To appear in Proc.11th ACM-SIAM Symp.on Discrete Algorithms,San Francisco,CA c SIAM2000.
Engineering the Compression of Massive Tables:An Experimental Approach Adam L.Buchsbaum Donald F.Caldwell Kenneth W.Church Glenn S.Fowler
S.Muthukrishnan
Abstract
We study the problem of compressing massive tables.We devise a
novel compression paradigm—training for lossless compression—
which assumes that the data exhibit dependencies that can be
learned by examining a small amount of training material.We
develop an experimental methodology to test the approach.Our
result is a system,pzip,which outperforms gzip by factors of
two in compression size and both compression and uncompression
time for various tabular data.Pzip is now in production use in an
AT&T network traf?c data warehouse.
1Introduction
We study the problem of compressing massive tables,which
arises naturally in corporate data warehouses.Our goal
is to provide a working system that can be put into pro-
duction use and achieve100:1compression,in particular,
one that can compress10s of TB of data into100s of GB.
We devise a novel compression strategy—training for loss-
less compression—which can leverage standard compression
methods,and we demonstrate its effectiveness experimen-
tally.In the process,we identify the requirements for our
compression application and design algorithmic solutions to
various technical problems.The system we built,pzip,can
compress1TB of data from AT&T’s network traf?c data
warehouse into about28GB,small enough to?t on one PC
disk and a two-fold improvement over existing solutions(in
time as well as space).Pzip is now in production use in the
warehouse.
Our motivating applications are tables of traf?c data
from telecommunication networks.For example,the AT&T
voice communications network generates a record of each
phone call it carries.A typical record consists of several
hundred bytes and depicts network-level information(e.g.,
endpoint exchanges),time-stamp information(e.g.,start
and end times),and billing-level information(e.g.,applied
tariffs).This application generates about1TB of data per
month and is just one example of the many different tables
that AT&T and other corporations generate.Others include
switch-and router-level traf?c data,equipment sensor data
(e.g.,alarm status),and credit card transaction records.
These data have certain unifying characteristics:they have
and maintained.Finally,it is preferable that any solution be general,applying to the many different tables,or portions of tables,that are processed.Thus we cannot exploit domain-speci?c syntactic or semantic information.
Studying massive tables is a new focus in compression research.To distinguish our context from extant ones,con-sider the related?eld of database compression,where rela-tional data may be viewed as tables.This differs from our table compression problem in many ways.First,the goals are different.Database compression stresses the preserva-tion of indexing—the ability to retrieve an arbitrary record—under compression[7].Table compression does not re-quire indexing to be preserved.Next,the data are different. Database records are often dynamic,unlike table data,which have a write-once discipline.Databases consist of hetero-geneous data,possibly with several string?elds of variable length;table data are more homogeneous,with?xed?eld lengths.Also,non-tabular databases are not routinely TBs in size.(An exception is NASA’s EOSDIS database[13], which anticipates processing1TB of satellite images every two weeks.)Finally,the approaches to database compression include lightweight techniques such as compressing each tu-ple by simple encodings[7,8]and tiling the entire table[8]. These approaches are not appropriate for table compression: the former is too wasteful,and the latter too expensive and cumbersome.
Our contribution is a novel approach for the table com-pression problem:lossless compression via training.The idea is to construct a compression plan for the table by study-ing a very small training set off line.To do so,we assume that the data can be modeled by an underlying source that can be learned from a small sample.We further assume and exploit dependencies in the columns of the data in one of two ways:(1)implicitly,by grouping the columns that compress well together;and(2)explicitly,by determining a depen-dency tree among the columns.We then employ the com-pression plan on the entire dataset.To test our assumptions, we implement algorithms to construct compression plans on some training sets,and we compress test sets with respect to the plans.We compare the resulting compression to the straightforward approach of treating the tables as text and applying Lempel-Ziv compression[20,21].It will be clear that comparable performance would falsify our assumptions about the data dependencies.In all cases,however,our algorithms provide substantial compression improvements. While training has been applied to lossy compression,e.g., in speech coding[12,15],ours is the?rst known instance of applying training to lossless compression.
For our primary application,compression exploiting implicit dependencies outperformed that using explicit de-pendencies.We have implemented the corresponding algorithm—optimum partitioning—in pzip,a fully work-ing software system for compressing table data,which has been deployed in the AT&T network traf?c data warehouse. Pzip achieves factors of about2improvement in compres-sion size and both compression and uncompression time over gzip,the method previously used in this application.
In Section2,we discuss the table compression problem further and de?ne our assumptions regarding data dependen-cies.In Section3,we present technical problems that ex-ploit our assumptions,and we give algorithmic solutions to these problems.In Section4,we present our experimental results,and in Section5,we discuss the pzip system and some additional applications.In Section6,we summarize our contributions and present directions for future work.
2Problem Discussion
Our input consists of a table,,of a large number of rows,each of length bytes.We de?ne column to be the projection of the th byte of each row,for .(A byte is the smallest unit of data that can be easily and rapidly accessed;moreover,this level of granularity captures patterns among larger lexical units.)The table compression problem is to compress,such that the requirements discussed in Section1are satis?ed.
From an information-theoretic point of view,can be treated as a string,e.g.,of bytes in row-major order.It would thus suf?ce to perform Lempel-Ziv[20,21]or Huffman[9] compression,yielding provably optimal asymptotic perfor-mance in terms of certain ergodic properties of the source that generates the table.This does not,however,adequately solve the table compression problem.For speci?c classes of inputs,e.g.,tables of network traf?c data,the optimality re-sults may not necessarily hold.In particular,the optimality results hold only with respect to compression methods that likewise treat as a(byte)string;i.e.,methods that do not account for complex dependencies in.Some compression does result,however,and we use this method as our bench-mark in Section4.
We need a few technical de?nitions.Denote by the th column of.Denote by the interval of columns through of.Finally,denote by the size of the result of compressing some interval of columns,in row-major order,using an arbitrary but?xed compressor.
2.1Assumptions.Our approach to the table compression problem assumes that there are dependencies among the columns of.In particular,we will consider dependencies of two types:combinational and differential.
D EFINITION2.1.Two contiguous intervals of columns
and are combinationally dependent if
Combinational dependency is an implicit dependency between intervals.It merely expresses that intervals of
columns are dependent,without determining which columns are dependent on the others.
D EFINITION2.2.Column is differentially dependent on column if
where is the column formed by taking the row-wise difference between columns and.
Differential dependency is an explicit dependency be-tween columns,in that it determines which column is de-pendent on the other.In general,we might compress and by different methods,and we might consider other transformations.This does not affect the ensuing discussion.
Our approach also makes the important assumption that the data is generated by some source that is well behaved, in particular,that dependencies(such as those above)among columns,if they exist,can be captured by examining a small amount of data,independent of the size of.
3Algorithmic Issues
We design compression schemes based on the assumptions embodied in De?nitions2.1and2.2.
3.1Combinational Approach.We can exploit combina-tional dependencies as follows.Consider a partition,,of into intervals, such that and.We refer to an interval
in as a class.We de?ne the cost of to be
The goal is?nd an optimum partition,i.e.,such that
.
We can?nd an optimum partition as follows.De?ne to be the cost of an optimum partition of for ,and de?ne.Then for,
Assuming that the cost has been computed for all,we can compute(and the corresponding partition)in time by simple dynamic programming.
We call this optimum partitioning.This gives the following compression plan for compressing:compress each class in the optimum partition independently in row-major order.
We can further speed up the dynamic programming, under the assumption that there are many optimum or near optimum partitions for compressing,and that among these are some in which the classes are not too wide.To do so,we develop a“chunking”approach,in which,for some ,we divide the columns into pairwise-disjoint intervals of size at most each,and solve our general problem on each such interval.The running time becomes .We call this chunk partitioning,and it likewise returns a compression plan.
3.2Differential Approach.We can exploit differential dependencies as follows.Consider a partition of the columns of into two sets,and.We treat the columns in as source columns and those in as derived columns.Given a mapping,we de?ne the cost,to be
The goal is to?nd a pair of minimum cost.
This is precisely the facility location problem[17].We will assume that the differential cost is a metric.In general, this depends on the base compressor.We apply the simple, greedy algorithm for this problem[14].
At any time,we have a candidate pair.We determine the smallest cost solution,,obtained by
1.removing a column from,
2.adding a column to,or
3.substituting one of the columns in for one not in. (Ties are broken arbitrarily.)If,then we set and and iterate.Otherwise we are done.We call this greedy differential compression.The?nal solution is roughly-optimal under the metric assumption [14].Better approximations[3,4,5,11]are known,but the greedy algorithm suf?ces for our purpose of testing the presence of differential dependencies.
Greedy differential compression produces the follow-ing compression plan:compress each column in indepen-dently,and for each column,compress.
3.3Lossless Compression via Training.Our overall ap-proach is thus the following.
1.Select a small subset as training material.
https://www.doczj.com/doc/0614885682.html,ing,compute a compression plan,,for by
either the combinational or differential approach.
https://www.doczj.com/doc/0614885682.html,press with the compression plan.
Our assumption that the amount of training data needed is independent of the size of implies that,once we have
generated a compression plan,we can use it to compress future tables generated by the same source as.Training is thus an off-line procedure.
So far,we have abstracted the base problem of comput-ing and.Rather than develop our own base compression method,we decided to use one of the stan-dard programs,which have already been well optimized: e.g.,compress[18,21],gzip[20],and vdelta[10]. Each is fast,on-line,and well-suited to our application.Of other available compressors,we note that PPM[6,19],which exploits context sensitivity and thus seems applicable to ta-ble data,and bzip[1]are too slow for our environment, although attempts have been made to tune PPM for speed at the expense of compression size[16].We therefore do not use bzip and PPM in our compression scheme,but we do compare our scheme against bzip and PPM by themselves. We note but do not consider in this paper hybrid approaches, in which we pick the best compressor for a given interval. We can even nest the differential approach within the combi-national approach.
4Experiments
4.1Methodology.We summarize our assumptions as fol-lows.
1.Our data sets present combinational dependencies.
2.The combinational approach is likely to induce some
(near)optimum partition in which no class is wide.
3.Our data sets present differential dependencies.
4.The above dependencies can be detected with a small
amount of training data,independent of the size of.
We?x gzip as our underlying compression method. While this does not explore the range of possible base com-pressor options,it suf?ces to test our approach.As bench-mark R,we apply gzip to in row-major order,corre-sponding to the usage of gzip without off-line training;as benchmark C,we apply gzip to in column-major order, corresponding to the other extremal partition in which no combinational or differential dependencies exist.We thus designed experiments to compare the performance of
1.optimum partitioning to the benchmarks,
2.chunk partitioning to optimum partitioning,and
3.the greedy differential compression to both optimum
partitioning and benchmark C.
Each experiment has the potential to falsify one of our assumptions.If either benchmark outperforms optimum par-titioning(with respect to output size),then our data sets do not present combinational dependencies.If optimum parti-tioning signi?cantly outperforms chunk partitioning,then all (near)optimum partitions must have at least one wide class. If benchmark C outperforms the greedy differential compres-sion,then our data sets do not present differential dependen-cies.We discuss testing assumption(4)below.
For each experiment,we produced a compression plan by running the corresponding algorithm on a training data https://www.doczj.com/doc/0614885682.html,ing the resulting plan,we compressed a disjoint test data set,and we compared the compression performance (time and size)to that of the benchmark(s)for that goal. Although size of compressed output is the metric by which our assumptions can be falsi?ed,we also measured running times,to assess the practicality of our methods.This method-ology extends to assess other,similar compression systems.
We also varied the amount of training data available, to gauge the effect of training size on compression perfor-mance.This is only the?rst step in testing assumption(4). If we do not see compression performance stabilize at some point as we increase the amount of training data,then as-sumption(4)is likely falsi?ed.After observing this stabi-lization,however,a second test will be required:namely, to?x the training set size above the point at which we ob-served stability and increase the test set size arbitrarily.If the relative performance of the compression systems being compared does not remain stable,again assumption(4)is likely falsi?ed.Otherwise,we will have evidence supporting assumption(4).Although this second experiment remains to be conducted,based on our results we do not expect assump-tion(4)to be falsi?ed.
Finally,we compared the best results from the above experiments with isolated usages of compressors based on the Burrows-Wheeler transform[1]and prediction by par-tial match(PPM)[6,19].The goal was to assess empir-ically the bene?t of our training scheme,which leverages standard compression technology,versus other methods that claim improved compression via sophisticated analyses of the source data.
Data.We used100,000records from a network traf?c data warehouse.Each record is781bytes and pertains to an individual network event.The warehouse receives approximately one billion records per month,so effective compression is critical to this application.From the781 columns of bytes,we extracted the90with the highest frequency:i.e.,the number of times the value of the byte changed as the column was scanned top-down.We explain this in Section5;basically,in our real application,the other691columns were compressed more effectively using incomparable methods.
We divided the100,000(now90-byte)records into training and test sets.The training set was1/11th of the data;the test set was the rest.We chose the training set in two ways:(1)the?rst9091records,which we will call the ordered training set,and(2)a randomly chosen set of9091 records,which we will call the random training set.Each
way left the corresponding rest of the data as the test set. In all our experiments,we used the training sets to generate the corresponding compression plans,and we conducted the compression experiments using those plans and the test sets.
Software.To run the experiments,we implemented the following tools.
pin.Given a training set,pin computes a compression plan based on optimum partitioning.
pzip.Given a compression plan computed by pin,pzip compresses a test set with respect to the plan.It encodes enough of the plan into the output(which is included in the output size results reported)so that,given a com-pressed?le,pzip will uncompress it without needing the original plan.(Pin and pzip actually form our working system,and we discuss them in greater detail in Section5.)
colsel.Given a training set,colsel computes a com-pression plan based on the greedy differential algo-rithm.
cszip.Given a compression plan computed by colsel, cszip compresses a test set with respect to the plan.
It encodes enough of the plan into the output(which is included in the output size results reported)so that, given a compressed?le,cszip will uncompress it without needing the original plan.
Pzip and cszip use the zlib library,version1.1.3,1 to compress the intervals and columns,respectively.
System.All the training and experiments were run on one250MHz MIPS R10000processor on a16-processor SGI Origin2000running IRIX6.5,with10GB of main memory.Each time reported is the median of?ve runs, summing user and system time for each run.
4.2Experiments and Results.
Optimum Partitioning.To test assumption(1)and as-sess how optimum partitioning affects compression perfor-mance,we used pin to compute optimum partitions on pieces of the training data of increasing size.We ran pzip with each resulting compression plan on the test set and com-pared the compression time and resulting size to those of the benchmarks;we also compared uncompression times.We performed this experiment using both the ordered and ran-dom training sets.
Figures1and2displays the results,as a function of the amount of training material used.Training on the2%-size(w.r.t.the test set size)data set,at which we see the results stabilize,took about2.27CPU minutes.Because we anticipate using the same compression plan with multi-ple tables from a?xed source,though,training should be
Training set size / test set size (%)0.0
0.51.0
1.5R e l a t i v e p e r f o r m a n c e
(a)
Training set size / test set size (%)
0.0
0.5
1.0
1.5
R e l a t i v e p e r f o r m a n c e
(b)
Figure 1:Results of optimum partition compression,as a function of amount of training material.Shown is the relative performance of optimum partitioning over benchmark R in terms of compressed size,compression time,and uncompression time.(a)Ordered training set;(b)random training set.in training time.
We offer a caveat:pzip has undergone signi?cantly more code optimization than cszip ,which partially ex-plains the relative difference in running times.We believe that we can improve the running time of cszip by combin-ing the column differencing and compression of the derived columns into a single pass.
4.3General Discussion.In all the experiments above,the difference between using ordered and random training sets was negligible,although the ordered sets did provide slightly better results,suggesting the need for future experiments to assess the effects of contiguity in the training data.
We did observe stabilization of compression perfor-mance in all the experiments.Perhaps most remarkable is that this stabilization occurred at training set sizes of 1–2%of the test set size.Again,further experiments with increas-ingly larger test sets and a ?xed training set size are required before assumption (4)can be assumed with con?dence.4.4Comparison to Other Methods.We compared the result of optimum partitioning (using the 2%training size)to Burrows-Wheeler [1]and PPM [6,19]compression in isolation.For Burrows-Wheeler,we used Seward’s bzip2,version 0.9.5d.2For PPM,we used Bloom’s ppmz ,version
Compress.Uncompress.Method gzip 6.340e-1 1.202e-0 1.129e-0col-major 7.768e-1
4.344e-1
2.165e-1
PPM
3https://www.doczj.com/doc/0614885682.html,/
bloom/src/ppmz.html
Training set size / test set size (%)0.0
0.51.0
1.5
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(a)
Training set size / test set size (%)
0.0
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1.5
R e l a t i v e p e r f o r m a n c e
(b)
Figure 2:Results of optimum partition compression,as a function of amount of training material.Shown is the relative performance of optimum partitioning over benchmark C in terms of compressed size,compression time,and uncompression time.(a)Ordered training set;(b)random training set.
PPM,the relative speed difference was orders of magnitude.
The results suggest that,for our table application,opti-mum partitioning using gzip as the underlying compression method outperforms isolated usage of bzip and PPM ,which by themselves purport to outperform gzip .Since bzip did out-compress gzip with only a slight time penalty,it is worth future experimentation to assess the performance of optimum partitioning using bzip as the underlying com-pression method.
5Partition Compression System and Applications
Pin and pzip actually form our production compression system.Recall that the experiments in Section 4used only the 90highest frequency columns from the original data set.Prior to determining an optimum partition,pin calculates
column frequencies.It actually computes the optimum par-tition only on the projection of the high frequency columns.(How it determines low from high is a heuristic outside the scope of this paper.)Furthermore,before computing the par-tition,it employs another heuristic to reorder the high fre-quency columns to improve compression size further.Again,this heuristic is outside the scope of this paper and was turned off for the experiments in Section 4.
Pzip then compresses the low frequency columns by differential encoding,additionally gzip ping the output of of that phase,and the high frequency columns with respect to the (reordered)partition.On the low frequency columns of the full network traf?c data set,this method outperformed the gzip benchmark (R)by two orders of magnitude in com-pression size and almost an order of magnitude in compres-sion time.To measure how the full system works on the original data set,we repeated the structure of the optimum partitioning experiment,allowing pin to detect the low fre-quency columns and pzip to use differential encoding on them.The system setup was as in Section 4,and again we ?xed gzip as the underlying compression method.We com-pared to benchmark R,corresponding to off-the-shelf use of gzip ,which was the method of choice in the AT&T net-work traf?c data warehouse prior to our work.The results are shown in Figure 5.For this experiment,we used only the ordered training set,as the random training set destroys the frequency information.
The results indicate overall improvements relative to straight gzip of 55%in compression size and 40–50%in both compression and uncompression time,supporting the argument that the space improvement by optimum partition-ing is worth the extra time.The time savings for the low frequency columns more than paid for the extra time needed to compress the high frequency columns via optimum parti-tioning.Again,training sets of 1–2%of the test set size suf-?ced to achieve these results.Applied to the network traf-?c warehouse,pin/pzip compresses the raw data for an entire month from the original 1TB to about 28GB,small enough to ?t on a large PC disk.By comparison,gzip com-pressed the data only to about 65GB.
Chunk size 0
1
2
R e l a t i v e p e r f o r m a n c e
(a)
Chunk size
1
2
R e l a t i v e p e r f o r m a n c e
(b)
Figure 3:Results of chunk partition compression,as a function of chunk size.Shown is the relative performance of chunk partitioning over optimum partitioning in terms of compressed size,compression time,uncompression time,and training time.(a)Ordered training set;(b)random training set.5.1Additional Test Sets.
The AT&T network switch statistics project.In this project,statistics are collected at 15-minute intervals from ATM switches in a network.A record corresponds to a re-placeable circuit component in one of the switches and con-sists of a 16-byte hardware identi?er,a 4-byte statistic iden-ti?er,a 4-byte time stamp,and a 4-byte count value.Each 15-minute interval produces a ?le with about 80,000records for a 6-switch network.The items are sorted by the 16-byte hardware identi?er;sorted identi?ers usually differ by one byte from one item to the next.The ?le format is determined by the switch manufacturer and has an irregular structure:variable length headers and interspersed sequencing records make the records variable length in general.The average ?le size is about 2.2MB and gzip s to about 192kB,making the daily space requirement 18.4MB.
To use pzip ,each record was padded to a ?xed 32bytes.This expanded the average ?le size to about 2.6MB.Training data produced 10high frequency columns,for which an optimum (reordered)partition was generated.The resulting average pzip ped ?le size was 10.3kB,for a daily space requirement of 1MB,a 95%improvement over straight gzip .Compression and uncompression time improvement was only about 20%.
U.S.census data.We took a portion of the United States 1990Census of Population and Housing Summary Tape File 3A (a.k.a.STF3A )[2].The data format is ?xed length ASCII records.We used ?eld group 301,level 090,for all states.
Table 2:Summary of results.Size and times are ratios of pzip values to the corresponding gzip values.
Size time time .45.62.54Ntwk.switch
.56
.50
.33
This generated a 342MB ?le with 932-byte records.Gzip compressed the ?le to 31.5MB.
Pin determined that 186columns were high frequency.In the optimum partition generated,the largest class was 56bytes wide,indicating high combinational dependence.Pzip compressed the ?le to 17.5MB,a 44.4%improvement over gzip .The compression time improvement was 50%,and uncompression time improvement was 67%.
5.2Discussion.Table 2summarizes the results in this section.
Based on its performance on the network traf?c data,pzip has been put into production use in the AT&T network traf?c warehouse,using a compression plan generated by pin on about 100,000records.Although not in a controlled setting,this will provide an “in-production”experiment that
Training set size / test set size (%)0.0
0.5
1.0
1.5R e l a t i v e p e r f o r m a n c e
(a)
Training set size / test set size (%)
0.0
0.5
1.0
1.5
R e l a t i v e p e r f o r m a n c e
(b)
Figure 4:Results of greedy differential compression,as a function of amount of ordered training material.(a)Shows the relative performance of greedy differential compression over optimum partitioning in terms of compressed size,compression time,uncompression time,and training time.(b)Shows the relative performance of greedy differential compression over benchmark C in terms of compressed size,compression time,and uncompression time.
can help assess assumption (4),because going forward,pzip will be compressing an arbitrary amount of data based on the ?xed-size training set.6Concluding Remarks
We have presented massive tables as a new focus in data compression research.We have given a systematic approach for solving the problem,based on the experimental vali-dation of data dependency assumptions.The result is a new compression paradigm:training for lossless compres-sion.By exploiting data dependencies,our scheme outper-forms standard methods based on information theoretic re-sults,e.g.,Lempel-Ziv [20,21].We tested two such depen-dencies.For our application,optimum partitioning is better,and it is in production use within AT&T,in the pzip sys-tem.We anticipate instances for which the differential ap-proach will outperform the combinational approach and also instances that favor a hybrid approach.We leave as an open problem to ?nd other data dependencies.
Our results demonstrate the utility of training for loss-less compression.Given multiple tables from a common
source,training becomes an off-line operation,suitable for computationally expensive optimizations.The bottleneck in our dynamic programming algorithm for optimum partition-ing is the computation of for all ,which requires running the base compressor (gzip ,in our case)on intervals of columns.A quick way to esti-mate the compressed size of an interval of columns,such as providing a suitable lower bound on their joint entropy—a fundamental problem of independent interest—would there-fore be valuable in speeding the overall algorithm.
Two aspects of our work that are now only heuristic are as follows.Permuting the columns before partitioning them effects greater compression.The problem of optimally per-muting the columns can be abstracted in combinatorial op-timization terms as versions of the Hamiltonian path prob-lem or clustering.We suspect that these formulations will prove to be hard,but proving their hardness is non-trivial.Any reduction must capture required costs by constructing columns whose compressed size using a particular program (such as gzip )will match required costs in the reduction.From a practical point of view,an ef?cient heuristic with good performance is desirable.Our second heuristic involves the choice of low frequency columns that are removed prior to training.In our data sets,simple rules of thumb suf?ced
to identify such columns,but a formal approach would be desirable.
In the differential approach,we focused on the case in which derived columns can be assigned only to source columns.In general,however,we can build a tree of derivations,which implies an interesting variation of the facility location problem that can be solved exactly by a reduction to minimum spanning trees.We also leave as open problems to explore the effect on compression plans
Training set size / test set size (%)
0.0
0.5
1.0
1.5
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Figure 5:Results of using pin/pzip with all heuristics and optimum partition compression,as a function of amount of ordered training material.Shown is the relative performance of pzip over benchmark R in terms of compressed size,compression time,and uncompression time.
of using other approximations to the metric facility location problem [3,11],and to explore hybrid approaches in which we apply optimum partitioning and differential compression to disjoint intervals of .
Our experimental methodology—assuming dependen-cies,deriving algorithms based on them,and testing to sup-port or falsify them—may be applied to other compression-based scenarios.It remains to conduct the second test of as-sumption (4)—that the amount of training material needed is independent of the size of the test set—by ?xing a compres-sion plan for an arbitrarily large amount of test material.The production use of pzip is providing an uncontrolled version of this experiment that supports the assumption.Finally,as-sessing the impact of data contiguity on training remains to be studied rigorously.
Acknowledgement
We thank the anonymous reviewers for many helpful com-ments.References
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尊重的素材（为人处世） 思路 人与人之间只有互相尊重才能友好相处 要让别人尊重自己，首先自己得尊重自己 尊重能减少人与人之间的摩擦 尊重需要理解和宽容 尊重也应坚持原则 尊重能促进社会成员之间的沟通 尊重别人的劳动成果 尊重能巩固友谊 尊重会使合作更愉快 和谐的社会需要彼此间的尊重 名言 施与人，但不要使对方有受施的感觉。帮助人，但给予对方最高的尊重。这是助人的艺术，也是仁爱的情操。—刘墉 卑己而尊人是不好的，尊己而卑人也是不好的。———徐特立 知道他自己尊严的人，他就完全不能尊重别人的尊严。———席勒 真正伟大的人是不压制人也不受人压制的。———纪伯伦 草木是靠着上天的雨露滋长的，但是它们也敢仰望穹苍。———莎士比亚 尊重别人，才能让人尊敬。———笛卡尔 谁自尊，谁就会得到尊重。———巴尔扎克 人应尊敬他自己，并应自视能配得上最高尚的东西。———黑格尔 对人不尊敬，首先就是对自己的不尊敬。———惠特曼
每当人们不尊重我们时，我们总被深深激怒。然而在内心深处，没有一个人十分尊重自己。———马克·吐温 忍辱偷生的人，绝不会受人尊重。———高乃依 敬人者，人恒敬之。———《孟子》 人必自敬，然后人敬之；人必自侮，然后人侮之。———扬雄 不知自爱反是自害。———郑善夫 仁者必敬人。———《荀子》 君子贵人而贱己，先人而后己。———《礼记》 尊严是人类灵魂中不可糟蹋的东西。———古斯曼 对一个人的尊重要达到他所希望的程度，那是困难的。———沃夫格纳 经典素材 1元和200元 （尊重劳动成果） 香港大富豪李嘉诚在下车时不慎将一元钱掉入车下，随即屈身去拾，旁边一服务生看到了，上前帮他拾起了一元钱。李嘉诚收起一元钱后，给了服务生200元酬金。 这里面其实包含了钱以外的价值观念。李嘉诚虽然巨富，但生活俭朴，从不挥霍浪费。他深知亿万资产，都是一元一元挣来的。钱币在他眼中已抽象为一种劳动，而劳动已成为他最重要的生存方式，他的所有财富，都是靠每天20小时以上的劳动堆积起来的。200元酬金，实际上是对劳动的尊重和报答，是不能用金钱衡量的。 富兰克林借书解怨 （尊重别人赢得朋友）
那一刻我感受到了幸福 本文是关于初中作文的那一刻我感受到了幸福，感谢您的阅读！ 每个人民的心中都有一粒幸福的种子，当它拥有了雨水的滋润和阳光的沐浴，它就会绽放出最美丽的姿态。那一刻，我们都能够闻到幸福的芬芳，我们都能够感受到幸福的存在。 在寒假期间，我偶然在授索电视频道，发现(百家讲坛)栏目中大学教授正在解密幸福，顿然引起我的好奇心，我放下了手中的遥控器，静静地坐在电视前，注视着频道上的每一个字，甚至用笔急速记在了笔记本上。我还记得，那位大学教授讲到了一个故事：一位母亲被公司升职到外国工作，这位母亲虽然十分高兴，但却又十分无奈，因为她的儿子马上要面临中考了，她不能撇下儿子迎接中考的挑战，于是她决定拒绝这了份高薪的工作，当有人问她为什么放弃这么好的机会时，她却毫无遗憾地说，纵然我能给予儿子最贵的礼物，优异的生活环境，但我却无当给予他关键时刻的那份呵护与关爱，或许以后的一切会证明我的选择是正确的。听完这样一段故事，我心中有种说不出的感觉，刹那间，我仿拂感觉那身边正在包饺子的妈妈，屋里正在睡觉的爸爸，桌前正在看小说的妹妹给我带来了一种温馨，幸福感觉。正如教授所说的那种解密幸福。就要选择一个明确的目标，确定自已追求的是什么，或许那时我还不能完全诠释幸福。 当幸福悄悄向我走来时，我已慢慢明白，懂得珍惜了。 那一天的那一刻对我来说太重要了，原本以为出差在外的父母早已忘了我的生日，只有妹妹整日算着日子。我在耳边唠叨个不停，没想到当日我失落地回到家中时，以为心中并不在乎生日，可是眼前的一切，让我心中涌现的喜悦，脸上露出的微笑证明我是在乎的。
爸爸唱的英文生日快乐歌虽然不是很动听，但爸爸对我的那份爱我听得很清楚，妈妈为我做的长寿面，我细细的品尝，吃出了爱的味道。妹妹急忙让我许下三个愿望，嘴里不停的唠叨：我知道你的三个愿望是什么?我问：为什么呀!我们是一家人，心连心呀!她高兴的说。 那一刻我才真正解开幸福的密码，感受到了真正的幸福，以前我无法理解幸福，即使身边有够多的幸福也不懂得欣赏，不懂得珍惜，只想拥有更好更贵的，其实幸福比物质更珍贵。 那一刻的幸福就是爱的升华，许多时候能让我们感悟幸福不是名利，物质。而是在血管里涌动着的，漫过心底的爱。 也许每一个人生的那一刻，就是我们幸运的降临在一个温馨的家庭中，而不是降临在孤独的角落里。 家的感觉就是幸福的感觉，幸福一直都存在于我们的身边!
教育资料 《短歌行》 《短歌行》赏析(林庚) 曹操这一首《短歌行》是建安时代杰出的名作，它代表着人生的两面，一方面是人生的忧患，一方面是人生的欢乐。而所谓两面也就是人生的全面。整个的人生中自然含有一个生活的态度，这就具体地表现在成为《楚辞》与《诗经》传统的产儿。它一方面不失为《楚辞》中永恒的追求，一方面不失为一个平实的生活表现，因而也就为建安诗坛铺平了道路。 这首诗从“对酒当歌，人生几何”到“但为君故，沉吟至今”，充分表现着《楚辞》里的哀怨。一方面是人生的无常，一方面是永恒的渴望。而“呦呦鹿鸣”以下四句却是尽情的欢乐。你不晓得何以由哀怨这一端忽然会走到欢乐那一端去，转折得天衣无缝，仿佛本来就该是这么一回事似的。这才是真正的人生的感受。这一段如是，下一段也如是。“明明如月，何时可掇?忧从中来，不可断绝。越陌度阡，枉用相存。契阔谈宴，心念旧恩。月明星稀，乌鹊南飞。绕树三匝，何枝可依。”缠绵的情调，把你又带回更深的哀怨中去。但“山不厌高，海不厌深”，终于走入“周公吐哺，天下归心”的结论。上下两段是一个章法，但是你并不觉得重复，你只觉得卷在悲哀与欢乐的旋涡中，不知道什么时候悲哀没有了，变成欢乐，也不知道什么时候欢乐没有了，又变成悲哀，这岂不是一个整个的人生吗?把整个的人生表现在一个刹那的感觉上，又都归于一个最实在的生活上。“我有嘉宾，鼓瑟吹笙”，不正是当时的情景吗?“周公吐哺，天下归心”，不正是当时的信心吗? “青青子衿”到“鼓瑟吹笙”两段连贯之妙，古今无二。《诗经》中现成的句法一变而有了《楚辞》的精神，全在“沉吟至今”的点窜，那是“青青子衿”的更深的解释，《诗经》与《楚辞》因此才有了更深的默契，从《楚辞》又回到《诗经》，这样与《鹿鸣》之诗乃打成一片，这是一个完满的行程，也便是人生旅程的意义。“月明星稀”何以会变成“山不厌高，海不厌深”?几乎更不可解。莫非由于“明月出天山”，“海上生明月”吗?古辞说：“枯桑知天风，海水知天寒”，枯桑何以知天风，因为它高；海水何以知天寒，因为它深。唐人诗“一叶落知天下秋”，我们对于宇宙万有正应该有一个“知”字。然则既然是山，岂可不高?既然是海，岂可不深呢?“并刀如水，吴盐胜雪”，既是刀，就应该雪亮；既是盐，就应该雪白，那么就不必问山与海了。 山海之情，成为漫漫旅程的归宿，这不但是乌鹊南飞，且成为人生的思慕。山既尽其高，海既尽其深。人在其中乃有一颗赤子的心。孟子主尽性，因此养成他浩然之气。天下所以归心，我们乃不觉得是一个夸张。 .
关于我的幸福作文八篇汇总 幸福在每个人的心中都不一样。在饥饿者的心中，幸福就是一碗香喷喷的米饭；在果农的心中，幸福就是望着果实慢慢成熟；在旅行者的心中，幸福就是游遍世界上的好山好水。而在我的心中，幸福就是每天快快乐乐，无忧无虑；幸福就是朋友之间互相帮助，互相关心；幸福就是在我生病时，母亲彻夜细心的照顾我。 幸福在世间上的每个角落都可以发现，只是需要你用心去感受而已。 记得有一次，我早上出门走得太匆忙了，忘记带昨天晚上准备好的钢笔。老师说了：“今天有写字课，必须要用钢笔写字，不能用水笔。”我只好到学校向同学借了。当我来到学校向我同桌借时，他却说：“我已经借别人了，你向别人借吧！”我又向后面的同学借，可他们总是找各种借口说：“我只带了一枝。”问了三四个人，都没有借到，而且还碰了一鼻子灰。正当我急的像热锅上的蚂蚁团团转时，她递给了我一枝钢笔，微笑的对我说：“拿去用吧！”我顿时感到自己是多么幸福！在我最困难的时候，当别人都不愿意帮助我的时候，她向我伸出了援手。 幸福也是无时无刻都在身旁。 当我生病的时候，高烧持续不退时，是妈妈在旁边细心
的照顾我，喂我吃药，甚至一夜寸步不离的守在我的床边，直到我苏醒。当我看见妈妈的眼睛布满血丝时，我的眼眶在不知不觉地湿润了。这时我便明白我有一个最疼爱我的妈妈，我是幸福的！ 幸福就是如此简单！不过，我们还是要珍惜眼前的幸福，还要给别人带来幸福，留心观察幸福。不要等幸福悄悄溜走了才发现，那就真的是后悔莫及了！ 这就是我拥有的幸福，你呢？ 悠扬的琴声从房间里飘出来，原来这是我在弹钢琴。优美的旋律加上我很强的音乐表现力让一旁姥爷听得如醉如痴。姥爷说我是幸福的，读了《建设幸福中国》我更加体会到了这一点。 儿时的姥爷很喜欢读书，但当时家里穷，据姥爷讲那时上学可不像现在。有点三天打鱼两天晒网，等地里农活忙了太姥爷就说：“别去念书了，干地里的活吧。”干活时都是牛马拉车，也没机器，效率特别低。还要给牲口拔草，喂草，拾柴火，看书都是抽空看。等农闲时才能背书包去学校，衣服更是老大穿了，打补丁老二再接着穿，只有盼到过年时才有能换上件粗布的新衣服。写字都是用石板，用一次擦一次，那时还没有电灯，爱学习的姥爷在昏暗的煤油灯下经常被灯火不是烧了眉毛就是燎了头发。没有电灯更没有电视，没有电视更没有见过钢琴，只知道钢琴是贵族家用的。
曹操《短歌行【对酒当歌】》原文、翻译、赏析译文 原文 面对美酒应该高歌，人生短促日月如梭。对酒当歌，人生几何？ 好比晨露转瞬即逝，失去的时日实在太多！譬如朝露，去日苦多。 席上歌声激昂慷慨，忧郁长久填满心窝。慨当以慷，忧思难忘。 靠什么来排解忧闷？唯有狂饮方可解脱。何以解忧？唯有杜康。 那穿着青领（周代学士的服装）的学子哟，你们令我朝夕思慕。青青子衿，悠悠我心。 正是因为你们的缘故，我一直低唱着《子衿》歌。但为君故，沉吟至今。 阳光下鹿群呦呦欢鸣，悠然自得啃食在绿坡。呦呦鹿鸣，食野之苹。 一旦四方贤才光临舍下，我将奏瑟吹笙宴请宾客。我有嘉宾，鼓瑟吹笙。 当空悬挂的皓月哟，你运转着，永不停止；明明如月，何时可掇？ 我久蓄于怀的忧愤哟，突然喷涌而出汇成长河。忧从中来，不可断绝。 远方宾客踏着田间小路，一个个屈驾前来探望我。越陌度阡，枉用相存。 彼此久别重逢谈心宴饮，争着将往日的情谊诉说。契阔谈讌，心念旧恩。 明月升起，星星闪烁，一群寻巢乌鹊向南飞去。月明星稀，乌鹊南飞。 绕树飞了三周却没敛绕树三匝，何枝
翅，哪里才有它们栖身之 所？ 可依？ 高山不辞土石才见巍 峨，大海不弃涓流才见壮阔。（比喻用人要“唯才是举”，多多益善。）山不厌高，水不厌深。 只有像周公那样礼待贤 才（周公见到贤才，吐出口 中正在咀嚼的食物，马上接 待。《史记》载周公自谓： “一沐三握发，一饭三吐哺， 犹恐失天下之贤。”），才 能使天下人心都归向我。 周公吐哺，天 赏析 曹操是汉末杰出的政治家、军事家和文学家，他雅好诗章，好作乐府歌辞，今存诗22首，全是乐府诗。曹操的乐府诗多描写他本人的政治主张和统一天下的雄心壮志。如他的《短歌行》，充分表达了诗人求贤若渴以及统一天下的壮志。 《短歌行》是政治性很强的诗作，主要是为曹操当时所实行的政治路线和政策策略服务的，但是作者将政治内容和意义完全熔铸在浓郁的抒情意境之中，全诗充分发挥了诗歌创作的特长，准确而巧妙地运用了比兴手法，寓理于情，以情感人。诗歌无论在思想内容还是在艺术上都取得了极高的成就，语言质朴，立意深远，气势充沛。这首带有建安时代"志深比长""梗概多气"的时代特色的《短歌行》，读后不觉思接千载，荡气回肠，受到强烈的感染。 对酒当歌，人生几何？ 譬如朝露，去日苦多。 慨当以慷，幽思难忘。 何以解忧，唯有杜康。 青青子衿，悠悠我心。 但为君故，沈吟至今。 呦呦鹿鸣，食野之苹。 我有嘉宾，鼓瑟吹笙。 明明如月，何时可掇？ 忧从中来，不可断绝。 越陌度阡，枉用相存。 契阔谈，心念旧恩。 月明星稀，乌鹊南飞， 绕树三匝，何枝可依？ 山不厌高，海不厌深， 周公吐哺，天下归心。 《短歌行》是汉乐府的旧题，属于《相和歌?平调曲》。这就是说它本来是一个乐曲的名称，这种乐曲怎么唱法，现在当然是不知道了。但乐府《相和歌?平调曲》中除了《短歌行》还有《长歌行》，唐代吴兢《乐府古题要解》引证古诗“长歌正激烈”，魏文帝曹丕《燕歌行》“短歌微吟不能长”和晋代傅玄《艳歌行》“咄来长歌续短歌”等句，认为“长歌”、“短
外国文学名著鉴赏期末论文院—系：数学学院 科目：外国文学名著鉴赏（期末论文）班级： 08级数学与应用数学A班 姓名：沈铁 学号： 200805050149 上课时段：周五晚十、十一节课
奋斗了，才有出路 ——读《鲁宾逊漂游记》有感小说《鲁宾逊漂游记》一直深受人们的喜爱。读完这篇小说，使我对人生应该有自己的一个奋斗历程而受益匪浅。当一个人已经处于绝境的时候，还能够满怀信心的去面对和挑战生活，实在是一种可贵的精神。他使我认识到，人无论何时何地，不管遇到多大的困难，都不能被困难所吓倒，我们要勇敢的面对困难，克服困难，始终保持一种积极向上、乐观的心态去面对。在当今社会只有努力去奋斗，才会有自己的出路！ 其实现在的很多人都是那些遇到困难就退缩，不敢勇敢的去面对它。不仅如此，现在很多人都是独生子女，很多家长视子女为掌上明珠，不要说是冒险了，就连小小的家务活也不让孩子做，天天总是说：“我的小宝贝啊，你读好书就行了，其它的爸爸妈妈做就可以了。”读书固然重要，但生活中的小事也不能忽略。想一想，在荒无人烟的孤岛上，如果你连家务活都不会做，你能在那里生存吗？读完这部著作后，我不禁反问自己：“如果我像书中的鲁宾逊那样在大海遭到风暴，我能向他那样与风暴搏斗，最后逃离荒岛得救吗？恐怕我早已经被大海所淹没；如果我漂流到孤岛，能活几天？我又能干些什么？我会劈柴吗？会打猎做饭吗？我连洗洗自己的衣服还笨手笨脚的。”我们应该学习鲁宾逊这种不怕困难的精神，无论何时何地都有坚持地活下去，哪怕只有一线希望也要坚持到底，决不能放弃！我们要像鲁宾
逊那样有志气、有毅力、爱劳动，凭自己的双手创造财富，创造奇迹，取得最后的胜利。这样的例子在我们的生活中屡见不鲜。 《史记》的作者司马迁含冤入狱，可它依然在狱中完成《史记》一书，他之所以能完成此书，靠的也是他心中那顽强的毅力，永不放弃的不断努力的精神。著名作家爱迪生从小就生活在一个贫困的家庭中，可是他从小就表现出了科学方面的天赋。长大后爱迪生着力于电灯的发明与研究，他经过了九百多次的失败，可它依然没有放弃，不断努力，最后终于在第一千次实验中取得了成功。 鲁宾逊在岛上生活了二十八年，他面对了各种各样的困难和挫折，克服了许多常人无法想象的困难，自己动手，丰衣足食，以惊人的毅力，顽强的活了下来。他自从大船失事后，找了一些木材，在岛上盖了一间房屋，为防止野兽，还在房子周围打了木桩，来到荒岛，面对着的首要的就是吃的问题，船上的东西吃完以后，鲁宾逊开始打猎，有时可能会饿肚子，一是他决定播种，几年后他终于可以吃到自己的劳动成果，其实学习也是这样，也有这样一个循序渐进的过程，现在的社会，竞争无处不在，我们要懂得只有付出才会有收获，要勇于付出，在战胜困难的同时不断取得好成绩。要知道只有付出，才会有收获。鲁宾逊在失败后总结教训，终于成果；磨粮食没有石磨，他就用木头代替；没有筛子，就用围巾。鲁宾逊在荒岛上解决了自己的生存难题，面对人生挫折，鲁宾逊的所作所为充分显示了他坚毅的性格和顽强的精神。同样我们在学习上也可以做一些创新，养成一种创新精神，把鲁宾逊在荒岛，不畏艰险，不怕失败挫折，艰苦奋斗的精
小学生作文《感悟幸福》范文五篇 小草说,幸福就是大地增添一份绿意;阳光说,幸福就是撒向人间的温暖;甘露说,幸福就是滋润每一个生命。下面是为大家带来的有关幸福650字优秀范文，希望大家喜欢。 感悟幸福650字1 生活就像一部壮丽的交响曲，它是由一篇一篇的乐章组成的，有喜、有怒、有哀、有乐。每一个人都有自己丰富多彩的生活，我也有自己的生活。我原本以为，吃可口的牛排，打电脑游戏，和朋友开心玩乐就是幸福。可是，我错了，幸福并不仅仅如此。 记得有一次，我放学回到家里放下书包就拿起一包饼干来吃。吃着吃着，突然我觉得牙齿痛了起来，而且越来越痛，痛得我连饼干也咬不动了。我放下饼干，连忙去拿了一面镜子来看。原来这又是那一颗虫牙在“作怪”。“哎哟哟，哎哟哟，痛死我了……”我不停地说着。渐渐地，那牙疼得越来越厉害，疼得我坐立不安，直打滚。后来在妈妈的陪伴下去了医院，治好了那颗虫牙。跨出医院大门时，我觉得心情出奇的好，天空格外的蓝，路边的樟树特别的绿，看什么都顺眼，才猛然一悟，幸福是简单而平凡的，身体健康就是一种幸福! 这学期我发现我的英语退步了，我决定要把这门功课学好，于是，我每天回
家做完作业后，都抽出半小时时间复习英语，在课上也听得特别认真，一遇到不懂的题目主动请教老师。经过一段时间的努力，终于，在上次考试的时候，我考了97分。妈妈表扬了我，我心里美滋滋的。我明白了经过自己的努力享受到成功的喜悦，这也是一种幸福。 …… 每个人都无一例外的渴望幸福。不同的人有不同的感受，其实，幸福就是那种能在平凡中寻找欢乐、能在困境中找到自信的一种心境。同学们，幸福其实很简单，就在我们的身边，触手可及。用心去认真地品味吧，它一直未曾离开我们身边! 感悟幸福650字2 有的人认为幸福就是腰缠万贯，有的人认为幸福就是找到意中人，“采菊东篱下，悠然见南山”是陶渊明对邪恶幸福，“从明天起做一个幸福人，喂马、劈柴、周游世界。从明天起，关心蔬菜和粮食，我有一所房子，面朝大海，春暖花开。”这是海子的幸福。一千种人就有一千种对幸福的理解。 我对幸福的理解就是幸福使简单而平凡的，是无处不在的! 我的牙疼得奇怪而顽强不是这颗牙疼就是那颗牙疼;不是吃冷的疼就是吃热
曹操《短歌行》其二翻译及赏析 引导语：曹操(155—220)，字孟德，小名阿瞒，《短歌行 二首》 是曹操以乐府古题创作的两首诗， 第一首诗表达了作者求贤若渴的心 态，第二首诗主要是曹操向内外臣僚及天下表明心迹。 短歌行 其二 曹操 周西伯昌，怀此圣德。 三分天下，而有其二。 修奉贡献，臣节不隆。 崇侯谗之，是以拘系。 后见赦原，赐之斧钺，得使征伐。 为仲尼所称，达及德行， 犹奉事殷，论叙其美。 齐桓之功，为霸之首。 九合诸侯，一匡天下。 一匡天下，不以兵车。 正而不谲，其德传称。 孔子所叹，并称夷吾，民受其恩。 赐与庙胙，命无下拜。 小白不敢尔，天威在颜咫尺。 晋文亦霸，躬奉天王。 受赐圭瓒，钜鬯彤弓， 卢弓矢千，虎贲三百人。 威服诸侯，师之所尊。 八方闻之，名亚齐桓。 翻译 姬昌受封为西伯，具有神智和美德。殷朝土地为三份，他有其中两分。 整治贡品来进奉，不失臣子的职责。只因为崇侯进谗言，而受冤拘禁。 后因为送礼而赦免， 受赐斧钺征伐的权利。 他被孔丘称赞， 品德高尚地位显。 始终臣服殷朝帝王，美名后世流传遍。齐桓公拥周建立功业，存亡继绝为霸 首。
聚合诸侯捍卫中原，匡正天下功业千秋。号令诸侯以匡周室，主要靠的不是 武力。 行为磊落不欺诈，美德流传于身后。孔子赞美齐桓公，也称赞管仲。 百姓深受恩惠，天子赐肉与桓公，命其无拜来接受。桓公称小白不敢，天子 威严就在咫尺前。 晋文公继承来称霸，亲身尊奉周天王。周天子赏赐丰厚，仪式隆重。 接受玉器和美酒，弓矢武士三百名。晋文公声望镇诸侯，从其风者受尊重。 威名八方全传遍，名声仅次于齐桓公。佯称周王巡狩，招其天子到河阳，因 此大众议论纷纷。 赏析 《短歌行》 (“周西伯昌”)主要是曹操向内外臣僚及天下表明心 迹，当他翦灭群凶之际，功高震主之时，正所谓“君子终日乾乾，夕惕若 厉”者，但东吴孙权却瞅准时机竟上表大说天命而称臣，意在促曹操代汉 而使其失去“挟天子以令诸侯”之号召， 故曹操机敏地认识到“ 是儿欲据吾著炉上郁!”故曹操运筹谋略而赋此《短歌行 ·周西伯 昌》。 西伯姬昌在纣朝三分天下有其二的大好形势下， 犹能奉事殷纣， 故孔子盛称 “周之德， 其可谓至德也已矣。 ”但纣王亲信崇侯虎仍不免在纣王前 还要谗毁文王，并拘系于羑里。曹操举此史实，意在表明自己正在克心效法先圣 西伯姬昌，并肯定他的所作所为，谨慎惕惧，向来无愧于献帝之所赏。 并大谈西伯姬昌、齐桓公、晋文公皆曾受命“专使征伐”。而当 今天下时势与当年的西伯、齐桓、晋文之际颇相类似，天子如命他“专使 征伐”以讨不臣，乃英明之举。但他亦效西伯之德，重齐桓之功，戒晋文 之诈。然故作谦恭之辞耳，又谁知岂无更讨封赏之意乎 ?不然建安十八年(公元 213 年)五月献帝下诏曰《册魏公九锡文》，其文曰“朕闻先王并建明德， 胙之以土，分之以民，崇其宠章，备其礼物，所以藩卫王室、左右厥世也。其在 周成，管、蔡不静，惩难念功，乃使邵康公赐齐太公履，东至于海，西至于河， 南至于穆陵，北至于无棣，五侯九伯，实得征之。 世祚太师，以表东海。爰及襄王，亦有楚人不供王职，又命晋文登为侯伯， 锡以二辂、虎贲、斧钺、禾巨 鬯、弓矢，大启南阳，世作盟主。故周室之不坏， 系二国是赖。”又“今以冀州之河东、河内、魏郡、赵国、中山、常 山，巨鹿、安平、甘陵、平原凡十郡，封君为魏公。锡君玄土，苴以白茅，爰契 尔龟。”又“加君九锡，其敬听朕命。” 观汉献帝下诏《册魏公九锡文》全篇，尽叙其功，以为其功高于伊、周，而 其奖却低于齐、晋，故赐爵赐土，又加九锡，奖励空前。但曹操被奖愈高，心内 愈忧。故曹操在曾早在五十六岁写的《让县自明本志令》中谓“或者人见 孤强盛， 又性不信天命之事， 恐私心相评， 言有不逊之志， 妄相忖度， 每用耿耿。
（一）文学常识 一、古希腊罗马 1．（1）宙斯(罗马神话称为朱庇特)，希腊神话中最高的天神，掌管雷电云雨，是人和神的主宰。 （2）阿波罗，希腊神话中宙斯的儿子，主管光明、青春、音乐、诗歌等，常以手持弓箭的少年形象出现。 （3）雅典那，希腊神话中的智慧女神，雅典城邦的保护神。 （4）潘多拉，希腊神话中的第一个女人，貌美性诈。私自打开了宙斯送她的一只盒子，里面装的疾病、疯狂、罪恶、嫉妒等祸患，一齐飞出，只有希望留在盒底，人间因此充满灾难。“潘多拉的盒子”成为“祸灾的来源”的同义语。 （5）普罗米修斯，希腊神话中造福人间的神。盗取天火带到人间，并传授给人类多种手艺，触怒宙斯，被锁在高加索山崖，受神鹰啄食，是一个反抗强暴、不惜为人类牺牲一切的英雄。 （6）斯芬克司，希腊神话中的狮身女怪。常叫过路行人猜谜，猜不出即将行人杀害；后因谜底被俄底浦斯道破，即自杀。后常喻“谜”一样的人物。与埃及狮身人面像同名。 2．荷马，古希腊盲诗人。主要作品有《伊利亚特》和《奥德赛》，被称为荷马史诗。《伊利亚特》叙述十年特洛伊战争。《奥德赛》写特洛伊战争结束后，希腊英雄奥德赛历险回乡的故事。马克思称赞它“显示出永久的魅力”。 3．埃斯库罗斯，古希腊悲剧之父，代表作《被缚的普罗米修斯》。6．阿里斯托芬，古希腊“喜剧之父”代表作《阿卡奈人》。 4．索福克勒斯，古希腊重要悲剧作家，代表作《俄狄浦斯王》。5．欧里庇得斯，古希腊重要悲剧作家，代表作《美狄亚》。 二、中世纪文学 但丁，意大利人，伟大诗人，文艺复兴的先驱。恩格斯称他是“中世纪的最后一位诗人，同时又是新时代的最初一位诗人”。主要作品有叙事长诗《神曲》，由地狱、炼狱、天堂三部分组成。《神曲》以幻想形式，写但丁迷路，被人导引神游三界。在地狱中见到贪官污吏等受着惩罚，在净界中见到贪色贪财等较轻罪人，在天堂里见到殉道者等高贵的灵魂。 三、文艺复兴时期 1．薄迦丘意大利人短篇小说家，著有《十日谈》拉伯雷，法国人，著《巨人传》塞万提斯，西班牙人,著《堂?吉诃德》。 2．莎士比亚，16-17世纪文艺复兴时期英国伟大的剧作家和诗人，主要作品有四大悲剧——《哈姆雷特》、《奥赛罗》《麦克白》、《李尔王》，另有悲剧《罗密欧与朱丽叶》等，喜剧有《威尼斯商人》《第十二夜》《皆大欢喜》等，历史剧有《理查二世》、《亨利四世》等。马克思称之为“人类最伟大的戏剧天才”。 四、17世纪古典主义 9．笛福，17-18世纪英国著名小说家，被誉为“英国和欧洲小说之父”，主要作品《鲁滨逊漂流记》，是英国第一部现实主义长篇小说。10．弥尔顿，17世纪英国诗人，代表作：长诗《失乐园》，《失乐园》，表现了资产阶级清教徒的革命理想和英雄气概。 25．拉伯雷，16世纪法国作家，代表作：长篇小说《巨人传》。 26．莫里哀，法国17世纪古典主义文学最重要的作家，法国古典主义喜剧的创建者，主要作品为《伪君子》《悭吝人》（主人公叫阿巴公）等喜剧。 五、18世纪启蒙运动 1）歌德，德国文学最高成就的代表者。主要作品有书信体小说《少年维特之烦恼》，诗剧《浮士德》。 11．斯威夫特，18世纪英国作家，代表作：《格列佛游记》，以荒诞的情节讽刺了英国现实。 12．亨利·菲尔丁，18世纪英国作家，代表作：《汤姆·琼斯》。 六、19世纪浪漫主义 （1拜伦， 19世纪初期英国伟大的浪漫主义诗人，代表作为诗体小说《唐璜》通过青年贵族唐璜的种种经历，抨击欧洲反动的封建势力。《恰尔德。哈洛尔游记》 （2雨果，伟大作家，欧洲19世纪浪漫主义文学最卓越的代表。主要作品有长篇小说《巴黎圣母院》、《悲惨世界》、《笑面人》、《九三年》等。《悲惨世界》写的是失业短工冉阿让因偷吃一片面包被抓进监狱，后改名换姓，当上企业主和市长，但终不能摆脱迫害的故事。《巴黎圣母院》 弃儿伽西莫多，在一个偶然的场合被副主教克洛德.孚罗洛收养为义子，长大后有让他当上了巴黎圣母院的敲钟人。他虽然十分丑陋而且有多种残疾，心灵却异常高尚纯洁。 长年流浪街头的波希米亚姑娘拉.爱斯梅拉达，能歌善舞，天真貌美而心地淳厚。青年贫诗人尔比埃尔.甘果瓦偶然同她相遇，并在一个更偶然的场合成了她名义上的丈夫。很有名望的副教主本来一向专心于"圣职"，忽然有一天欣赏到波希米亚姑娘的歌舞，忧千方百计要把她据为己有，对她进行了种种威胁甚至陷害，同时还为此不惜玩弄卑鄙手段，去欺骗利用他的义子伽西莫多和学生甘果瓦。眼看无论如何也实现不了占有爱斯梅拉达的罪恶企图，最后竟亲手把那可爱的少女送上了绞刑架。 另一方面，伽西莫多私下也爱慕着波希米亚姑娘。她遭到陷害，被伽西莫多巧计救出，在圣母院一间密室里避难，敲钟人用十分纯朴和真诚的感情去安慰她，保护她。当她再次处于危急中时，敲钟人为了援助她，表现出非凡的英勇和机智。而当他无意中发现自己的"义父"和"恩人"远望着高挂在绞刑架上的波希米亚姑娘而发出恶魔般的狞笑时，伽西莫多立即对那个伪善者下了最后的判决，亲手把克洛德.孚罗洛从高耸入云的钟塔上推下，使他摔的粉身碎骨。 （3司汤达，批判现实主义作家。代表作《红与黑》，写的是不满封建制度的平民青年于连，千方百计向上爬，最终被送上断头台的故事。“红”是将军服色，指“入军界”的道路；“黑”是主教服色，指当神父、主教的道路。 14．雪莱，19世纪积极浪漫主义诗人，欧洲文学史上最早歌颂空想社会主义的诗人之一，主要作品为诗剧《解放了的普罗米修斯》，抒情诗《西风颂》等。 15．托马斯·哈代，19世纪英国作家，代表作：长篇小说《德伯家的苔丝》。 16．萨克雷，19世纪英国作家，代表作：《名利场》 17．盖斯凯尔夫人，19世纪英国作家，代表作：《玛丽·巴顿》。 18．夏洛蒂?勃朗特，19世纪英国女作家，代表作：长篇小说《简?爱》19艾米丽?勃朗特，19世纪英国女作家，夏洛蒂?勃朗特之妹，代表作：长篇小说《呼啸山庄》。 20．狄更斯，19世纪英国批判现实主义文学的重要代表，主要作品为长篇小说《大卫?科波菲尔》、《艰难时世》《双城记》《雾都孤儿》。21．柯南道尔，19世纪英国著名侦探小说家，代表作品侦探小说集《福尔摩斯探案》是世界上最著名的侦探小说。 七、19世纪现实主义 1、巴尔扎克，19世纪上半叶法国和欧洲批判现实主义文学的杰出代表。主要作品有《人间喜剧》，包括《高老头》、《欧也妮·葛朗台》、《贝姨》、《邦斯舅舅》等。《人间喜剧》是世界文学中规模最宏伟的创作之一，也是人类思维劳动最辉煌的成果之一。马克思称其“提供了一部法国社会特别是巴黎上流社会的卓越的现实主义历史”。
关于以幸福为话题的作文800字记叙文5篇 ----WORD文档，下载后可编辑修改---- 下面是作者为各位家长学生收集整理的作文（日记、观后感等）范本，欢迎借鉴参考阅读，您的努力学习和创新是为了更美好的未来，欢迎下载！ 以幸福为话题的作文800字记叙文1： 那是我生病后的第三天，妈妈从早上五点就起来为我准备早点。她蹑手蹑脚地走着“针步”，下楼煮早点，“啪”的一声，妈妈打开了煤气。在拿肉丝，打鸡蛋的她全然不知我正躲在楼梯口“监视”着她的一举一动。不一会儿，蛋炒好了。 她开始切肉丝，一不小心，妈妈的手指切破皮了，鲜血正一滴一滴地流下来，为了不影响我的睡眠，她把手指放在嘴里吸了一下，坚持把剩下的肉丝切完。 此时的我，心中犹如打翻了五味瓶，眼里的泪像断了线的珍珠般掉了下来，我再也忍不住了，一个劲地冲到妈妈面前，她赶紧把手背了过去，生怕让我知道了什么。 她吃惊地问我：“妈妈太吵了，吵到你了?”“不，不，没有”她见我这么早起来就让我再回去补个觉。我关心地问：“妈，你的手没事吧?”她吱唔着说：“没事，擦破点皮，不碍事!”我仔细地帮她清洗了伤口，贴了一片创可贴。 吃饭时，妈妈一直地往我碗里夹肉，“孩子，病刚好，多吃点!”可是我见她始终都没吃一块肉。我也夹了两块放在她的碗里。“儿子懂事了，你自己快点吃吧!补身体要紧!”我冲她点点头笑了笑，“嗯。” 这就是幸福，一份简简单单的幸福!我祈祷这幸福能伴我成长。 以幸福为话题的作文800字记叙文2： 在我眼中，成长就是记录我们长大过程中一点一滴的小事情的，而幸福就在这点点滴滴中。 在我的成长记忆中，永不磨灭的是2017年11月的一天。妈妈要去云南，妈妈早上四点半要到指定地点集合，这么早，妈妈要两三点就起来，可是最近我咳嗽比较严重，所以天天给我煮萝卜汤喝。 “叮铃铃，叮铃铃”闹钟叫了起来，把我从睡梦中吵醒，一醒来，去找妈妈，
题目：浅析从简爱到女性的尊严和爱 学院工商学院 专业新闻学3 学号 姓名闫万里 学科外国文学名着赏析 [摘要] 十九世纪中期，英国伟大的女性存在主义先驱，着名作家夏洛蒂勃朗特创作出了她的代表作--《简爱》，当时轰动了整个文坛,它是一部具有浓厚浪漫主义色彩的现实主义小说，被认为是作者"诗意的生平"的写照。它在问世后的一百多年里，它始终保持着历史不败的艺术感染力。直到现在它的影响还继续存在。在作品的序幕、发展、高潮和结尾中，女主人公的叛逆、自由、平等、自尊、纯洁的个性都是各个重点章节的主旨，而这些主旨则在女主人公的爱情观中被展露的淋漓尽致，它们如同乌云上方的星汉，灼灼闪耀着光芒，照亮着后来的女性者们追求爱情的道路。? [关键词] 自尊个性独特新女性主义自由独立平等 《简爱》是一部带有自转色彩的长篇小说，它阐释了这样一个主题：人的价值=尊严+爱。从小就成长在一个充满暴力的环境中的简爱，经历了同龄人没有的遭遇。她要面对的是舅妈的毫无人性的虐待，表兄的凶暴专横和表姐的傲慢冷漠，尽管她尽力想“竭力赢得别人的好感”，但是事实告诉她这都是白费力气的，因此她发出了“不公平啊！--不公平！”的近乎绝望的呼喊。不公平的生长环境，使得简爱从小就向往平等、自由和爱，这些愿望在她后来的成长过程中表现无疑，
譬如在她的爱情观中的种种体现。? 1.桑菲尔德府? 谭波儿小姐因为出嫁，离开了洛伍德学校，同时也离开了简爱，这使简爱感觉到了“一种稳定的感觉，一切使我觉得洛伍德学校有点像我家的联想，全都随着她消失了”，她意识到：真正的世界是广阔的，一个充满希望和忧虑、激动和兴奋的变化纷呈的天地，正等待着敢于闯入、甘冒风险寻求人生真谛的人们。意识形态的转变促使着简爱走向更广阔的社会，接受社会的挑战，尽管她才只有十八岁。于是，简爱来到了桑菲尔德府，当了一名在当时地位不高的家庭教师。?桑菲尔德府使简爱感受到“这儿有想象中的完美无缺的家庭安乐气氛”，事实证明了她的预感的正确性，。从和简爱相见、相识到相爱的过程当中，简爱的那种叛逆精神、自强自尊的品质深深地征服了罗切斯特，而罗切斯特的优雅风度和渊博知识同样也征服了简爱。最初开始，简爱一直以为罗切斯特会娶高贵漂亮的英格拉姆为妻，她在和罗切斯特谈到婚姻时，曾经义正言辞的对罗切斯特说：“你以为因为我穷，低微，不美，矮小，就没有灵魂了吗？你想错了！我跟你一样有灵魂—也同样有一颗心！我现在不是凭着肉体凡胎跟你说话，而是我的心灵在和你的心灵说话，就好像我们都已经离开人世，两人平等地站在上帝面前—因为我们本来就是平等的。”这充分表现出简爱的叛逆，她这种维护妇女独立人格、主张婚姻独立自主以及男女平等的主张可以看成是他对整个人类社会自由平等的向往追求，罗切斯特正是爱上了她这样的独特个性，同时他也同样重复道：我们本来就是平等的。罗切斯特自始自终爱的是简爱的心灵—有着意志的力量，美德和纯洁的心灵，正是基于如此，简爱才真正的爱着罗切斯特。因为爱情是来不得半点虚假的，一方为另一方付出了真情的爱，假如得到对方的是虚情假意，那么这份爱
谈如何尊重人尊重他人，我们赢得友谊；尊重他人，我们收获真诚；尊重他人，我们自己也 获得尊重；相互尊重，我们的社会才会更加和谐. ——题记 尊重是对他人的肯定，是对对方的友好与宽容。它是友谊的润滑剂，它是和谐的调节器， 它是我们须臾不可脱离的清新空气。“主席敬酒，岂敢岂敢？”“尊老敬贤，应该应该！”共和 国领袖对自己老师虚怀若谷，这是尊重；面对许光平女士，共和国总理大方的叫了一 声“婶婶”，这种和蔼可亲也是尊重。 尊重不仅会让人心情愉悦呼吸平顺，还可以改变陌生或尖锐的关系，廉颇和蔺相如便是 如此。将相和故事千古流芳:廉颇对蔺相如不满，处处使难，但蔺相如心怀大局，对廉颇相 当的尊重，最后也赢得了廉颇的真诚心，两人结为好友，共辅赵王，令强秦拿赵国一点办法 也没有。蔺相如与廉颇的互相尊重，令得将相和的故事千百年令无数后人膜拜。 现在，给大家举几个例子。在美国，一个颇有名望的富商在散步 时，遇到一个瘦弱的摆地摊卖旧书的年轻人，他缩着身子在寒风中啃着发霉的面包。富 商怜悯地将8美元塞到年轻人手中，头也不回地走了。没走多远，富商忽又返回，从地摊上 捡了两本旧书，并说：“对不起，我忘了取书。其实，您和我一样也是商人！”两年后，富商 应邀参加一个慈善募捐会时，一位年轻书商紧握着他的手，感激地说：“我一直以为我这一生 只有摆摊乞讨的命运，直到你亲口对我说，我和你一样都是商人，这才使我树立了自尊和自 信，从而创造了今天的业绩??”不难想像，没有那一 句尊重鼓励的话，这位富商当初即使给年轻人再多钱，年轻人也断不会出现人生的巨变， 这就是尊重的力量啊 可见尊重的量是多吗大。大家是不是觉得一个故事不精彩，不够明确尊重的力量，那再 来看下一个故事吧！ 一家国际知名的大企业，在中国进行招聘，招聘的职位是该公司在中国的首席代表。经 过了异常激烈的竞争后，有五名年轻人，从几千名应聘者中脱颖而出。最后的胜出者，将是 这五个人中的一位。最后的考试是一场面试，考官们都 作文话题素材之为人处世篇：尊重 思路 人与人之间只有互相尊重才能友好相处 要让别人尊重自己，首先自己得尊重自己 尊重能减少人与人之间的摩擦 尊重需要理解和宽容 尊重也应坚持原则 尊重能促进社会成员之间的沟通 尊重别人的劳动成果 尊重能巩固友谊 尊重会使合作更愉快 和谐的社会需要彼此间的尊重 名言 施与人，但不要使对方有受施的感觉。帮助人，但给予对方最高的尊重。这是助人的艺 术，也是仁爱的情操。———刘墉 卑己而尊人是不好的，尊己而卑人也是不好的。———徐特立 知道他自己尊严的人，他就完全不能尊重别人的尊严。———席勒 真正伟大的人是不压制人也不受人压制的。———纪伯伦 草木是靠着上天的雨露滋长的，但是它们也敢仰望穹苍。———莎士比亚
最新整理高中关于幸福的议论文800字范文3篇 范文一 什么是幸福?当我把一个棒棒糖递给六岁的邻居小妹妹时，她满足的笑容告诉我，这是她的幸福。当我轻轻地走过妹妹的写字台时，我瞥见埋在桌上的妹妹的僵硬的表情。我笑笑，走近，她抬头，水汪汪的眼睛望着我，似乎带着某种渴求。我说：出去玩吧!她笑了，蹦蹦跳跳地跑了出去。我诧异，这么真诚的笑。玩耍是她的幸福。 暑假到了，马上面临实习的哥哥回来了。可没过几天，就不见人影了，好容易盼他回来，暑假也结束了。他说他去了内蒙的好多地方。我关切的问他累吗?他说：累啊!随后又骄傲地说：“可是我学会了许多东西，我相信那对我以后的人生路是有帮助的。”我笑，大声地喊：哥，你是我的榜样。在他看来，他的暑假是充实的，他是幸福的! 夜幕降临，繁星点点。隔着一层帘，我看见常年劳作的父亲坐在那里，默默地吸着一支烟。灯光打在他的脸上，我看不清他的表情，只有那斑白的鬓角依稀可见。父亲真的老了，每天早出晚归来支撑这个家，他一定很累了。眼泪盈满了眼眶，最后还是不争气的流了下来……“咳、、咳、、”一阵剧烈的咳嗽声传来。我擦干眼泪，走到父亲旁边，父亲把那支烟熄灭，慈祥的笑笑，说：爸爸老了，不中用了。我说：没有啊!父女两开怀的笑了，笑声混着一个个烟圈飘向远方……我问父亲：爸，这么多年付出，这么多年劳作，你幸福吗?他坚定地告诉我，幸福!他说：“只要你们开开心心快快乐乐地成长，我做的一切都值得。”他又说：“霞，好好读书，爸爸赚钱供你上大学，我还没老呢，至少还能干XX年，20年……然后是一片寂静，我和父亲看着远方，那里有希望。 年迈的姥姥是家里的大长辈，他常常念叨：平安就是福。那也许是经历了人生的酸甜苦辣后的感悟吧!每逢新春，一大家人在姥姥家围着看电视时，那应该是她的幸福吧! 幸福是什么?它不是你一个人拥有一座豪宅，它是一家人在并不宽敞的屋子里谈笑风生。它不是你一个人有拥山珍海味，它是一家人和和乐乐的吃一些普通
短歌行赏析介绍 说道曹操， 大家一定就联想到三国那些烽火狼烟岁月吧。 但是曹操其实也是 一位文学 大家，今天就来分享《短歌行 》赏析。 《短歌行》短歌行》是汉乐府旧题，属于《相和歌辞·平调曲》。这就是说 它本来是一个乐曲名称。最初古辞已经失传。乐府里收集同名诗有 24 首，最早 是曹操这首。 这种乐曲怎么唱法， 现在当然是不知道。 但乐府 《相和歌·平调曲》 中除《短歌行》还有《长歌行》，唐代吴兢《乐府古题要解》引证古诗 “长歌正激烈”， 魏文帝曹丕 《燕歌行》 “短歌微吟不能长”和晋代傅玄 《艳 歌行》 “咄来长歌续短歌”等句， 认为“长歌”、 “短歌”是指“歌声有长短”。 我们现在也就只能根据这一点点材料来理解《短歌行》音乐特点。《短歌行》这 个乐曲，原来当然也有相应歌辞，就是“乐府古辞”，但这古辞已经失传。现在 所能见到最早《短歌行》就是曹操所作拟乐府《短歌行》。所谓“拟乐府”就是 运用乐府旧曲来补作新词，曹操传世《短歌行》共有两首，这里要介绍是其中第 一首。 这首《短歌行》主题非常明确，就是作者希望有大量人才来为自己所用。曹 操在其政治活动中，为扩大他在庶族地主中统治基础，打击反动世袭豪强势力， 曾大力强调“唯才是举”，为此而先后发布“求贤令”、“举士令”、“求逸才 令”等;而《短歌行》实际上就是一曲“求贤歌”、又正因为运用诗歌 形式，含有丰富抒情成分，所以就能起到独特感染作用，有力地宣传他所坚 持主张，配合他所颁发政令。 《短歌行》原来有“六解”(即六个乐段)，按照诗意分为四节来读。 “对酒当歌，人生几何?譬如朝露，去日苦多。慨当以慷，忧思难忘。何以 解忧，唯有杜康。” 在这八句中，作者强调他非常发愁，愁得不得。那么愁是什么呢?原来他是 苦于得不到众多“贤才”来同他合作， 一道抓紧时间建功立业。 试想连曹操这样 位高权重人居然在那里为“求贤”而发愁， 那该有多大宣传作用。 假如庶族地主 中真有“贤才”话， 看这些话就不能不大受感动和鼓舞。 他们正苦于找不到出路
外国文学名著赏析 ——对《哈姆雷特》与《堂吉诃德》人物形象及其现实意义的 分析 班级：学号：姓名： 摘要：《哈姆雷特》和《堂吉诃德》是文艺复兴时期涌现出来的一批比较先进的文学作品，通过对两部文学作品的阅读，我们不难发现两部作品所展现出来的人物形象都反映出了当时不同的社会现实，而且两部文学作品都表现出了浓厚的人文主义色彩，并且在当时也带来了不同的社会作用。堂吉诃德是塞万提斯塑造的一个为了打击骑士文学的文学形象，作者通过对堂吉诃德的描写，生动的说明了骑士文学给世人带来的负面影响，从而给骑士文学以致命的打击。莎士比亚笔下的哈姆雷特则是一个孤独的人文主义者，他以失败告终，哈姆雷特的失败向人们揭示了人文主义时代的悲剧。 Abstract: Hamlet a nd Don Quixote were the advanced literary in the Renaissance Period .After read the two novels, it is not difficult to find that different characters in these novels reflected different social problems. And they all expressed the ideas of humanism. These two images also brought different social functions at that time .Don Quixote is one of which Cervantes’s molds in order to attack the knight literature .According to the description of Don Quixote, vivid explain ed that knight literature brought a serious of bad influence to the human beings, thus gives the knight literature by the fatal attack. Hamlet is a lonely humanism, he is end in failure .His failure has indicated the tragedy which in the Humanism Era. 关键词：人文主义、哈姆雷特、人物形象、艺术特色、堂吉诃德、现实意义、悲剧 Key words:humanism; Hamlet; characters; art features; Don Quixote; realistic significance; tragedy 前言： 莎士比亚和塞万提斯都是文艺复兴时期伟大的戏剧家，作为戏剧艺术的大师，他们的作品都达到了世界文学的巅峰。《哈姆雷特》是莎士比亚最著名的悲剧之一，代表了莎士比亚的艺术成就，剧中莎士比亚塑造的著名人物哈姆雷特也被列入了世界文学的艺术画廊。塞万提斯是文艺复兴时期西班牙伟大的作家，在他创作的作品中，以《堂吉诃德》最为著名，影响也最大，是文艺