中国最倒霉的十大姓氏

在中国,人们见面打招呼,总是喜欢叫“小*”、 “老*”或者“*哥”、“*姐”等等,所以有些姓氏在这些称呼面前就很尴尬。比如:姓苟,无论叫“小苟”“老苟”“苟哥”“苟姐”都让人不舒服。听说有一支苟姓为此还改了姓氏成了姓敬的。在这点上,姓朱、马、牛、杨的,虽然姓氏与动物同音或谐音,但与苟姓相比,要好听些。还有姓卞的,就怕年轻时被人称“小卞”。姓孙就更难受了,有句话说得好:姓孙的,怨爹娘,为啥不姓赵李王?站在人群矮三辈,姓倪(儿)也比姓孙强!姓祖就不用担心,“小祖”“老祖”都是祖。

虽然姓氏只是一个宗族,名字只是一个代号,但有些习惯性称呼在一些特殊的姓氏中多少都会让人忌讳。这与中国的汉字造词立意与社会的诸多因素是分不开的。比如说,如今是宠物热,许多人都喜欢狗,狗也有名字,在有的家庭还有辈分,都是家中的宝贝。可骂大街的时候还是喜欢骂狗,我不知道这骂做狗是从哪来的,反正沿袭至今不是什么好话。谁都不愿骂做是狗。所以苟姓就生得有些尴尬。还有姓姬的,因与鸡同音,而新社会中鸡又成了妓女的代名词。所以见了姓姬的人,就不能随意叫他(她)们“小姬”“老姬”“姬哥”“姬姐”“姬婆”……

许多姓氏,因前辈出了奸臣、坏蛋而受到影响。这里不得不说的是秦姓。因为南宋时期秦桧肆意陷害岳飞,以“莫须有”的罪名将他打入监牢杀害。从此,岳飞名扬千古,秦桧遗臭万年。在杭州西湖边上,人们铸造了高大的岳飞墓,在岳飞墓旁边,又用生铁铸成了跪着的、矮小的秦桧夫妇像。后人来参观,对岳飞无限敬仰;而对秦桧夫妇像恨之入骨,无不唾上几口唾沫以表达憎恨之情。后有一位徐氏女撰一联:“青山有幸埋忠骨,白铁无辜铸佞臣。”清乾隆年间,一位叫秦涧泉的状元,见此情此境,无限感慨,一时竟羞愧难言,于是道出了“人从宋后无名桧,我到坟前愧姓秦。”的对联。足见,一个姓氏宗族的前辈对后人的影响。像孔子的后人与秦氏宗亲相比,就高傲得多。因为孔氏出了万人敬仰的孔子,有的孔氏后人自我介绍都要说“我是孔子第**代孙”,而秦氏后人就不好说“我是秦桧第**代孙”。

另外,有一些姓氏就是完全受中国汉字的词义影响。如吴姓,因为跟“无”同音,无论你的名字起得多么好听,寓意多么美好,一套上这个姓氏“无”,就反了过来。所以说姓吴,起名字是很有学问的。还有贾,怎么整都假的,姓甄就无所谓了。姓傅的到了官场,因为中国人的称谓习惯,就是姓氏后跟官职,无论正局长、副局长都统称局长,所以傅姓即使做了正职也被人称做副手。在这点上,郑姓就很占便宜,副的也被人叫正的。

综上所述,中国最倒霉的十大姓氏分别为:苟、卞、姬、孙、秦、贾、傅、史、吴、赖。
 

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合群:从事煤气化技术研究的专业士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
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