十六、最恶毒的神仙

“恶毒”是个什么样的概念,估计每个人心中都有不同的理解,今天就来和大家探
讨西天路上我心目中最恶毒的妖怪,以及他背后最恶毒的神仙!

我们看《西游记》中很多妖怪都是那些有地位的神仙的指定交通工具,太上老君的
青牛,观音菩萨的黄狮子,普贤菩萨的白象,文殊菩萨的青毛狮子更是两次在地上
为妖,一次是害死了乌鸡国的国王,霸占人家的江山和老婆,另一次是在狮驼岭和
另外两个畜生组成了反革命行动小组,每天以吃人为乐!

犯了一次这样的错误,我们可以考虑是这些畜生偷偷跑出来干坏事,但如果两次行
凶,任何一个智商正常的人,都知道这是领导在纵容或者在指使他们做的这一切。
而每次这些畜生将要受到惩罚的时候,他们的主人都会及时出场,替他们开脱,保
护它们。我靠!这神仙世界还有公理么?

神仙和人世间的凡人不同,在人类社会当了领导,每天公务私务都繁忙,开会也好
,喝酒也好,打麻将赌博也好,包二奶、会情人也好,没个交通工具真的玩不转,
交通工具档次不高都要被同僚或二奶耻笑,可是神仙养这些畜生干什么呢,那些低
级的神仙每天飞来飞去也不见谁说太累,而且观音女士那么多次出场上镜,也没看
到他骑着黄狮子到处招摇撞骗,由此我们可以得到这个答案:这些畜生其真实身份
就是这些神仙的马仔,在这些神仙不好意思直接作恶的时候,他们出场替自己的老
板摆平。

话说唐僧一路西行,来到了比丘国,满地的鹅笼子里边一共装了一千一百一十一个
小男孩,正准备刨腹挖心给那个纵欲伤身的混蛋国王做药引子,多么血腥KB的场
面,真是闻者伤心,听者落泪,哎!而这一切的始作俑者就是白鹿精——混蛋国王
的老丈人,而白鹿精的主人就是南极仙翁寿星老!

我们已经知道西天路上的一切都是如来老哥事先安排的情景喜剧,很多妖怪也是其
他神仙为了配合如来老哥而故意放出来的,如来老哥的目的我们已经探讨过,那么
其他的神仙也有自己的目的:你们这些凡人都看清楚了,我家养的宠物都这么厉害
,嘿嘿,你们自己着量着办吧!总之就是在恐吓和威胁老百姓。但是这些神仙也有
算计不到的地方——

那白鹿虽然是个畜生,但我们知道:鹿这种动物是很温顺,很胆小的草食类动物,
怎么变成了领导的坐骑之后就性情大变?其残忍冷血的性格让那些狮子大象也自叹
不如!只有一种解释:他下界为妖是受到它的主人指使,来配合如来老哥演一出好
戏,但是具体怎么干坏事、怎么表演,他的领导也许并没有直接指导他,可是长期
的言传身教、耳濡目染造就了变态的白鹿精!他的所作所为,他的法术知识都来源
于他的主人——这个慈眉善目的南极仙翁!由此看来,那个南极仙翁绝对是靠吃小
孩子的心练就了长生不老!

我说过吴承恩大哥是个实在人,绝对不会描写一些不相关的情节,我们来看看猪八
戒同志对寿星老的的态度,就可以知道这个南极仙翁在其他神仙眼中到底是什么货
色,这段文字就在五庄观那段故事中: 那八戒见了寿星,近前扯住,笑道:“你
这肉头老儿,许久不见,还是这般脱洒,帽儿也不带个来。”遂把自家一个僧帽,
扑的套在他头上,扑着手呵呵大笑道:“好,好,好!真是加冠进禄也!”那寿星
将帽子掼了骂道:“你这个夯货,老大不知高低!”八戒道:“我不是夯货,你等
真是奴才!”

——肉头老儿,真是奴才!骂得好!
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内容概要:本文详细介绍了一个基于YOLOv8的血细胞智能检测系统全流程开发指南,涵盖从环境搭建、数据准备、模型训练与验证到UI交互系统开发的完整实践过程。项目利用YOLOv8高精度、高速度的优势,实现对白细胞、红细胞和血小板的自动识别与分类,准确率超过93%,单张图像检测仅需0.3秒。通过公开或自建血细胞数据集,结合LabelImg标注工具和Streamlit开发可视化界面,构建了具备图像上传、实时检测、结果统计与异常提示功能的智能系统,并提供了论文撰写与成果展示建议,强化其在医疗场景中的应用价值。; 适合群:具备一定Python编程与深度学习基础,从事计算机视觉、医疗AI相关研究或项目开发的高校学生、科研员及工程技术员,尤其适合需要完成毕业设计或医疗智能化项目实践的开发者。; 使用场景及目标:①应用于医院或检验机构辅助医生进行血涂片快速筛查,提升检测效率与一致性;②作为深度学习在医疗影像领域落地的教学案例,掌握YOLOv8在实际项目中的训练、优化与部署流程;③用于学术论文写作与项目成果展示,理解技术与临床需求的结合方式。; 阅读建议:建议按照“数据→模型→系统→应用”顺序逐步实践,重点理解数据标注规范、模型参数设置与UI集成逻辑,同时结合临床需求不断优化系统功能,如增加报告导出、多类别细粒度分类等扩展模块。
基于蒙特卡洛,copula函数,fuzzy-kmeans获取6个典型场景进行随机优化多类型电动汽车采用分时电价调度,考虑上级电网出力、峰谷差惩罚费用、风光调度、电动汽车负荷调度费用和网损费用内容概要:本文围绕多类型电动汽车在分时电价机制下的优化调度展开研究,采用蒙特卡洛模拟、Copula函数和模糊K-means聚类方法获取6个典型场景,并在此基础上进行随机优化。模型综合考虑了上级电网出力、峰谷差惩罚费用、风光可再生能源调度、电动汽车负荷调度成本以及电网网损费用等多个关键因素,旨在实现电力系统运行的经济性与稳定性。通过Matlab代码实现相关算法,验证所提方法的有效性与实用性。; 适合群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研员及从事新能源、智能电网、电动汽车调度相关工作的工程技术员。; 使用场景及目标:①用于研究大规模电动汽车接入电网后的负荷调控策略;②支持含风光等可再生能源的综合能源系统优化调度;③为制定合理的分时电价政策及降低电网峰谷差提供技术支撑;④适用于学术研究、论文复现与实际项目仿真验证。; 阅读建议:建议读者结合文中涉及的概率建模、聚类分析与优化算法部分,动手运行并调试Matlab代码,深入理解场景生成与随机优化的实现流程,同时可扩展至更多元化的应用场景如V2G、储能协同调度等。
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