《朝华点滴:插队的日子(1/3)》

《朝华午拾:插队的日子(一)》

Date: June 25, 2009 08:39AM

我是文革后最后一批插队的,算是赶上了末班车。当时岁数不够,按照政策可以留城,可是当年的情形是,留城待业常常是永久失业,不象插队,几年之后,还有上调招工或者升学(工农兵学员)的前途。另外就是,由于时代风尚的影响,留城的好像比下乡的矮人一截似的。我有一位同班好友,独子,留城以后,见面说话就没有我们下乡知青那样器宇轩昂。 

插队的故事对我是太久远了,恍如隔世。这也是我一直想写,却感觉心有余而力不足的原因。虽然如此,插队的片断却不时在心中翻腾。虽然连不成篇,这些记忆残片却是刻印在脑海最深处的。 

我插队的地方是比较偏远的皖南山区,叫尤村,就在镇子旁边。当时一起下到这个村子去的一共三位,陈兄是中医世家,人很老成憨实,带来了大半箱子医书。曾兄是退伍军人的子弟,有点吊儿郎当玩世不恭的样子。我随身携带的是薄冰《简明英语语法》和一台晶体管中波收音机,希望还能继续电台《广播英语》的学习。我们三人从镇上一下车,就被尤村的老书记带领一伙人敲锣打鼓迎到了村里,暂时安置在一位公社赤脚医生的家里,住了两个月。后来村子利用国家发给我们三人的安家费,盖了三大间仓库一样透风凉的屋子,我们才算独立安家落户。 

第一个月是吃大户。每天各家各户轮流吃。农民大多朴实好客,我们吃饭的那天,东家往往要比平时多预备一些菜肴。可是,各家家境不同,伙食还是参差不齐,有些确实难以下咽,但又怕人笑话知青娇气,只好硬着头皮吃。最糟糕的不是伙食的质量,而是卫生状况。有一天天擦黑,推门去晚餐,手上黏黏糊糊摸了一手,回来后我们几个一合计,发现不是鼻涕就是浓痰的残迹,都恶心得要吐。 

2019年三月23重返尤村,小池塘还在

后来决定哥仨自己开伙,分工合作。还记得清晨起来到河塘担水,身子骨瘦小的我与水桶不成比例,在早春的冷风中瑟瑟发抖。不过,自己开伙还是受用多了,每天干活就满心盼望早早收工去享用自己的晚餐。最常做最美味的菜肴是咸肉炖黄豆。咸肉是父母捎来改善伙食的,每次割一小块肥肉,慢火烧化,那泛着油光的软黄豆实在太诱人了。黄豆和木炭都是队里照顾知青配给的,弄个小瓦罐盛上黄豆、肥肉和水,上工前置于炭火上,收工回来就四香飘溢。 

这样的美味当然不能长久。于是自己种菜。我们图省事,挑最容易的菜,种了两大片黄瓜。黄瓜这玩意儿,一旦结起来,就不得了,瓜满为患。怎么摘怎么吃也赛不过它生长的速度。平时没事就摘了生吃,到了晚上再做黄瓜汤,或者炒黄瓜,直吃得想吐。这个后遗症不小。很久很久,我都把黄瓜当作最贱的菜,偶然生吃一点可以,从来不拿它当菜。可是斗转星移,不知流浪海外的何年何月,黄瓜忽然金贵起来。太太和女儿都爱吃。暖房子里面出来的英国黄瓜,每根两三块美元,一样成为我们家的必备。有时伙食中蔬菜量不够,怕孩子营养不平衡,就洗根黄瓜给她,她总是美滋滋地啃它,从不厌烦。 

黄瓜确实不好做菜,要是赶上了鸡蛋,炒菜也好,做汤也好,都不错。单做就不成菜,不下饭。鸡蛋是非常珍贵的,我们不养鸡自然没有鸡蛋,也舍不得买。后来还是村子里有人从我们知青这里借钱急用,可又没有钱还,就从鸡屁股下抠出一些鸡蛋来偿还我们,我们才有了些口福。有一天光头队长来巡视,看见我们的黄瓜地,就狠狠剋了我们一顿。说,你们这帮懒虫,谁让你们种黄瓜来着,一点正经菜也不种,你吃个屁。他所谓正经菜,是指辣椒茄子一类,那样的菜只要有点菜籽油,不用鸡蛋不用肉,就可以做得让人垂涎欲滴。可是拾叨起来不容易,除了浇水,还要施肥,最好是粪兑水浇了才好长。

黄瓜吃腻了,后来没的好吃,改吃炒山芋(北方叫红薯)。这一招说来还是村里那个放牛娃教给我的。这个放牛娃很机灵,自从我们知青来了,就总找机会来套瓷。是他告诉我,山芋也一样可以做菜,就跟炒土豆丝一样做法。山芋是口粮,我们不缺,于是我们尝试切丝红炒,添上油盐,做出来比黄瓜好吃下饭多了。不过,有一条与土豆丝不同,炒菜的火候一定要适可而止,否则烂成糊就不好吃了。 

从放牛娃那里学会了骑牛。别看老牛笨乎乎的,走起路来却非常稳妥实在,一步一个脚印。起初我看田埂头的羊肠小道,老觉得那老牛一不小心就会折到沟渠或水田里,其实老牛从不出差错。放牛娃吆喝一声,那老牛就乖乖地倾前身,低下犄角,我在牛娃的帮助和鼓励下,蹬着牛角,翻身上了牛背,开始胆战心惊的骑牛前行。骑牛的最大感受是不舒服,那老牛的脊背咯咯吱吱的,感觉不到皮肉,满屁股都是骨头,根本不象我以前想像中的牧童骑牛之乐。 

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liweinlp

立委博士,自然语言处理(NLP)资深架构师,Research Director, Beyond AI.前 Principle Scientist, jd-valley, 主攻深度解析和知识图谱及其应用。Netbase前首席科学家,期间指挥研发了18种语言的理解和应用系统。特别是汉语和英语,具有世界一流的解析(parsing)精度,并且做到鲁棒、线速,scale up to 大数据,语义落地到数据挖掘和问答产品。Cymfony前研发副总,曾荣获第一届问答系统第一名(TREC-8 QA Track),并赢得联邦政府17个小企业创新研究的信息抽取项目(PI for 17 SBIRs)。立委NLP工作的应用方向包括大数据舆情挖掘、客户情报、信息抽取、知识图谱、问答系统、智能助理、语义搜索等等。

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