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“鹅腿“阿姨争议背后：当消费符号遮蔽了真实 近日，曾经火爆北京高校圈的“鹅腿阿姨”迎来了她的“塌房”时刻。在国贸 CBD 摆摊遭到举报后，她最终在顾客群里承认：自己卖了十几年、标价 16 元的“神仙鹅腿”，实际上一直是鸭腿。这绝不仅仅是一则令人啼笑皆非的“指鸭为鹅”的新闻。更有意思的是，它几乎可以被视为一场关于消费社会、符号认同和集体想象的微型社会学实验。它提醒我们：在今天的消费社会中，人们消费的往往并不只是商品本身，而是围绕商品生成的故事、情怀、身份和共同体想象。换句话说，我们吃下去的也许不只是肉，而是一整套被命名、传播和反复确认过的符号。如果用鲍德里亚的理论来理解，这场争议恰好暴露了消费社会的一个核心机制：我们消费的常常不是物本身，而是围绕物建构起来的符号、叙事与身份想象。一、 当“鹅腿”不再只是鹅腿为什么一只普通的鸭腿，能堂而皇之地以“鹅腿”的身份，安然享受十几年的顶流待遇？因为在海淀高校的特定时空中，它早已发生了一场“能指”与“所指”的彻底剥离。这背后并不只是味觉问题，而是符号问题。在结构主义语言学中，“能指” 是符号的外在形式，比如“鹅腿”这个名称、包装、微信群里的叫法，以及它在社交平台上不断被转发的名号；“所指” 则是人们在心中形成的概念，比如“好吃、稀缺、温暖、校园记忆”。至于那块肉本身，则是这个符号最终指向的现实对象。在通常情况下，名称、概念和实物应该大体对应。可一旦进入消费社会，事情就变得复杂了。鲍德里亚在《消费社会》中指出，现代消费早已不只是对物品使用价值的满足，而是对符号的消费。一个商品之所以被追捧，未必只是因为它本身有多好，而是因为它承载了某种身份、情绪和社会关系。“鹅腿阿姨”的走红，恰好符合这一机制。它首先是一种稀缺性符号。不是谁都能买到，不是随时都能买到。排队、预订、微信群、拼手速、校园之间的争抢，这些过程共同制造出一种稀缺感。于是，“吃到鹅腿”不再只是完成了一次夜宵消费，而变成了一种可以被展示、被转述、被点赞的社交货币。它同时也是一种情感符号。对于许多学生来说，它可能是深夜离开图书馆后的安慰，是寒风里的一口热食，是远离家乡后与城市之间少有的温情连接。当大家谈论“鹅腿阿姨”时，谈论的其实不只是食物，而是某种关于青春、校园和深夜食堂的浪漫叙事。在这套强大的符号系统面前，肉的物理属性被暂时悬置了。只要它能提供那份情绪价值、共同记忆和身份认同，它到底是不是严格意义上的“鹅腿”，似乎就不再是第一位的问题。这正是消费社会的魔力，也是它的危险之处。二、 为什么人们会“尝出”传说中的味道？这场塌房事件中最令人细思极恐的细节是：十几年了，难道真的没有一个人吃出那是鸭肉吗？这正是消费社会最深层的控制力——“超真实”对物理感官的控制。鲍德里亚认为，在媒介高度发达的时代，“拟像”已经不再是对现实的模仿，它直接取代了现实，甚至比现实看起来“更真”。当一件商品被反复讲述、反复推荐、反复排队争抢，它就不再只是一个商品，而会变成一个带有光环的拟像。所谓拟像，并不是简单的假象，而是一种被传播、记忆和群体共识共同制造出来的“更像真的真实”。在社交平台、校园传说和朋友推荐中，“鹅腿”被不断描述为肉质紧实、香气独特、值得排队。一次次评价、图片、故事和转发，共同构成了一个关于“神仙鹅腿”的想象空间。于是，当一个满怀期待的人真正咬下去时，他尝到的并不只是肉本身。他同时尝到的是排队的期待、群体的认可、校园的传说，以及“我终于也吃到了”的心理满足。当有人提出质疑，怀疑肉质的时候，也会迅速被狂热的群体维护声淹没，甚至招致“不懂情怀”的谩骂，最终归于噤声。这并不意味着味觉完全失效，而是说明人的感官从来不是纯粹孤立的。味觉也会被语言、情境、价格、故事和群体认同影响。所以，这场争议的荒诞之处正在于：如果现实中的原料真的与名称不符，那么被戳破的不只是一个商品标签，而是一整套曾经让人们愿意相信、愿意排队、愿意怀念的符号系统。三、 从高校到国贸：空间一变，符号就失灵了为什么同样的商品，在高校圈里可以维持温情叙事，一进入国贸 CBD 这样的空间，就更容易遭遇质疑？这并不是因为某一类人更聪明，另一类人更天真，而是因为不同空间有不同的消费逻辑。高校空间中的“鹅腿阿姨”，被包裹在校园共同体的情感结构里。它不是标准化餐饮品牌，而更像一种熟人社会里的温情存在。学生们购买的不只是食物，也包括对小摊经济、校园记忆和人情关系的信任。但国贸 CBD 的消费语境不同。这里更强调价格、效率、契约和商品信息的真实性。当“鹅腿”脱离校园故事，进入一个更加理性化、契约化的市场空间时，它外面的情怀滤镜就会迅速变薄。在校园里，“鹅腿”可以是青春叙事；在国贸的法则里，没有情怀的溢价，只有投入产出比和《消费者权益保护法》。他们用最冰冷的市场理性，完成了对这只假鹅腿的暴力祛魅。在这里，鸭腿就只能是鸭腿。四、 幻觉的废墟与永不落幕的狂欢塌房之后，很多人的愤怒并不只是因为“我花钱买错了东西”。更深层的情绪，可能来自一种幻觉破灭后的创伤感。曾经在寒风中等待的夜晚，微信群里抢到名额的兴奋，朋友圈里写下的夸赞，还有那些关于校园、青春和温情的小小记忆，如果最终被证明是建立在错误命名之上，就会让人产生一种强烈的不适：原来我怀念的，不一定是真实的商品本身； 原来我相信的，也可能只是一个被反复确认过的符号。这才是这场争议最值得分析的地方。在庞大而冷漠的城市生活中，人们总是渴望一点具体的温情：一个熟悉的小摊，一个会被称作“阿姨”的普通人，一份带着校园气息的夜宵，一种“只有我们知道”的小圈子认同。但消费社会最擅长的，恰恰就是把这些温情、稀缺和认同包装成商品符号。它不一定总是以大资本、大品牌的面目出现，有时候也可能藏在一个小摊、一段故事、一个昵称和一场集体怀旧之中。所以，“鹅腿阿姨”的争议真正击中的，并不是一只腿到底来自哪种家禽，而是我们对消费社会中“真实温情”的信任。符号破灭了，但制造符号的机制并不会停止。在信息时代，算法与资本加速了符号的生产、流转与消亡。今天是鹅腿，明天可能是别的网红小吃、城市传说、校园神话、怀旧品牌或情绪商品。或许，下一个包装得更加精美、逻辑更加无懈可击的新符号，此刻已经悄然来到我们的身边。 -
Obsidian 初见 这两天折腾这个软件，发现还挺好用的，自己在服务器上部署了数据库用于进行多端同步之前某个人的要求是，能多端同步，能用触控笔写写画画，能和日历以及 Todo 结合，能建立文件夹关联进行整理分析结果这个正好符合全部条件之前的每周汇报也习惯用 Markdown 来编写，所以用起来还是比较顺手，还能顺带把之前的周报全部导入进来我看功能很多，插件生态也挺丰富的 hhh希望可以提高效率（x插件推荐用了两天，来来回回找了十几个插件，有好用的也有不好用的目前安装了这么些个插件1. Self-hosted Livesync看名字就可以猜到这个是同步用的软件，虽然官方也提供云同步服务，但是需要收费，30 块一个月。既然自己有服务器，那用自己的服务器来做同步显然是一个不错的选择（价值最大化 x）配置起来也很简单，按照流程一步一步走就能配置成功，这个插件甚至可以同步设置、主题还有已安装的插件，用起来还是特别方便的，并且可以实时进行同步多端配置它也有很充分的考虑，在新的客户端设置同步时，只需要扫描二维码或者是导入配置 URL 就可以直接一键配置，省去了很多的步骤，大概只花了半个小时，就完成了 Windows PC、 Mac、 iPhone、 Android 的多端同步。2. Better Export PDF将笔记导出成为 PDF，虽然说 Obsidian 本身也提供了导出 PDF 的功能，但是导出的 PDF 没有书签，总感觉差点什么。这个插件导出 PDF 可以在导出前设置纸张大小，进行导出预览，设置页眉页脚，总体而言功能更加丰富。注意但是它在Mac OS上有bug，导出的文档中文会消失，这个和electron的字体回退bug有关，需要手动在css中注入字体才能正常导出需要导入的 CSS 是@media print { :root, body { /* 强制覆盖 Obsidian 的全局字体变量 */ --font-text: "PingFang SC", "Microsoft YaHei", sans-serif !important; --font-default: "PingFang SC", "Microsoft YaHei", sans-serif !important; } /* 强制应用到所有元素，防止主题或插件的局部样式覆盖 */ * { font-family: "PingFang SC", "Microsoft YaHei", sans-serif !important; } }3. Editing Toolbar这个插件可以提供一个顶部工具栏，里面包含了常用的格式按钮，甚至有格式刷。虽然说基础的 Markdown 语法可以直接手敲，但是对于一些复杂的内容，比如表格、Callout、字体颜色，这些使用标签来设置的话输入起来会比较复杂，通过 Toolbar 进行操作反而更加方便。还有很多其他的插件这里就不一一列举了，下次可以单独开个文章总结一下 hhh
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【阅读笔记】A Unified Multi-Task Semantic Communication System for Multimodal Data 现有的许多语义通信系统大多针对单任务单模型，很难处理不同的任务。不同任务需要不同的模型然而这对于有限资源的边缘设备来说是不现实的。因此文章提出了一种统一的基于深度学习的多任务语义通信模型U-DeepSC，可以完成文本、图像、语音的语义传输任务。文中假设了多种任务，文本、图像、语音以及其混合组成的任务，对于视频的处理则是将其转换为每一帧的图像然后作为图像任务处理在语义编码过程中针对数据的类型分别采用图像、文本、语音的语义编码和信道编码，解码过程中则使用统一的语义解码和信道解码器在编码器的编码层之间加入了FSM模块，用于逐层筛选有用的关键语义信息，同时可以根据信道的特征调整生成的语义信息的长度文中针对多种任务进行测试：文本情感分类、图像理解、视频情感分析、图像分类和图像重构、文本重构
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