人性的贪婪

佛下山游说佛法,在一家店铺里看到一尊释迦牟尼像,青铜所铸,形体逼真,神态安然,佛大悦。若能带回寺里,开启其佛光,记世供奉,真乃一件幸事,可店铺老板要价5000元,分文不能少,加上见佛如此钟爱它,更加咬定原价不放。

佛回到寺里对众僧谈起此事,众僧很着急,问佛打算以多少钱买下它。佛说:“500元足矣。”众僧唏嘘不止:“那怎么可能?”佛说:“天理犹存,当有办法,万丈红尘,芸芸众生,欲壑难填,得不偿失啊,我佛慈悲,普度众生,当让他仅仅赚到这500元!”

“怎样普度他呢?”众僧不解地问。

“让他忏悔。”佛笑答。众僧更不解了。佛说:“只管按我的吩咐去做就行了。”

第一个弟子下山去店铺里和老板侃价,弟子咬定4500元,未果回山。

第二天,第二个弟子下山去和老板侃价,咬定4000元不放,亦未果回山。

就这样,直到最后一个弟子在第九天下山时所给的价已经低到了200元。眼见着一个个买主一天天下去、一个比一个价给得低,老板很是着急,每一天他都后悔不如以前一天的价格卖给前一个人了,他深深地怨责自己太贪。到第十天时,他在心里说,今天若再有人来,无论给多少钱我也要立即出手。

第十天,佛亲自下山,说要出500元买下它,老板高兴得不得了——竟然反弹到了500元!当即出手,高兴之余另赠佛龛台一具。佛得到了那尊铜像,谢绝了龛台,单掌作揖笑曰:“欲望无边,凡事有度,一切适可而止啊!善哉,善哉……” 。

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基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GA与PSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
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