嵩山少林寺网站向全世界公布了千年武功秘籍

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        近日,千年古刹少林寺通过少林寺网站(www.shaolin.org.cn)向全世界公开了从不外传的千年秘方、《易筋经》、金刚指、蛤蟆功、点穴法等武功心法口诀、练习方法等也被公之于众,神秘的少林武功已被撩开了面纱。

  “绝世神功”易筋经 实为上乘内功心法

  在金庸小说中,少林《易筋经》被奉为绝世神功,习者不但武功突飞猛进,更能医治疑难杂症,是武功最高境界,非常人所能企及。然而,在现实中,少林寺拥有的《易筋经》却非武林秘笈,而是一部用来强身健体的上乘内功心法。记者从少林寺获悉,《易筋经》并非秘不外传,《易筋经》、《洗髓经》的传人释延王禅师,就曾远赴香港,推广融两经精髓、具有医疗功效的“易筋洗髓功”心法。

  释延王禅师说,“易筋”就是改变筋脉、骨骼,让筋骼变得刚柔相济;“洗髓”即清洗、排出体内的毒素。修炼“易筋洗髓功”能收到强体、治病、排毒、抗癌等功效,是武学、医学及佛学的最高心法。

  释延王禅师说,外界流传的“易筋洗髓功”有几百种,但大都不正统,缺乏完整性,如果修炼错误会损害身体,因此,少林寺把正宗“易筋洗髓功”等对外传播,让人们直接了解到少林武功的精髓。

  致命“点穴法”上网 练成武功绝非易事

  登录少林寺网站(www.shaolin.org.cn),打开“武”字网页,除“绝世神功”《易筋经》外,记者随意点开“点穴法”一页,赫然发现“致晕11穴”、“致残103穴”、“致命36穴”。

  在“致命36穴”中,明明白白地写着:眉心穴(又名印堂),位于两眉之间;黑虎掏心穴(又名建里),位于脐上三寸正中等。在“致残103穴”中,也标出了“心井穴(又名鸠尾),胸剑突骨下缘;京门穴(又名气俞),第十二肋游离间处”等明确位置。

  网页上,除标明“致残”、“致命”等穴位外,还详细描述了练习法。点穴法共分三层,初期为“制一木人,绘出人体穴位……”;其后,“选较软物具,如桐木板、腐木等,持金针指或金剪指缓点,每日三至五次,每次15至30下……”最后,“用棉絮制成圆球,放在木架上,练者距架一尺三,右手握掌,运气三循,对准棉球猛冲,每天300下,约10至20年,可告功成。”

  少林寺释延金禅师现在,少林寺僧人都可练习《易筋经》等武功,对修炼的人也没有特殊要求,不过,要想真正练成上乘武功却很难,与自身修行、领悟有很大关系。就拿《易筋经》来说,真正练成此功的只有寺内几十位长住僧。

  少林秘方揭开面纱 还魂汤原是中暑药

  在武侠小说中,少林寺的“还魂汤”和“大力金刚丸”被奉为圣药,传得神乎其神,释延金禅师揭开了它们神秘的面纱。

  有“起死回生”之功效的“还魂汤”,其实就是一味治疗中暑的中药,和人丹、十滴水、藿香正气水等功效类似,而“大力金刚丸”就是治疗跌打损伤的中药煎剂,常用的云南白药、三七粉等也有类似功效。

  释延金禅师说,少林秘方其实没那么神秘,少林寺僧人得病,都是用这些药方治疗的,尤其是武僧。

  据寺院下属的少林寺实业发展有限公司总经理钱大梁透露下一批秘方将在短期内登上网站,这次公布的秘方不再是简单的方子,而是选取秘方中有背景、有历史内涵的,借此弘扬少林文化。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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duduwolf
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