[健康]超古神奇验方(皮肤科)

1、皮肤瘙痒:鲜韭菜与淘米水,按一比10重量配好,先泡两小时再一起烧开,去韭菜用水洗痒处或洗澡,一次见效,洗后勿用清水过身,一日一次,连洗3天可愈。

2、牛皮癣、头癣、顽癣:猪胆一个,刺破,将胆汁放在小碗内,加入明矾(如黄豆大),待溶化后用胆汁搽患处,每日2次,连用7天。此方治疗多年皮癣、顽癣效果神奇。

3、各种皮炎:生鸡蛋一只,将整蛋放陈醋内泡7天。再取出蛋打破用蛋清涂患处,每日2--3次,7天可愈。忌酒、辣物。

4、疥疮、恶疮、无名疮:白鸡毛一把烧成灰,用芝麻油调成糊状,每日涂患外2--3次,连用5--7天,效果极佳。

5、湿疹:樟脑丸一个,放半斤陈醋内浸3天后,用醋搽患处,一日3次,至治愈。特效。

6、蛇胆疮:用旱烟油一小团(或抽过的香烟过滤嘴3个),用适量水调匀,涂患处,每日3次,连用3~5天痊愈。

7、汗斑癣:独头蒜(或小蒜头)捣烂,用纱布包好,蘸陈醋擦患处(擦至局部发热伴轻微刺痛),一日三次,用5~7天。

8、扁平疣:每次用马齿苋*20克(鲜品40克),板蓝根*15克,煎汤一碗内服,并留少量外涂,一日二次,连用10天。可除疣。

9、白癜风:取露水(最好用韭菜叶上露水)一斤,加入蛇壳*5克,装入瓶内,埋地下过半月后取出,用水涂患处,一日三次,连用1--2月。同时可用马齿苋*30--60克,煎汤一碗内服,一日二次。

10、风疹块、痱子:鲜韭菜汁加适量明矾,每天涂患处,并擦至皮肤发红、发热,一日三次,2--3天即愈。

11、脚气、手气:陈醋一斤,加入去皮大蒜头一两,明矾1钱,泡3天后用醋浸手、脚,一次5分钟,浸后可以洗去,一日一次,连用10天,不会再发。

12、手、足多汗:明矾*5钱,热水2斤,一起溶化浸手脚,一次10分钟,浸后站其自然晾干,一日一次,5天后手脚汗正常。

13、手足开裂(皲裂、粗糙):生羊油或猪油一两,加蜂蜜或白糖3钱,捣匀搽手脚,一日2--3次,一般7天可愈。再搽几天以后不复发。

14、冻疮未破:尖头辣椒10个,生姜半两,白酒半斤,一起放入瓶内浸3天后,在冻疮初起,皮肤红肿发痒时搽患处,一日5次,有特效。连用十天至半月痊愈除根,不再复发。

15、冻疮已破:陈旧棉花(越陈旧越好),烧成灰,用麻油调匀搽患处,一日三次,搽好为止,不发。

16、鹅掌风、灰指甲:陈醋1斤,加入去皮大蒜头一两,香烟丝(十支),泡二日后用醋浸手,一次10分钟,一日二次,浸后可用清水洗净,连用10日有特效。(此方最好在大伏天使用)

17、疔、疖、痈(无名肿痛、搭背):生土豆捣烂,涂患处,用布包好,日换一次,一般5天内可愈。

18、鸡眼、瘊子:先用快刀将患处外部老皮削去。再涂上清凉油,用香烟火熏烤,至疼时稍坚持后拿掉烟火,一日二次,连用10天,半月后可脱落不发。

19、烫伤:活蚯蚓适量,加白糖少许化成水,涂伤处,一日三次,连用数日有清凉止痛,生肌功能,并不会留下疤痕,特效。
 
20、流火、丹毒(多患于下肢、皮肤红、肿、热、痛并伴有寒战、高热、头痛):鲜冬瓜皮一次一两,烧一碗汤内服并外搽,一日两次,连用5天可消肿止痛、清热解毒。

21、蚊虫咬伤(红肿、痒):可选用大蒜头、生姜擦,或用醋、牙膏、盐水、香烟灰加入人的口水调匀涂,均可立即见效止痒,解毒消肿。

点评,这个超不超级,没有试验过,仅供大家参考。。。




基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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