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:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
数据集一个高质量的医学图像数据集,专门用于脑肿瘤的检测和分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍:该数据集包含5249张脑部MRI图像,分为训练集和验证集。每张图像都标注了边界框(Bounding Boxes),并按照脑肿瘤的类型分为四个类别:胶质瘤(Glioma)、脑膜瘤(Meningioma)、无肿瘤(No Tumor)和垂体瘤(Pituitary)。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构,为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注:边界框是通过LabelImg工具手动标注的,标注过程严谨,确保了标注的准确性和可靠性。多角度覆盖:图像从不同的MRI扫描角度拍摄,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗与筛选:数据集在创建过程中经过了彻底的清洗,去除了噪声、错误标注和质量不佳的图像,保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练和验证深度学习模型,以实现脑肿瘤的检测和分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础,能够帮助研究员和开发员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测和分类的研究提供了宝贵的资源,能够帮助研究员开发出更准确、更高效的诊断工具,从而为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗规划提供支持。
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