人为刀俎我为鱼肉
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人为刀俎我为鱼肉范文第1篇
1 比喻：如：归心似箭、胆小如鼠、洞若观火、望穿秋水、草木皆兵、饱经风霜、逐鹿中原、半路出家……
2 拟人：如：天荒地老、青蝇吊客、天从人愿、形影相吊、莺歌燕舞、天诛地灭、眉飞色舞、风木含悲……
3 夸张：如：胆大包天、响遏行云、入木三分、垂涎三尺、火冒三丈、流金铄石、一步登天、七窍生烟……
4 借代：如：开卷有益、双管齐下、青黄不接、手无寸铁、大兴土木、片甲不留、不修边幅、化干戈为玉帛……
5 衬托：如：九牛一毛、千钧一发、万无一失、沧海一粟、众星捧月、百里挑一、百闻不如一见、差之毫厘谬以千里……
6 反问：如：岂有此理、何足挂齿、何乐而不为、杀鸡焉用牛刀、不入虎穴焉得虎子、皮之不存毛将焉附、欲加之罪何患无辞、既有今日何必当初……
7 对偶：如：四体不勤五谷不分、言者无罪闻者足戒、江山易改秉性难移、顺我者昌逆我者亡、不求有功但求无过、近朱者赤近墨者黑、得道多助失道寡助、十年树木百年树人……
8 对比：如：少年老成、人弃我取、欺软怕硬、笑里藏刀、满招损谦受益、金玉其外
败絮其中、兼听则明偏信则暗、言者谆谆听者藐藐
9 引用：如：孤家寡人、有志者事竟成、三人行必有我师、小不忍则乱大谋、树欲静而风不止、桃李不言下自成蹊、一夫当关万夫莫开、人为刀俎我为鱼肉……
10 排比：如：彰明较著、生老病死、切磋琢磨、青红皂白、生聚教训、多快好省、怪力乱神、梦幻泡影……
11 叠词：如：堂堂正正、轰轰烈烈、浩浩荡荡、兢兢业业、三三两两、鬼鬼祟祟、原原本本、熙熙攘攘……
12 互文：如：打家劫舍、争权夺利、诗情画意、文从字顺、字斟句酌、熙来攘往、油腔滑调、伶牙俐齿……
13 移就：如：铁面无私、怒发冲冠、热血沸腾、民怨沸腾、凄风苦雨、愁云惨雾、冷嘲热讽、春风得意……
14 拈连：如：民意、食言而肥、秀色可餐、捕风捉影、偷天换日、食古不化、搜索枯肠、吃一堑长一智……
15 省略：如：晓以利害、贻笑大方、引以为戒、燕巢幕上、不赞一辞、平步青云、东风马耳、兄弟阋墙……
16 紧缩：如：三从四德、三纲五常、三姑六婆、三教九流、四书五经、五脏六腑、五劳七伤、七情六欲……
17 节缩：如：尔虞我诈、尺短寸长、出尔反尔、见仁见智、兔死狗烹、千虑一得、瓜李之嫌、池鱼之祸……
18 同语：如：玄之又玄、大错特错、一误再误、丁是丁卯是卯、一是一二是二、稂不稂莠不莠、一物降一物、以眼还眼
以牙还牙
19 联边：如：涕泗滂沱、汹涌澎湃、瑶环瑜珥、怡情悦性、袒裼裸裎、魑魅魍魉、拱揖指挥、喑噫叱咤……
20 镶嵌：如：载歌载舞、优哉游哉、空空如也、溜之乎也、堂而皇之、低三下四、一清二楚、七零八落……
21 摹声：如：不如归去、期期艾艾、诺诺连声、咄咄怪事、嗷嗷待哺、人言啧啧、磨刀霍霍、饥肠辘辘……
22 摹状：如：摇摇欲坠、跃跃欲试、拍手称快、拂袖而去、捧腹大笑、捶胸顿足、蜂拥而上、摩拳擦掌……
23 讳饰：如：皮里阳秋、三长两短、半截入土、山高水低、一暝不视、百年之后、与世长辞、粉身碎骨……
24 倒装：如：栉风沐雨、实繁有徒、大权旁落、耳提面命、夜以继日、善自为谋、饱以老拳、人莫予毒……
25 转品：如：春风风人、夏雨雨人、不毛之地、风雨无阻、沐猴而冠、生死肉骨、焚书坑儒、粉墨登场……
26 顶真：如：一传十十传百、言必行行必果、一而再 再而三、说曹操
曹操到、知无不言言无不尽、人同此心心同此理，等等。
27 回环：如：一而二二而一、来者不善善者不来、人不犯我我不犯人、疑人勿用用人勿疑、成人不自在自在不成人，等等。
28 通感：如：水瘦山寒、甜言蜜语、冷嘲热讽、余音绕粱、柔情蜜意，等等。
29 飞白：如：别风淮雨、三豕涉河、鲁鱼亥豕、鲁鱼帝虎、乌焉成马，等等。
30 双关：如：沆瀣一气、藕断丝连、前度刘郎、无私有线、铸成大错，等等。
31 列锦：如：风花雪月、亭台楼阁、月露风云、日月参商，等等。
32 谐音：如：逃之夭夭、信口开河、鹿死不择音、打破沙锅问到底，等等。
33 摹形：如：一衣带水、八字打开、十字街头，等等。
34 繁复：如：老弱残兵、三六九等、十冬腊月，等等。
35 感叹：如：呜呼哀哉、渺乎小哉、一命呜呼，等等。
36 设问：如：何去何从、为虺弗摧为蛇若何，等等。
37 析字：如：止戈为武、三人为众，等等。
人为刀俎我为鱼肉范文第2篇
又爱又恨:辰皇VS鬼王
不得不说,在九月的大版中,鬼王的控场能力终于得到了大幅提高。当然,目前的主流是魔鬼王,面对魔鬼王,辰皇职业可以说是又爱又恨。远程职业的最大特点都是皮薄馅大,没有长期的无敌时间。辰皇一个特色莫过于模仿其他职业的五重技能,而鬼王的技能都和五重本体无关,出彩的地方都必须有天书配合——无妄,破空,这个是辰皇完全复制不了的,就让辰皇的万法基本变废。另外,针对于辰皇的变身,鬼王也总是万变不离其宗的无间控制+聚灵强秒,辰皇无论是光形态还是暗形态技能吟唱时间普遍偏长,很容易被龙啸或者无间打断,想要控住鬼王,必然要全场游走才能在明王的间隙争取到击杀机会,但是辰皇加强速度的代价也不小,稍不留意就会偷鸡不成蚀把米——因此面对鬼王,辰皇是极其无力的。
但是如果配合鬼王这种开始以强控为主流的队友,辰皇必然又要偷笑了。定身,眩晕,相对于魅惑和虚弱这种弱控,强控给了辰皇更多的击杀机会。可以这么说,鬼王一直是远程职业烈山青云(特别是青云)的好基友,最有爱的莫过于青云背着鬼王的痴情咒快速奔跑的景象。辰皇自然也不例外,特别是光形态辰皇,强力击杀大招完全弥补了鬼王聚灵的长CD,加上辰皇速度多变,也完全给了成为鬼王最佳搭档的理由。
以变克变:辰皇VS焚香
现在焚香的绳子加业火杀号称除了技能闪避无解的杀招,焚香的天敌应该就是辰皇了。焚香的技能点和天书点都完全不足,单挑基本依靠火典和绳子,实在打不过了,就变成原灵逃跑。
悲剧的是,辰皇完全可以复制焚香的五重技能,因此辰皇也拥有八荒火龙以及玉册,在没有组队优势的情况下,仅仅依靠技能点的火龙效果几乎没有差别,而一个玉册也完全解决了对于其他职业无解的锁魂。焚香打焚香或许吃力,但是辰皇对于自己的分身技能让焚香不知道应该锁谁,并且黑暗的诅咒的见缝插针简直就是焚香的克星——焚香仅仅依靠涅槃的无敌毕竟是杯水车薪,没有玉册的焚香很难逃离人为刀俎我为鱼肉的惨状。毕竟焚香依靠的就是多变,例如聚抗和元法解放还有灼烧,而在多变这点辰皇明显要比焚香做得更好。作为辅助,辰皇毕竟还是比不上佛焚香,比焚香要略逊一筹。焚香队友能够帮到辰皇的可能只有无敌时间,毕竟辰皇本身就可以有多种诅咒,不是很依赖火典和攻击随即附加的不利状态这种稍弱的祝福。
完克无解:辰皇VS怀光
目前来说,即使人族职业的技能有了明显改善,怀光依然是主流的PK职业。但每个职业都有自己心头的一颗朱砂痣——合欢的天敌是烈山,烈山天敌是怀光,怀光看见辰皇可以说被完克,这个天敌只有最给力,没有之一。
没有焚香的反隐法阵,辰皇想要找到怀光的本体甚于难于击杀带当受的怀光。但是怀光想要击杀辰皇,就有个十分要命的命门——怀光在飞剑状态是无法放影子以及隐身的,辰皇却可以不用飞剑CD的跃到空中,因此辰皇几乎就是获得了防守的先手,这是有反隐能力的焚香也无法做到的。
辰皇想要杀死无限隐身的怀光,却不依赖于看到怀光。首先不提辰皇也可以有短时间的一闪,暗形态辰皇的召唤兽可以直接无视隐身,且诅咒法阵是范围群攻,怀光没有了足通附加的技能闪避以及一击必爆祝福,光形态辰皇就利用强大群攻直接群死不解释。
稍显无力:辰皇VS天华/天音
天音和天华作为人神两族的辅助职业,在面对辰皇的单挑方面双方均显无力。天华和天音天生的抗性较高,辰皇想要强控可能要依赖变身。但是变身之后辰皇自身击杀能力下降甚至不能移动,天音早就跑开,天华完全有时间自己开领域清掉。如果想要强行击杀,辰皇则不能依赖变身技能。面对天华可以使用白衣客(毕竟天华腿短众所周知),但是看到变身后天华必然选择镜子,天音也就易筋经跑开了。
虽然辰皇面对二者击杀稍显无力,保命却是绰绰有余,至少天音和天华必然是强控后击杀,暗形态的辰皇的解不利能力较强,而光形态的选择和两个奶妈硬碰硬,不是你死便是我被控,也是赌运气的成分居多。在群战方面,可以说光形态的辰皇受到二辅助的协助更大,毕竟暗形态本身的诅咒技能已经很多了。而光形态就不同了,作为远程群攻必然需要强大的控场辅助,天华和天音从来都是主控队不可或缺的职业,因此辰皇的加点路线决定着着两个职业辅助作用的大小。
控杀全能:群战中的辰皇
辰皇的技能树设定类似于焚香,作为神裔的最后的希望,辰皇必然是多元化路线。暗形态的远程单攻,抑或光形态的远程群攻,可玩性都很高。不得不说,辰皇较之焚香,更有越级击杀的潜质。当然,辰皇的多种姿态只能成为一个铺垫,而不是越级击杀的基础。例如鬼道,是人族中姿态可以和辰皇相比的职业,现在看来,鬼道三姿态特色分明——鬼道姿态主群攻,魔魂姿态主单攻,蛊王姿态主诅咒——虽然三姿态现在通过灵气盾大大加强了生存能力,但是不得不说,三阵营鬼道的越级击杀不是建立在其三姿态上的。
暗形态辰皇之所以说具有越级击杀能力,是其各个姿态的特点较鬼道更为凸显——大幅的灵活的属性转移,让辰皇面对不同的对手的灵活性大大提高,特别是对于PK高手,这无异于是一个绝佳的契机。特别是魔辰皇,其加强的诅咒系技能,可以针对不同对手释放不同诅咒。面对合欢必然是双方buff转移,对焚香可以自身分身,看到九黎鬼王必然是加速然后瞬移强力击杀。烈山和鬼道这种速度较快的利用释放瞬发技能在对方体内种诅咒,青云可以分身他自身,利用分身分裂他的气血真气,甚至小招就可以秒掉其本体。
人为刀俎我为鱼肉范文第3篇
首先，鉴于“大数据杀熟”已经演化成一个广泛而模糊的标签，有必要厘清它的含义。其次，我们从商家的视角讨论利用大数据进行价格歧视容易忽略的后果。最后，我们讨论消费者对“大数据杀熟”的应对。
什么是大数据杀熟？
按字面理解，大数据杀熟即“熟客”比“生客”支付更高的价格。这个更高的价格可能出于两个原因，一是在个性化推荐系统下，电商平台向“熟客”推荐高端产品或服务（如，出行平台向消费者推荐价格更加高昂的出行服务），这种做法大致可理解为一种诱导性消费；另一种是针对同一产品或者服务，给熟客更高的报价，这种做法大致可以理解为（基于大数据的）价格歧视。乍一看，第一种理由似乎比第二种更可接受，因为高价可以归因为价格差异而不是价格歧视，但事实可能并没有如此简单。
首次考虑诱导性消费。网络平台日趋完善的技术和算法虽然大大降低了消费者的平均搜索成本，但平台和消费者之间存在着严重的信息不对称，导致平台在理论上完全有可能进行误导性推荐或扭曲正常的消费体验，从而不当得利。例如，本想预约出租车的消费者可能会发现平台调派的都是距离较远的出租车，或者本想预约普通型网约车而叫到的却是一辆商务七座车。这种诱导性消费无疑违反了《消费者权益保护法》中“消费者享有知悉其购买、使用的商品或者接受的服务的真实情况的权利”，属于不当得利行为。
再考虑基于大数据的价格歧视。首先，对于需求和供给相对动态的服务（如网约车），价格歧视的判定会相对复杂，因为要考虑即时需求和供给的快速变动。其次，从经济学意义上来说，价格歧视不是一个简单的是与非的问题。从商家角度来看，价格歧视是简单有效的提高利润的定价方式。考虑一个简单例子，假设需求曲线是线性而边际成本恒定，可以证明，用单一的最优价格只能达到最大社会福利（商家利润和消费者剩余之和）的50%。福利损失的一半来源于部分消费者因为价格过高而拒绝购买。与之对应的，假设商家采用一高一低的两价组合，商家的利润会上升1/3，高额利润无疑会刺激商家增加供给。注意到最优价格组合里的低价比最优的单一价格要低，这就意味着价格歧视可以有效地扩充市场，让部分支付意愿较低的消费者进入市场并获益，也就是说并不是所有人都会抱怨价格歧视。
如何看待大数据的价格歧视？
大数据时代信息采集手段的多样化给了商家前所未有的契机。消费者在网上搜索、浏览、下单、评价等行为，都可能为商家提供关于价格敏感度的关键信息。以外卖网站为例，价格不敏感的消费者可能会用不同标准（如价格高低，送货时间长短）来筛选外卖。但商家必须意识到，价格歧视并不只是一个技术性问题。盲目追求“精准”的用户画像，可能南辕北辙、适得其反。
第一，从经济学意义来说，顾客和平台商家之间不是一锤子买卖，而是一个长期交互过程，在这个过程中，消费者的最优对策并不是被动的接受价格歧视。可以想象，如果一个“价格不敏感”的标签意味着未来将对同样的产品或服务支付更高的价格，没有消费者会心甘情愿做这样的冤大头。理性的消费者会设法知悉这个标签背后的算法，并采取相应行动避免被打上“价格不敏感”的标签。具体来说，消费者有可能通过各种技术方法来尝试掩盖不利于自己的信息。例如，如果消费者知道熟客的价格会更高，或者苹果手机收到的报价更高，他们就会创建新的账号、用安卓手机下单。这种顾客和商家之间的“躲猫猫”行为显然不创造任何社会价值，只会导致消费者时间精力的白白浪费。如果消费者发现无法隐瞒自己的信息，他们也可能推迟购买作为对策。相应的，商家可能需要花费更高成本（如新顾客的折扣）来吸引消费者，这些折扣可能会部分甚至完全抵消掉价格歧视带来的超额利润。总之，这些行为会导致厂商和消费者的“双输”和社会福利的总体下降。
其次，价格歧视也是一个营销问题。商家认为“合理”的价格歧视很有可能会引发消费者的强烈反感。依照美国普林斯顿心理学家的卡尼曼的前景理论（2002年获诺贝尔奖）在营销领域的一个重要延伸，消费者的支付意愿包含交易效用。即消费者会对价格是否合理做出评价。对他们认为价格不合理的产品和服务，消费者的支付意愿会降低。亚马逊公司在2002年曾经试图基于用户浏览信息确定不同的价格。事件曝光后，在巨大舆论批评下，亚马逊被动叫停了区别定价，并由公司总裁杰夫贝佐斯道歉。类似的，可口可乐公司在1998年突然有了一个“脑洞大开”的想法：当时集团总裁伊夫斯特认为，炎热天气里可乐对消费者效用更高，所以当然应该提升自动售货机的售卖价格。这在技术上也很好执行：只要在售货机上装一个气温传感器和一个跟据气温定价的芯片即可。事实上，这个做法引起了媒体一边倒的指责和主要竞争对手百事的无情嘲笑，可口可乐也因此商誉大损。
在中国，大数据杀熟的提法尤为负面。从商家看来，大数据意义上的消费者“生熟”之分可能只取决于对于顾客信息的掌握程度：相对于“生客”而言，商家掌握了“熟客”更多的有效信息。但中国消费者很可能不会这么认为：“杀熟”意味着对熟人之间信任的欺骗和背叛。所以“杀熟”这个词比一般的价格歧视会更加负面，给人一种欺诈、没有人情味的感觉。消费者一旦产生“人为刀俎我为鱼肉”的负面印象，即使商家拥有了更好的技术，但在消费者心目中的形象是无法弥补的。长此以往，商家商誉和顾客忠诚度必然会长期受损。
消费者对“被杀熟”的应对？
首先，消费者应该认识到，互联网时代，商家通过大数据对消费者的“熟悉”是难免的，而这种“熟悉”可以创造巨大价值。以餐饮业为例，传统餐饮业获取顾客信息的能力非常有限，餐馆限于被动处理订单，有了像美团和大众点评等订餐平台以后，顾客享受到了巨大便利，而且顾客的消费、递送地址等信息也能完整留存下来。平台可以利用这些信息来提高和改进服务质量。例如，对递送地址的热力图进行分析，可明确掌握某个地段对菜系的偏好，从而对原材料和成品递送的物流做出优化。因此，不能因为少数商家的不道德行为，对大数据分析“因噎废食”。
其次，消费者可最大程度地利用自己的知情权和选择权。货比三家不亏，在互联网时代仍然是真理。亚马逊的第三方网站“camelcamelcamel.com”，可以让消费者进行价格追踪和比较。
最后，消费者联合起来比单个力量会大很多。互联网时达的社交媒体提供了丰富的消费者共享信息，联合发声的渠道便于消费者，共同与不良商家做斗争。有理由相信，消费者和政府的力量能够抑制滥用大数据的行为，将商家注意力引导到为消费者提供最好服务的方向上来，发挥大数据的正面效应。