发现一部不错的电视剧——新梁山伯与祝英台

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新梁山伯祝英台的故事内容!
 第一集 浙江馀杭人氏梁山伯,自幼与寡母相依为命,适逢土地竞标大赛,梁母望其夺得标售权,筹得赴书院经费。山伯夺标後,却因心善而将标旗让出。梁母只有变卖家传玉簪供山伯上书院念书。上虞县首富祝公远,其子祝威不求上进,被书院夫子逐回,妹妹英台聪灵敏慧,一心向学,为得父母首肯,英台用计称病,再改扮郎中来祝家看诊,公远夫妇竟未识破,因而答应英台女扮男装前去求学。英台、吟心与山伯、四九分别来到城内,见一对母女遭劫,山伯奋勇抓贼,夺回财物。偷儿聚众报复四人,忽有一侠士现身解救众人之後,飘然而去。 
第二集  山伯、英台惺惺相惜义结金兰,相偕上尼山。途中,山伯无意撞见英台长发之女子模样,英台大惊。山伯心生怀疑,英台假称曾立誓未得功名,永不断发,以此瞒过山伯。一行人来到书院,遇见当日之侠士,知其亦是来此求学之人,名叫路秉章,三人结为知交。书院夫子丁程雍,学识渊博,道貌岸然。行拜师礼时,山伯之束脩被掉包成狗屎,程雍以为其存心戏弄,将其逐出书院。此时程雍之夫人与女儿丁香出面阻止,原来他们乃是当日之母女。程雍惧内,遂答应收留山伯,并让其以杂役弥补学费。一日,恶学生娄敬文、辛平等人欺负同学李善敏,山伯、英台劝解反被娄、辛制住,秉章及时出现教训二人。书院之澡堂定时提供热水予学生洗澡,山伯与秉章邀英台同去,英台抵死不从,仍硬被二人拖去,英台急欲逃走,却不慎跌入浴池中。 
第三集  众人哄笑中,英台仓皇逃离澡堂。是夜,英台与吟心摸黑至澡堂洗澡,被巡夜的山伯发现,英台再施巧计摆脱。一日,秉章教导众人打醉拳,遭娄、辛讪笑,秉章指导英台打败娄敬文,使其更加怀恨。秉章的未婚妻如意因受恶官潘太守逼婚,逃至尼山书院,娄、辛得知此事,状告程雍,程雍怒至秉章房搜人,如意扮成书僮瞒过程雍,山伯却因说话不慎再次得罪程雍。丁香暗恋英台,以情诗示意,英台苦恼不已。如意不慎被娄、辛揭穿身份,秉章警告两人不得洩露出去,娄、辛假意答应。英台自告奋勇教如意扮男装之诀窍,却使如意对她的身份起了怀疑。英台於课堂上与程雍起争执,被罚抄论语。 
第四集  夜里,山伯巡更,见英台倦极打盹。山伯不忍而帮忙抄写。程雍发现代抄之事,令二人在太阳下罚跪。师母与丁香为其抱不平,程雍坚不妥协。英台不支昏倒,师母欲为其刮砂,却为吟心阻止,并坚持要众人离去,如意更加生疑,细查之下,发现英台是女儿身的秘密。山伯坚持留下照顾英台,吟心推拒不成只好答应。半夜英台喊冷,吟心熟睡不查,山伯钻进被中用体温为其驱寒。清晨英台醒来,见山伯与自己同床而眠,大惊之下,猛打山伯,山伯不明所以,四下闪避。英台细问下,知山伯未发现真相,心下稍安。英台为掩人耳目而接受丁香,丁香欣喜若狂,吟心却担心後果无法收拾。 
第五集  英台细问下,知山伯未发现真相,心下稍安。英台为掩人耳目而接受丁香,丁香欣喜若狂,吟心却担心後果无法收拾。一日,众学生打扫时,发现女子的月信布,程雍惊怒,令全体学生解衣,以查出书院中之女子,如意挺身承认,解救了英台,自己却被逐出书院。山伯、英台向师母求情,为如意找了栖身之所,并使程雍默许如意与秉章之关系。英台的秘密已为如意知悉,为免再使人生疑,英台故作粗鄙言行并随身佩剑,以增加男子气概。  
第六集  在赢得了与娄、辛等人的一场球赛之後,更是变本加厉,山伯屡劝不听,拂袖而去。英台在如意宅中扮回女装,山伯突然来到,震惊不已,如意谎称在玩扮女装的游戏,山伯不疑,但对英台的美貌留下深刻印象。英台仗剑教训娄、辛,岂料山伯担心出事,偷偷将剑削断,英台不敌逃走。途中遇见丁香,英台拉其同避,丁香在英台怀中,不禁心神激汤,并在英台颊上留下一吻,英台震惊失措。娄、辛无意间发现如意与潘太守逼婚之事,密告朝阳府。秉章请山伯、英台为证,与如意拜堂成亲,众人大肆庆祝。丁香再次以情书表明心迹,英台深感事态严重,以种种理由婉拒丁香,丁香却为了表示自己的坚定爱意而开始学作各种家事。 

 
 作者: LOVE_SHOW     2004-9-30 21:17   回复此发言  
 
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新梁山伯祝英台的故事内容!
 第七集  潘太守接到密告,派心腹冷面将如意掳回朝阳府,秉章单枪匹马前去解救。程雍向英台提亲,英台却表示只是丁香一厢情愿,丁香斥其无情,山伯亦责备其不该,英台心内愧疚,却有口难言。朝阳府内,潘太守意欲染指如意,如意以死相胁。秉章赶至朝阳府,误中陷阱,被潘太守活捉。丁香被拒婚後落落寡欢,茶饭不思,英台央求山伯前去安慰,丁香却托其带信给英台表示轻生之意。英台与及时救下丁香,其仍执意寻死,英台苦劝未果,决定告知真相,丁香一时无法接受英台为女儿身之事实。但在情绪平复之後,丁香将其对英台的爱情化为姊妹之情,两人和好如初。 
第八集  潘太守谎称如意已死,秉章闻言,再无求生意志。山伯令四九打听秉章消息,得知秉章将被问斩,与英台急赴朝阳府设法,程雍也另寻管道解救秉章。山伯、英台至牢中探视秉章,要其无论如何要支撑下去。程雍带来口信,表示已找到救兵,二人欣喜,又恐远水难救近火,遂生一计,到朝阳府衙击鼓鸣冤,表示中书大人已受理此案,要潘三思。潘太守为绝後患,决定提前将秉章斩首。秉章被押赴刑场,正危急间,程雍带著赵中书赶到,众人欣喜。岂料赵中书与潘太守为旧识,并已受其贿赂。 
第九集  公堂之上,秉章指潘太守害死爱妻如意,岂知潘太守竟称如意未死,并将其带至堂上作证,众人惊愕。意因其父落在潘太守手中,只得承认自己是潘太守的妻子,秉章惊愕痛苦,如意不忍而翻供托出一切,赵中书吃惊,只得判秉章无罪,但如意仍归潘太守。程雍对其判案不公深感不满,赵中书因程雍的无礼而怀恨在心,埋伏杀手欲将程雍等人斩草除根,幸秉章身手了得,将众杀手一一击退,又回到朝阳府抢回如意。如意之父为成全二人而自尽身亡,如意亦被潘太守所伤,秉章愤而将潘太守刺死。当夜,如意在秉章怀中断气,秉章悲痛不已,山伯、英台劝秉章放开胸怀勿寻短见,秉章感念两人友情,答应珍惜生命。 
第十集  秉章杀了潘太守後,为免连累众人,便向程雍辞行,离开书院。宜兴府太守马俊升大寿,祝公远极尽巴结之能事,准备数箱大礼,与妻同往拜寿。马府达官贵人络绎不绝,甚有许多盼与马家之子马文才结亲之辈。文才满腹经纶,眼光甚高,根本不将一般女子放在眼里。陪同公远前来的祝威,脱口道出其妹英台秀丽脱俗,是最有资格与文才匹配的人,引起马氏父子同时关注。祝威又酒後吐真言,向文才道出英台女扮男装读书之事,使文才对英台起了好奇之心。公远夫妇想念英台,遂往尼山书院探视,竟见到英台为了山伯,仗义欲与娄敬文打架,吓坏了二人,幸有程雍百般称赞英台,始令二老稍安。祝妻见山伯神似过去的仇家赵庆平,内心不安,公远却认为其多心,但是英台与山伯状至亲密,公远深绝不妥,欲逼英台返乡。 
第十一集  父女一番激烈龃龉始达成协议,由英台冒名顶替祝威参加秋闱试举取得功名,才让其继续读书。文才听祝威形容英台才貌双全,迫不及待转来尼山书院读书,其排场浩大,令学子们为之咋舌。程雍却不为所动,试以才学,文才对答如流,显现才高八斗,是可教之材,程雍即破例招收文才,并要山伯协助文才起居事宜,山伯亦颇赞赏文才的学识,欲与结交为知心好友。文才乍见英台虽女扮男装,却是俊秀脱俗,证实祝威所言不假,屡藉机亲近,以博英台欢心,怎奈英台除了山伯,对其他人均心存戒心,尤其敏感地发觉文才对她别有用心,乃对文才表露不与之接近之意,惹得文才起捉弄之心,假藉听力不好,求与山伯换学堂上的座位,和英台并肩而坐,让英台浑身不自在。 
第十二集 英台刻意摆脱文才的亲近,越使文才征服英台的心态加强,并设计宴请英台、山伯,召来酒楼姑娘,向英台灌酒,迫使英台窘态百出,英台在酒醉中,透出心中对山伯情意坚定之意,令文才醋意兴起,对山伯也有股莫名的敌意。英台知文才藉机戏弄,扬言划清界线。山伯因酒醉,被程雍怒责行为不检,意欲重惩,文才心机多诡谲,挺身而出,自愿承担程雍白对山伯、英台的罚责,令山伯为之钦佩,更视其为知心好友,总想拉拢英台、文才间的距离,英台烦不胜烦,忿而不理山伯。山伯心头很不是滋味,英台又不好说出文才似乎看出她是女儿身,有意促狎、轻薄之意,更使山伯丈二金刚摸不著头脑。程雍有意招文才为婿,文才却推荐山伯,师母遂向四九打探梁家情形,未料四九会错意,以为师母欲将丁香匹配与他,欣喜不已。 

 
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 第十三集 文才故意将山伯与丁香之亲事告知英台,英台既不能说出自己心意,又恨山伯不解风情,因而对山伯怒颜相向,山伯一头雾水。文才乘隙而入,欲博得英台芳心。英台至观音寺祝祷,适逢盂兰盆会,寺中急需一名少男扮观音,文才乃游说英台巧扮观音,襄赞庙会,英台同意,并嘱吟心邀山伯前往观看,怎奈山伯憨直不明其意,英台为之顿足。文才藉机偷走英台衣物,使其以观音扮相返回书院,被程雍、师母撞见。四九因误会将与丁香结亲,频向丁香示好,惹来程雍一顿斥责,四九了解自己会错意,却因用情已深,而痛苦不堪,幸得山伯相劝与鼓励,使四九又起一丝希望。 
第十四集 师母识破英台是女儿身,暗中召来英台,望其离开书院,英台、丁香含泪苦求,师母见其诚恳而答应保密,英台感激不已。英台感念丁香说情,决意将山伯让给丁香,不意丁香自认与山伯并无情感,倒不如成全英台,英台感激涕零。英台沐浴之际,文才趁机潜入,英台花容失色,窘态毕出,文才步步进逼,要英台就范,英台却言文才若要强占已身,但此心仍属山伯,文才懊恼,暂且放过英台,并答应为其保密直至完成学业,盼英台能因其善意而有所转变。山伯外出为书院买粮,文才召来杀手,扮成盗匪,欲置山伯於死地。文才藉故同往,假意与盗匪搏斗,制造机会使山伯落单。英台恶梦惊醒,得知山伯买粮遇盗,急忙赶去寻找。 
第十五集 山伯中了二杀手的暗器和毒粉,双目失明,命在旦夕,文才又施苦肉计,弄伤自己再回到书院,使程雍等人误以为其因救山伯而受伤,此时,文才发现英台不见,得知她去找山伯,担心事情有变,连忙寻去。英台找到山伯,山伯伤重昏迷,英台得山中猎户帮助,以药草治疗毒伤,文才寻来,见英台极力救治山伯,情真意切之景令文才妒火中烧,文才故意将自己弄得更加狼狈,欲博英台同情,但英台一心照顾山伯,对文才十分冷淡,令其懊恼不已。翌日,山伯醒来,双眼毒伤已愈,英台喜极而泣,此次患难之後,又更加深了山伯与英台之情谊。秋闱试举期近,英台、山伯日夜一起苦读共修,亲密之状,虽令文才不满,却也徒然无奈。此刻,平日不学无术的娄敬文盼能金榜题名,求助文才,希望文才能於试举之中,帮忙作弊,若能高中,当有重谢,文才灵机一动,认为可藉机除去山伯,乃答应娄敬文成其心愿。 
第十六集 试举间,文才藉主考官赵定方与乃父交情颇深,明白告之欲藉作弊诬陷山伯之意,赵定方先前曾为办路秉章杀害潘知府为如意报仇案,与山伯起冲突,早记恨在心,今有机会能洩心中之忿,当即答应与文才配合。考试当天,山伯惊见试题  与娄敬文、辛平两人求教题目竟然完全相同,气急败坏的山伯就想当场揭发两人做弊,被赵中书阻止,赵中书晓以大义,暗示山伯不要因闹场而被取消考试资格,应该为家中老母著想等等……山伯只好隐忍,忐忑不安的考完试。放榜後, 山伯果然不负众望考取榜首,娄敬文、辛平中了第三、第四名,马文才第二,祝威第五。山伯不知英台用祝威之名应试,以为英台落榜,山伯安慰英台再 接再厉。 
第十七集 丁程雍对尼山书院学生竟然能囊括前四名欢喜不已,众人回到书院大肆庆祝,热歌热舞之际,大批官兵突然包围书院将山伯、娄敬文、辛平等人逮捕,丁夫子及英台等大惊,手足无措不知如何为山伯脱罪。山伯果在文才布局下,被举发协助娄敬文作弊,不但取消山伯优异成绩,并打入大牢待审,事出突然,令英台不知所措,苦求文才大力帮忙,为山伯洗雪冤屈,文才却玩两面手法,一方答应救援,一方要赵定方能定山伯重罪,图让山伯死不能翻身。此刻,娄敬文因作弊案,不能高中,反而身系囹圄,苦求文才赶快帮他脱困,未料,文才却是以娄敬文身犯重罪,无法为他开脱,令娄敬文心生不满,乃於公堂上明白揭发作弊案全是文才一手策划,假借他手,陷害山伯,此言一出,惊动全场,丁程雍、英台据理力争,直指文才罪行重大,盼主审判官还山伯清白。 

 
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 第十八集 主审与文才串通一气,执意要将山伯腰斩,临刑之时,忽然风云变色,晴天霹雳,劈死了刽子手,主审只得宣布梁山伯无罪开释。虽洗刷了山伯冤情,却使娄敬文因案判决腰斩,文才却是逍遥无事,令英台为之扼腕,案情告一段落,山伯高中魁首,文才排名亚魁,英台冒名祝威亦成绩不恶。揭榜後,英台、山伯均得回乡,英台要山伯尽快来祝家提亲,却又羞於开口,乃以青丝与发簪为凭,托师母为媒,师母应允。祝英台返乡,梁山伯十八相送,两人离亲依依,难舍难分,祝英台好几次提醒梁山伯自己是个女儿身,梁山伯却像个呆头鹅似的听不出来,最後祝英台还是没说破真正的身份,只说家中有个孪生妹妹—九妹,长相与自己一模一样,梁山伯若有意,小弟可代妹妹与梁兄订终身,梁山伯高兴的谢过祝英台,约定不久後至祝家提亲,双方就此依依不舍的告别了。於山伯送行当中,英台暗示其要尽速来提亲,迎娶九妹,山伯似懂非懂,令英台哭笑不得,直至师母拿出发簪,言明英台身份後,山伯才恍然大悟。 
第十九集 言明英台身份後,山伯才恍然大悟,直怪自己糊涂,遂在师母、程雍、丁香祝福下返乡,待发派官职後,立往祝府提亲,与英台共结连理。梁母不明状况,当山伯提起要与同窗同学结婚之际,为之错愕,以为山伯染上龙阳怪癖,急欲阻止。幸山伯及时说明英台乃是女儿身而化解误会,梁母当即答应山伯与英台的婚事,允上任官职後,即往祝府提亲。马文才返家後,对祝英台的美貌念念不忘,欲娶她为妻,马文才要求父亲马俊升上祝家提亲。祝公远惧怕马俊升势力,加上谋害赵家的把柄在马俊升手上,除了答应,别无他法。祝英台返乡後,静待山伯前来提亲,岂知等来的却是 马家的下聘大队。萓髡才明白马文才原来是马俊升之子,他早知道自己是女儿身,而他在尼山书院刻意与他和梁山伯结为好友,甚至在试场利用娄敬文陷山伯入罪,都是处心积虑的计谋,英台心碎了,她极力抗婚,希望山伯能快到祝家庄提亲。  
第二十集 官派令下,山伯恰派往英台家乡宜兴府上虞县任县令,而马文才却派往山东鲁县任县令,文才不愿远离家乡,要马俊升能运用关系,转换地方派任,并严密注意山伯动向。山伯兴冲冲地来到上虞县任职,正想有番作为,即遭马俊升下手谕,并命县衙师爷宁吉叮嘱山伯,一切公务以马太守之命为依归,令山伯十分纳闷,文才深怕山伯上任後,再起枝节,急提订亲之日,但英台极力抗拒,甚至不惜与父亲决裂,抵死不从与马家结亲。 
第二十一集 山伯初上任即面临太守压力,见涂炭百姓案例而不能办,梁母惊闻宜兴府太守竟是二十多年前的对头冤家马俊升,心忧如焚,劝山伯应小心行事,山伯很不以为然,梁母有苦难言。山伯偕母喜孜孜地来祝府提亲,未料却惊见公远夫妻竟是杀害山伯生父赵庆平的仇人,公远亦想不到其妻担心之事终是事实,梁母拉了山伯立刻离开祝家,要山伯莫再提起此桩亲事,山伯急询原委,梁母深怕二十多年的冤怨再起,遗害山伯前程,不愿明说,母子间顿起勃溪。公远力阻英台与山伯会面,积极推动与马家亲事,英台心有不甘,乘夜往会山伯,却遇上文才,被强拖回家中,祝公远自感有失颜面,怒打英台,且深锁英台於闺房内,不许英台再出闺房一步。 
第二十二集 英台成日以泪洗面,祝母心疼不已,力劝英台,梁、祝两家有不可告人的冤怨,要英台看开,英台对山伯更添愧疚之意,坦言既是祝家有愧於梁家,就应藉此机会,弥补过错,祝母碍於公远与马俊升交往之情,苦劝英台为祝家著想,切勿一意孤行。山伯固执己见,非英台不娶,惹得母子关系紧张,梁母拗不过山伯一再逼问,遂道出其身世,山伯原是姓赵,其父赵庆平为马俊升、祝公远联手杀害,山伯惊闻自己竟与马、祝两家有不共戴天之仇,初是痛苦,後转为忿恨,恨天为何如此安排,让他与英台相爱不渝,却又是对头冤家,乃决心重审二十多年前的杀父血案,梁母苦劝山伯切莫以卵击石,但山伯心意甚坚,不听母劝。 

 
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 第二十三集 文才前去探望英台,假言愿意帮助英台与山伯相见,英台不疑有他,随文才外出,却被带至野外,文才露出狰狞面目,强吻英台,并表示自己可以占有她,但他不愿如此,而要英台心甘情愿献上自己,否则将对祝家及山伯不利。英台回家之後,痛斥文才无耻,但公远贪图马家权势,不相信英台之言,执意要将其嫁入马家,并将英台软禁起来。祝母为了英台而前去梁家,试图化解两家冤怨,但未得到梁母谅解,山伯亦将发簪交给祝母退还英台,并表示两人今生无缘。英台见到发簪悲伤不已,决心悬梁自尽,以明心志,幸得吟心及时发现,将其救下。 
第二十四集 祝母心疼女儿,对梁[赵]家又有愧疚之意,放英台前往与山伯一会,不料,梁母不让山伯与英台见面,并嘱四九传达义断情绝之意,英台闻悉伤恸不已,跪求梁母忘记过去,并表示愿为梁[赵]、祝两家化解冤仇,梁母不为所动,山伯夹在爱与恨之间,心中矛盾痛苦不已。山伯知杀父之仇全是马家一手策划,即蒐寻相关证物,欲法办马俊升,适时,马俊升上京任职,山伯火急办案,不顾梁母一再规劝,力擒马文才到案说明家产来源出处,文才有恃无恐反大闹公堂,山伯一怒之下,责打文才。文才心有未甘,胁迫地方乡绅,签下诬告山伯贪赃的诉状,欲使山伯丢官。山伯前去祝家捉拿公远至问罪,不意文才棋高一著,先一步扣山伯以贪渎罪嫌,在公堂上将山伯抓走,梁母惊惶不已,山伯问心无愧,要梁母无须担心。 
第二十五集 山伯到了太守府,始知一切全是文才私为,并无太守命令,但是为时已晚,山伯被关入大牢,挨了一顿乱棍,又被迫按下指纹承认贪渎罪状,心中气愤却无计可施。山伯一夜未归,梁母担心不已,与四九至祝家欲请英台帮忙,却在门外遇见公远,梁母求其放过山伯,公远相应不理,又令家丁棍打二人,四九为保护梁母,被打得浑身是伤,幸得吟心相助,始得见到英台。英台答应去见文才,求他释放山伯,文才提出要她在山伯面前向他示爱的条件,英台为救山伯,只得答应,山伯见状,痛苦万分。 
第二十六集 山伯平安归来,梁母决心带全家人离开上馀县回到老家,不再计较与马、祝两家的冤怨。祝母瞒著祝父与马家,答应英台在出嫁之前先往慈云庵静修几日。山伯因在路上遇见马家的纳吉队,一时心绪激动,又闯入祝家欲见英台最後一面,不料却被文才抓住,公远要文才解决山伯,以除後患,幸得祝母求情,山伯始能安然离开祝家,文才撞破英台不在家中之事,又得知英台在慈云庵,遂前去纠缠,英台心乱不已。吟心告知英台,山伯即将离开上馀县,英台遂剪下一撮发,要吟心送去给山伯,山伯收到发束,心痛不已。文才暗中雇用杀手展雄飞,来取山伯性命。 
第二十七集 梁母与山伯一行人离开上馀县後,即被雄飞追杀,梁母为保山伯而身受重伤,山伯亦奋不顾身保护母亲,将个人生死置之度外,其孝心感动雄飞,因而放梁家人一条生路。山伯背母亲寻医救治,却巧遇自慈云庵返家的英台,英台执意将梁母带回祝家疗伤,山伯见英台房中布置得喜气洋洋,眼看英台明日便将嫁作马家妇,山伯心中无限酸楚。不想,梁母与山伯被公远发现,公远欲将身受重伤的梁母赶出祝家,英台以死相胁,公远这才作罢。公远至马家将此事告知文才,二人议定计谋,欲由文才亲自解决二人。是夜,文才潜入祝家欲杀山伯,却为雄飞所阻。文才与雄飞大打出手,文才不敌,致使梁家众人与得以逃离祝家。英台在成亲前夕,竟与梁家人一同患难,深感一切皆为天意,注定梁山伯与祝英台今生今世要在一起,英台遂随梁母与山伯逃至慈云庵,祝母暗中前去探望众人,不巧,文才亦已经发现众人下落,带领大队人马前来抓拿,山伯与英台得到梁母祝母的认同,带著吟心四九离开。 
第二十八集 山伯与英台得到梁母祝母的认同,带著吟心四九离开,躲在荒废的尼山书院,逃避文才的通缉。山伯与英台在书院内举行简单的婚礼,二人成亲之後,过著有如世外桃源般的日子。文才被迫另娶一女子万若兰为妻,若兰每日受到文才打骂相向,痛苦不堪。文才派大捕头高奇追查山伯与英台下落,并发出通缉令,誓要抓到二人不可。 

 
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 第二十九集 山伯英台无意间发现丁老师之墓,悲恸错愕不已。四人在书院躲了一段时日,手头渐紧,山伯不愿英台回祝家拿钱,决定靠自己的双手来打拼。一日,吟心与四九在市集上无意间见到丁香,并尾随其来到了百花楼,但丁香不愿与他们相认。 
第三十集 丁香在百花楼中,受到赵中书羞辱,又因反抗而被花妈妈痛打一顿。为了弄清楚丁香为何会出入烟花之地,四人定乔装进入百花楼中找丁香,山伯英台得知丁香被赵中书所害而沦落风尘,决定设法赎出丁香,但四人手边已无多馀金钱,山伯只得答应英台乔装回祝家拿钱。祝母与英台见面不胜感慨,答应帮助英台引开祝父,使其顺利拿到银两。 
第三十一集 四九担心丁香安危,再度潜入百花楼,却被花妈妈抓住,挨了一顿痛打。英台回祝家之事被文才派去监视的捕头高奇看在眼底,并跟踪英台回到尼山书院,四九不顾一切绊住高奇,使山伯等人顺利逃脱,自己却落在文才手中。山伯等人再次进入百花楼,欲赎出丁香,却遭花妈妈刁难,无功而返。丁香谎称欲向文才密报英台行踪而将其引开,使山伯等人顺利救出四九,文才得知被骗,一气之下将丁香毁容,并带兵追捕山伯等人,在危急关头,已成为征西大将军的路秉章忽然出现解救了他们。 
第三十二集 马文才本想捉山伯与英台,幸好路秉章到来,文才无奈只好放了他们。知道丁香沦落风尘後,路秉章同山伯与英台到百花楼赎丁香出来。丁香因为山伯与英台而惨遭毁容,英台感到非常内疚。吟心喜欢四九,可四九却衷情与丁香,恨四九不解风情。马文才威胁路秉章,一气之下并将文才定罪,押解进京。 
第三十三集 赵中书派人假传圣旨,在路秉章押解途中救下文才,并擢升其为太守。文才立即带人赶往尼山书院,把山伯打成重伤,弃置荒野,并掳回英台将其玷污。文才发现英台并非完璧之身,盛怒之下,痛打英台,将其丢在祝家门口。山伯被弃置荒野,一息尚存,得丁香吟心四九将其带回梁家疗伤。英台遭此巨变,神智错乱,祝父母见英台变成如此,伤心不已。 
第三十四集 祝父在街上遭马伟嘲弄,方知英台会神智错乱,乃是文才所害,遂至马家找文才理论,却遭到文才奚落。山伯因英台落入文才手中而痛不欲生,梁母与丁香极力安抚。四九陪吟心回祝家,惊见英台发疯情形,祝父命四九带信回梁家,请山伯前来探望英台,希望能使其好转。文才路过祝家门外,见英台在墙头上抓蝴蝶,乃相信英台发疯之事属实。 
第三十五集 山伯与梁母丁香至祝家探望英台,英台六亲不认,只对山伯有好感,并在山伯的安抚下,病情略有好转,祝父母十分欣慰。文才得知有不明人物住在祝家,故意前去一探究竟,幸好祝父母掩饰得当,未被文才发现梁家众人。梁母想要把英台带回梁家好好疗养,祝父母不舍。 
第三十六集 文才命马伟潜入祝家查个清楚,梁母与丁香不慎被马伟看见。才得知梁母在祝家,怀疑山伯未丧命,遂带兵前往祝家搜查。祝父母知道情况紧急,只好让英台随梁家人离开,众人正欲离去时,文才来到,找不到山伯英台踪影,只搜出山伯的牌位,文才虽有疑虑,却也无可奈何。英台回到梁家仍是整日疯疯癫癫的,春婶遂与梁母商量,要山伯取丁香为妾,延续梁家香火。 
第三十七集 梁母向山伯提及此事,山伯认为即使英台复原无望,自己也不该另结新欢,况且娶老师之女为妾,对丁香不公,遂不愿答应。但山伯与丁香之间的气氛,却因此事而变得有些尴尬。丁香几经思考,不想山伯为此事困扰,而决定离开梁家。英台得知,吵著要与丁香一同离去。丁香舍不下与英台的友情,加上梁母的好言劝慰,丁香只得留下。一日,山伯为英台试穿梁母所做的新衣,刹那间,触动了英台的记忆,往事一一浮现,山伯见英台的神智恢复,惊喜不已,二人相拥而泣,誓言今生今世永不再分开。 
第三十八集 山伯修书将此好消息告知公远,祝家二老立即前来探视英台,两家一笑泯恩仇。并将英台带回,要山伯择日前来迎娶。祝威藉出差之便回到江南,得知英台未嫁入马家,且公远与马家互不往来,祝威深感诧异,逼问家仆阿福一切来龙去脉。英台劝祝威不要再和马家有任何牵扯,祝威不听,认为文才能帮助他青云直上,并要英台为祝家前途著想,乖乖嫁入马家。而後祝威得之公远要将英台嫁给山伯,遂前去密告文才,文才不信英台神智恢复,亲自前来查探,发现果然属实,怒斥公远。 

 
 作者: LOVE_SHOW     2004-9-30 21:17   回复此发言  
 
7
新梁山伯祝英台的故事内容!
 第三十九集 公远为英台著想,以马家受贿的罪状要胁文才,不料,文才却抓走祝母,要公远拿证据交换,公远失去王牌,只得要英台尽速投奔梁家与山伯远走高飞。公远异想天开企图刺杀文才,不幸被文才抓住,打入大牢,并派人抄了祝家。祝威哀求文才给他戴罪立功的机会,领家仆阿福前去梁家抓拿山伯与英台。 
第四十集 阿福阵前倒戈,持刀要胁祝威,使英台与梁家人得以安然离去,阿福也因此而牺牲了自己。梁家众人再度来到慈云庵避难,英台担心父母安危,丁香自愿前去与文才交涉,欲救回祝父母与四九。丁香谎称山伯与梁母丢下英台迳自逃命,英台心死,愿意嫁与文才为妻,文才半信半疑。丁香回到慈云庵,将计策告知英台,要其假意允婚,再由自己代嫁文才,山伯与英台对丁香的牺牲万分感激。英台与丁香回到祝家,一切按照计划进行,假意安排与马家的喜事,山伯担心英台的安危,潜入祝家探视,却不慎被祝威发现。 
第四十一集 迎亲当日,祝威派家丁守住所有出口,并告知文才山伯躲在祝家,文才遂率领大批人马前来,发现新娘乃是丁香假扮,并拦下了正欲逃走的山伯、英台与祝家人等。文才抓住英台,命人在其面前将山伯活活打死,公远上前阻拦,却被文才推倒,撞柱而亡。英台悲痛不已。此时,丁香忽然出现,持剑要胁文才释放山伯与英台。就在四九带著山伯离开之际,祝威忽然偷袭丁香,使得英台未及逃脱,文才盛怒之下将丁香打入大牢,并把英台囚禁房中,再亲往慈云庵,了结山伯。文才硬押著山伯跪在菩萨面前认罪,并抓著山伯的手写下休书之後,扬长而去。本就身受重伤的山伯再经此一折磨,竟在梁母怀中气绝而亡。 
第四十二集 文才将沾有山伯血迹的休书交给英台,英台虽不愿相信,但是见到文才不再限制她的行动,也不得不相信此一噩耗。悲痛欲绝的英台想往慈云庵祭拜山伯,但祝威却担心英台再耍花样,而不让其踏出祝家大门,英台只得请吟心代为前往。吟心祭过山伯之後,回秉英台山伯将葬於忘情坡,以便日日夜夜眺望英台,英台闻之心碎。成亲之日,英台要胁祝威,花轿需先绕道忘情坡祭拜山伯墓,否则她宁死不进马家门,祝威只得应允。喜轿来至忘情坡前,英台脱下凤冠霞披、露出白衣素服,奔向山伯坟茔,并在墓碑之上以鲜血写下自己的名字。霎时风云变色、天摇地动,坟茔裂开,山伯含笑现身,英台扑向墓中,墓冢合起,一切归於平静。众人错愕。此时奇迹出现,一双彩蝶自山伯、英台坟中翩翩飞出,就像是山伯与英台已羽化的魂魄永远相爱,相守奔向永恒的幸福。 

梁山伯——罗志祥饰祝英台——梁小冰饰马文才——陈嘉辉饰吟   心——江祖平饰四   九——欧汉声饰  梁夫人——沈海蓉饰祝公远——勾  峰饰祝夫人——刘瑞琪饰丁程雍——吴孟达饰丁  香——六  月


 
模板 - 树上问题(树的直径、动态查询树的直径、树的重心) 整理的算法模板合集: ACM模板 目录一、树的直径树形DP两次DFS / BFS(找到直径的两个端点)二、动态修改树的边权并求每个时刻的直径(线段树)三、树的重心 一、树的直径 树的直径满足如下性质: 若有多条直径,则所有的直径之间皆有公共点。 直径的两端一定是叶子。 树中距离某一直径端点最远的点,至少有一个是该直径的另一个端点。 对于树上任意一个点,与之距离最远的一个点,至少有一个直径的端点。 给你一个无权无向的树。编写程序以输出该树中最长路径(从一个节点到另一个节点)的长度。在这 阅读详情

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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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喜讯 | 顺力智能获评“东莞制造质量品牌引领型企业”

《南方日报》发布《2026年东莞制造质量品牌价值评价研究》,顺力智能凭借从“单一货架制造商”到“全栈方案提供商”的三次转型升级,入选“东莞制造质量品牌引领型企业”。依托五维评价体系,50家标杆企业共同探索质量品牌价值转化路径。顺力智能通过技术迭代与品牌创新,实现从“卖产品”到“交工程”再到“提方案”的跨越,并以工业美学传播新表达,助力东莞制造迈向高质量发展新阶段。

顺力智能物流装备的博客 247
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