阿瓦塔.MEI.LIU

在世界上随时都生活着五十六个已成道的灵魂。他们在意识上永远为一。他们总是有着不同的职能。大多数时间,他们远离人群,其生活和工作不为普通大众所知晓。但是,有五位在某种意义上起着指导机构的作用,他们总是公开工作,并获得举世的声望和影响。他们被称为“赛古鲁”,即至师。在阿瓦塔时期,阿瓦塔作为至高的赛古鲁,承担起这个机构和整个灵性等级的首脑位置。

  阿瓦塔时期恰如造物界的春天。阿瓦塔带来新的能量释放,新的意识觉醒和新的生活体验——不仅是对少数人,而是对全体。过去仅仅为少数高级灵魂所享用的能量和觉知品质,现在可被全人类来享用。生命在整体上被提升到更高的意识层面,被调整到新的能量速率。从感性到理性的过渡是这样的一步;从理性到直觉的过渡将是另一步。
  这种创造性冲动的新注入,通过一位神圣人物之媒介,体现为特殊意义上的上帝化身——阿瓦塔。阿瓦塔是第一个完成进化和内化而成为赛古鲁的个体灵魂,他是唯一的曾经显现并将永远显现的阿瓦塔。通过他,上帝首次完成了从无意识神性到有意识神性的旅行;神首先不自觉地成为人,以便自觉地成为神。通过他,神周期性地自觉成为人,来帮助人类的解放。
  阿瓦塔以不同的形体,不同的名称,在不同的时间和地球上的不同地方出现。由于他的出现总是与人类的灵性复兴同时发生,所以他的显现前夕总是人类经受再生阵痛的苦难时期。人类显得比任何时候都更受欲望的奴役、贪婪的驱使、恐惧的控制和瞋怒的左右。弱肉强食;富人欺压穷人;大多数人受剥削,以满足少数当权者的利益。找不到平静与安宁的个体试图在刺激中忘掉自己。道德沦丧,罪恶盛行,宗教遭讥讽,蔓延整个社会制度。阶级仇民族恨被激发与助长,战争爆发。人类深感绝望。毁灭性的浪潮似乎不可遏制。
  阿瓦塔就是在这个时候出现的。作为人身上帝的总显现,他就像准绳,让人类用来衡量自己是什么和可能成为什么。他从神圣生活的角度来阐释人类的价值标准,以此摆正人类的价值标准。
  他关心一切,又对什么都不在乎。最微不足道的不幸事件可能回引发他的同情;最大的悲剧也许不会使他难过。他超越了痛苦与欢乐、欲望与满足、安宁与斗争、生与死的交替。对于他这些全都是幻相,他已经超越之,但他人却仍受其束缚,他来的目的就是为了解放他们。他把每一种情形都用作引导他人成道的媒介。
  他知道当个体去世时,他们实际上并未停止存在,因此他并不为死亡烦恼。他知道建设之前必然是毁灭,和平与幸福诞生于痛苦,斗争的结果是摆脱了行动束缚的解脱。他只关心关心本身。
  在那些接触他的人心中,他唤醒一种爱,这种爱使他们唯一只想为他服务,这唯一愿望的烈焰将吞灭其它的一切私欲。那些把生命献给他的人逐渐在意识上与他合一。他们的人性被一点点吸入他的神性,他们因而得到自由。与他最亲近的那些人被称为阿瓦塔的圈子。
  每一位赛古鲁都有一个由十二个门徒组成的核心圈子,这些人在成道的时刻成为同赛古鲁本人一样的人,虽然他们可能在职能和权威方面有别于赛古鲁。在阿瓦塔时期,阿瓦塔有一个由十个同心圈组成的圈子,共122个成员。他们全部成道并且为他人的解脱而工作。阿瓦塔和他的圈子不仅为当代人,也为后代工作。整个阿瓦塔周期的生活和意识展现,在阿瓦塔出世前就已经在造物界被安排妥当,并在阿瓦塔在世期间,在进化和物质世界中被逐一认可与确定。

  阿瓦塔唤醒当代人对其真正灵性的认识,把解脱给予准备好的人,并加快阿瓦塔时期的灵性生活。他为后人留下具有鼓舞力量的神圣人生榜样——高尚的生活情操,不搀杂私欲的爱,只为他人才行使的能力,不受野心干扰的平静,不为假象遮蔽的知识。他向全人类示范了神圣生活和人间天堂生活的可能性。那些具备必要勇气和诚意的人可自愿跟随之。


很久以来,在灵性上觉醒的人们已经意识到当今世界正处于阿瓦塔显现前的时期。甚至那些尚未觉醒的男女也开始意识到这一点。他们在黑暗中企盼光明,在悲痛中渴望安慰,在身不由己陷入的争斗中祈祷和平与解放。

  目前他们还必须忍耐。毁灭性的浪涛必须继续上涨,必须进一步蔓延。当人类在内心最深处,渴望比财富更持久、比物质权力更真实的东西时,毁灭性的浪涛就将减退。随之而来的将是和平,欢乐与光明。

http://baike.baidu.com/view/1559314.htm

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数字图像隐写术是一种将秘密信息嵌入到数字图像中的技术,它通过利用人类视觉系统的局限性,在保持图像视觉质量的同时隐藏信息。这项技术广泛应用于信息安全、数字水印和隐蔽通信等领域。 典型隐写技术主要分为以下几类: 空间域隐写:直接在图像的像素值中进行修改,例如LSB(最低有效位)替换方法。这种技术简单易行,但对图像处理操作敏感,容易被检测到。 变换域隐写:先将图像转换到频域(如DCT或DWT域),然后在变换系数中嵌入信息。这类方法通常具有更好的鲁棒性,能抵抗一定程度的图像处理操作。 自适应隐写:根据图像的局部特性动态调整嵌入策略,使得隐写痕迹更加分散和自然,提高了安全性。 隐写分析技术则致力于检测图像中是否存在隐藏信息,主要包括以下方法: 统计分析方法:检测图像统计特性的异常,如直方图分析、卡方检测等。 机器学习方法:利用分类器(如SVM、CNN)学习隐写图像的区分特征。 深度学习方法:通过深度神经网络自动提取隐写相关特征,实现端到端的检测。 信息提取过程需要密钥或特定算法,通常包括定位嵌入位置、提取比特流和重组信息等步骤。有效的隐写系统需要在容量、不可见性和鲁棒性之间取得平衡。 随着深度学习的发展,隐写与反隐写的技术对抗正在不断升级,推动了这一领域的持续创新。
本文旨在阐述如何借助C++编程语言构建人工神经网络的基础框架。我们将采用面向对象的设计思想,系统性地定义网络中的基本单元——如模拟生物神经元的计算节点、调节信号传递强度的连接参数以及决定节点输出特性的非线性变换函数。这种模块化的代码组织方式有助于明确各组件间的数据流动与协同工作机制。 随后,我们将详细探讨神经网络训练过程的核心算法实现,重点以误差反向传播方法为例。通过精确的数学推导与高效的代码编写,使网络能够依据输入数据自动调整内部参数,从而在迭代学习中持续优化其性能,提升对特定任务的处理能力。 为具体展示神经网络的实用价值,本文将以手写数字识别作为实践范例。该案例将演示如何训练一个网络模型,使其能够准确分类0至9的手写数字图像。完整的C++实现过程将逐步呈现,包括数据预处理、模型构建、训练循环及性能评估等关键环节。通过亲手编码实现这一应用,读者可更直观地领会神经网络的工作原理及其解决实际问题的潜力。 综上所述,本文通过理论结合实践的方式,引导读者从零起步掌握使用C++实现神经网络的关键技术。这一过程不仅有助于理解神经网络的基本算法与训练机制,也为后续在人工智能领域开展更深入的研究与应用奠定了扎实的基础。作为智能计算领域的核心方法之一,神经网络技术具有广泛的应用前景,期望本文的内容能为相关学习与实践提供有益的参考。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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