二十大代表风采|李闯:从“倒数第一”到“特战之王”的逆袭******
中新网北京10月14日电 题:李闯:从“倒数第一”到“特战之王”的逆袭
记者 李纯
武警河北总队某部大队长李闯的个人经历很像电视剧《士兵突击》里的许三多,他新兵下连时5公里跑倒数第一,14年后却带队在国际特种兵比武中获得总冠军。如何有此转变?用他自己的话说就是:“从穿上军装那一刻起,我就抱定一个信念:认真做好每一件事,量的积累必会有质的飞跃。”
李闯进行专业学习。 江腾 摄曾经的倒数第一
刚分到特勤中队时,李闯不仅身体瘦弱,身体素质也是最差的那个。时隔多年,他依然记得那个下午,那次来队之后第一个5公里长跑测试,虽然拼尽了全力,但他还是落在队伍后面,跑了倒数第一。
从那时起,训练场上就多了一个“疯子”。练体能,他穿着沙背心长跑10公里,后背磨出了血;练攀登、索降,手臂、迎面骨划伤10余处,他依然坚持完成所有课目;练射击,为提高射击的速度和精度,他每天坚持闭目出枪1000次以上,挂水壶据枪两个小时。一年的艰苦超压训练,李闯脱颖而出,成了班里首屈一指的特战尖兵。
入伍19年,“苦练制胜本领,争做特战标兵”始终是李闯激励自己的目标。除完成规定训练任务外,他另外给自己制定了加训内容:早上提前起床,小腿绑上6公斤的沙袋做100个收腹跳,5组100米往返跑、100米蛙跳,然后再随中队出操;上午与中队一起训练,利用训练间隙进行器械训练;晚上做100个俯卧撑,100个单杠拉臂,100个收腹,100个双杠撑臂。
李闯进行理论研讨。 江腾 摄多年的努力和付出造就了李闯过硬的军事素质。多年来,他摸索特种作战规律,认真研读《手枪特种射击》《野外生存法则》等书籍,总结的“快速调整呼吸”“手枪快速换弹夹”“运动中击发训练法”等一系列特种训练方法被官兵广泛运用。不仅如此,熟练掌握攀登越障、擒拿格斗、多能射击、近身搏击等10余项特战技能的李闯,“打造出了一群无所畏惧的‘钢铁硬汉’,锻造出了一批‘格斗专家’‘突击精英’‘狙击能手’‘行动专家’等身怀绝技的特战尖兵”。
“我们的成绩和荣誉都是队长带我们一路闯出来的。”平时,队员们称李闯为“闯队”。正是凭借一股不服输的闯劲,这位曾经的倒数第一已成长为“特战尖兵”中的“标兵”。
李闯组织射击教学。 江腾 摄“特战之王”决胜国际赛场
2015年9月21日,李闯带领5名特战队员代表武警河北总队参加武警部队第二届特勤分队比武。这次比赛,他们从33个分队中脱颖而出,取得团体总分第一、狙击专业第一、侦察专业第二名的成绩,团队被誉为“特战之王”。
2016年,“巅峰”特勤分队尖子比武竞赛的号角吹响,李闯再次带队参赛。此次比武科目以最大限度贴近实战的原则设置,旨在检验特战队员遂行实战任务的能力。5天4夜持续作战,李闯与队友们取得团体总分第二名,斩获总队组第一名,续写了“特战之王”的辉煌。同时获得了参加“勇士竞赛”国际特种兵比武的“入场券”。
李闯指导狙击训练。 江腾 摄经过几个月的备战,2017年5月,李闯带队出国参赛,与来自12个国家的32支代表队展开激烈角逐。初到他国,除了美不胜收的异域风景,更有对环境的陌生。“参加国际级别的比武竞赛,面对12个国家、32支代表队,我们就像是初来乍到的牛犊,”李闯回忆说,“可是我们同样有‘初生牛犊不怕虎’的那股敢打敢拼的劲头。”
小组赛第一个科目是“背水一战”。前一天晚上,李闯拿到比武规则后,就与带队人和翻译官共同研究分析。比武科目刚开始,一切都很顺利,然而化学桶在距离终点100米处滑落在地,被扣了分。第一个项目结束时,队员们都累得瘫倒在地。李闯一边鼓励大家“别灰心,上午丢掉的,下午夺回来”,一边反复研究调整战术和人员分工。
下午的科目是“死亡奔跑”,李闯反复预测各种突发情况,如何采取相应对策,然后将心得分享给大家。队员们翻越高斜墙、攀大绳、爬网墙、钻泥水低桩网、穿Z形水沟……“第一名”的成绩一宣布,队员们拥抱在了一起。在高手云集的赛场上,中方参赛队最终取得了三个科目第一、一个第二、一个第三,一举斩获总冠军。
回国后,李闯和战友们又马上投入到新的备战集训中。
“这次国际特种兵比武给了我们许多启迪,让我们看到了自身的许多问题,打铁要趁热。”无论是高温酷暑还是暴雨滂沱,李闯每天都进行着超越身体极限的高强度训练,将在国际比武中的所思所想融入每天的训练中,以严于实战的标准要求自己。(完)
你的隐私,大数据怎知道?我们又该如何自我保护?****** 在网络上,每个人都会或多或少,或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘,就存在隐私泄露的风险,引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代,大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫,甚至有点不知所措。那么,你的隐私,大数据是怎么知道的呢?大家又该如何自我保护呢? 1.“已知、未知”大数据都知道 大数据时代,每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前,你说过什么话,它知道;你做过什么事,它知道;你有什么爱好,它知道;你生过什么病,它知道;你家住哪里,它知道;你的亲朋好友都有谁,它也知道……总之,你自己知道的,它几乎都知道,或者说它都能够知道,至少可以说,它迟早会知道! 甚至,连你自己都不知道的事情,大数据也可能知道。例如,它能够发现你的许多潜意识习惯:集体照相时你喜欢站哪里呀,跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀,你喜欢与什么样的人打交道呀,你的性格特点都有什么呀,哪位朋友与你的观点不相同呀…… 再进一步说,今后将要发生的事情,大数据还是有可能知道。例如,根据你“饮食多、运动少”等信息,它就能够推测出,你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时,大数据就知道:流感即将暴发了!其实,大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。 当然,这里的“你”并非仅仅指“你个人”,包括但不限于,你的家庭,你的单位,你的民族,甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息,将会把你塑造成什么,是英雄还是狗熊?这却难以预知。 2.数据挖掘就像“垃圾处理” 什么是大数据?形象地说,所谓大数据,就是由许多千奇百怪的数据,杂乱无章地堆积在一起。例如,你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等,都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息,例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息,也都是大数据的组成部分。还有,各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息,仍然是大数据的组成部分。总之,每个人、每种通信和控制类设备,无论它是软件还是硬件,其实都是大数据之源。 大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术,采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程,可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。 不过,这些听起来高大上的大数据产业,几乎等同于垃圾处理和废品回收。 这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集,可算作“数据收集”;将废品和垃圾送往集中处理场所,可算作“数据集成”;将废品和垃圾初步分类,可算作“数据规约”;将废品和垃圾适当清洁和整理,可算作“数据清理”;将破沙发拆成木、铁、布等原料,可算作“数据变换”;认真分析如何将这些原料卖个好价钱,可算作“数据分析”;不断总结经验,选择并固定上下游卖家和买家,可算作“模式评估”;最后,把这些技巧整理成口诀,可算作“知识表示”。 再看原料结构。大数据具有异构特性,就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话,那就在于垃圾是有实体的,再利用的次数有限;而大数据是虚拟的,可以反复处理,反复利用。例如,大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司,将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之,大数据专家完全可以“一菜多吃”,反复利用,而且时间越久,价值越大。换句话说,大数据是很值钱的“垃圾”。 3.大数据挖掘永远没有尽头 大数据挖掘,虽然能从正面创造价值,但是也有其负面影响,即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢?这其实很简单,我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧! 一大群网友,出于某种目的,利用自己的一切资源渠道,尽可能多地收集当事人或物的所有信息;然后,将这些信息按照自己的目的提炼成新信息,反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。 接着,大家又在第一次人肉迭代的基础上,互相取经,再接再厉,交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作,于是,便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复,经过多次不懈迭代后,当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实,至少主体是事实,“人肉搜索”就成功了。 几乎可以断定,只要参与“人肉搜索”的网友足够多,时间足够长,大家的毅力足够强,那么任何人都可能无处遁形。 其实,所谓的大数据挖掘,在某种意义上说,就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过,这种搜索的目的,不再限于抹黑或颂扬某人,而是有更加广泛的目的,例如,为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之,只要目的明确,那么,大数据挖掘就会有用武之地。 如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比,网友被电脑所替代;网友们收集的信息,被数据库中的海量异构数据所替代;网友寻找各种人物关联的技巧,被相应的智能算法替代;网友们相互借鉴、彼此启发的做法,被各种同步运算所替代。 各次迭代过程仍然照例进行,只不过机器的迭代次数更多,速度更快,每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”,被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时,那是因为对大数据挖掘来说,永远没有尽头,结果会越来越精准,智慧程度会越来越高,用户只需根据自己的标准,随时选择满意的结果就行了。 当然,除了相似性外,“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如,机器不会累,它们收集的数据会更多、更快,数据的渠道来源会更广泛。总之,网友的“人肉搜索”,最终将输给机器的“大数据挖掘”。 4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存 必须承认,就当前的现实情况来说,大数据隐私挖掘的“杀伤力”,已经远远超过了大数据隐私保护的能力;换句话说,在大数据挖掘面前,当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后,在过去几十年,人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害,可谁也不曾意识到,至少没有刻意去关注,当众多无害碎片融合起来,竟然后患无穷! 不过,大家也没必要过于担心。在人类历史上,类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看,隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”,获得空前好处,产生了更多需要保护的“隐私”,于是,不得不再回过头来,认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时,“挖掘”它们就会变得越来越有利可图,于是,新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看,人类在自身隐私保护方面,整体处于优势地位,在网络大数据挖掘之前,“隐私泄露”并不是一个突出的问题。 但是,现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息,如何进行隐私保护呢?单靠技术,显然不行,甚至还会越“保护”,就越“泄露隐私”。 因此,必须多管齐下。例如从法律上,禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为;从管理角度,发现恶意的大数据搜索行为,对其进行必要的监督和管控。另外,在必要的时候,还需要重塑“隐私”概念,毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。 对于个人的网络行为而言,在大数据时代,应该如何保护隐私呢?或者说,至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢?答案只有两个字:匿名!只要做好匿名工作,就能在一定程度上,保护好隐私了。也就是说,在大数据技术出现之前,隐私就是把“私”藏起来,个人身份可公开,而大数据时代,隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开),而把个人身份隐藏起来,即匿名。 (作者:杨义先、钮心忻,均为北京邮电大学教授) (文图:赵筱尘 巫邓炎) [责编:天天中] 阅读剩余全文() |