[原创115]站在风雨沧桑古道边凝望

     

图片发自简书App

        清晨,九十里骡马古道边散落的零星村落开始苏醒,雾霭淡淡拉开出了那层神秘的面纱———古朴简洁、风雅款款的建筑群鳞次栉比,错落有致。

        一抹烟雨流云笼罩在青瓦屋檐,一座座见证了岁月沧桑历史过往的老屋,深藏着一个个鲜为人知的秘密或者故事,犹如满面尘埃的老人,在时光流转的路上蹒跚而行。

        一江碧水,有些清瘦,若隐若现在山间飞舞,与古道一同翻山越岭,走过老街,穿过树林,绕过田园,古桥、驿站、凉亭在古道中散落,一副青山绿水的原生态画卷,无不展示着沿路纯朴善良的风土人情。

     

        古道边,杨柳依依,光滑的石板路,蜿蜒曲折,昔日细碎的马蹄声隐约可辨。走进高低不平的老街上,犹如穿越一段斑斓多彩的厚重历史。那些板石上留下的累累足迹,密而不语,仿佛展示着时光雕刻的道道历史印记,历久弥新。站在飞檐下的某个角落,仿佛可以谛听到昔日来往的马蹄声。这条自秦朝以来修建的骡马古道,承载了太多的辛酸血泪,承载了太多的希冀与梦想。

      兵马出行,商贾来往,挑夫接踵,骡马穿梭,历史的滚滚烟尘漫卷,从远古的历史深处走来,风尘仆仆。如今那些曾经宁静柔美的古道,已经破败不堪,荒草丛生,埋没在岁月里。

图片发自简书App
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 203,547评论 6 477
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,399评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 150,428评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,599评论 1 274
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,612评论 5 365
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,577评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,941评论 3 395
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,603评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,852评论 1 297
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,605评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,693评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,375评论 4 318
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,955评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,936评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,172评论 1 259
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 43,970评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,414评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容

  • ——云南采风纪行之四 戴建东 一 对于茶马古道的认识,最初还是源于影视剧中神秘的“马帮”:神情古怪但又性情豪爽的“...
    风雅田园阅读 8,355评论 136 385
  • 三年前,我曾为了你,喝的伶仃大醉。 周围的人都在问我,你怎么样了?我不知道该如何回答,不知道该怎样掩饰。 我的意识...
    幂凌阅读 152评论 0 1
  • 易效能3.0践行的第二周,这一周是过得比较累的,因为个人原因每天熬到后半夜,还要管理小组运行和班级运行,有些...
    房东虎阅读 197评论 0 0
  • batchsize:批大小。在深度学习中,一般采用SGD训练,即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练;...
    南风无影阅读 10,525评论 0 5