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辛丑之春

金牛已至又岁除,
云霞明灭焕黼黻。
喜换新桃千家户,
繁灯流华掩星疏。
和风轻暖花锦簇,
金樽玉盏屠苏入。
欢声笑语凝丝竹,
幸福康安与君祝。

——恭祝大家新春快乐,万事如意,阖家团圆,幸福康安!

大师们谈“红楼”

话说这段儿时间,忙上课、忙作业、忙文献、忙工作,竟然还有空看“没用”的书,做“没用”的事儿?不过,前人有云,“不行无聊之事,何以遣有涯之生?”做些“没用”的事儿,权且当作生活的消遣调剂。

谈到古典小说,我个人觉得,恐怕《红楼梦》(此处及以下均指前八十回,不包括后四十回高鹗的狗尾续貂)稳居鳌头,无出其右者。

曹雪芹的神来之笔,无论细节勾绘或是结构框架,无论市井鄙俗或是朝堂高雅,无论诗词联楹或是行文刻画;黛玉之灵秀,宝钗之端庄,凤姐之泼辣,湘云之活泼;都描摹得入木三分。但这大部头的巨著,的确也不容易读,非要静心沉浸其中,否则难得其妙;而一旦得窥堂奥,恐怕就不是读一遍、两遍能放下的了。

前阵儿读完了刘心武先生的全套五册《刘心武妙品红楼梦》。回想自己看过几位大师关于《红楼梦》的著述评说,真是风格各异,趣味迥然。

这几位大师中,最具权威的,自然是周汝昌老先生。《周汝昌校订批点本石头记》、《红楼小讲》、《红楼新境》都曾拜读,但老先生成名作《红楼梦新证》,尚未读完。

周汝昌老先生,毕生钻研红学,尤其是考证,更是他对《红楼梦》研究的一大特色。周老先生对《红楼梦》背景、文字、脂砚斋的评论均进行了详尽的分析和考证,建立了自己的理论体系,同时,也据此对《红楼梦》的各个版本及内中文字提出了自己的看法。

就个人而言,大概因为先入为主,相对来说,最接受周汝昌老先生的观点。周老先生的两本小书《红楼小讲》、《红楼新境》,篇幅不大,但都很有趣儿。

不过,大概老先生太过于注重小说文本与考证的关系,所以有些地方似乎稍微过头了一点儿,《周汝昌校订批点本石头记》中,因为考证所得结论,老先生对文本删改幅度有些过大。但整体来说,周老先生的考证、分析我个人觉得非常令人信服。而且,有了这样的考证分析,可能对曹雪芹“草蛇灰线,伏脉千里”会有更多的理解,再看脂砚斋的评论也更能会心一笑或心有戚戚。

跑个题,如果说我看过的《红楼梦》文本最好的版本,恐怕是浙江出版集团数字传媒有限公司出版的《红楼梦脂评汇校本-繁体竖排版》。这是只可使用Kindle(或其软件)来读的电子版本。但这个版本应该是比较了很多不同版本的优劣,进行了综合考量后所得。而且繁体竖版,读起来尤有古意。

对《红楼梦》的评说中,蒋勋老师的《蒋勋说红楼梦》我也非常喜欢。很早就读过他的《孤独六讲》、《写给大家的西洋美术史》等书籍,很喜欢他的风格,也就成了他的“粉丝”。《蒋勋说红楼梦》最早出版的时候,八辑我是像追剧一样,出一辑,追一辑,直到读完。

蒋勋老师作为美学大师,对《红楼梦》的评说有另一个独特的角度,不作考据,只看文字,只对文字本身进行介绍和解读。蒋勋老师的解读淡泊“佛系”,从入世修行的角度,对红楼人物进行了解读。文如其人,温文尔雅,娓娓道来,读之心定神宁,对《红楼梦》另有一番感悟。但与后文将要提到的白先勇先生不同,蒋勋老师虽然不作考据,但并不反对考据。

刘心武先生对《红楼梦》的解读,如其所言,并不是“推销”自己的观点,而更多是希望引起大家对这部巨著的兴趣。刘心武先生在总体框架上,也是认同周汝昌老先生观点的,所以,刘心武先生还据此续写了《红楼梦》(续文共二十八回),以纠正高鹗所续后四十回的谬误。不过,由于时代、文笔习惯不同,刘心武先生所续之作,在大方向上也许是秉承了曹雪芹的原意,但行文的确不是很耐看,可读性不如《刘心武妙品红楼梦》。但无论怎样,如刘心武先生所言,引起大家对《红楼梦》的兴趣和关注,这就足够了。

不知何时,《白先勇细说红楼梦》好像红火了起来。看到网评夸赞之声不绝于耳,我便不能免俗地买书来看。

可惜,白先勇先生的作品于我个人感觉而言,并无十分精妙之处,甚或有“错误”存在。

白先勇先生认为“考证”无用,认为曹雪芹不会埋下如此多的伏笔,让读者来“猜”。但如前所言,我比较认同周汝昌老先生的总体观点,所以,觉得白先生的看法并无坚实依据。另外,借用刘心武先生的说法,《尤利西斯》之中,有大量的隐喻暗指,为什么没有人怀疑这些隐喻暗指的存在,却不能接受《红楼梦》中的隐晦所指呢?而且,脂砚斋也多次提到“草蛇灰线,伏脉千里”,旁证了曹雪芹的脉络设计。这其实并非是让大家猜,而是巧妙的构思。

脂砚斋,如果没有她的评点,会少却很多乐趣。读《红楼梦》,同时看脂砚斋的评点,往往会产生与古人心意相通之感。

脂砚斋,无论从其名,或是其评点,均可看出是女儿身(她与畸笏叟是否为同一人,尚存争议)。尽管曹雪芹后来贫困潦倒,但著书之时,若有脂砚斋这样的聪慧女子红袖添香,也能勉强宽慰我等对曹雪芹的悲怜叹息之心,符合对古人的幻想遥思。脂砚斋评点中,也曾回忆起与曹雪芹共渡的“浪漫”往事。

但白先生却认为脂砚斋是曹雪芹的伯父或类似人物,这应该是将对畸笏叟的一些人设和观点强加到了脂砚斋头上。试想,一个糟老头子,在评点而不是虚构作品中,发灵秀女儿之声,甚或回忆起与曹雪芹的“浪漫”往事,这是多么恐怖的一件事情?所以,脂砚斋如何会是曹雪芹的伯父,必定是红颜知己才对!

还有一个“低级”错误,更是不应该出现在白先生的评述当中了。白先生在谈及第五十三回,贾府祭宗祠,宝玉捧香,贾菖贾菱展拜毯时,竟然说贾菖贾菱是跟宝玉同辈的亲戚。

这个错误实在太不应该了。无需通读《红楼梦》,只要对中国文化稍微了解便知,如贾府这样的大户人家,取名均有一定之规。比如贾珍、贾瑞、贾环,都是同辈,单字名,且名字为“玉”旁;宝玉不同,书中已说明原因,但其实也是“玉”。而贾蓉、贾蔷、贾兰(繁体作蘭),都是同辈(比宝玉低一辈),单字名,且名字为“草”头,贾菖贾菱也应当与他们同辈而不是与宝玉同辈。

如此明显而“低级”的错误,更使我对白先生的著述敬谢不敏了。虽然读完,但并无赞叹倾佩之感。

说到“红楼”,自己读过数遍,但也已好久未曾开卷。待得闲暇之时,可再拜读赏味。

前阵儿《定量方法与研究》的课程作业,是对给定的数据进行分析。尽管通常来说,应该使用SPSS操作,不过一来手头没有SPSS可用,二来也想找机会练习一下Julia,于是决定使用Julia作为工具进行数据分析。

大概Julia使用者还是远远不及Python,因此文档并不丰富,而且组织零散。尽管知道自己需要的数据分析功能,Julia及相关包(package)一定可以实现,但具体应该使用哪个包及包内功能却有些无所适从。

隐约记得Julia中与统计相关的包不少,而GLM包是和线性模型有关的。于是到 GitHub(https://github.com/)和 JuliaStats(https://juliastats.org/)搜寻。谁知,虽然看到GLM应该正是所需要的包,但GitHub中GLM包相关的部分却没有给出文档,在文档处无链接。记得以前在GitHub搜寻到Julia相关包的部分,往往都会给出文档可供参考的。

没找到GLM的“官方”文档说明,只好在 Julia Discourse Board(https://discourse.julialang.org/)看看能不能有别的发现。恰好见到有人在使用GLM包中的“lm”函数,好像是可以用来进行一元回归分析并构建模型。于是在Julia的REPL界面使用“@doc lm”查看了一下,果然适用。一定要注意,lm函数传入的用来进行分析的数据参数(第二个参数)必须是DataFrame类型。

这下,一元回归分析及模型可以构建出来了。接下来想对模型的拟合度进行一下检验,需要计算样本决定系数(coefficient of determination,R^2)。网络搜索了一下,介绍样本决定系数的很多,但一下子没有找到在Julia中如何进行计算。于是又到 Julia Discourse Board 搜寻,竟然如此简单,直接使用“r2” 这个函数检验此前回归分析所得到的模型,就可以计算样本决定系数的值了。“r2”这个函数也是在GLM包内的。

至此,数据的线性回归分析、模型的构建以及拟合度检验均告完成。

一条大河波浪宽

七十年前的10月19日,有许多人,为了正义、为了和平、为了人民的安居乐业、为了祖国的安宁稳定,穿着单薄的衣衫、依靠简陋的武器、吃炒面、喝雪水,与武器装备精良、后勤保障充裕、武装到牙齿的敌人,进行了一场艰苦卓绝的战斗。

这些人,在零下四十度的严寒中,爬冰卧雪;在震耳欲聋的炮声中,坚守阵地;在敌人疯狂的扫射中,英勇挺身;在熊熊燃烧的烈火中,百炼成钢。

他们,就是中国人民志愿军,为祖国和人民,英勇顽强、不畏牺牲,雄赳赳、气昂昂,奔赴战场,与敌作战。

著名作家魏巍,称他们为“最可爱的人”。“我在这里吃雪,正是为了我们祖国的人民不吃雪”,“可是我在这里蹲防空洞,祖国的人民就可以不蹲防空洞啊”,他们的话语朴实,却又闪烁着高尚的光芒。

(鸭绿江大桥)

国庆期间,带番茄来到鸭绿江断桥。虽然我算是半个军迷,但番茄是女孩儿,而且年纪又小,我从来没有给她讲过战争或武器,她对此也毫无概念。站在断桥旁的高射炮上,她开心地学小猫叫。

(站在高射炮上学小猫的番茄)

我想,正是无数先烈的流血牺牲,正是志愿军的保家卫国,才给我们这些后辈留下了宝贵的遗产,能让番茄一样的孩子们,无忧无虑生活在灿烂的阳光下,而无需担心战争的阴霾。虽然“忘战必危”,但能让百姓“忘却”战争、幸福生活,这岂不正是先辈们为之奋斗的目标吗?

伟大的中国人民志愿军,也创造了战争史上的奇迹,有许多人称之为“轻步兵”的巅峰。以如此简陋的装备,面对武器质、量,均远远超过自己的敌手,获得如此战绩,的确令人不可思议。也有人称抗美援朝,是唯一一次以精神力量,抹平了武器代差的战争。

(抗美援朝纪念塔)

时光荏苒,七十年过去,虽然志愿军精神仍在——我相信我们的军魂永在——但现在我们的士兵不必再以单薄的衣衫面对严寒,保暖军服及装备已经普及;也不必再以雪水拌炒面充饥,现在不仅食品丰富,甚至可以无人机送餐;也无需再用简陋的武器面对敌人的强大火力,我们的火力配备已经罕有匹敌。据报道,某些步兵班即装备4具单兵多用途火箭筒和2具单兵云爆弹火箭筒,更不用说我们目前众多齐全的火炮品类,先进的隐身战机、强大的主战坦克,这些都是捍卫祖国的神兵利器。

七十年后,再次为伟大的中国人民志愿军感动,志愿军的精神,也必将永远鼓舞中国人民前进!

(河口美景)

天净沙·赏秋

谧夜朗月稀星,
琴瑟丝竹箫笙,
绿蚁珍馔香茗,
落桂随风,
家欢聚国安宁。

本文所谈问题,可能是个人对Julia学习、理解不够深入透彻所致,仅供参考。

在学习尝试Julia的时间序列操作时,遇到问题。

本以为生成时间序列很简单,有了时间及对应的数据,然后按Julia时间序列文档的介绍,生成TimeArray即可,然后再进行其余分析或操作。

谁知,生成TimeArray时,竟然掉进一个“坑”,差点爬不出来。

先是定义了两个空数组(date_list和value_list),分别用来储存日期和对应的数据值。然后将一些日期和相应数据按顺序分别push!进入两个数组。再以这两个数组为参数,使用TimeArray构造函数尝试生成TimeArray实例。

谁知,TimeArray实例总是无法生成,提示参数类型错误。

开始以为是数组构造有问题,于是用typeof来查日期数组的元素类型,结果没有问题,元素是TimeType子类型。然后再@doc查TimeArray构造函数,又到Julia的TimeSeries主页查文档。可是,怎么也没找到错误在哪里。

于是,尝试使用文档中给出的例子,将参数一步一步替换为自己的数据,直到出现错误。错误提示如前,参数类型不对,但自己一直没有明白到底哪里不对。

再试着不使用整个数组,而是数组的部分切片,仍然提示参数类型不对。

只好采用另外一个笨办法,将自己数据的两个数组中的元素,逐个(当然不是全部,每个数组只使用前两、三个元素)列出,以这样的元素列表(如[date_list[1],date_list[2],date_list[3]])作为TimeArray构造函数的参数,来尝试生成TimeArray。出乎意料,这下竟然成功了。

虽然成功了,却不知原因为何。想到此前错误提示的参数类型不对,于是使用typeof([date_list[1],date_list[2],date_list[3]])查看了一下,果然看出端倪。

当初为了省事,date_list 直接定义了一个空数组,未指定类型。尽管后来此中元素全部为Date类型,但通过typeof来查看整个数组或数组的部分切片,显示的结果却是元素类型为Any的数组。

而使用typeof查看date_list中元素逐个组成的列表,显示的结果是元素类型为Date的数组。而TimeArray要求的参数类型即是元素类型为TimeType子类型的数组。

原来如此!

应该是因为date_list在定义时,未指定其元素类型,因此导致的问题。为了验证,在定义空数组date_list时,将其元素类型指定为Date。再重新尝试生成TimeArray,错误不再出现,TimeArray可以直接以date_list为参数生成了。

Julia尽管很灵活,但也是“强类型”语言,而这个问题,可能是因为我对此理解不足,所以无意中给自己挖了一个“坑”。万幸的是,经过反复试验,找到了问题所在,从“坑”里爬了出来。

与大家共勉!

自从接触了Julia以来,就一下子喜欢上了这个编程语言。

的确如设计者和许多宣传文章所言,恐怕Julia是结合了众多语言优点的一种编程语言,可能会是未来主力编程语言之一。

为了更好地熟悉Julia,准备将原先许多用Python做的事情,转移使用Julia来处理。Julia对Jupyter的支持也不错,启动Jupyter Lab后,可以选择内核语言,这就意味着,在Jupyter Lab环境下,可以切换Python和Julia,带来了很大的便利。

从简单的事情做起,原先使用Python最多的地方就是数据可视化,现在准备用Julia来实现。

不过,如同许多朋友所言,Julia的文档实在写得不是很友好,它的许多支持包的文档,写得也不是很友好。结构、举例都不是很简洁、清晰,需要花费些时间才行。

首先是在Plots的主页(http://www.juliaplots.org)上面对Plots进行了大概的了解和学习,然后照葫芦画瓢,来对自己的数据进行可视化。说到文档,倒是觉得用Python的时候,百度的pyecharts说明文档不错,结构简洁,举例清晰。

当跌跌撞撞使用Plots实现了数据可视化后,发现生成的都是图片形式,不能交互。看到文档中提到Plots可将Echarts作为后端支持,于是就想尝试使用Echarts,毕竟pyecharts自己使用过,应该相对熟悉些。

谁知,调用Echarts却总是失败,错误提示“无法识别WebIO”,可实际上,WebIO包已经安装了。然后再查WebIO的一些文档说明及错误提示,发现可能是需要安装Node.JS。不巧的是,手头的电脑用户权限不够,不能安装Node.JS,只好再做其它选择。

在Plots主页中,对一些后端的特性进行了总结,提到了Plotly支持交互性。看到这里,自己就想试试Plotly。

调用Plotly(”using Plotly”),在生成图表前,使用”plotly()”语句,REPL中会提示当前已是Plotly作为后端支持。

而且,虽然是Plotly作为后端,但无需去考虑Plotly的用法。图表生成的语句与之前单纯使用Plots时完全一样,但此时的图表已经是具有互动性的漂亮图表了。Plots对不同后端特性的总结中,”beauty”也是Plotly的特性之一。

另外,不同后端,保存文件时支持的格式也各不相同,可以在Plots文档中查看。

将生成的图表使用Plots的savefig()函数保存为html格式,一份漂亮、可交互的图表就完成了。

Python近几年超级火爆,我也跟着凑热闹,自己学习了一下,并且试着在合适的场景下应用。

 

当然,目前我涉及到的应用还是很简单的,主要是对数据的可视化进行处理,还远远达不到数据分析或AI机器学习的范畴。

 

就个人感觉而言,Python及其应用库的功能的确很强大,使用起来很方便,数据可视化的效果很好,并且许多数据可视化后的图表都具有一定的交互性,非常友好。

 

前一阵儿,使用folium生成了一个数据地图(html文件),展示世界一些相关地点及相应数据。本来一直没什么问题,可是,前几天,突然地图无法正常显示了,只有空白地图背景,但数据及所标记地点均不显示。

 

我不知原因何在,就上网搜寻,想看看是否出现过类似问题,但也没有找到合适的结果。

 

抓耳挠腮几天之后,突然想到,所生成的html文件,或其中包含的JavaScript,会不会有什么问题,导致浏览器打开时,无法正常显示。于是使用“开发者工具”查看,果然显示有错误,某个对象(object)不能正常运行。再对应到html文件中,原来是JavaScript中调用folium地图插件MeasureControl时,出现问题。尝试将这段语句删除后,又显示调用MousePosition也有问题,再将对应语句也删除后,终于可以正常显示地点及相关数据了。

 

于是,在Python源码中,取消了对MeasureControl及MousePosition的调用。问题暂时解决。

 

随后在GitHub的folium主页https://github.com/python-visualization/folium上反馈了这个问题。没想到,很快就得到回复(by Conengmo)。

 

奇怪的是,根据Conengmo的回复来看,MeasureControl及MousePosition插件在他那边的应用并无问题。再尝试使用我所提供Python源码,Conengmo用其生成的html文件,也可以正常显示地图及地点数据。

 

大家往复版聊了几次,没有找到原因。Conengmo又提及,他怀疑是因为我们这边无法访问特定url,所以不能通过网络导入对应插件,才导致地图显示失败。他说有人此前刚刚也提出了其它的地图显示问题,是由于无法访问特定链接,不能导入对应插件引起的。

 

Conengmo又让我尝试连接https://rawcdn.githack.com/ljagis/leaflet-measure/2.1.7/dist/leaflet-measure.js,果然,我不能访问这个链接。

 

这样,我们总算找到了根本原因。MeasureControl及MousePosition插件使用,均需访问rawcdn.githack.com上的某个链接,来获取该网络插件。但因为我们这里无法访问指定的链接,所以生成的html文件中JavaScript运行时不能获取对应插件(js脚本及css),导致了地图标记地点及相应数据显示失败。

 

现在网络相关应用越来越多,许多时候,可能不是程序或应用本身的问题,也要考虑到网络因素才行。

 

谨此为记。

长假最后一天,忙里偷闲,“刷”了国庆档大热的《我和我的祖国》。

我和我的祖国 01

影片不负众望,真的令人心潮起伏、激动不已。影片由七部短片构成,虽然是主旋律电影,但主角却并非是“高大全”的英雄们,而是不同时间节点,几个“小人物”的故事,因此更容易让人心里接受,更容易有“代入感”,更容易产生共鸣。

我和我的祖国 02

七部短片,描述了新中国成立至今的七个不同历史时刻,用“小人物”的故事去反映了整个时代。短短的七个历史片段,与七十年相比,恐怕只是弹指一挥间,但却将七十年串连在一起,组成完整的回忆。

我和我的祖国 03 - 前夜

《前夜》,取材于真实历史人物及事件,改编而成。在新中国刚刚诞生的那一刻,多少人欢欣鼓舞,而开国大典的意义,更是无以伦比,所有的安排,都要万无一失。在这种紧张时刻,产生的矛盾和冲突,自然是扣人心弦。

我和我的祖国 04 - 相遇

《相遇》,描写的是我国第一颗原子弹“596”工程中的一个小故事。作为从小就对军事科技感兴趣的“军迷”,对这段故事的感触也更深。随着时间的推进,“两弹一星”历史渐渐的解密,我们知道了,有如此多的人们,无论是邓稼先老先生等那样的科学巨擘,还是普通一兵,为“两弹一星”工程默默奉献了一生,正是有了“两弹一星”这样的国防后盾、有了这样不畏艰难为祖国奉献的人,我们的祖国才能够昂首挺立在世界东方。北京时间1964年10月16日15时,中国第一颗原子弹爆炸成功。蘑菇云升起在戈壁滩,闪光和巨响传向四方,也震动了世界。

遥想当年的筚路蓝缕,看如今的各种国防利器,从歼-10到歼-20,从空警-2000到运-20,从99A到卫士,从国产航母到万吨大驱,从东风-5到东风-17、东风-41,许许多多的人,为了国防尽心竭力;今天的成就,也足以告慰先辈;而我们的征程,还将继续……

我和我的祖国 05 - 夺冠

《夺冠》,是1984年,女排夺得首个奥运冠军时,发生在上海的故事。“女排精神”,可以说是激励了一代人,在我们儿时的懵懂中,女排“五连冠”的事迹即已牢刻于心。虽然女排后来有过一段低谷,但大家欣喜地看到,夺冠的女排又回来了,2015年世界杯夺冠,2016年奥运会夺冠,而在刚刚结束的2019年世界杯赛中,更是以11连胜的战绩,再次夺冠。三十多年过去,“女排精神”仍在,中国人民的拼搏精神,仍在!

我和我的祖国 06 - 回归

《回归》,1997年,香港的归来,是中华民族洗刷百年耻辱的一个象征、一个里程碑。在那个大雨滂沱之夜,东方之珠回到祖国的怀抱,相信这是十几亿中国人为之自豪、为之激动的时刻。当前的一点儿风雨、一点儿阻碍,也决不会影响香港是中国不可分割的一部分这个大局。

我和我的祖国 07 - 北京你好

《北京你好》,发生在2008年奥运开幕之际。2008年,对国人来说,是悲喜交加的一年。雪灾、汶川地震,接连来袭,尤其是大地震,让多少人失去了亲人和家园。而八月份开幕的奥运会,又是举国欢庆的盛事。这部短片将悲喜交织,演绎了那一年,大家心中的诸多回忆往事。

我和我的祖国 08 - 白昼流星

《白昼流星》,内蒙古,扶贫,神舟飞船降落。也许是受此前一些评论的影响,个人也觉得这部陈凯歌导演的短片,相对来说不如其它六部。陈导的短片,画面感极强,美则美矣,可惜叙事过于软弱。个人觉得,这几部短片,都是”小事“,无需过于华美的画面,但叙述应当流畅。似乎陈导有些舍本逐末了。

我和我的祖国 09 - 护航

《护航》,令人出乎意料,本来对这样的故事预期并不高,但短片却有不俗的表现。虽然不是感天动地,却令人默默尊重。09号机降落后,准备起飞的一众男飞行员向09号机飞行员敬礼,正是对她发自内心的敬意。

诚然,《我和我的祖国》,远远称不上完美,更不用说很多“逢中必反”的杠精挑出了许多的“不可能”和逻辑错误。但就如我们的祖国,远远不完美,但并不影响我对祖国的热爱;影片的不完美,也不影响我对它的喜爱。

可以说,我们经历了一个历史的转折,见证了我们的祖国由穷而富,由大到强,所以更加深切地理解她、热爱她。即使有很多的不完美,但也愿意和她站在一起,永不分割!

忆江南·秋月

忆江南·秋月

秋月明,
流华掩稀星。
把酒赏桂丝竹声,
江波流转似有情。
能不与心倾?

—— 恭祝大家中秋快乐,阖家团圆,幸福康安!

己亥迎春

己亥迎春

云似雾隐桃源,
壶乡野见炊烟。
君新春事如意,
岁年年阖家欢。

恭祝大家新春快乐,身体康安!

无题

月华万里映星辰,
岂惧翻墨卷乌云?
待得云开雾散尽,
浩气朗朗荡乾坤!

祝中秋快乐,阖家团圆,生活美满,健康平安!

丑奴儿·戊戌迎春

丑奴儿·戊戌迎春

曛云和风送冬去,
巽羽将飞。
韩卢即归,
回眸又是春已回。

氤氲细雨润万物,
喜换旧符。
共饮屠苏,
福祝千家与万户。

西溪秋韵

西溪秋韵

若隐若现缥缈山,
提壶畅游云水间。
祝君阖家团圆聚,
秋月春风度等闲。

武陵春·金鸡贺春

武陵春·金鸡贺春

 

金鸡一唱天下晓,

喜迎新岁到。

和风送暖花枝俏,

春色何妖娆?

 

青州从事贺今朝,

户户换新桃。

祝君阖家团圆美,

身安康、口常笑。