更新:某些人,比如死鸭子嘴硬的 @王毓凯 无法理解为什么哥萨克能够利用北流入北冰洋的河流东进。很简单,河流不是一条直线,有曲折,还有支流。
可以看到,西伯利亚几大水系的主要支流非常接近。更不用说此图中未显示的小支流(如下图所示)。
下图来自俄语维基,清楚地标明了哥萨克英雄叶尔马克如何借助三条不同水系(乌拉尔河,伏尔加河,鄂毕河)进入西西伯利亚平原。虽然没有后续其他人的路线,但很容易理解,哥萨克以同样的方式利用水网东进。
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原答:
因为古人不会为了占领而占领。
实际上今人也不会。只不过现代国家有足够的动机去占领几乎任何一块领地。
首先现代人大多很难理解,近代民族国家出现以前,古人对“国界”的概念非常模糊。除了人口密集的平原地区和一些重要的关隘,国与国之间可以存在大片几不管的无人区,或者是同时向多边输诚的未开化势力。
即便是被看作基本盘的“汉地十八省”。湖广、福建、两广、云贵建立起有效统治的时间也比大多数人从中学课本获得的印象晚很多。可以说,直到明清才算把以前圈下的地基本吃透。
在火车发明以前,有效统治一个内陆地区,最基本的要求就是能够养活足够的主体民族人口。没有当地人口,维持驻军的成本就是天文数字。同样道理,蛮荒边境的产出不能有效变现,也就不能产生一个利益相关集团。这决定了古代国家不可能疯狂地四处圈地,甚至可能会(令今人吃惊地)将负收益的领地出售或放弃。
最后,地理条件决定了沙俄帝国能统治西伯利亚,但近代华夏王朝做不到。你打开地图就能看到,西伯利亚由西向东分布着大量河流。这些河流在哥萨克征服过程中提供了重要的运输条件。而从中国往北走,东面是两兴安岭,西面是瀚海沙漠。
今天(2021-01-06)回答这个问题的难度,远远小于前几周。
这个事情康熙试过了。
古代是没有火车的。十斤粮食运到草原,路上运粮的人就需要吃掉八斤。经过计算,在草原上设立一个城池,驻守几千士兵的物资消耗。是大清无法负担的。
养蛇人前来回答。首先说结论,想要蛇像猫狗一样认主基本上是不可能的。
大型蛇类相对来说智力会高一点,典型的例子就是球蟒(虽然这玩意在蟒里面不算大)和KC(眼镜王蛇),但这两种说实话我都不建议普通人去碰,首先是它们在国内都是受保护的,而且国内爬宠交易方面的流程还不是很完善,也就是说如果你打保护动物主意,很有可能某一天公安蜀黍就上门来做笔录了(身边有个养球蟒的朋友跟我说过,因为一个卖家翻车了,所以他被顺藤摸瓜找了出来还做了笔录,然而蛇还是留下来了);其次是KC这玩意虽然毒性不是特别特别强,但注毒量非常恐怖,所以有着非常高的致死率。虽然可以去毒腺,但来路不明的去毒腺蛇你敢放心吗?万一没割干净,长回来了,到时候哭都来不及。家养的猫狗都可能攻击主人呢,何况是个浑身长满鳞片的家伙。
那么一般的玩具蛇(比如加州王,玉米,猪鼻)能不能“认主”呢?现在圈内大部分人的观点是,你可以指望它熟悉你的气味和存在,但你不能指望它们像猫狗一样跟你进行互动,更不能指望它听懂你说话。蛇的脑本来就只占头部很小一部分,再加上他们本来体型就不大,所以这些家伙的智商可想而知了。跟人相处时间久了以后,它们对你会很熟悉,但是这种“熟悉”跟熟悉饲养盒里木屑的味道、熟悉一根树杈基本上没有本质的区别。熟悉后它对人的靠近不会再有那么大的反应,你伸手抓它它也不会跟一开始一样强烈抵抗(当然看个体,所谓“养不熟”的个体确实是存在的),但万一你手上沾了食物的味道,它依然有可能一口咬上来,你不小心弄疼它或者惊扰它的时候,它依然会摆出防御姿势。
当然这个“熟悉”也包括条件反射,比如有一段时间我比较忙,每个星期除了加一次水顺便喂食以外基本不会去开饲养盒的盖子,这样过了几个月后,我每次开盖,蛇都会表现得特别兴奋,因为“开盖”的现象和“食物”的出现被联系在了一起。所以养蛇可以避免开盖喂食跑路这样的流程,不然等你心血来潮想开盖把玩的时候,迎接你的有可能会是一张血盆小口(手动狗头)。
所以,如果你把一条刚破壳的小蛇养到成体,在它眼里你就是一个一般情况下不会伤害它,每次出现有可能伴随着食物或者自己被拎到空中的不明大型物体,而不是主人、伙伴什么的。养爬宠和养猫狗的乐趣其实不太一样,它们能带来的价值更多的是观赏(包括观赏外观和行为)而非互动和心灵上的陪伴。
我又去翻了翻其他节目,我觉得亮点还有这个
《东方为什么红》
啊这主旋律歌曲也选的的这么好?河南台真的用心了。
实话说我并没有看整个春晚,只看了河南共青团和七海悠仁up主搬运的片段。给我的感觉就是河南,中!
《唐宫夜宴》
这个舞蹈给我的感觉像是河南省博物馆里复活的唐俑,弹幕里有人刷像是文物在逃也是很形象了。尤其这一幕,很有那个感觉哈哈哈。建议名字改为《唐朝少女之博物馆奇妙夜》
截取了几个动图
《白衣执甲》
天波府里走出来的保国臣——巾帼英雄穆桂英。就像弹幕说的,不杀安王贼(新冠),不回家门!
抗疫夫妻双双把家还。
刘大哥讲话~理~太偏(河南话),谁说女子不如男!
希望女拳师不要再煽动性别对立了,河南台把真正的女权榜样给你列出来了。无论男女都一样,想要获得尊重与独立,只有靠自己努力去争取。
真正的女权是像教员说的那样妇女能顶半边天,像穆桂英,花木兰一样,像新中国第一位女拖拉机手一样,像刘胡兰,申纪兰,张桂梅和抗疫前线的女战士一样。通过为国家,为人民,为妇女解放事业,为山区贫困女学生的教育事业贡献自己的力量来获得别人的尊重。
说的有点跑偏,最后我想说的是在中华文明体系里,河南是天下之中,华夏之源。说句中原文化是华夏正统没毛病吧,古代中国人都是以中原文化为尊的,一个朝代首先要占据中原才能说自己是正统政权。但是前些年河南人经常被人在互联网抹黑,名声很不好。这本就不正常,细细想来,河南的在国内的境遇犹如中国在国际之境遇,人口众多,从事农业人口占比高,工业门类全而不强,被某些人(西方发达国家)误解抹黑。历史悠久,文化底蕴厚重。是不是有很多相似之处?中国什么样,河南就什么样。建国初期东北被称为共和国长子,我认为河南算的上是中国远古长子。
现在河南人正在通过自己的努力,一点一点发展。让中原文化回到他历史上应有的地位,让那些谣言不攻自破。又恰如今日之中国,在奋力实现中国民族之复兴。
(额,话说燕赵大地啥时候能支棱起来啊?不说别的,咱梆子戏调门可是不输豫剧啊!咱也整一出漂亮的春晚搞一波文化输出……)
不能,因为亲兄弟也要明算账不是。即使一个人,他有很多领地,也没办法把它们合并,何况不同领地的继承顺位也是不同的。欧洲这些王室疯狂乱伦,也没统一欧洲。不过查理五世的领地加起来是相当庞大。算血统,欧洲那些王室都是世代联姻的亲戚。
查理五世(1500年2月24日-1558年9月21日),即位前通称奥地利的查理,神圣罗马帝国皇帝(1519年-1556年在位),西西里国王(称卡洛一世,1516年-1556年),那不勒斯国王(称卡洛四世,1516年-1556年),低地国家至高无上的君主。 他在欧洲人心目中是“哈布斯堡王朝争霸时代”的主角,也开启西班牙日不落帝国的时代。
查理五世是哈布斯堡王朝广泛的皇室联姻的最终产物。他是出身于哈布斯堡家族的西班牙国王腓力一世与卡斯蒂利亚的胡安娜(疯女)之子,阿拉贡的斐迪南二世与卡斯蒂利亚的伊莎贝拉一世的外孙,神圣罗马帝国皇帝马克西米连一世和勃艮第女公爵玛丽的孙子。
查理于1506年(他的父亲死于那一年)继承了低地国家和弗朗什孔泰。当他强悍的外祖父斐迪南二世在1516年去世后,他成为一片巨大领地的拥有者,这片领地包括他母亲的卡斯蒂利亚和斐迪南二世统治的阿拉贡、纳瓦拉、格拉纳达、那不勒斯、西西里、撒丁, 以及整个西属美洲(在他统治时期,西班牙在美洲的殖民地由于征服墨西哥和秘鲁又扩大了好几倍)。
在祖父马克西米连一世去世后,查理又得以继承哈布斯堡家族在奥地利的产业。通过向选帝侯行贿等手段,他在1519年战胜法国国王弗朗索瓦一世当选为神圣罗马帝国皇帝。
1555年在击溃新教力量的最后努力失败后,查理五世就开始脱离政治生活。他把自己的个人帝国——西班牙和低地国家传给了儿子腓力二世;把神圣罗马帝国传给了弟弟斐迪南一世(1555年10月25日放弃尼德兰王位给腓力;1556年1月16日放弃西班牙王位给腓力;1556年9月12日放弃皇帝帝位给斐迪南)。
查理五世的家庭
妻子:葡萄牙公主伊莎贝拉,1526年结婚
子女:
腓力二世(菲利普二世),他的王位继承人,享年71岁。
玛丽亚(1528-1603),嫁马克西米连二世,享年74岁。
胡安娜(1535-1573),嫁葡萄牙太子若昂,终年38岁。
马克西米利安二世(1527年7月31日-1576年10月12日)是哈布斯堡王朝的神圣罗马帝国皇帝(1564年至1576年在位)。1548年至1550年马克西米利安摄政西班牙,1562年被选为波希米亚国王(1564年-1576年在位)和罗马人民的国王(1562年至1576年在位),1563年又被选为匈牙利国王(1564年至1576年在位),1564年加冕为神圣罗马帝国皇帝。他也曾试图成为波兰国王,但没有成功。
马克西米利安1527年出生在维也纳,父亲斐迪南一世是神圣罗马帝国皇帝(1556年至1564年在位),母亲安娜是波希米亚和匈牙利国王弗拉迪斯拉夫四世的女儿。1548年马克西米利安同神圣罗马帝国皇帝查理五世(1530年至1556年在位)的女儿玛丽亚结婚,查理五世同时也是马克西米利安父亲斐迪南一世的哥哥,即马克西米利安的伯父。(堂兄妹乱伦)
腓力二世。西班牙国王 (1556年-1598年在位)和葡萄牙国王(称腓力一世1580年-1598年在位) 。查理五世儿子。1570年马克西米利安将女儿安娜嫁给了腓力二世,成为他的第四个妻子。安娜是腓力二世妹妹玛利亚的女儿,生下腓力三世。(甥舅乱伦)
腓力四世,娶奥地利的玛丽亚·安娜(神圣罗马帝国皇帝斐迪南三世之女,母亲玛丽亚·安娜是腓力四世的亲妹妹)。(甥舅乱伦)
谢邀,
基本上所有高复杂性的问题,比如说天气预报、地球洋流、股票预测、大型生态系统演化、癌症、狂犬病等等。
具体一点的,湍流、堆积固体颗粒的流动计算。