁月太早
摇落青春枝蓉
不再不顾一切
追逐一场虚梦
怪 缘分太浅
走不进彼此生命
远望你的闪耀
埋下一片痴诚
是我太自作多情
苦苦经营一个人的独戏
曾未走出内心的幻境
是我太自作多情
这场没有将来的注定
我却不顾前言 投入全部热情
看你 伏在檐边
嬉笑着 同一位男生
傻笑自己 从未走出你的阴影
其实 我早便应知
应知 一切都是我
太自作多情
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一直期待
目光中的相遇
一直惊悸
拐角处的重逢
跳动
是我们共同的心频
眉角
是我们共演的华容
怪 岁月太早
摇落青春枝蓉
不再不顾一切
追逐一场虚梦
怪 缘分太浅
走不进彼此生命
远望你的闪耀
埋下一片痴诚
是我太自作多情
苦苦经营一个人的独戏
曾未走出内心的幻境
是我太自作多情
这场没有将来的注定
我却不顾前言 投入全部热情
看你 伏在檐边
嬉笑着 同一位男生
傻笑自己 从未走出你的阴影
其实 我早便应知
应知 一切都是我
太自作多情
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两颗心 全是红的
触着
青春的搏动 清晰可感
两颗心 全是纸的
护着
脆弱的脉络 棱角分明
以前是一颗 独守禅房
现在是两颗 共度沧桑
想写些什么
执笔 却停下
纯洁的心呵
怎忍留下创伤
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两颗心 全是红的
触着
青春的搏动 清晰可感
两颗心 全是纸的
护着
脆弱的脉络 棱角分明
以前是一颗 独守禅房
现在是两颗 共度沧桑
想写些什么
执笔 却停下
纯洁的心呵
怎忍留下创伤
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怕 离叶吻地的轻语
敲击最深、最深的 那弦
怕 飘雪纷飞的烂漫
流连 却止不住 玉消的骨寒
怕 匆匆、匆匆而过的人海
抹去你我的笑靥 他的脸
怕 刚刚沉醉另一个世界
还待尽兴 戛然而止的序言
怕你 再见的红颜
泛起涟漪点点
补:以前的自己写的不像诗,倒可以说是一个个排比句,可能是自己积累未够,抑或束缚于这个诗的框架里,不敢跃出。现在看来虽说有些幼稚,但感情的抒发还是很强烈的。
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怕 离叶吻地的轻语
敲击最深、最深的 那弦
怕 飘雪纷飞的烂漫
流连 却止不住 玉消的骨寒
怕 匆匆、匆匆而过的人海
抹去你我的笑靥 他的脸
怕 刚刚沉醉另一个世界
还待尽兴 戛然而止的序言
怕你 再见的红颜
泛起涟漪点点
补:以前的自己写的不像诗,倒可以说是一个个排比句,可能是自己积累未够,抑或束缚于这个诗的框架里,不敢跃出。现在看来虽说有些幼稚,但感情的抒发还是很强烈的。
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若残忍西风
裁剪残叶
是为了春日将它唤醒
若冰晶莹雪
埋葬喧嚣
是为了明朝新生青葱
我会选择
在未逝的冬日
雪亦纷飞
诀别最后的悸动
在你爱的雪中
风亦凄凛
酝酿再一次多情
你说 银色铺染的世界
不着纤尘
是诗意的天堂
我说 绿意托举蓓蕾
予人希望
最是撩人情殇
你说 春日太多情
我说 冬日太悲凉
相反的世界
本便不应有太多的交集
每一次相遇
终是预料的两败俱伤
那么 请在下一个拐角处
你怀冬的纯洁
我携春的多彩
一南一北
了却痴情 与未开始的过往
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若残忍西风
裁剪残叶
是为了春日将它唤醒
若冰晶莹雪
埋葬喧嚣
是为了明朝新生青葱
我会选择
在未逝的冬日
雪亦纷飞
诀别最后的悸动
在你爱的雪中
风亦凄凛
酝酿再一次多情
你说 银色铺染的世界
不着纤尘
是诗意的天堂
我说 绿意托举蓓蕾
予人希望
最是撩人情殇
你说 春日太多情
我说 冬日太悲凉
相反的世界
本便不应有太多的交集
每一次相遇
终是预料的两败俱伤
那么 请在下一个拐角处
你怀冬的纯洁
我携春的多彩
一南一北
了却痴情 与未开始的过往
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阅读全文
选择
用一株草
来描绘对生命的看法
不是因它脆弱
而是它足够坚韧
很多时候
可以放弃阳光铺洒身上的璀璨
月儿渐丰的笑靥
但总有点点星河
横亘于心
不要说人生是黑暗交织的网
微微荧光
有意或无意地
被你珍藏
看呵 寒冷夺去了草的翠挺
待来年
还不是又一季青葱
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选择
用一株草
来描绘对生命的看法
不是因它脆弱
而是它足够坚韧
很多时候
可以放弃阳光铺洒身上的璀璨
月儿渐丰的笑靥
但总有点点星河
横亘于心
不要说人生是黑暗交织的网
微微荧光
有意或无意地
被你珍藏
看呵 寒冷夺去了草的翠挺
待来年
还不是又一季青葱
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阅读全文
如果就此化作一叶枫落去
是否会有人感慨冬天的凄凉
如果就此蒸发成一缕雾飘去
是否会看到天堂或地狱岔道成双
如果就此越过栅栏展臂飞去
是否会在另一个世界的门前翘首回望
如果我的生命夭折于未及别人一半的时光
是否会有人为我翘楚了双靥挂断了肠
如果有一朵白云微笑飘过
是否会载满我的忧愁、我的挂念、我的伤
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如果就此化作一叶枫落去
是否会有人感慨冬天的凄凉
如果就此蒸发成一缕雾飘去
是否会看到天堂或地狱岔道成双
如果就此越过栅栏展臂飞去
是否会在另一个世界的门前翘首回望
如果我的生命夭折于未及别人一半的时光
是否会有人为我翘楚了双靥挂断了肠
如果有一朵白云微笑飘过
是否会载满我的忧愁、我的挂念、我的伤
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不需交代来路
因为无人会问及
不必说明去路
因为去路早已迷离
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不需交代来路
因为无人会问及
不必说明去路
因为去路早已迷离
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用一首离别
化作感情的句点
用一份冷漠
斩断过往的缠绵
一个人走着
华丽于我不染
而回眸瞬间
一样惊心贪恋
愿伊决绝
莫留满目希冀
愿伊执手
携他共度华年
而我 洗净伤口
继续一个人的旅程
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用一首离别
化作感情的句点
用一份冷漠
斩断过往的缠绵
一个人走着
华丽于我不染
而回眸瞬间
一样惊心贪恋
愿伊决绝
莫留满目希冀
愿伊执手
携他共度华年
而我 洗净伤口
继续一个人的旅程
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我想
我是有愧于诗人之名的
我只是
充满幻想的少年
倚着窗檐
幻想远方
我想
我写的 是不足以称之为诗的
这只是
灵感乍现的随笔
似雏儿
还未经历大风大浪的洗礼
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我想
我是有愧于诗人之名的
我只是
充满幻想的少年
倚着窗檐
幻想远方
我想
我写的 是不足以称之为诗的
这只是
灵感乍现的随笔
似雏儿
还未经历大风大浪的洗礼
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掖着小袋
悄悄溜进了院子
风绘彩的不仅仅是浆果
还有层叶
红的、黄的、紫的
是蝶,是雀,是花
是跃动在寒彻降临之际的精灵
偷偷捡一些藏起来吧
可黑灵的眸子
让我窘迫地
也想钻进袋里
我的收藏,自己越长大表现地越像个孩子。
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掖着小袋
悄悄溜进了院子
风绘彩的不仅仅是浆果
还有层叶
红的、黄的、紫的
是蝶,是雀,是花
是跃动在寒彻降临之际的精灵
偷偷捡一些藏起来吧
可黑灵的眸子
让我窘迫地
也想钻进袋里
我的收藏,自己越长大表现地越像个孩子。
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我想像
自己的跑 是阿甘纯粹的跑
是村上专注的跑
可是 太多生活的碎片
或陈旧 或依新
都于脑海匆匆掠过
不是说 人将逝前
会透过这 看自己的一生
又为何
现在 我不停地咀嚼回忆
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我想像
自己的跑 是阿甘纯粹的跑
是村上专注的跑
可是 太多生活的碎片
或陈旧 或依新
都于脑海匆匆掠过
不是说 人将逝前
会透过这 看自己的一生
又为何
现在 我不停地咀嚼回忆
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喧嚣 依旧
车潮 如往
在时光的间隙里
难得会有这么一个上午
不用披着沉沉月色
急步前行
带着和善的脸皮
亲近围墙高耸的宅院
这是一个难得的上午
一日之计于此伊始
抛却那些浮光掠影
我宁愿 捧本泛黄的书
立在阳台
贪婪嗅食着清新的空气
悄悄
心便随诗飞向了天际
飞离
这是非之地
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喧嚣 依旧
车潮 如往
在时光的间隙里
难得会有这么一个上午
不用披着沉沉月色
急步前行
带着和善的脸皮
亲近围墙高耸的宅院
这是一个难得的上午
一日之计于此伊始
抛却那些浮光掠影
我宁愿 捧本泛黄的书
立在阳台
贪婪嗅食着清新的空气
悄悄
心便随诗飞向了天际
飞离
这是非之地
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一片眼波筑一场梦
一次邂逅藏一方景
你轻灵身影
每每都是我斩不断的念
雁儿伴你南去
月儿为你送行
山失去翠挺
水不复澄清
没有你,我怎么多情。
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一片眼波筑一场梦
一次邂逅藏一方景
你轻灵身影
每每都是我斩不断的念
雁儿伴你南去
月儿为你送行
山失去翠挺
水不复澄清
没有你,我怎么多情。
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今日 伊着正装
灯红酒绿 找寻爱的光芒
缠绵 翻折 探不尽梦的天堂
我知 你的生命
夭折于 明日的曙光
今日 伊振翅翱翔
败落故地 折断如纱臂膀
止住冷旁 助你重拾行囊
我知 你的生命
夭折于 明日的曙光
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今日 伊着正装
灯红酒绿 找寻爱的光芒
缠绵 翻折 探不尽梦的天堂
我知 你的生命
夭折于 明日的曙光
今日 伊振翅翱翔
败落故地 折断如纱臂膀
止住冷旁 助你重拾行囊
我知 你的生命
夭折于 明日的曙光
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《负》
孤枝几叶秋,疏月挂梢头,已是阴商长相望,莫断吾愁肠。
低首长吁叹,眉头蹙鬓头,已戍燕然三十年,何日相飞度?
《痴》
漠云袭边廓,寒色侵衣钵,唯有死生相争渡,明日处何所?
凛风琢仪容,光华敲姿胸,且随归雁长安路,檐下重温故。
–源于我对古时闺怨以及边塞场景的想象,一唱一和。
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《负》
孤枝几叶秋,疏月挂梢头,已是阴商长相望,莫断吾愁肠。
低首长吁叹,眉头蹙鬓头,已戍燕然三十年,何日相飞度?
《痴》
漠云袭边廓,寒色侵衣钵,唯有死生相争渡,明日处何所?
凛风琢仪容,光华敲姿胸,且随归雁长安路,檐下重温故。
–源于我对古时闺怨以及边塞场景的想象,一唱一和。
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红馆绰约随影留,
蒲扇轻抚袈裟衣。
锦绣榻前禅机参,
佛祖容前红颜忆。
竹杖芒鞋醉樱雨,
苏堤隐梦常沾衣。
恨不相逢百世前,
油灯檐下把酒彻。
读完白落梅写的《爱如禅 你如佛》,特作此篇。偶有败笔,请见谅。
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红馆绰约随影留,
蒲扇轻抚袈裟衣。
锦绣榻前禅机参,
佛祖容前红颜忆。
竹杖芒鞋醉樱雨,
苏堤隐梦常沾衣。
恨不相逢百世前,
油灯檐下把酒彻。
读完白落梅写的《爱如禅 你如佛》,特作此篇。偶有败笔,请见谅。
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你我停留
时间的拐点
初次相见
颦笑永驻心田
我知
你是我注定的一半
岁月未迁
固有的缄默
一视之光
洞穿你我场院
我忧
何时能牵你手腕
年华易逝
冲动的青春
执著红颜
难逃回眸瞬间
我惜
至此终须搁一段
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你我停留
时间的拐点
初次相见
颦笑永驻心田
我知
你是我注定的一半
岁月未迁
固有的缄默
一视之光
洞穿你我场院
我忧
何时能牵你手腕
年华易逝
冲动的青春
执著红颜
难逃回眸瞬间
我惜
至此终须搁一段
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总有一页不肯揭去的过去
总有一首不愿重闻的歌曲
一曲红绡夺取往昔的迷离
一颦一笑留下难熔的记忆
即已成伤 又何须揭开溃脓的伤口
让在年轻的躯体也无法重愈
刻骨铭心
任韶华逝去 任时光侵染
而那一段 终成
隐于心底的秘密
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总有一页不肯揭去的过去
总有一首不愿重闻的歌曲
一曲红绡夺取往昔的迷离
一颦一笑留下难熔的记忆
即已成伤 又何须揭开溃脓的伤口
让在年轻的躯体也无法重愈
刻骨铭心
任韶华逝去 任时光侵染
而那一段 终成
隐于心底的秘密
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自恨芳华凝尽,叹浮屠,竟执他手
残枝焉叶绣独舞,临晚镜,恨已皆空
苦涩几许留口,忆往影,颠簸半生
清泪困顿盈眶,自言语,可笑茶茗
汝亦怀揣红尘梦,汝亦贪恋流辰景
扬花未成,唯留斑驳影
雾月冥冥,冷光浅浅
凝眉自嘲,空谷恨,几人懂?
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自恨芳华凝尽,叹浮屠,竟执他手
残枝焉叶绣独舞,临晚镜,恨已皆空
苦涩几许留口,忆往影,颠簸半生
清泪困顿盈眶,自言语,可笑茶茗
汝亦怀揣红尘梦,汝亦贪恋流辰景
扬花未成,唯留斑驳影
雾月冥冥,冷光浅浅
凝眉自嘲,空谷恨,几人懂?
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淅淅 缠绵的是清商伏雨
窣窣 重奏的是人海脚步
上天怜悯我们苦行僧的单人旅途
安排我们 如相约般
在雨季 重逢相遇
恍若隔世的余念
一宛清秀的旗袍
油纸伞遮不住你的清妙
伴你 走过冗长雨巷
也走过 我的上世残年
瞬闪的相视 却不敢过多留目
因 我心 已被冰封 沉降
我背 负有太多包裹 行囊
只奢想 这抹淡隐之痴 会化作葵
点亮你的每一天 每一夜 会化作伞
庇佑你的每一时 每一刻
或许我会可笑你的或许
或许 你不再相信
这厮 已将你请进心底
不腐 不蠹。。。
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淅淅 缠绵的是清商伏雨
窣窣 重奏的是人海脚步
上天怜悯我们苦行僧的单人旅途
安排我们 如相约般
在雨季 重逢相遇
恍若隔世的余念
一宛清秀的旗袍
油纸伞遮不住你的清妙
伴你 走过冗长雨巷
也走过 我的上世残年
瞬闪的相视 却不敢过多留目
因 我心 已被冰封 沉降
我背 负有太多包裹 行囊
只奢想 这抹淡隐之痴 会化作葵
点亮你的每一天 每一夜 会化作伞
庇佑你的每一时 每一刻
或许我会可笑你的或许
或许 你不再相信
这厮 已将你请进心底
不腐 不蠹。。。
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我 喜欢
背着书包
只身一人
来到一片新的环境
因为 我知
面前的是一幅新的天地
我 厌恶
阴阴暗暗
冷冷湿湿
斩不断的丝丝缕缕
这些蛀虫
毫不留情地吮吸我心和血
直至残留空皮囊
徒步旅行
带上个包就够了
因为它会载满快乐的点点滴滴
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只身一人
来到一片新的环境
因为 我知
面前的是一幅新的天地
我 厌恶
阴阴暗暗
冷冷湿湿
斩不断的丝丝缕缕
这些蛀虫
毫不留情地吮吸我心和血
直至残留空皮囊
徒步旅行
带上个包就够了
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楼上 楼下
是前世的回忆
廊东 廊西
是今生的念呓
海角 天涯
是下辈的孤寂
梦里 你是不朽传奇
而我是骑士 探向你娉婷身影 挽不回碎落一地
梦外 月是和田白璧
这素色月光 如飘飞衣决 勾起记忆中的你
鹊桥 载不住牛郎364日的叹息
金鹧 贪图不起化蝶双飞的安逸
而今 就在这散漫情窦的金夜
恨不能与你相逢
轻叹 我要与你在一起
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是前世的回忆
廊东 廊西
是今生的念呓
海角 天涯
是下辈的孤寂
梦里 你是不朽传奇
而我是骑士 探向你娉婷身影 挽不回碎落一地
梦外 月是和田白璧
这素色月光 如飘飞衣决 勾起记忆中的你
鹊桥 载不住牛郎364日的叹息
金鹧 贪图不起化蝶双飞的安逸
而今 就在这散漫情窦的金夜
恨不能与你相逢
轻叹 我要与你在一起
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总渴望 拥有一份纯真初恋
在斜晖 注视俏脸
每时每刻记心底 发尖光闪
总渴望 偶遇一位知己红颜
倾尽毕生 厮守相爱
一分一秒都不同 只因她在
总渴望 携一颗真心
识变身边的朝阳
再将其包浆、珍藏
总渴望 有一双慧眼
即便黑暗降临
也总发现希望、天堂
总渴望 有一段闲暇时光
背着书包 伴着驴友 去远方
总渴望 有一座山中茅庐
南山篱下 暮秋菊花
哪怕骨尘随山风 普遍我的最后一顾
哪怕前方 列峦在讥笑 急湍在冷嘲
但我会慢慢地 慢慢地爬过
爬过 我的渴望
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总渴望 拥有一份纯真初恋
在斜晖 注视俏脸
每时每刻记心底 发尖光闪
总渴望 偶遇一位知己红颜
倾尽毕生 厮守相爱
一分一秒都不同 只因她在
总渴望 携一颗真心
识变身边的朝阳
再将其包浆、珍藏
总渴望 有一双慧眼
即便黑暗降临
也总发现希望、天堂
总渴望 有一段闲暇时光
背着书包 伴着驴友 去远方
总渴望 有一座山中茅庐
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哪怕骨尘随山风 普遍我的最后一顾
哪怕前方 列峦在讥笑 急湍在冷嘲
但我会慢慢地 慢慢地爬过
爬过 我的渴望
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冬逝 夏至
却未给春留下跻身之所
春总是那么急促而美好
似不愿引人春江花月夜的感伤
花里相逢又相别的惆怅
春又是那么温柔而倔强
分明挂着冬的行头
却在悄悄地将一点暖送抵心脾
所以 可以说 春不曾来过
也可说 春曾未远离
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冬逝 夏至
却未给春留下跻身之所
春总是那么急促而美好
似不愿引人春江花月夜的感伤
花里相逢又相别的惆怅
春又是那么温柔而倔强
分明挂着冬的行头
却在悄悄地将一点暖送抵心脾
所以 可以说 春不曾来过
也可说 春曾未远离
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是时候别离了 这样想到
奈何腊梅盛开在七月
芙蓉绽放在沙漠
是时候别离了 这样讲道
可笑曾未相交
却空叹相离
然而 什么又能掩住
这巨大的失落
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是时候别离了 这样想到
奈何腊梅盛开在七月
芙蓉绽放在沙漠
是时候别离了 这样讲道
可笑曾未相交
却空叹相离
然而 什么又能掩住
这巨大的失落
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漫步田间小道
呼吸着一个人的空气
享受着一个人的阳光
这气 那样轻柔而又渐湿
似刚被小苗倾吐
清新间混着一缕水汽
这光 那样娇嗔而又温柔
似欲催生新生的芽
又不愿给新叶造成丝毫 丝毫伤害
轻哼滥熟于心的小调
回味那曾经的美好
这欢愉韶光 除了你
除了你 谁还能给我呢
幸福是什么?是放眼碧涛涌起的麦海中,看到那打扮拙劣却又引人发笑的稻草人;是漫步春风刚刚浸染的草野时,偶遇那羸弱渺小却又与众不同的小野花;是不辞辛苦躬身跋涉至山峰时,俯瞰玩具般的山庄、毫无顾忌的一声长啸……所有这些,都因有你在—大自然。不知何时,便以放下了“科学家”“航天员”类的“远大志向”,而只想做个简简单单的普通人,过着清心寡欲、闲适无为的草野生活。不知何时,忘却自己身为公民,要全力奉献自己为国效力,而只想远登某座山峰,坐在山顶静静地看着东方 渐红……人,无法脱离社会而存在,因为我们的思想要时时更新,但这并不碍于我们忙里偷闲去享受一个人的风景,去轻轻拂去那心灵上积淀成衣的尘。在这儿,我们不必在乎许多,可以尽情放纵自己,或高歌,或打滚….因为自然会放纵我们的顽皮,就像母亲会纵容自己孩子那般。所以,在你迷茫、抑郁、庸碌….时,请停下那步调已紊乱不堪的脚步,静静地、静静地走进 那片芳园。
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漫步田间小道
呼吸着一个人的空气
享受着一个人的阳光
这气 那样轻柔而又渐湿
似刚被小苗倾吐
清新间混着一缕水汽
这光 那样娇嗔而又温柔
似欲催生新生的芽
又不愿给新叶造成丝毫 丝毫伤害
轻哼滥熟于心的小调
回味那曾经的美好
这欢愉韶光 除了你
除了你 谁还能给我呢
幸福是什么?是放眼碧涛涌起的麦海中,看到那打扮拙劣却又引人发笑的稻草人;是漫步春风刚刚浸染的草野时,偶遇那羸弱渺小却又与众不同的小野花;是不辞辛苦躬身跋涉至山峰时,俯瞰玩具般的山庄、毫无顾忌的一声长啸……所有这些,都因有你在—大自然。不知何时,便以放下了“科学家”“航天员”类的“远大志向”,而只想做个简简单单的普通人,过着清心寡欲、闲适无为的草野生活。不知何时,忘却自己身为公民,要全力奉献自己为国效力,而只想远登某座山峰,坐在山顶静静地看着东方 渐红……人,无法脱离社会而存在,因为我们的思想要时时更新,但这并不碍于我们忙里偷闲去享受一个人的风景,去轻轻拂去那心灵上积淀成衣的尘。在这儿,我们不必在乎许多,可以尽情放纵自己,或高歌,或打滚….因为自然会放纵我们的顽皮,就像母亲会纵容自己孩子那般。所以,在你迷茫、抑郁、庸碌….时,请停下那步调已紊乱不堪的脚步,静静地、静静地走进 那片芳园。
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十七岁的天
是新育之芽
也是初生之阳
蓬勃而包含朝气
然而留给我们更多的
是空白
十七岁的天
是优质散尽
成熟未育的奠基
是新欢与旧宠的搏爱
然而注定胜利的
是新欢
十七岁 便似这天 青涩而美好
十七岁 远航之龄
同时上天赐予我们最胆大的年龄
我们可以去拼搏 去热血 去挥霍
可以跌倒后看着血痕 笑笑而起
也同样可以去揭秘维纳斯的美
只因我们十七岁 我们有青春
青春 便是资本
十七岁 花季之龄
两情相若 便会激起诗意的火花
款款写下红豆相思般的长短句
邂逅的羞涩 离别的不舍
只因在十七岁
显得尤为清妙与纯洁
而今 就在此刻 我们十七岁了
今年 我们十七岁了
抛下“科学家、航天员”似的童话
却不知抬足迈向何方
因为前方 有富丽堂皇的名人大道
有幽静曲折的荆棘小道
更多的是交织的浓绿
然而终掩不住密林深处的光芒
而它 就是我们最终的方向
所以不要对我们丧失希望
因为我们也会迷茫 也会惆怅
但我们终会找到成功的方向
今年 我们十七岁了
铺在面前的 是空白的纸张
没有工具又何妨?
那就以发作笔 以血作墨
潇潇洒洒地写下“青春无悔”吧
十七岁的天 因为十七岁
而有了青春的朝阳……
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十七岁的天
是新育之芽
也是初生之阳
蓬勃而包含朝气
然而留给我们更多的
是空白
十七岁的天
是优质散尽
成熟未育的奠基
是新欢与旧宠的搏爱
然而注定胜利的
是新欢
十七岁 便似这天 青涩而美好
十七岁 远航之龄
同时上天赐予我们最胆大的年龄
我们可以去拼搏 去热血 去挥霍
可以跌倒后看着血痕 笑笑而起
也同样可以去揭秘维纳斯的美
只因我们十七岁 我们有青春
青春 便是资本
十七岁 花季之龄
两情相若 便会激起诗意的火花
款款写下红豆相思般的长短句
邂逅的羞涩 离别的不舍
只因在十七岁
显得尤为清妙与纯洁
而今 就在此刻 我们十七岁了
今年 我们十七岁了
抛下“科学家、航天员”似的童话
却不知抬足迈向何方
因为前方 有富丽堂皇的名人大道
有幽静曲折的荆棘小道
更多的是交织的浓绿
然而终掩不住密林深处的光芒
而它 就是我们最终的方向
所以不要对我们丧失希望
因为我们也会迷茫 也会惆怅
但我们终会找到成功的方向
今年 我们十七岁了
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那就以发作笔 以血作墨
潇潇洒洒地写下“青春无悔”吧
十七岁的天 因为十七岁
而有了青春的朝阳……