十八、疑案系列之——永远的无头公案

本文深入解析《西游记》中六耳猕猴的角色设定,指出其行为逻辑上的漏洞,并揭示如来老哥背后的真实动机。通过运用马克思唯物主义思想,分析这一角色作为内部演员的角色,旨在加强佛家权威和统治,同时也警示了神仙派、取经队伍及内部不听话的佛派成员。

《西游记》中有很多疑案,到现在为止,已经和大家探讨了一些总括全局的重点问
题,就本人的粗浅见识,如果把这些疑案的关系都捋顺了,也就没必要一个故事一
个故事的讲了,抓住重点问题,深刻的分析——天庭的内幕不难揭开!现在开始来
探讨一些细节的问题。

细节中的细节——六耳猕猴的来龙去脉

六耳猕猴的本事我在这里就不再赘述,总之孙猴子和他在花果山开始打,打上了凌
霄宝殿,打到了南海普陀,打到了阴曹地府,唯一知道他出身的只有地藏菩萨的宠
物“谛听”!但是这个小鬼十分狡猾,不敢明说,《西游记》原文是这样的: 只
听得地藏王菩萨道:“且住,且住!等我着谛听与你听个真假。”原来那谛听是地
藏菩萨经案下伏的一个兽名。他若伏在地下,一霎时,将四大部洲山川社稷,洞天
福地之间,蠃虫、麟虫、毛虫、羽虫、昆虫、天仙、地仙、神仙、人仙、鬼仙可以
照鉴善恶,察听贤愚。那兽奉地藏钧旨,就于森罗庭院之中,俯伏在地。须臾,抬
起头来,对地藏道:“怪名虽有,但不可当面说破,又不能助力擒他。”地藏道:
“当面说出便怎么?”谛听道:“当面说出,恐妖精恶发,搔扰宝殿,致令阴府不
安。”又问:“何为不能助力擒拿?”谛听道:“妖精神通,与孙大圣无二。幽冥
之神,能有多少法力,故此不能擒拿。”地藏道:“似这般怎生祛除?”谛听言:
“佛法无边。”地藏早已省悟。即对行者道:“你两个形容如一,神通无二,若要
辨明,须到雷音寺释迦如来那里,方得明白。”

而如来老哥果然不负众望,给了我们答案,书中是这么记载的: 如来道:“周天
之内有五仙,乃天地神人鬼;有五虫,乃蠃鳞毛羽昆。这厮非天非地非神非人非鬼
,亦非蠃非鳞非毛非羽非昆。又有四猴混世,不入十类之种。”菩萨道:“敢问是
那四猴?”如来道:“第一是灵明石猴,通变化,识天时,知地利,移星换斗。第
二是赤尻马猴,晓阴阳,会人事,善出入,避死延生。第三是通臂猿猴,拿日月,
缩千山,辨休咎,乾坤摩弄。第四是六耳猕猴,善聆音,能察理,知前后,万物皆
明。此四猴者,不入十类之种,不达两间之名。我观假悟空乃六耳猕猴也。此猴若
立一处,能知千里外之事,凡人说话,亦能知之,故此善聆音,能察理,知前后,
万物皆明。与真悟空同象同音者,六耳猕猴也。”那猕猴闻得如来说出他的本象。
胆战心惊,急纵身,跳起来就走。

如果不仔细分析,如来老哥真的就把我们都欺骗了,如来老哥对六耳猕猴的评价:
善聆音,能察理,知前后,万物皆明。咱们暂且不讨论他怎么能弄出来和孙猴子一
模一样的武器金箍棒,以及头上戴的金箍圈,就是一身的本事也是一模一样,弄得
除了如来老哥谁都修理不了他,可是这个六耳猕猴行为古怪,要说他弱智都是仁慈
,说他脑残我看最贴切!

首先、六耳猕猴出现在镜头前的最初目的:假扮取经队伍!这个理由就不充
分,天下那么多有变化之能的妖怪,没看见谁和他一样想要混进取经队伍的,就算
是如来老哥的卧底孙悟空也要先表演一出苦肉计,被压在山下五百年,不同意取经
就不放他出来,被胁迫才参加了取经队伍,猪八戒本身就是玉皇大帝的卧底其参加
取经队伍是理所当然,而那个卷帘大将沙和尚参加取经队伍也是因为走投无路,吃
了九批取经人也不见玉皇大帝回心转意,依旧是七日一次的飞剑穿胸!像六耳猕猴
这种主动取经的上进青年,如来老哥欢迎还来不及呢,明明这个时候可以搞一个公
平的竞赛,两伙人马比赛取经,先到者获胜,又怎么可能揭穿他的身份,让他死于
非命呢?

第二、采取的手段也很弱智,我们知道唐僧是取经的第一负责人,孙悟空只
是第二把手,就算他拉起来的的队伍真的到了西天取了真经,他获得的实惠也还是
这么多,那么在孙悟空被赶走的情况下,他变成孙悟空,等着唐僧有难,再混回取
经队伍,又安全,又实惠。何必自己弄全套人马呢?

第三、明明有机会消灭唐僧,他却只抢了通关文书和印信,如果他不是弱智
他就会明白:唐僧死了的话,取经的真队伍就会解体,也不会出现有两个取经队伍
的尴尬场面,他却只是轻轻的给了唐僧一棒子,呜呼!

我们看出来这个六耳猕猴无论在目的、手段、行为三个方面都存在重大漏洞,如来
老哥却给了他那么高的评价!我们就可以知道:如来老哥给他的定位和评价只是在
忽悠大家!而他的真实身份呢?这个时候就需要我们充分运用马克思唯物主义思想
在问题的根本来分析:谁是这件事情的最大受益者?

——如来老哥!

这个问题很好回答:既然我们已经明白孙猴子是佛家弟子,那么和他有一样本事的
六耳猕猴也肯定出身佛门!如来老哥怎么能加强自己的权威和统治,那就是演戏!
一个孙猴子弄得天庭大部分的神仙都服服帖帖,可是自己的内部和取经队伍之中还
有一些不和谐的声音,比如那个东方不败就假公济私!那个猪八戒怎么看都是玉皇
大帝的卧底!这个时候他就会再派出一个内部演员让大家都看看,这样他同时警告
了三伙人:神仙派、取经队伍、内部不听话的佛派。服不服?你们这群小鬼,还是
老子最厉害!HOHOHO~~~

但是六耳猕猴这个内部演员并没有想到自己会死于非命:他的亲师兄——孙猴子在
自身地位受到威胁的时候竟然痛下杀手!但这一切是不是受如来老哥的指使——杀
人灭口呢?这将永远是《西游记》中的无头公案!!!
传送带损坏与对象检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称:传送带损坏与对象检测数据集 • 图片数量: 训练集:645张图片 验证集:185张图片 测试集:92张图片 总计:922张工业监控图片 • 训练集:645张图片 • 验证集:185张图片 • 测试集:92张图片 • 总计:922张工业监控图片 • 分类类别: Hole(孔洞):传送带表面的孔洞损坏。 Human(人类):工作区域中的人类,用于安全监控。 Other Objects(其他对象):非预期对象,可能引起故障。 Puncture(刺穿):传送带被刺穿的损坏。 Roller(滚筒):传送带滚筒部件。 Tear(撕裂):传送带撕裂损坏。 impact damage(冲击损坏):由于冲击导致的损坏。 patch work(修补工作):已修补的区域。 • Hole(孔洞):传送带表面的孔洞损坏。 • Human(人类):工作区域中的人类,用于安全监控。 • Other Objects(其他对象):非预期对象,可能引起故障。 • Puncture(刺穿):传送带被刺穿的损坏。 • Roller(滚筒):传送带滚筒部件。 • Tear(撕裂):传送带撕裂损坏。 • impact damage(冲击损坏):由于冲击导致的损坏。 • patch work(修补工作):已修补的区域。 • 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 • 数据格式:图像数据来源于工业监控系统,适用于计算机视觉分析。 二、适用场景 • 工业自动化检测系统开发:用于构建自动检测传送带损坏和异物的AI模型,实现实时监控和预防性维护,减少停机时间。 • 安全监控应用:识别人类和其他对象,提升工业环境的安全性,避免事故和人员伤害。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉在制造业、物流和自动化领域的应用研究,促进AI技术与工业实践的融合。 • 教育与培训:可用于培训AI模型或作为工业工程和自动化教育的案例数据,帮助学习者理解实际应用场景。 三、数据集优势 • 多样化的类别覆盖:包含8个关键类别,涵盖多种损坏类型和对象,确保模型能够处理各种实际工业场景,提升泛化能力。 • 精准的标注质量:采用YOLO格式,边界框标注准确,由专业标注人员完成,保证数据可靠性和模型训练效果。 • 强大的任务适配性:兼容主流深度学习框架(如YOLO、TensorFlow、PyTorch),可直接用于目标检测任务,并支持扩展至其他视觉任务需求。 • 突出的工业价值:专注于工业传送带系统的实际需求,帮助提升生产效率、降低维护成本,并增强工作场所安全,具有较高的实际应用价值。
一、基础信息 • 数据集名称:垃圾废弃物目标检测数据集 • 图片数量: 训练集:1124张图片 验证集:375张图片 总计:1499张图片 • 训练集:1124张图片 • 验证集:375张图片 • 总计:1499张图片 • 分类类别:包含60多个垃圾和废弃物类别,如气溶胶、铝泡罩包装、电池、破碎玻璃、卡片泡罩包装、香烟、透明塑料瓶、瓦楞纸箱、薯片袋、一次性食品容器、一次性塑料杯、饮料罐、饮料纸盒、鸡蛋盒、泡沫杯、泡沫食品容器、食品罐、食物垃圾、垃圾袋、玻璃瓶、玻璃杯、玻璃罐、杂志纸、餐盒、金属瓶盖、金属盖、普通纸、其他纸箱、其他塑料、其他塑料瓶、其他塑料容器、其他塑料杯、其他塑料包装、纸袋、纸杯、纸吸管、披萨盒、塑料瓶盖、塑料薄膜、塑料手套、塑料盖、塑料吸管、塑料餐具、聚丙烯袋、拉环、绳子、废金属、鞋子、一次性购物袋、六罐环、涂抹管、可挤压管、泡沫塑料片、纸巾、厕纸管、特百惠、未标记垃圾、包装纸等。 • 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 • 数据格式:图片来源于实际场景,细节清晰。 二、适用场景 • 垃圾自动分类系统开发:数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾物品的AI模型,用于智能垃圾桶或回收系统,提升废弃物管理效率。 • 环保应用研发:集成至环保和废弃物管理应用,提供实时垃圾识别功能,促进回收和环境保护,支持可持续发展倡议。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,助力发表垃圾识别和AI技术相关学术论文,推动技术创新。 • 教育与培训:可用于学校或培训机构,作为垃圾分类和AI目标检测教学的重要资源,培养环保意识和技术能力。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:每张图片经过准确标注,确保边界框定位精确;包含多种垃圾类别,覆盖常见废弃物,提升模型的泛化能力和鲁棒性。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,并支持扩展到其他视觉任务,如分类或分割。 • 实际应用价值:专注于垃圾识别,为环保、废弃物管理和回收提供重要数据支撑,有助于减少污染和促进循环经济。
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