Gesture-Based Interaction and Communication Automated Classification of Hand Gesture Contours
Gesture-Based Interaction and Communication:
Automated Classification of Hand Gesture Contours
Lalit Gupta and Suwei Ma
Abstract—The accurate classification of hand gestures is crucial in the development of novel hand gesture based systems designed for human com-puter interaction(HCI)and for human alternative and augmentative com-munication(HAAC).A complete vision-based system consisting of hand gesture acquisition,segmentation,filtering,representation,and classifica-tion is developed to robustly classify hand gestures.The algorithms in the subsystems are formulated or selected to optimally classify hand gestures. The gray scale image of a hand gesture is segmented using a histogram thresholding algorithm.A morphological filtering approach is designed to effectively remove background and object noise in the segmented image. The contour of a gesture is represented by a localized contour sequence whose samples are the perpendicular distances between the contour pixels and the chord connecting the end-points of a window centered on the con-tour pixels.Gesture similarity is determined by measuring the similarity between the localized contour sequences of the gestures.Linear alignment and nonlinear alignment are developed to measure the similarity between the localized contour sequences.Experiments and evaluations on a subset of American Sign Language(ASL)hand gestures show that,by using non-linear alignment,no gestures are misclassified by the system.Additionally, it is also estimated that real-time gesture classification is possible through the use of a high-speed PC,high-speed digital signal processing chips,and code optimization.
Index Terms—Contours,hand gestures,morphological filtering align-ment,segmentation.
I.I NTRODUCTION
This paper describes the design and implementation of a vi-sion-based hand gesture classification(VHGC)system which can be used for novel human-computer-interaction(HCI)applications and for human alternative and augmentative communication(HAAC) applications.The main approaches for analyzing and classifying hand gestures for HCI and HAAC applications include glove-based techniques and vision-based techniques.The glove-based techniques use sensors to measure the positions of the fingers and the position of the hand in real-time.However,gloves tend to be quite expensive and the weight of the glove as well as the cables of the associated measuring equipment hinders free movement of the hand.The vision-based techniques are usually glove-free and can be divided into the three-dimensional(3-D)and the two-dimensional(2-D) approaches.In the3-D approach,gesture classification is based upon the parameters of a3-D model of the human hand.Gesture classification is based upon the parameters of an image of the gesture in the2-D approach.Because3-D hand models are quite complex, the classification of gestures from parameters derived from3-D models is computationally extensive making real-time classification difficult.The2-D models are relatively less complex than the3-D models.However,2-D models do not carry the finger movement and finger position information required for the classification of complex dynamic gestures.Therefore,the2-D approach is restricted to the less complex problem of classifying well-defined static gestures. References[1]–[4]contain notable work in addressing issues and developing methodologies to solve problems related to vision based Manuscript received January31,2000;revised January26,2001.This paper was recommended by Associate Editor R.A.Hess.
The authors are with the Department of Electrical Engineering,Southern Illi-nois University,Carbondale,IL62901USA(e-mail:gupta@https://www.sodocs.net/doc/2b6479304.html,). Publisher Item Identifier S
1094-6977(01)03531-3.
Fig.1.Vision-based hand gesture classification system.
hand gesture classification.Additionally,[5]contains an excellent
review of the advantages,limitations,applications,and vision based
approaches for hand gesture classification.A thorough review of
glove-based methods is contained in[6].The proceedings of the
International Workshop on Automatic Face and Gesture Recognition,
Zurich,Switzerland,1995,also contains valuable information on
vision-and glove-based analysis and classification methods.
The VHGC system described in this paper is designed to be capable
of classifying static hand gestures for real-time HCI and HAAC appli-
cations.Although the use of static hand gestures may appear restric-
tive,the potential applications for the VHGC system are,in fact,quite
numerous.This is because a single gesture may represent a single com-
mand or a sequence of commands,a single word or a sequence of words
to form a phrase,and single alphanumeric character or a collection of
alphanumeric characters.Additionally,just two gestures representing
dichotomous options such as“yes”and“no”can be used to build a
rather complex hierarchical sequence of control and communication
commands.As a result,general examples of the potential applications
of the VHGC system include:
2)the remote control of devices and household appliances by dis-
abled individuals;
3)a means for communications for vocally impaired individuals;
4)the execution of commands by a computer system.
II.S YSTEM D ESCRIPTION AND O PERATIONAL F LOWCHART
The VHGC system is shown in Fig.1.The relatively simple system
consists of a single video camera to acquire an image of a gesture and an
HP586-200MHz personal computer for processing and classifying the
gesture.The Video Savant?real-time video software for Windows NT
is used for the real-time acquisition,sampling,quantizing,and storing
of the gestures.Static hand gestures are represented by their contours
(discrete boundaries)and the similarity between gestures is determined
by measuring the similarity between contour representations.An oper-
ational flowchart of the processing steps,which will be described in the
subsequent sections,is shown in Fig.2.The algorithms for the segmen-
tation,filtering,representation,and classification steps were developed
using the C++programming language.
In operation,hand gestures are formed between the front of the video
camera and a uniform background in a laboratory with florescent lights
in the ceiling.No additional illumination sources are used.Individuals
are instructed to form gestures in front of the camera with no restric-
tions on the distance between the hand and the camera nor any strict
restrictions in the orientation of the hand in the plane parallel to the
camera.The individuals,however,are instructed to keep the hands ap-
proximately parallel to the camera lens in order to maintain the gesture
shape.
1094–6977/01$10.00?2001IEEE
Fig.2.Operational flowchart of the VHGC system.
For system development and off-line testing,ten gestures from the American Sign Language(ASL)were selected.These gestures were selected because they are typical of the hand gestures that can be used for HCI and HAAC applications.Five individuals,not trained in ASL, were instructed to form,twice,each of the ten gestures and a database of(521022)=100gestures was generated.The spatial resolution of the uniformly sampled gesture image was selected as(l282l28)and the amplitudes were quantized into256gray levels.
Examples of one gesture from each of the ten gesture classes are shown in Fig.3.Hereafter,gesture k;k=1;2;111;K,from class m, m=1;2;111;M,will be denoted by g m;k(x;y),where(K=10) is the number of gestures in each class and(M=l0)is the number of gesture classes.Fig.4shows examples of five gestures,each made by a different individual,from class1in the data base.Observe the within-class temporal variations which occur because very few restric-tions were imposed on forming the gestures.The temporal variations include changes in the position,orientation,dimension,and the shape of the gestures in the images.
III.G ESTURE S EGMENTATION
The goal of gesture segmentation is to extract the hand gesture as accurately as possible from the background of the image.That is,the segmented hand gesture should not have parts of the background due to under segmentation nor should it have parts of the hand deleted due to over segmentation.In general,the selection of an appropriate segmen-tation algorithm depends largely on the type of images and the appli-cation areas.Because the laboratory environment(lighting conditions) of the VHGC system is fixed,an autonomous segmentation algorithm which gives good segmentation results in the laboratory
environment Fig.3.Examples of one gesture from each gesture
class.
Fig.4.Examples of five gestures belonging to class1.
and is also computational simple can be selected.The Otsu segmenta-tion algorithm[7]was tested and found to give good segmentation re-sults for the hand gestures and was,therefore,selected.Briefly,the Otsu segmentation algorithm is a gray level thresholding algorithm based on discriminant analysis.The algorithm treats the segmentation of a gray scale image into a binary image as a classification problem in which the two classes(in this case,hand and background)are generated from the set of pixels within the gray scale https://www.sodocs.net/doc/2b6479304.html,ing a threshold T for an image with L gray levels,the image is segmented in two classes 0=f1;2;111;T g and 1=f T+1;T+2;111;L g.The optimum threshold T3is determined as that value of T which maximizes the ratio of the between-class variance 2B to the total variance 2T.If the number of pixels at gray level i is denoted by n i and the total number of pixels is N,then,for a given T,the between class variance and the total variance are defined and computed as follows:
2B=!0( 00 T)2+!1( 10 T)2
2T=
L
i=1
P i;!1=
L
i=1
(iP i)=!0; 1=
L
i=1
(iP i)
P i=n i
=N;
i=1
P i=
1
Fig.5.Examples of segmentation.
segmenting images g1;5(x;y)and g3;5(x;y)using the segmentation algorithm are shown in Fig.5.The hand pixels are assigned“1”and the background pixels are assigned“0.”
The Otsu algorithm was also tested for small variations in the lighting conditions of the laboratory and it was found that although the threshold changed,the segmentation result was not adversely affected. That is,there were only minor changes in the segmented gesture mainly because of the uniform background.Algorithms designed to segment diverse images[8]can be employed to accurately segment gestures in varying backgrounds,however,such algorithms tend to be computationally extensive.
IV.M ORPHOLOGICAL F ILTERING
A close examination of the segmented gesture images revealed that the segmentation was seldom perfect.That is,as evident in Fig.5,the background may have ls(background noise)and the gesture may have 0s(object noise).The background noise and object noise can cause problems in extracting the contour of the gesture,especially when they are close to the contour.It is,therefore,desirable to decrease the back-ground noise and object noise prior to the extraction of the gesture con-tour.A morphological filtering[9]approach using a sequence of dila-tion and erosion operations was developed to obtain a smooth,closed, and complete contour of a gesture.In general,the dilation and erosion operations on a binary image A and with a structuring element
B are defined as follows.
1)Dilation:If A and B are sets in the2-D integer space Z2;x= (x1;x2)and is the empty set,then,the dilation of A by B is
A8B=f x j(^B)x\A= g
where,^B is the reflection of B.Dilation consists of obtaining the re-flection of B about its origin and then shifting this reflection by x.The dilation of A by B is the set of all x displacements such that^B and A overlap by at least one nonzero element.Set B is commonly referred to as the structuring element.
2)Erosion:The erosion of A by B is
A B=f x j(B)x A g:
That is,the erosion of A by B is the set of all points x such that B, translated by x,is contained in A.Note that dilation expands an image and erosion shrinks it.
3)Opening:The opening of set A by structuring element B is
A B=(A B)8B:
That is,the opening of A by B is simply the erosion of A by B fol-lowed by a dilation of the result by B.Opening generally smoothes the contour of an image,breaks narrow isthmuses,and eliminates thin protrusions.
4)Closing:The closing of set A by structuring element B is
A1B=(A8B) B:
That is,the closing of A by B is simply the dilation of A by B followed by the erosion of the result by B.Closing also tends to smooth
sections Fig.6.Examples of morphological filtering for noise removal.
of contours but,as opposed to opening,it generally fuses narrow breaks and long thin gulfs,eliminates small holes,and fills gaps in the contour. Fig.6shows the results of applying an opening operation followed by a closing operation on the noisy segmented images s1;5(x;y)and s3;5(x;y)shown in Fig.5to obtain gestures with smooth and com-
plete contours.For each case,the set A is the noisy segmented image and a323structuring element B of0s is used in these examples. The opening operation which is erosion followed by dilation is used to remove the background noise and the closing operation which is di-lation followed by erosion is used to remove object noise.It is seen that through morphological filtering,the resulting images f1;5(x;y) and f3;5(x;y)of the segmented gestures s1;5(x;y)and s3;5(x;y)are noise-free and the contour is an undistorted outline of the gesture.
V.C ONTOUR R EPRESENTATION
A careful examination of the filtered gestures reveals that what dis-tinguishes one gesture form another gesture is the shape of the contour. Therefore,the contour can be used as a basis for the discrimination of the hand gestures.The localized contour sequence(LCS),which has been proven to be a very effective representation of contours[10],is se-lected to represent the gesture contours.A contour tracking algorithm is used to track the contour of a gesture in the clockwise direction and the contour pixels are numbered sequentially starting from the arbitrarily selected contour pixel.If h i=(x i;y i),i=1;2;111;N,is the i th contour pixel in the sequence of N ordered contour pixels of a gesture, the i th sample h(i)of the LCS of the gesture is obtained by computing the perpendicular Euclidean distance between h i and the chord con-necting the end-points h[i0(w01)=2]and h[i+(w01)=2]of a window of size w boundary pixels(w odd)centered on h i.That is
h(i)=j u i=v i j;where
u i=x i[y i0(w01)=20y i+(w01)=2]
+y i[x i+(w01)=20x i0(w01)=2]
+[y i+(w01)=2][x i0(w01)=2]
0[y i0(w01)=2][x i+(w01)=2];and
v i=[(y i0(w01)=20yi+(w01)=2)2
+(x i0(w01)=20x i+(w01)=2)2]1=2:
The computation of h(i)is illustrated in Fig.7.A gesture f m;k(x;y) with N m;k contour pixels results in an N m;k point sequence repre-sented by h m;k(i),i=1;2;111;N m;k.The LCS has the following properties that make it attractive for representing hand gesture con-tours.
a)The LCS is not restricted by shape complexity and is,therefore,
suitable for gestures which typically have convex and concave contours.
b)The LCS can also be used to robustly represent partial contours
[10].Therefore,the representation of the visible part of the ges-
ture will not be affected when a part of the gesture is obscured because the hand is not parallel to the camera.
https://www.sodocs.net/doc/2b6479304.html,putation of the samples of the LCS.
c)Because the representation does not involve derivative compu-
tations such as slopes or curvature,the representation is quite robust with respect to contour noise(random variations in the contour).
d)Increasing w tends to increase the amplitudes of the samples of
the localized contour sequence.An increase in the amplitudes has the effect of increasing the signal-to-noise ratio for a fixed contour noise level,therefore,the robustness with respect to con-tour noise can be increased by increasing w.
Because the gestures have closed boundaries,h m;k(i)may be regarded as a circular sequence.Fig.8shows the LCSs h1;5(i)and h3;5(i)of the filtered gesture f1;5(x;y)and f3;5(x;y)shown in Fig.6using w=99. To aid visual analysis,the discrete LCSs are displayed as continuous signals in the figures.
VI.L INEAR A LIGNMENT OF LCSs
Recall that during operation,no restrictions are placed on the po-sition,distance,and orientation of the gesture in front of the camera. The shape of the gesture does not change when the position,distance, and orientation of the gesture change.A change in the position of a gesture results in a translation of the gesture in the image plane.The LCS is clearly invariant to gesture translation in the image plane.The start-point is determined by locating the first contour pixel using a left-to-right and top-to-bottom scan of the image.Therefore,a change in the orientation of a gesture results in a circular shift in the samples of the LCS.The dimension of the contour is scaled when the distance of the gesture from the camera changes;therefore,the duration and the amplitude of the LCS are also scaled.However,the shape of the LCS does not change because the shape of the contour does not change.The scaling of the amplitude of the LCS can be easily normalized by di-viding the samples of the LCS by the standard deviation of the LCS. The scaling of the duration can also be easily normalized by uniformly expanding or compressing the LCS to have a fixed duration^N using a linear transformation.Invariance to shifts in the start point can be in-corporated into the classification stage by determining the position of best match using a circular shifting operation.
In the first method developed to compute the similarity between LCSs,which will be referred to as the linear alignment method,the LCSs are amplitude normalized using the standard deviation and are duration normalized using a linear transformation.That is,if the ampli-tude and duration normalized LCSs of the reference gesture of class
m Fig.8.LCSs of the contours of the gestures in Fig.6.
and a test gesture are represented by^h m(i)and^t(i),i=1;2;111;^N, respectively,then,the dissimilarity between the two LCSs can be found by first determining
D m(j)=
^
N
sequences.In nonlinear alignment,the goal is to optimally align the samples of the two sequences so that the dissimilarity between the two sequences is minimized.
In the nonlinear alignment formulation to follow,it will be assumed that the LCSs are amplitude and duration normalized as well as start-point aligned using circular shifting.Although duration normalization is not necessary in the formulation,it is incorporated so that exactly the same sequences are used in the comparison between the performances of linear and nonlinear alignment classification methods.If the ampli-tude and duration normalized LCSs of a gesture from class m and a test
gesture are now represented as ^h
m (q )and ^t (r ),q ,r =1;2;111;^N ,re-spectively,then,the samples of two sequences are optimally aligned by determining an alignment function W of the form
W =w (1);w (2);111;w (Z )
where w (z )=[i (z );j (z )].
W provides a mapping between the axes q and r via an intermediate axis z of length Z such that the overall dissimilarity between the two samples is minimized.For each w (z ),a cost d [w (z )]is assigned to reflect the discrepancy between the aligned samples.Assuming that the absolute difference is used for the cost function,the alignment function is determined such that the overall cost
Z
z =1
j ^h
m [i (z )]0^t [j (z )]j is minimized subject to the following constraints.
1)Monotonicity:The alignment function must be monotonic to preserve the natural ordering of the samples in the sequences.That is
i (z ) i (z 01)j (z ) j (z 01):
2)End-Point Alignment:The end-points (first and last samples)of the sequences must be aligned.That is
i (1)=j (1)=1
i (Z )=j (Z )=^N:3)Continuity:The alignment function must not skip any samples in the two sequences;therefore
i (z )0i (z 01) 1j (z )0j (z 01) 1:
The solution to the above optimization problem is given by solving the recursive equation
D [w (z )]=d [w (z )]+min w (z 01)
f D [w (z 01)]g
with initial conditions
D [w (1)]=d [w (1)]:
The overall dissimilarity between the two sequences after alignment is given by
D m =(1=Z )D [w (Z )]:
From the monotonicity and continuity constraints imposed on the alignment function,if w (z )=(i;j )then w (z 01)consists of [i 01;j ],[i;j 01],and [i 01;j 01]and the recursive equation becomes
D [i;j ]=d [i;j ]+min f D [i 01;j ];D [i;j 01];D [i 01;j 01]g
:
Fig.9.Amplitude and duration normalized LCSs of the gestures in Fig.3.
D [i;j ]is the dissimilarity remaining between the sequences ^h
m (q )and ^t
(r )after alignment and is referred to as the discrepancy measure.If D [i;j ]is stored in an ^Nx
2^N array,D [i;j ]is computed only for [i;j ]values in a narrow band along the diagonal of the ^N
2^N array because the optimal alignment path for sequences with similar samples tends to fluctuate in the neighborhood of the diagonal.Restricting the compu-tations in the band along the diagonal serves two important purposes.The band restricts the region of search for the optimal alignment path in a meaningful manner.That is unreasonable alignment between very dissimilar sequences (e.g.,LCSs from different gesture classes)is pre-vented.The band also reduces the number of computations required in determining the discrepancy measure.
In order to classify a test gesture represented by the LCS ^t
(r ),the discrepancy D m ,m =1;2;111;M ,between ^t
(r )and each reference gesture ^h
m (q ),m =1;2;111;M is computed.The test gesture is assigned to the class m 3given by
m 3=arg min [D m ]:
VIII.C LASSIFICATION R ESULTS
The amplitude and duration normalized LCSs of the 100gesture im-ages in the database were computed.That is,each gesture was repre-sented by its corresponding normalized LCS.The LCSs were normal-ized to have a duration equal to 516which was the average duration
of the 100LCSs.Fig.9shows the amplitude and duration normalized LCSs of the ten gestures in Fig.3.In order to robustly evaluate the per-formance,a random sampling approach was used to generate multiple classification trials.For each trial,a reference LCS for each class was randomly selected from the ten LCSs of the class.The remaining nine LCSs formed the test set for each class.Therefore,the total number of LCSs tested in each trial was (9210)=90.The probability of classi-fication error for trial number j was estimated as
p j =(total number of LCSs misclassified in trial j=90):
The overall probability of misclassification was estimated as
p e =(1=J )
J
TABLE I
C LASSIFICATION R ESULTS AN
D P ROBABILITY OF M ISCLASSIFICATION U SING
N ONLINEAR A
LIGNMENT
TABLE II
C LASSIFICATION R ESULTS AN
D P ROBABILITY OF M ISCLASSIFICATION U SING
N ONLINEAR A
LIGNMENT
of the tables.The results show that the performance of the nonlinear alignment classification method is superior to that of the linear align-ment method.
There are two factors that need to be considered in the development of gesture based classification systems for HCI and HAAC applica-tions.The first,which is the goal of this paper,is to demonstrate that the gestures can be classified accurately by the system.This has been demonstrated clearly by the results shown in Table II.The next is to demonstrate that the gestures can be classified in real-time.The seg-mentation,morphological filtering,LCS computation,and the align-ment classification algorithms were coded in the C++programming language.No attempt was made to optimize the code.Additionally,the gesture images are read from the hard drive during operation because the video capturing software is designed to store the images directly onto the hard drive.Clearly,the system is not optimized with respect to the classification speed.It took 20s to classify each gesture using linear alignment.It took 30s to classify each gesture when nonlinear alignment was used in a band of nine samples centered along the di-agonal.Both methods incorporated start-point normalization by deter-mining the best match using ten circular shifts centered on the initially detected start point.The computations involved in the segmentation,filtering,LCS,start-point normalization,and the nonlinear alignment algorithms are typical of the computations that can be performed quite rapidly using available high-speed processors and high-speed digital signal processing chips.Further reductions in the classification time are also possible through the development of a buffer-based image cap-turing system and code optimization.It is,therefore,estimated that sig-nificant reductions in the classification time are possible if the VHGC system is developed using high-speed processors,buffer-based acqui-sition,and code optimization,thus,making real-time gesture classifi-cation possible.
IX.C ONCLUSION
The goal of the paper was to develop a complete system capable of robustly classifying hand gestures for HCI and HAAC applications.From a visual analysis of hand gestures,it was determined that essen-tial shape information for discriminating gestures was in the boundary of the gestures.Therefore,a contour and vision based classification approach was formulated.The relatively simple system consisted of a video camera,video capturing software,and a personal computer.For flexible operation,no constraint other than holding the gesture approx-imately parallel to the camera lens was imposed.The processing steps to classify a gesture included gesture acquisition,segmentation,mor-phological filtering,contour representation,and alignment based clas-sification.Rather than forming an arbitrary set of gestures,the database for off-line evaluation consisted of the gestures for numbers 0through 9of the ASL.These gestures were selected because they are typical of the hand gestures that can be used for HCI and HAAC applications.The ten-class database consisted of ten example gestures for each class.The Otsu algorithm was selected to autonomously segment the ges-ture images and a morphological filtering approach was developed to remove background and object noise.The contour of a gesture was represented by the LCS and a linear alignment and a nonlinear align-ment method were formulated to determine the similarity between two LCSs.The classification results showed that no misclassifications were obtained using nonlinear alignment even though the within-class vari-ations were high because the gestures were formed by individuals not trained in ASL and with few constraints.The performance of the non-linear alignment method was superior to that of the linear alignment method because,unlike linear alignment which simply uniformly ex-pands or compresses the duration of a sequence,nonlinear alignment optimally aligns the samples of two sequences to minimize the dissim-ilarity between the sequences.Nonlinear alignment is clearly the better choice for classifying hand gestures because of the inherent nonlinear distortions that can be expected in the contours of the gestures.
The main goal was to show that robust classification of hand ges-tures is possible using the system developed in this paper.No attempt was made to optimize the code nor was any attempt made to use the fastest available processors.For the system to be successfully applied to the potentially numerous real-time HCI and HAAC applications,the hand gestures should not only be classified accurately but must also be classified rapidly.It is estimated that if the system is developed using a high-speed PC with high-speed digital signal processing chips,images are read directly from a buffer,and the code for the processing steps is optimized,gestures can be classified fast enough to make real-time ap-plications possible.Additionally,through the further reduction in clas-sification time,the VHGC could be extended to classify dynamic ges-tures represented by sequences of static gestures.
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Nonparametric Genetic Clustering:Comparison of Validity
Indices
Sanghamitra Bandyopadhyay and Ujjwal Maulik Abstract—Variable string length genetic algorithm(GA)is used for developing a novel nonparametric clustering technique when the number of clusters is not fixed a priori.Chromosomes in the same population may now have different lengths since they encode different number of clusters. The crossover operator is redefined to tackle the concept of variable string length.Cluster validity index is used as a measure of the fitness of a chromosome.The performance of several cluster validity indices,namely, Davies–Bouldin(DB)index,Dunn’s index,two of its generalized versions and a recently developed index,in appropriately partitioning a data set, are compared.
Index Terms—Clustering,cluster validity,Davies–Bouldin(DB)index, generalized Dunn’s index,genetic algorithms(GAs),pattern recognition.
I.I NTRODUCTION
Genetic algorithms(GAs)[1],[2]are randomized search and opti-mization techniques guided by the principles of evolution and natural genetics,and have a large amount of implicit parallelism.They provide near optimal solutions of an objective or fitness function in complex, large,and multimodal landscapes.In GAs the parameters of the search space are encoded in the form of strings(or,chromosomes).A fitness function is associated with each string that represents the degree of goodness of the solution encoded in it.Biologically inspired operators like selection,crossover,and mutation are used over a number of gen-erations for generating potentially better strings.
Clustering[3],[4]is a popular unsupervised pattern classification technique which partitions the input space into K regions based on some similarity/dissimilarity metric where the value of K may or may not be known a priori.The aim of any clustering technique is to evolve Manuscript received June23,2000;revised December22,2000.This paper was recommended by Associate Editor V.Kolmanovskii.
S.Bandyopadhyay is with the Machine Intelligence Unit,Indian Statistical Institute,Calcutta,India(e-mail:sanghami@isical.ac.in).
U.Maulik is with the Department of Computer Science&Tech-nology,Kalyani Government Engineering College,Kalyani,India(e-mail: ujjwal_maulik@kucse.wb.nic.in).
Publisher Item Identifier S1094-6977(01)03532-5.a partition matrix U(X)of the given data set X(consisting of,say,n patterns,X=f x1;x2;...;x n g)such that
n
k=1
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开茶店
开茶店 1．合理的选址 商业经营最注重的是“地气”、“人气”，这并非迷信。“地气”主要是看这个地方有没有商业氛围，这种商业氛围对我们所经营的商品合不合适。“人气”主要是指我们经营的地方有没有顾客流，这些顾客是否有购买我们商品的心理动机。 茶叶作为一种特殊商品，除了它的饮用保健功能，还能体现它的文化艺术价值，它能使人清心、雅净、回归自然——茶叶店地址的选择要根据茶叶的特性，归纳起来一般有以下地段。 (1)繁华商业中心 这些地区商业氛围浓，客流量大，购物层次复杂，购买频率高，消费者大多有较强的求质、求好、求美的特点，但房价或租金的费用比较高，竞争尤为激烈，所以进入前须仔细考虑，分析自己的人力、财力、物力是否具备，如若有条件，进军“商业中心”当然正确，此谓抢占“制高点”！但若实力不具备，千万不能贸然行事，这些地方要求茶叶品位高一些，要注意茶叶品牌及丰富的名茶品种，与茶叶有关的茶具、茶书要配套，如紫砂、瓷器、玻璃茶具等。 (2)宾馆饭店群附近 宾馆饭店是商旅居住的地方，商务旅客大多出门不带茶叶，用时随时购买，且为了走亲访友，常捎一点茶叶，显得雅而不俗，饭店也要用茶，“客来泡茶”是中国人的传统礼节。宾馆饭店群旁开茶店，是比较划得来的，房租不宜过高，同时还可以租用宾馆饭店经营大厅，提高格调并可以与茶艺结合起来。 (3)交通大道 这些地方人口流动量大，要能吸引顾客，必须注重茶店的外部吸引力，店内茶叶品种要新颖，价格要优惠，适合一些字号较老的、无形资产较大的客商进入，刚刚入门的客商最好不要选此盲目开立茶店。 (4)居民区 茶叶是居民消费的必需品，选择居民区一般风险较小，但同时针对不同居民层次茶店经营风格也不尽相同。 ①老区：这些居民区带有古朴的中国特色，有勤劳、简朴的美德，茶叶不能过于高档，偏向于中低档，追求利润要低，营业员要灵活，注重人缘，茶叶质量一定要稳定，信誉要好。 ②新区：这类居民消费较超前，且物质财富和精神文明相对提高，要求茶叶加盟经营者茶叶品种档次略微偏高一些，品种丰富一些，新品种要多上，跟上茶叶品种的新潮流。 ③高档物业区：这类人群是改革开放先富起来的人，他们生活水平高、节奏快。这个地
中国古代隐士文化
中国古代隐士文化 一、陶渊明 陶渊明出生于没落的士族家庭，少年时曾接受儒家教化、曾幻想“科举济世”，出仕做过镇军、参军之类的小官。但当时社会动荡，统治阶级矛盾突出，政权不稳定。当他认为自己的抱负无法施展时，老庄思想和隐逸风气的影响使他愤而与仕途决裂，积极地投入到所期羡以久的田园生活之中。陶渊明创作了大量以田园生活为内容的作品，风格自然、语言质朴凝炼、意境隽永，被后人称为“古今隐逸诗人之宗”。他把自己对自然和田园生活的热爱之情融入到诗作中，使人读之仿佛身临其境，如同在自然恬静的田园中漫步一样，给人无穷的遐想。透过悠然自得、怡然自乐的乡村生活的写照，我们仿佛看到了一位“面山结庐、抱膝吟歌、采菊观日、笑傲风月”的隐者形象。 （教材P70关于陶的知识性介绍）
二、陶渊明作品欣赏 （一）陶渊明的诗歌：平淡自然、内容平实、意境浑融 1、《和郭主簿》 蔼蔼堂前林，中夏贮清阴。凯风因时来，回飙开我襟。息交游闲业，卧起弄书琴。园疏有余滋，旧谷犹储今。营己良有极，过足非所钦。舂秫作美酒，酒熟吾自斟。弱子戏我侧，学语未成音。此事真复乐，聊用忘华簪。遥遥望白云，怀古一何深。 本诗写出了作者归园生活的闲适愉悦，在平和自然的语言中层层传递着作者内心油然的快乐，抒发了他内心怀古之幽情。全诗所写都是农村常见的平常之景和日常生活之景，所用也都是极朴素平淡的语言，但带给我们的是深厚的真情和无穷的回味，体现了陶渊明田园诗平淡自然，又淡而有味，意蕴醇厚的特点。此诗具有陶诗典型风格特征，在看似平淡的叙写之中，蕴含幽美而和谐的意境，生动表现了一代高人的胸襟和情趣。 2、《饮酒》 结庐在人境，而无车马喧。问君何能尔，心远地自偏。采菊东篱下，悠然见南山。山气日夕佳，飞鸟相与还，此中有真意，欲辩已忘言。 静谧的山林与倦飞的鸟儿与诗人问答，这时作者的心境不是用语言所能描述的。诗人不愿与世俗同流，极力向往自然和田园生活的愿望也可表现一斑。寥寥数字将人对生活的态度、对自然的热爱、对事物的描写、对世事的鄙视，表现得一览无余。 隐居田园的陶渊明积极参与劳动，自力更生，这在当时与统治阶级倡导的“耻农”思想是背离的，他歌唱劳动者，赞美劳动，他不被世俗所接受。他的很多诗中充满了对封建统冶阶级的鄙视和憎恶， 3、《归园田居》 少无适俗韵，性本爱丘山。误落尘网中，一去三十年。羁鸟恋旧林，池鱼思故渊。开荒南野际，守拙归园田。方宅十余亩，草屋八九间。榆柳荫后檐，桃李罗堂前。暧暧远人村，依依墟里烟。狗吠深巷中，鸡鸣桑树
茶馆开业前准备工作
茶楼经营的开业准备 开业前的准备工作千头万绪，非常繁杂。概括起来，主要有以下几方面的内容。 （一）物品采购 1.家具根据茶艺馆的整体布局，确定可以容纳的台位数，据此配置合适数量的家具。 2.茶叶茶叶的配置要考虑经营需要，品种安全，数量适宜，并兼顾高、中、低几个等级。需要采购的茶叶品种主要包括： （1）绿茶类西湖龙井、碧螺春、信阳毛尖、黄山毛峰、六安瓜片、庐山云雾、蒙顶甘露等。 （2）乌龙茶类铁观音、黄金桂、大红袍、冻顶乌龙、东方美人、凤凰单枞等 （3）红茶类祁门红茶、滇红等。 （4）白茶类白毫银针等。 （5）黄茶类君山银针等。 （6）黑茶类普洱等。 （7）花茶类茉莉花茶、白兰花茶等。 （8）紧压茶类沱茶、普洱砖茶等。 （9）保健茶类贡菊、苦丁、玫瑰花蕾、莲心等。 3.茶具主要包括茶具组合（公道杯、品茗杯、闻香杯、茶道组、茶巾、滤网）、茶船、紫砂壶、电子泡茶机、风炉、玻璃杯等。所需数量根据可容纳的台数及最多可接待的人数来确定。 4.饰品包括字画、工艺品、窗饰、灯笼、花草、乐器、音响、电视等。 5.茶罐和茶叶筒茶罐视茶叶品种数量而定，现在市场上茶罐种类很多，可根据茶艺馆的风格选购。茶叶筒一般选用50克装的小筒，可以印制茶艺馆的名称和标志，
采购数量可根据销售预测，定购2-3个月的所需的量。 6.茶食与茶食碟茶食可选择黑瓜子、白瓜子、葡萄干、开心果等。茶食碟可根据茶艺馆的风格和个人爱好到市场上选购。 7.其他物品如报刊杂志和书籍、棋类等。 （二）证照办理 茶艺馆开业前需办理的证照有： ①消防安全合格证。 ②卫生许可证、健康证。 ③公共场所经营许可证。 ④营业执照。 ⑤税务登记证（并领取发票）。 （三）服务定价与菜谱 定价的内容包括：服务价格、茶叶价格、茶点价格等。定价时要充分考虑周围茶艺馆的定价情况，从而使所定价格具有比较强的竞争力。 茶谱的形式多种多样，有仿古式、菜谱式、活页式、单项式等。菜谱的设计要与茶艺馆的风格相适应。 （四）服装定置 不同风格的茶艺馆对服装的要求有所不同，这要视茶艺馆的具体情况而定。大多数茶艺馆是以民族风格的服装为主。
《茶馆》教学案例 (4)
《茶馆》教案 一、教学目标 1、感知剧情和人物形象，认识清末民族危机和社会危机。 2、把握走马灯式的结构特点，学习别开生面的创新精神。 3、欣赏老舍的语言艺术。 二、教学重点 1、感知剧情和人物形象，认识清末民族危机和社会危机。 2、欣赏老舍的语言艺术。 三、课时安排 第一课时精读课文，把握剧情。 第二课时分析主要人物，揣摩结构艺术。 第三课时朗读品味，欣赏语言艺术。 四、教学过程 第一课时 《茶馆》第一幕，时间是“1988年初秋，康梁等的维新运动失败了”，离1911年推翻清王朝的辛亥革命只有十几年了，常四爷的判断一点不错：“大清国要完！”这一幕末了，在“静场”中响起一个下棋的茶客的喊声：“将！你完啦！”真是一语双关。这一幕再现了清朝末年的社会面面观。可以在通读的基础上，先立一个提纲，然后一个方面一个方面地指导学生作些分析概括。 立提纲的过程，也是一个抓住本质，分析概括的过程。例如马五爷是“吃洋饭”的，透过他的威风可以看出帝国主义的势力。又如宋恩子、
吴祥子是两个爪牙，可以归入清朝封建势力。 提纲可以整理如下： 封建主义 帝国主义 社会渣滓 民族资本主义 市民 农民 按照这个提纲，分析剧情，就可以认识在帝国主义、封建主义双重压迫之下中国人民的悲惨境遇，认识那个时代的民族危机和社会危机。封建主义 庞总管是封建主义势力的代表。他“侍候着太后，红得不得了”，透过庞总管，可以看到清朝封建主义顽固派头子慈禧太后的狰狞面目，她挥起屠刀，血腥镇压维新运动。谭嗣同问斩，还要搜查谭嗣同余党，搞得满城兵荒马乱，一片恐怖。宋恩子之流的特务，充当朝廷耳目，常四爷是旗人，他爱大清国，仅仅说了一句“大清国要完”，就被当作“谭嗣同一党”抓进监狱。 封建主义顽固派是极端落后、保守、反动的势力。1840年鸦片战争以后，西方列强入侵，中国逐渐沦为半殖民地半封建社会，丧权辱国，积贫积弱。顽固派不思进取，死守“祖宗的章程”，维护既得利益，他们不顾民族危亡，只顾自己作威作福。庞总管这个70多岁的老太监，居然买一个15岁的黄花闺女作老婆，还要操办喜事，荒唐之至。顽
茶店管理茶店管理秘籍珍藏版
仁韬茶韵管理（规章）制度 总则 一、茶店全体员工必须严格遵守公司章程，遵守茶店的各项规章制度和决定，服从领导和茶店的合理安排。 二、茶店倡导树立“团队精神，精诚合作”的主导思想，禁止任何个人做有损茶店利益、形象、声誉或破坏茶店发展的事情。 三、茶店通过发挥全体员工的积极性、创造性和提高全体员工的技术、管理、经营水平，不断完善茶店的经营、管理体系，实行多种形式的责任制，不断壮大茶店实力和提高经济效益。 四、茶店提倡全体员工刻苦学习相关茶叶文化知识，并尽力为员工提供学习、深造技艺的条件和机会，努力提高员工的整体素质和水平，造就一支思想新、作风硬、业务强、技术精的茶艺员和茶艺师队伍。 五、茶店鼓励员工积极参与茶店的决策和管理，鼓励员工发挥个人才智，对茶店的发展提出合理化建议。茶店会为员工提供平等和谐的发展环境和晋升机会;茶店实行考勤、考核制度，评先树优，对做出贡献者予以表彰、奖励。
六、茶店提倡求真务实的工作作风，提高工作效率;提倡厉行节约，反对铺张浪费;倡导员工团结互助，同舟共济，发扬集体合作和集体创造精神，增强团体的凝聚力和向心力。 七、员工必须维护茶店纪律，对任何违反茶店章程和各项规章制度的行为，茶店都要根据情况予以追究相关责任。 员工守则大纲 一、遵纪守法，忠于职守，爱岗敬业。 二、维护茶店声誉，保护茶店利益。 三、服从领导，互帮互助，精诚团结。 四、爱护公物，勤俭节约，杜绝浪费。 五、不断学习，提高水平，精通技艺。 六、积极进取，勇于开拓，求实创新。 一、职业道德及职业素质
（一）职业道德 1、热爱工作岗位，认识认清自我服务的价值。 2、为顾客服务，对顾客负责。热忱、文明、礼貌服务，把最微不足道的事情做得尽善尽美。 3、维护茶楼整体形象，崇尚诚意，重视信誉。 （二）职业素质 1、对工作尽职尽责，不带不良情绪上岗。 2、掌握熟练的业务技巧和服务技巧。 3、掌握茶艺知识，有较强的识别力和判断力。 4、对顾客的兴趣、合理需求予以满足，热情大方、诚实诚信，具备良好的心理素质。 5、具有遵纪守法、令行禁止、自我约束的素质。 6、具有文化、品德、智能的自我修养能力，不断提高自身的综合素质。 二、考勤制度 1.考勤范围：茶店除高级领导（如董事长，总经理，办公室主任）外，均需在考勤之列。特殊员工不考勤须经总经理批准。
隐逸文化_现代文阅读题在线测试(附答案)
隐逸文化_现代文阅读题在线测试（附答案） 隐逸文化_现代文阅读题 隐逸文化 岳国文 （1）隐逸文化是中国特有的文化现象，尽管西方国家偶或有之，但没有中国这样的连续性、稳固性和完整性。“归去来兮，田园将芜胡不归。”陶渊明的这一声清啸，引得林泉激荡，岩穴来风，千载之下尚令人追慕不已。其实，这并非陶渊明有卓异之处，而是因为隐逸文化实在是传统文化的重要一翼，它不仅存在于传统文化的深处，而且以一种潜隐的方式存在于现实生活的深处。 （2）如果从传说中的巢父、许由算起，中国的隐逸传统应与民族的文明史几乎同源，隐士亦不下万余人，有文献记载、事迹可考的就有几千人。中国隐逸文化的源头应当追溯到孔子。孔子当然不是隐士，甚至还明确反对过隐逸，但他的思想里却隐含着许多隐逸成分，中国后来的许多隐逸思想就是由此发展来的。孔子终生都在宣扬、推行和维护代表儒家文化理想的“道”，但他还提倡“无道则隐”。不仅如此，他还进一步提出明哲保身、存身以成仁等观点，作为他隐居求志、待时而动的必要补充。 （3）庄子则是中国隐士的正牌祖先，他不仅本人是大隐士，而且全面系统地提出了中国的隐逸理论。他否定一切世俗的功名利禄，使之不扰于心，并进一步卸除了一切社会责任，使自己成为一种纯粹的自我存在。这还不够，他不仅要隐身，更重要的是要隐心，通过艰苦的修炼，彻底荡除喜怒哀乐的情绪，即使“大浸稽天”也不感到潮湿，“大旱金石流”也不感到炎热，由纯粹的自我存在升华到了纯粹超然的精神存在。这样，庄子就什么也不依靠，做到了真正纯粹的“逍遥游”。庄子的隐逸思想是一种面对社会精神牢笼的觉醒，对封建政治意识形态一直起着强烈的破坏作用，经过封建士大夫和隐士的发扬，这一思想基本上是作为积极因素而发挥作用的。 （4）儒道两家的融合互补为传统的隐逸文化奠定了基础。到了汉代，由于政治意识形态的统一和强固，隐士几乎没有生存的空间，就出现了以东方朔为代表的朝隐，它体现了传统隐逸文化的初期特征：注重现实功利；魏晋时期，随着大一统政治意识形态的解体，出现了林泉之隐，它更多地体现出传统隐逸文化中精华的一面；由于唐代的包容性，反而使得隐逸文化很难找到自己的位置，于是出现了具有浓厚的实用色彩的中隐；至宋代，整个传统文化走向内倾，注重精神超越的酒隐就应运而生了。明清时期的壶天之隐既是传统隐逸文化的总结，也是传统隐逸文化的衰落。 （5）纵观中国文化的发展历程，隐逸思想有着浓厚的传统，而且涌现了许多关于隐逸思想的作品，也涌现出了众多的隐士，以及假隐士。而隐逸思想的核心，就是逍遥林泉，走访名山大川，走进自然，感受自由气息，远离政治事务，结交鸿儒名士，陶冶心情，旷达任性，摆脱世间万事万物的困扰和束缚，使自己的心身得到最大程度的自由。应当说，没有士人就没有中国的古代社会，而隐士则是士阶层的重要组成部分，甚至是其中最优秀的组成部分。在此必须指出的是，隐士是一个复杂的概念，绝不仅仅指那些啸傲山林而不问世事的人，更重要的是指隐逸传统、隐逸文化，凡是具有浓郁的隐逸意味的人在此都应被当作隐士来看待，因为隐逸思想使他们升华了人格，丰富了社会价值。隐士人格的强劲的辐射力和隐逸文化的强劲的张力使任何板结顽固的社会土壤都不能不为之松动，从而为历史文化灌注新鲜的活力。
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百联花园茶楼可行性告 四川川野山珍餐饮管理有限公司 企业宗旨 提供交友平台,弘扬休闲茶文化 企业作风 快速反应、雷厉风行、脚踏实地、精益求精企业精神 团结务实、与时俱进 企业目标 作成都最好的商务聚会.交友.休闲.茶楼 一. 项目可行性分析 1.地理位置 2.人们的文化消费习惯 二. 茶楼的市场前景 三. 茶楼的定位:商务聚会、休闲 四. 项目要求、设计 1. 要求 (1) 场地 (2) 用电量 (3) 空调 (4) 消防 (5) 其它 2.功能设计 3.施工设计 五. 项目投资分析
1 . 投资估算 2 .成本核算 3 .利润分析 4.回报 六．项目建设 七.资金筹措与合作 八.项目运营 一.项目可行性分析 (一)地理位置 川野山珍餐饮管理有限公司对百联天府周边的场所进行了综合分析、评估如下： 1. 百联天府位临二环路，边靠主干道，交通便利，地下停车可达1000多辆。 2. 百联天府属大型商场和写字楼，现大楼已有的90%以上的知名商家入驻，如：大型的海龙王洗浴中心、高档的名人会所（大型KTV）、友谊百货、世纪联华大型超市、川野山珍酒楼、茗桂轩大酒楼（粤菜）、健身中心等大型餐饮娱乐品牌企业。整个商场人气渐旺。 3. 百联天府相邻有许多的大型高档社区如：锦官新城、中华园、新加坡花园、华尔兹广场等，且人均收入高，消费档次高。 4. 该地段周边有新兴的餐饮消费区，如：新希望路、科华北路。 茶楼位于百联天府五楼，客人可乘观光电梯直达。五楼屋面是成都市最美的大型屋顶花园,其环境优雅、空气清新、阳光明媚、鸟语花香、有身临大自然之感,是人们休闲品茗的好去处。 5. 南门属于成都市的经济发达区域,人均收入高、消费水平较高。周边的人群大多都是有车族，生活半径在周边五公里内，而我们的项目刚好处于
浅析三国时期的隐士文化
浅析三国时期的隐士文化 姓名：张家宝 班级：地理科学1111 学号：2011113148 指导教师：赵虎
摘要： 隐士文化流传至今，大部分人都把隐士归于山川茂林之中。殊不知，不论是乱世的三国，还是当今的社会，都有多种多样不仅归心草木的大隐之士。他们或背弃理想成就霸业，或首户心中乐土为国为民，或为心中执念出师未捷身先死，或忍辱负重后发制人。 隐，字面解释就是藏匿，不显露。然而汉语言的妙处在于，一字可多用，且引用比喻之处也十分常见。所以简简单单的把隐士归心山中是偏面的看法。归心环宇，隐匿自身，才是当世之大隐。 隐士文化又与儒道文化息息相关，是一种传承。儒道文化作为中华文化的重要组成部分，和主要的精神信仰，是隐士文化之源，也是中华文明之源。 读史可以明智，前车之鉴后车之师。古人之所作为，历经了风霜，后人不应计较孰对孰错。而是通过古之事明今之事。为今后的发展做出应有的贡献。 关键词：三国、隐士文化、儒道文化、
引言： 隐士：隐者，居也，归心也。士者，学也。 所谓隐士，为隐居不仕之士。隐居山林，采菊东篱，悠然南山。隐居繁市，龙藏市井，虎卧店肆。然隐于内心，居于朝野，淡然处事。士者以才治世，归心环宇，是为大隐。 世人皆以为，唯晋人靖节先生陶渊明为大隐。其采菊东篱以独行、悠然饮酒对南山的风骨已广为流传。然笔者卓见，大隐之士岂区区草庐便可容之。龙从云舞，淤泥之谭怎可卧。虎从风生，颓圮之丘又怎栖。隐者，收其本心也。靖节先生是为隐士，不为大隐之士。其饱学诗书却只独善其身。后人只看其才华傲骨。殊不知身为士人，不能抒治世之才，观残菊，饮涩酒之苦何人知晓。大隐之士，达者兼济天下。变通处事，为国为民。 笔者才疏学浅，求学于襄阳。荆襄之地，物华天宝，人杰地灵。樵夫渔者皆通诗赋。学者士人又淡泊以明志，宁静以致远。自古三千年以来，传承至今。而若以成文，必与东汉之末乱世三国密不可分。隐士文化渊源久远，博大精深。又区区数字怎可说通。此文为吾辈愚见，一家之言。
茶馆怎么开：开茶馆合理选址是关键
茶馆怎么开：开茶馆合理选址是关键 目前，茶行业的投资如火如荼，但是茶馆怎么开，在选择投资加盟品牌前，小编认为，开茶馆合理选址是关键点之一。 商业经营最注重的是“地气”“人气”，这并非迷信，“地气”主要是看这个地方有没有商业氛围，这种商业氛围对我们所经营的商品合不合适，而所谓“人气”就是注意店铺选址的商业氛围，这种商业氛围要针对茶叶这个特定的产品，不能单纯与一般的商品经营等同。他的看法是，茶馆的选址可以有几种考虑：比如繁华商业中心、休闲娱乐街、宾馆饭店附近、居民区，不同地段针对的顾客有差异，经营品种也要有所区分。比如，热闹繁华地带的商业工，要求茶叶档次高一些，顾客较注意品牌，所以高档名茶会有优势。同时要配套相关的茶具、茶书。在居民区的茶叶重点考虑方向是作为居民消费的必需品，但针对不同层次居民，茶馆经营风格也要有所区别，顺应不同层次的消费者。他认为店里的茶叶品种应当是立体式，比如在品种较为齐全的基础上，分出不同的等级。 茶叶作为一种特殊商品，除了它的饮用保健功能，还能体现它的文化艺术价值，它能使人清心、雅净、回归 自然——茶馆的选择要根据茶叶的特性，归纳起来一般有以下地段: 一、繁华商业中心：这些地区商业氛围浓，客流量大，购物层次复杂，购买频率高，消费者大多有较强的求质、求好、求美的特点，但房价或租金的费用比较高，竞争尤为激烈，所以进入前须经仔细考虑，分析自己的人力、财力、物力是否具备，如若有条件，进军“商业中心”当然正确，何谓抢占“制高点”呢!但实力不具备，千万不能冒然行事，这些地方要求茶叶品位高一些，要注意品牌、名茶品种要丰富，与茶叶有关的茶具、茶书要配套，如紫砂、瓷器、玻璃茶具等。 二、宾馆饭店群附近：宾馆饭店是商旅居住的地方，他们大多不带茶叶，随时购买，而且，为了走亲访友，捎一点茶叶，显得雅而不俗，饭店也要用茶，“客来泡茶”是中国人的传统礼节。宾馆饭店群旁开茶店，是比较划得来的，房租不宜过高，同时还可以租用宾馆饭店的经营大厅，从提高格调并可以与茶艺结合起来。 三、交通大道：这些地方人口流动量大，主要是能吸引顾客，所以这些地方注重茶店的外部吸引力，品种要新颖，价格要优惠，适合一些字号较老的，无形资产较大的客商进入，刚刚入门的客商最好不要盲目开立茶店。 四、居民区：茶叶是居民消费的必需品，选择居民区一般风险较小，但同时针对不同居民层次茶店经营风格也不尽相同。 1、老区：这些居民区带有古朴的中国特色，有勤劳、简朴的美德，茶叶不能过于高档，偏向于中低档，追求利润要低，营业员要灵活，注重人缘，茶叶质量一定要稳定，信誉要好。 2、新区：这类居民消费较超前，且物质财富和精神文明相对提高，要求经营者茶叶品种档次略微偏高一些，品种丰富一些，新品种要多上，跟上茶叶品种的新潮流。 3、高档物业区：这类人群是改革开放先富起来的人，他们生活水平高、节奏快，这个地段开茶馆，品位应偏高一点，价格也应高一点，要求营业员素质更佳，包装应精致，茶叶包装时速度要快，同时可多上一些高档礼品、高档茶具，营业时间放长一些。 4、行业住区：现在有些城市，形成一种行业区，如离退休老干部区、教师区、明星区。茶叶经营者要根据不同人群的特性，采取不同的经营风格。 5、集贸市场：这些地方客流量大，但消费者大多数是购物好手，要求茶叶价格实惠，可以经常采取优惠方式来促进销售。 6、学校附近：主要是以知识型分子为主要顾客，门面不要过于豪华，品种要多一些，
初探西汉隐士及隐逸文化 最新
初探西汉隐士及隐逸文学
摘要： 隐士作为我国封建历史上一股不可忽视的政治力量，由其产生的隐逸文学也以一种独特和神秘的文化形态对我国的文学、思想等产生了潜移默化的影响。隐逸文学是表达了隐逸者隐逸思想的文学作品，其中所包含的隐逸思想同样折射出中国道家和儒家思想的精髓，渗透着中华文化的本质。同时，西汉作为我国大一统之初的发展时期，其上承春秋，下启魏晋的特殊历史地位，也为解开西汉隐士及隐逸文学的神秘面纱赋予了重大价值及意义。西汉时期的隐逸文学，继承了春秋先秦百家争鸣的思想源泉，其隐逸文化同时也对后世的隐逸起到了奠基作用。 关键词：西汉隐士隐逸思想隐逸文学
目录 1．引言 (4) 2.隐士的定义、名称及分类 (4) 2.1隐士的定义 (4) 2.2隐士的名称 (4) 2.3隐士的分类 (5) 3.西汉时期隐逸的原因 (6) 4.西汉隐逸文学 (8) 4.1隐逸思想 (8) 4.2隐逸文学的特征 (9) 4.3隐逸文学的主题 (10) 4.4隐逸文学的表现形式 (11) 5.总结 (11) 6.参考文献 (12)
1.引言 隐逸文化是中国古代文化极为重要的组成部分，与中国文化有着密不可分的联系。隐逸文化对中国传统文化艺术的积极发展具有很大的推动力，进而蔓延影响到整个中国传统文化。西汉作为中国五千年中极为重要的组成部分在历史长河中闪耀着自己独特的光芒。在西汉之前，秦朝改变了之前春秋战国时期五百年之久的诸侯割据的复杂分裂局面成为封建历史上第一个统一中国的王朝。但是，秦王朝的暴政使其仅传二世而亡。相对于秦朝的短暂而言，西汉才真正意义上基本奠定了大一统的专制制度发展的基础。西汉结束秦朝暴乱，确定此后中国古代政治文化的基本格局，是中国历史上最为重大的转折点。因此，西汉隐士隐逸的原因及衍生的隐逸文学都具有更为特别的特点。 2.隐士的定义、名称及分类 2.1隐士的定义 关于隐士定义并没有明确的说法。“隐士”一词最早出现在《庄子·缮性》中“古之所谓隐士者，非伏身而弗见也”。在《辞海》中给出的解释是“隐居不仕之人”，这里只强调了“隐”而没有解释“士”的确有失偏颇。简单地来说，隐，隐藏，隐蔽，有隐居不仕之意；士，知识分子，否则隐居也就无从谈起。对于终身务农的农民，贩卖生意的商人，他们不做官就不能称之为“隐士”。《南史·隐逸》道，“须含贞养素，文以艺业。不尔，则与夫樵者在山，何殊异也。”就是说能称之为隐士的必须有名且有才华的贤者，否则的话跟樵夫也没什么差别。综合来说就是具备了这些条件的贤者可以做官却没有也不为此而努力的人，看来“隐士”并不是一般的人。 因此可以认定被称作隐士要符合的条件有三。一是，他必须是士才，也就是说要有文化有才华，这是最基本的一点；二是，他有自己的正确的对待仕途的思想，他有条件但他可以拒绝，他有能力但可以不去争取；三是，他的心理对自己的作法有强烈的认同感和自我意识，也就是说他自己强烈的认可把自己归于隐士的行列，而并不是后人强加之名。 2.2隐士的名称
茶艺师告诉你如何经营茶艺馆
茶艺师告诉你如何经营茶艺馆 不是开门就赚钱 从表面上看，茶艺馆当然应赚钱，因为现在出去喝茶的消费经常比吃一顿饭还贵，而茶艺馆的经营成本相对不高，既不用高薪聘请大厨，又不用采买诸多原材料，只需要一些茶叶筒，几十套茶具，一些懂茶艺的服务员，再讲究一点的用些净水设备就OK了。去茶艺馆的人均消费基本在50元以上，有的在100元左右。表面看来简直是暴利。但不可否认，茶艺馆对位置、装修等硬件的要求比较高，喝茶的人终究也不像吃饭的人那样多。就拿京城某知名的茶艺馆来说，现有连锁店七八家，算是经营比较成功的。这些店全部实行独立核算制，不乏亏损的，主要原因是各店的经营策略不同，消费群体不同。因此，不是开个茶艺馆就能赚钱。 瞄准商务客人 茶艺馆要想赚钱，定位非常关键。哪些人会来茶艺馆消费呢?客人大致分为三种，一种是朋友偶遇聊天，一种是娱乐休闲，还有一种是非正式的商务交流。消费群体不同，消费能力会有差异。平均来说，茶艺馆一天的流水应该在3000—4000元左右，平均每人消费在50元左右。做什么人的生意呢?当然是非正式的商务交流，这样的消费群消费能力强，利润也高，而且还会持续消费，成为稳定的客户群。要重点针对该群体发展会员。做得好的店能发展两三千名会员。 个性经营招客人 要想留住客人，茶艺馆的个性化经营显得至关首要。比如北京某知名茶馆，它有别于传统茶馆，也不同于日本茶道，引进了南方功夫茶，创出独具特色的“北京茶艺”。此外，他们还开创了京城现代派茶馆中的多个第一：组织了第一支茶艺表演队，开办了第一个茶艺培训班，成立了第一家茶具、茶叶综合专卖店，建立了第一家茶艺馆宣传网站，开了第一家分店，第一个现场制作紫砂壶，等等。这就是个性经营，想要吸引客人，方法必须多想。 想方法留住客人 确定了茶艺馆的主攻方向，经营手段也要跟上，也就是留住客人。让客人在店里延长停留时间是盈利的关键。给客人提供哪些茶，是红茶、绿茶，还是根据季节提供适时茶，都要根据茶艺馆消费人群的品位确定。茶艺馆规模可大可小，但一定要在氛围上下工夫，营造舒适、惬意的休闲气氛。此外，还应增加茶馆的文化味。设立茶道表演并请专人向顾客讲授茶艺和茶叶的基本知识，以此培养消费群体，带动消费。设立书架摆上关于茶、茶具、茶艺、茶文化等有关的书籍，订阅几个都市类报刊供客人阅读。另外在馆内能够根据
如何开好一家茶艺馆
如何开好一家茶艺馆 随着人们的生活质量不断的提高，不只是物质上，在精神享受上，也开始重视起来，茶艺馆是一个既可以提供给人们品茶休憩，安静更让的好去向。茶艺馆的成本也不大，所以不断的出现一些新的茶艺馆，对茶艺馆还不是很了解的人来说，要如何开茶艺馆呢? 1、茶艺馆不是开门就赚钱 从表面上看，开茶艺馆当然应该赚钱，因为现在出去喝茶的消费经常比吃一顿饭还贵，而开茶艺馆的 成本好像很低，既不用高薪聘请大厨，又不用采买诸多的原材料，说白了好像只需要十几个茶叶筒，几十套茶具，十几个懂茶艺的服务员，再讲究一点的用些净水设备就可以了。据了解，去茶艺馆的人均消费都在五十元以上，有的在100元左右。表面看来简直是暴利。但不可否认，开茶艺馆对位置、装修等硬 件的要求要高一些，喝茶的人毕竟也不像吃饭的人那样多。那么是不是开个茶艺馆就赚钱呢? 连锁店中也不乏亏损的，主要原因是各店的经营策略不同，消费群体不同。看来不是开个茶艺馆就能赚钱。 2、瞄准商务客人 开茶艺馆要想赚钱，定位非常关键。那都是什么人会来茶艺馆消费呢?客人大致可以分为三种，一种是朋友偶遇聊天，一种是娱乐休闲，还有一种是非正式的商务交流。消费群体不同，消费能力会有差异，各店的营业额就会不同。茶艺馆做哪些人的生意呢?当然是非正式的商务交流，这样的消费群消费能力强，利润也高，而且还会持续消费，成为稳定的客户群。 3、个性经营招徕客人 开茶馆要如何留住客人，茶艺馆的个性化经营显得至关重要。 4、想办法留住客人 确定了茶艺馆的主攻方向，经营手段也要跟上。也就是说，留住客人，让客人在店里延长停留时间是盈利的关键。例如给客人提供什么茶，是红茶、绿茶还是根据季节提供适时茶都要根据茶艺馆消费人群的品味确定。茶艺馆规模可大可小，但一定要在氛围上下工夫，营造舒适、惬意的休闲气氛。此外，还应增加茶馆的文化味。可以设立茶道表演并请专人向顾客讲授茶艺和茶叶的基本知识以此培养消费群体，带动消费。设立书架摆上关于茶、茶具、茶艺、茶文化等相关的书籍，订阅一些都市类报刊供客人阅读。另外在馆内可以根据具体情况给客人提供一些必要的小食品，如果有条件的话在用餐点儿可以给客人提供一些自制的快餐。但要注意，餐可以简单但要精致。如果您的茶艺馆设计的带有京味，那茶点就可以以京味小食品为主。 5、开茶艺馆定位选址是关键 第一、店面地段有关专家曾经指出：找到一个理想的店面，你的开店事业也就等于成功了一半。把握"客流"就是把握"钱流"，在人流熙攘的地段开店成功的几率往往比普通地段高出许多，提供的服务能够满足消费者的需求，就一定会有良好的业绩。所以开店之前要对所选店址进行评估、考察。 第二、服务质量对一个成功的企业来说服务的好与坏起着一定的作用，这也是开茶艺馆为什么要求所有的员工包括主管领导要经过严格的培训的原因。好的服务会给顾客留下好的印象，从而培养出一部分固定的消费群体。
茶馆营销方案
茶楼推广策划书 中国茶馆萌芽于晋，兴起于唐，繁荣于宋，普及于明清，微衰于近代，复兴于现今。它真正的功能应该是起着文化信息传播的功能。不过，现在的茶馆发展最为突出的问题就是营销模式的选择与应用。 茶馆发展一千多年来，一直是沿着文化茶馆的套路走下来，基本没有突破。在运作模式上，一般的都是“为卖茶而卖茶”的经营模式；在品牌塑造上，大多数没有品牌意识，缺乏茶馆价值的塑造；在文化层次上，虽然认识到文化的重要性，但绝大部分没能真正理解茶文化的真谛。同时，装修风格相近，茶叶品种雷同，价格不相上下，没有自己的特色。经营同质化非常严重，市场定位不清，营销意识淡薄。 1.0定位 实在想不出来你们茶馆有什么自己的特点，感觉所有的茶馆都一个样，我把我对茶馆经营的一点想法的东西写下来了。让你们老板自己想吧。 文化营销 万丈红尘三杯酒千秋大业一壶茶 没有人会因为口渴而去茶馆饮茶吧，绝大部分人去茶馆的目的往往是为了休闲放松、商务会谈和突出自己的文化品位。要迎合顾客需求。茶馆要在装修上体现自然特色，突出人与自然的和谐相处，要通过音乐、灯光等渲染一种文化氛围。开茶馆其实最重要的就应该是文化营销，中国茶文化以“天人合一物我玄会”为哲学基础，“天人合一”倡导人与自然之间应密切联系，相互融通，“物我玄会”强调主体和客体的双向交流，通过物我的相互引发，相互融通，最终达到“思与境谐情与景冥”。并通过这种审美体验去感受人与自然、人与茶之间最深刻、最亲密的关系。所以要在各个方面体现出“天人合一物我玄会”的茶文化。在茶馆经营中要注重茶文化的诠释，要在向顾客提供服务的“真实瞬间”体现中国茶文化的内涵和精神。“道法自然，保合太和”是茶文化美学的基本法则。“道法自然”力求朴素，
隐居、隐士与隐士文化的兴起
隐居、隐士与隐士文化的兴起 隐士文化是中国传统文化独特而又重要的一部分，其文化主体是隐士。自古以来，不仅隐士人员众多，而且对于隐士的称谓也纷纭复杂。按照蒋星煜的统计，自尧舜时代一直到民国期间，各种文献中有记载的隐士不下万余人，而其中事迹历历可考者也数以千计，其名称则主要有隐士、高士、处士、逸士、幽人、高人、处人、逸民、遗民、隐者、隐君子等十一种之多（蒋星煜编著《中国隐士与中国文化》，上海三联书店1988年版，第1页）。以上这些名称中，最能代表其特征的仍然是隐士，所以隐士的称呼也最为流行。 隐居与隐士 隐士据说早在尧舜时代就已经有了，晋皇甫谧著《高士传》记载了九十多位高士的故事，便是从帝尧时期的被衣开始讲起的，但他提到的前十几位隐士都是传说中的人物，而最早的有确切记载的隐士是春秋时期的老子。与此相一致，最早关于“隐居”的说法也出现于春秋时期。《论语·季氏》引孔子的话说：“隐居以求其志，行义以达其道。吾闻其语矣，未见其人也。”其中“隐居”一词的意思，与我们今天理解的差不多。因此，就今天所能见到的文献来说，最早提出“隐居”一词的是孔子，他在春秋时期就有了这一说法。 “隐士”的意思是指“隐居不仕的人”。它有两层意思：一是“隐”，即隐居，隐士一定是隐居的人；二是“士”，即士人，隐士一定是士人。“隐士”的意思是指“隐居的士人”。隐居在这里是和出仕做官相对而言的，“隐居的士人”，就是隐藏起来不出来做官的士人。根据上面的两层意思，并不是所有隐居的人都是隐士，隐士必须是士人；也不是所有不做官的士人都是隐士，想做官做不上的士人就不是隐士；“隐士”是指那些有才能、有德行、能做官，但又因某种原因而不出来做官的人。 最早提到“隐士”这一术语的是战国时期的荀子，他在运用这个词的时候，意思就是指“隐居不仕的人”。《荀子·正论》中说：“天子者……道德纯备，知惠甚明，南面而听天下，生民之属，莫不振动从服，以化顺之，天下无隐士，无遗善。同焉者是也，异焉者非也。”荀子在称赞像尧舜那样的圣君时提到了“隐士”一词，“天下无隐士”的意思，就是说做到了“人尽其才”、“人尽其能”，天下没有了怀才不遇的人。按照荀子的说法，在一个社会中，若隐士多了，那么这个社会肯定是有问题了。因为隐士多，则怀才不遇的人就多，这说明贤能的人没有得到重用。当然，其原因很复杂，但无非有两种情况：或者是因为统治者没有“伯乐之才“、“识贤之能”，或者是因为统治者昏庸无道，识贤而不能用贤。不管是以上哪种情况，这都是社会有了问题。 “隐士”这一术语出现于春秋时期，但隐士出现的可能更早一些。因为按照事物发展的一般规律，往往是先有了这么一类人，然后才有对这类人的称呼，这叫做“取实予名”。孔子时候就已经有了隐士，《论语》中提到的接舆、长沮、桀溺、荷蓧杖人、晨门、荷蒉等等，都是当时著名的隐士。从《论语》记载来看，他们都不是一般人，都具有很高的人生与政治智慧，但他们不出来做官，也不想拯救社会，而是
茶叶店经营全攻略
茶叶店经营全攻略 品种要齐全：消费者对茶叶的要求五花八门，作为经营者一定要适应市场需求，尽可能达到品种齐全，确信自己经营的主品种外，不能拒绝其他品种，不要自我封闭，应有宽容的胸怀，接纳新品种。通常茶业店经营的品种至少有100多个，铁观音、凤凰单枞、普洱、花茶、毛尖、高山茶等是必不可少的主打产品。一些冷门货能够少进一点，留下供货者的通讯地址，以备急用。 了解经营地区消费者口味：对茶叶的好坏如否最终决定权在消费者，对经营者来说关键是要根据消费者口味供货，不同的地区消费者口味也不同，如北方喜欢花茶，南方喜欢绿茶，西北喜爱转茶。各个地区的每个区域又不一样，以北京为例，东城区喜爱味浓、汤浓、香浓，海淀喜爱味稍淡几个，汤黄而亮，郊区则喜爱苦涩味重一点，耐泡就行，这样就要求经营者经常去调查研究，与消费者广泛接触，针对需求，更新口味。 定价合理化：茶叶的销售价格一直是一个很难解决的问题前期价格太高，通过媒介作用，消费者“望茶止步”。现在由于竞争激烈，许多人又卖得太低，有的甚至低于成本价，引起恶性竞争。在保持好的质量同时，一定要有合理的定价，首先确信你的进货成本价，在计算出你的经营成本及你的合理利润，参考一下市场定出一个合理价格，既不能牟取暴利，也不要低价竞争，当然名优茶、特种工艺茶，由于它们的特定艺术价值定价高几个，我认为是应的。 商品全方位立体结构：商品立体结构与品种齐全是有区别的，一是在品种齐全的基础上增加茶叶不同等级，如“黄山毛峰”有明前特级、特级、一级等；“牡丹绣球”有“头春”“二春”“三春”。二是经营茶叶同时经营与茶叶相关的商品，如茶具、茶书、茶点、茶水、茶保健品、茶字、茶画及文房四宝，茶具有紫砂、瓷器、玻璃、不锈钢等，而紫砂有高、中、低，有套壶、单壶、怪壶，有黑泥、白泥、红泥等，茶点有瓜子、开心果、牛肉干等。三是采取与众不同的包装与储存，如花茶锡箔袋包装，绿茶能够放在冰柜里保鲜出售等，茶叶的主体结构要根据不同地区不同消费者而定，须经市场调查，不能盲目模仿，盲目拼凑。 商品陈列有序：商品的陈列好坏直接影响到消费者对茶叶店的感觉。种类不同的茶叶及与茶相关的商品一定要合理的陈列，首先是分类，如花茶区、绿茶区、红茶区、保健茶区、极品茶区、茶具区，再次是档次，是消费者一目啦然，最好在各个区内放上茶叶的简介（产
开茶楼要注意些什么 十
开茶楼要注意些什么十 开茶楼要注意些什么？ ??? 喝茶的本性是安逸的、幽雅的，茶楼的气氛几乎自然地倾向和平、雅致、豁达的风格，所以茶楼必须是精致而典雅的场所。这样的场所符合休闲的心情，也极其符合冷静平和地谈判、商业洽谈的需要，茶楼的目标顾客就是这些新兴的中产消费者。 茶楼的选址 理想的茶楼地点及环境条件可分为三个部分，其相应的分值为： （1）位置优劣--50分其中，1公里内休闲人口的数量和休闲素质占10分；5公里内的休闲人口数量和休闲素质占5分；徒步走进预定地的休闲人数占5分；交通关系（尤其是车辆的停靠数量）占15分；人口的增加程度占10分；其他占5分。 （2）店铺范围大小占20分。 （3）地势的好坏占30分。其中，交通的便利占10分；地形占5分；视野占5分；周围的状况（包括购物区、工业区与民众住宅区的连接状况）占5分；其他占5分。 实地调查 "知己知彼，百战不殆。"任何生意都不可忽略竞
争对手，都应对他们进行调查，尤其对于茶楼这一行，重视竞争对手显得相当重要。以自己的茶楼为中心，分别在图上标出与本茶楼相同形式的茶楼，将其列为第一类竞争对手；与本茶楼类似的茶楼，将其列为第二竞争对手，按照下列项目逐一进行调查：（1）营业形式和状态； （2）经营项目及其收费情况（主营项目是什么？）； （3）茶楼面积的大小； （4）顾客层的分析； （5）营业日与营业时间； （6）员工人数、待遇及其对客的服务态度； （7）茶楼的总体格调； （8）对竞争对手的整体评估。 茶艺馆的筹备涉及方方面面的工作和事务，内容繁杂，要求较高，筹备得当，质量高，就能为以后茶艺馆的经营管理打下良好的基础。? 选址? 好酒也怕巷子深。茶艺馆位置选择是否合适，对茶艺馆经营能否成功起者关键作用。如果位置选择不当，会带来巨大的投资风险，因此在茶艺馆选址时必须慎重，一般要考虑下列主要因素：? 第一，建筑结构。要了解建筑的面积、内部结构是否适合开设茶艺馆，是否便于装修，有无卫生间、厨房、安全通道等；对
全成就列表+详细攻略
按照成就点数排序 故事 20 人间完成全部支线剧情。 20 隐秘完成所有侠义榜任务，包括第二轮回内容。 20 今夕何夕得到所有本篇可以取得的外装。 15 考据狂收集资料考据词条200条。 15 鸿雁传书收集书信70封。 15 好人完成所有小任务。 15 不期而遇触发40段场景分散对话。 10 返璞归真得到所有角色默认形象的外装。 10 你沉迷了！游戏时间超过81小时。 10 超速蜗牛 50小时以上破关。 10 血誓奇缘获得7个血契灵兽。 10 海内存知己总计和360个人对话。 5 咬你哦！ 1头灵兽的心情处于愤怒状态。 5 乖，摸摸！ 1头灵兽的心情处于最开心状态。 5 悉心照料 7个灵兽升到最高等级。 5 风情和所有城镇的二号神秘人对话。 5 八卦和所有城镇的神秘人对话。 5 超级大好人所有男性角色好感度低于一定程度，而女性角色好感度高于一定程度。 5 两肋插刀所有女性角色好感度低于一定程度，而男性角色好感度高于一定程度。 5 相亲相爱所有角色好感度都高于一定程度。 5 冷酷到底所有角色好感度都低于一定程度。 5 追忆师门获得天墉城服装。 5 童年故乡韩云溪和5个NPC对话。 5 忆梦完成主线剧情序章。 5 朝露完成主线剧情第一章。 5 初晴完成主线剧情第二章。 5 故土完成主线剧情第三章。 5 劫变完成主线剧情第四章。 5 涅槃完成主线剧情第五章。 世界 20 天上人间开启全部迷宫地图。 20 奇珍异宝开启300个宝箱。 15 广闻之士与迷宫场景中出现的精英怪物进行10场战斗。 10 柳暗花明开启5个隐藏地图。 10 身轻如燕在同一轮回内，飞檐走壁失败次数不大于3次。 5 人间烟火到达所有的城镇。 5 红叶湖红叶湖的秘密。 5 翻云寨翻云寨的秘密。 5 雾灵山涧隐藏在如画风光之下的阴暗。
太阁5茶人攻略
【流程】 刚开始肯定先是钱的问题，你要自己赚我也不拦你了，修改么方便点。先去纳屋今井宗久那里买下7及的松岛壶，记的先买点6及商品，要不他不肯拿出来卖的。然后么就去千宗易那里学4及茶道，然后就开始找人狂喝。。。。。 因为跟每个月和同一个人只能喝一次茶，所以记的找武将多的城市去喝，或者直接用那个GATK5EDIT BUILD修改器改喝茶次数好了。。大概喝到250次左右，具体不清楚了，就可以陆续拿到风雅之士，茶头，茶仙的卡片。。 然后回家开茶馆，记的开了道场，医院之类的就不能再开了，先要把这些关了才行。然后就可以去茶馆制造茶器或者开2人茶会了。建议先别去制造茶器，只管继续喝。2人茶会其实是个鸡肋，找2个大名喝，可以改善2家之间的关系，找一个浪人和大名喝，可以把该浪人介绍给大名，不过大名不一定录用，就算大名肯，浪人也不一定肯，要看他的士官倾向了。找一个商人和大名喝，能把商人介绍给大名做御用商人。。。。。。但是找2个人喝茶比较费时间，要跑到2人住处把2个人都拉上，然后再回茶馆才行，而且要好感度高他们才肯来，还不如直接找人一对一喝。不过2人茶会唯一的好处就是喝过一次马上再去叫他们来参加，仍旧会来，不用等下一个月。 接下来，继续喝，等到喝500次茶以上了（啊~~~~给我一瓶矿泉水，让我喝到胃下垂。。。）来到茶馆就会发生指点流浪商人的情节，会玩弓术的小游戏。 好了，接下来，便是讨论比较多的大茶会情节，其实只要3个条件就行了：1。有高及茶具（我有松岛嘛，具体要几及的也不清楚。） 2。喝500次茶以上。 3。每年的1月1号出门。（记的12月在家睡觉，睡到1月出门就会发生。）于是，和你关系最好的那个人会来提醒你2月上旬开个大茶会。然后回家再睡到2月1号出门，就会发生大茶会情节了。。拿到茶圣的卡片。 还没完，因为这时候你制作茶器都只能做出4及以下的垃圾。 好了，现在开始回家制作茶器，记的做出来的垃圾千万要保留下来，别扔掉。（我在这里卡了很9，因为茶器做好不保留，直接丢弃是没经验的。一定要留下来。）等制作茶器经验到50以上的时候，GATK5EDIT BUILD可以显示制作茶器的经验，或者你直接改好了。这时候进入茶馆。主人公会觉得自己技术不够，要向他人学习书法。然后去鸡路买纸，杂贺买砚，奈良买笔，然后去奈良职人宅学习书法，学完之后，制茶具经验会上升50。 回到家继续造。等到经验到150的时候进茶馆，主人公会想要去学染色。然后去出石买蓝，京买奇西，甲府买山桃，大凑买红花，小仓买紫根，收集完毕后，去界的职人宅学习染色，经验再次上升50。 好了，现在理论上你能够造出7及+20的茶器了。（因为我不知道委托谁造什么好，所以我没造出过好茶器。）接着，回家继续造，顺便找人喝茶，等到喝茶次数到达1000，制茶器经验到达400的时候进茶馆，就会有人来找你进宫泡茶，问你是否继续游戏，选否，就通关看结局CG了，选是的话就继续游戏，等你造出一堆7及茶器就可以找大名换城开始武将生涯。。。。。。 【经验相关】 茶会次数500并且开有茶室的情况下，可以引发大茶会情节，增加茶会次数100，获得茶圣称号。