迷时师度 悟了自度

文章讲述了六祖惠能通过顿悟获得佛法真谛的故事。惠能在听到神秀的偈语后,创作出更为深刻的偈语,展示了他对佛法的理解。五祖弘忍因此将衣钵传给了惠能。
在企业实习的学生来信说,企业在培训中推荐他们阅读侯捷曾写的《迷时师度 悟了自度》一文,我读罢叹为观止,先把其中的故事贴过来: ● 六祖檀经 佛教东传中土之後,虽然大德大贤备出,但由中国和尚所著,被奉为「经者],也只「六祖檀经」一书而已。六祖檀经记录着佛教禅宗六祖惠能一生的思想言行。其中对於六祖得道的过程,有详细的叙述。 六祖惠能俗姓卢,南海新兴人。年少失父,母且寡居,家亦屡空,业无腴产。所以他从小做了樵夫,养家活口。有一天偶闻肆间诵金刚般若经,心有所感,於是询问邻人何处学佛,遂安置母亲,至河北黄梅山礼拜五祖。 ●五祖弘忍 五祖弘忍见惠能谈吐甚有根性,不动声色地让他到後院碓米。八个月後有一天,弘忍告诉众弟子说,每一个人写一首偈,谁能悟道,我便传他衣钵。当时人人以为五祖座下第一大弟子神秀必得衣钵,所以也没有人去作这首偈。神秀在这 种情况下,一来「责无旁贷」,二来也想让师父看看自己心中的见解,便在三更时候於南廊壁上写下心偈一首: 身是菩提树,心如明镜台;时时勤拂拭,莫使惹尘埃。 第二天五祖弘忍见到了这首偈,把神秀叫到座前询问。并谓:「汝作此偈,见即未到,只到门前,尚未得入...」。要神秀回去再作一偈。过了数天,神秀却作不出来。 ●千古名诵 有个童子行过碓房,唱诵神秀的偈。惠能闻後,问明缘由,便请童子引至大堂。礼拜之後,惠能说自己也有一首偈,但是他既不识字更不会写字,乃请人代书写下千古名诵: 菩提本非树,明镜亦非台;本来无一物,何处惹尘埃。 此偈一成,众总皆惊。消息传至五祖,了然於心,但恐人损害,遂脱了鞋子 当抹布,立刻把这首偈擦掉,并且说「这首也嘛没有悟道」! 第二天,五祖弘忍悄悄来到後院,看到惠能把大石头系在腰上,增加身体的重量来碓米,很是感动,於是和惠能展开一段非常空灵神妙的对话。弘忍问「米熟也未」?惠能曰:「米熟久矣,犹欠筛在」。於是祖以仗击碓三下而去。惠能知祖意,是夜三鼓入室,由祖为说金刚经。当说到「因无所住而生其心」,惠能大悟,於是五祖授衣钵以为信,并且说「衣为争端,止汝勿传...,汝须速去,恐人害汝」。 ●迷时师度,悟了自度 五祖弘忍亲自送惠能到九江驿,令上船,把自摇。惠能曰:「请和尚坐,弟子合摇」。祖云:「合是吾渡汝」。惠能云:「迷时师度,悟了自度」。 ●谁是师? 古人一字,涵盖多义。我常常会觉得自己为师多年,是当仁不让的师,可有一天与一位40多岁还从头学计算机编程的人聊后 ,就从心里认他为师,不是因为他的知识,而是因为他纯粹的学习兴趣和没有功利心而为的劲头。 ●怎么悟 一个“悟”字,太有禅意,似乎遥不可及,但每个人都有感受到悟的时刻,只是当你寻找悟的感觉时,它反倒跑的无影无踪 。追溯“悟”的源头,大都是因为日思夜想,吞下无数文字,驰骋于思维的高山峡谷,有那么一时刻,有了众里寻他千百度的顿悟。在这之前,一次次模模糊糊的感觉似影似幻,总困扰着你。如果放弃了,那本该触手可及的顿悟也就逃之夭夭。 ●悟什么 比如,在Linux内核这样有禅意的作品中,高人的代码散落四处,那些代码后的文字和原理,或者一些经典原理落地有声的代码,关联起他们的,非文字所能描述,悟就别无选择了。
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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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