黄山为什么不属于五岳?

长江,长城,黄山,黄河这已是中国面对世界的窗口名词。身为安徽人,自豪。
黄山雄伟峻峭,以奇松、怪石、云海、温泉“四绝”著称,是风景名山的代表。有黄山归来不看岳之美评!

 

岳名山
五岳是远古山神崇敬拜、五行观念和帝王巡猎封禅相结合的产物,后为道教所继承,被视为道教名山,它们是:东岳泰山、西岳华山、南岳衡山、北岳恒山、中岳嵩山。东岳泰山(1532米),位于山东泰安市。西岳华山(1997米),位于陕西华阴县。南岳衡山(1512米),位于湖南长沙以南的衡山县。北岳恒山(2017米),位于山西浑源县。中岳嵩山(1440米),位于河南登封县。古代封建帝王把五岳看成是神的象征。东岳泰山之雄,西岳华山之险,北岳恒山之幽,中岳嵩山之峻,南岳衡山之秀,早已闻名于世界。人们常说五岳归来不看山,也有“恒山如行,泰山如坐,华山如立,嵩山如卧,唯有南岳独如飞”的说法,古人曾说过:“五岳归来不看山。”

 

泰山古称岱山,又名岱宗,春秋时改称泰山。自然景观雄伟绝奇,有数千年精神文化的渗透渲染和人文景观的烘托,被誉为中华民族精神文化的缩影。 
泰山是一座天然的历史、艺术博物馆,仅在泰山的中轴线上就现存有各种石刻1800余处。泰山岱庙天殿同北京的太和殿、曲阜大成 殿并称为中国三大宫殿。在灵岩寺还有40尊宋代的罗汉塑像,造型突出个性,充分显示了中国古代精湛的雕塑技艺和艺术表现力。 

 

华山在中国五岳名山中称西岳华山。坐落在陕西省华阴县城南,海拔2200米。它北瞰黄河,南牵秦岭,“远而望之若花状”,故有其名。又因其西临少华山,故称太华山。 
华山自古一条路,由北向南,贯穿北峰、中峰、东峰、南峰、西峰计程约20公里。 
一路行去必经千尺幢、百尺峡、老君犁沟、上天梯、苍龙岭等绝险要道,可饱尝华山之险。此外,山上还有长空栈道、鹞子翻身等一般人闻所未闻的险景。若亲临其境,其奇峰峭壁,险径危石,鬼斧神工,必令游者不胜惊骇,叹为观止。华山是道教中全真教的发祥地,又是关中八景之一。山上还有众多的古建筑,每当云雾飘渺之时,庙宇亭阁点缀着山巅峰谷,使游人有身临仙境之感。 


南岳衡山是中国五岳之一,位于湖南省衡阳市境内,群峰巍峨,气势磅礴,72峰逶迤800里,贯穿7个县市。主峰祝融峰海拔1290米。自古以五岳独秀风光好,历史悠久名气大,佛道并存影响广,中华寿岳众人仰著称于世。 衡山四时景色各极其胜,初春可玩味繁花,盛夏可观看云海,金秋可远眺日出,冬日可欣赏雪景。每年吸引着无数游客前往游览观光。现为国家风景名胜区、全国首批AAAA旅游区、全国文明风景旅游区示范点、中国旅游知名品牌。 

 


嵩山风景名胜区位于河南省中部的登封市境内,东依省会郑州,西临古都洛阳,北临黄河,南靠颍水,与山东的泰山、陕西的华山、山西的恒山、湖南的衡山并称中华五岳,是我国首批国家级重点风景名胜区、国家森林公园、世界地质公园、河南黄金旅游“三点一线”之中心组成部分。 
嵩山以其独特的历史地位和优越的地理环境,自古就成为历代帝王将相祭祀封禅,文人学士游宴讲学,高僧名道讲经传道的重要场所。汉武帝在公元前110年游历嵩山时,划山下300户为“崇高邑”;公元682年,唐高宗为了便于常游嵩山,在嵩山的南麓建奉天宫,复设“嵩阳县”;公元696年,女皇武则天在嵩山举行了隆重的封禅大典,改“嵩阳县”为“登封县”,改“阳城县”为“告成县”,以示她登“嵩山”封“中岳”大功告成之意。 

 

恒山,人称北岳,与东岳泰山、西岳华山、南岳衡山,中岳嵩山并称为五岳。 
北岳恒山,是海河支流桑干河与滹沱河的分水岭。恒山,号称 108峰,东西绵延 150公里,横跨晋、冀两省。它西衔雁门关、东跨太行山,南障三晋,北瞰云、代二州,莽莽苍苍,横亘塞上,巍峨耸峙,气势雄伟。 
恒山主峰,居于浑源县城南,海拨2016.8米,山高为五岳之冠。恒山以道教闻名,古往今来,以奇险吸引着游人。 
据传,四千年前,舜帝巡狩四方,来到恒山,看到这里山势险峻,峰奇壁立,遂封恒山为北岳。秦始皇时,朝封天下12名山,恒山被推崇为天下第二山。历史上,秦皇、汉武、唐宗、宋祖,都曾到恒山巡视、祭奠。以后的历代帝王,也差不多都差使臣到恒山朝圣。历代名人、学士,诸如李白、贾岛、元好问、徐霞客等人也都游览过恒山胜地,并留下吟咏恒山的诗章。

参考资料:

http://www.jxzhtour.com/show_04.asp?cansu_id=610&id=1661" http://www.jxzhtour.com/show_04.asp?cansu_id=610&id=1661

 

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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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公众号-老炮说Java 415

黄山自驾两日游

月沼 祠堂 路边 夜幕下的南湖 黄山 徒步登山的路上 「梦笔生花」 「双猫捕鼠」 云谷索道及光明顶 飞来石 挑山工 「鳌鱼吃螺丝」 攀登莲花峰 下莲花峰 迎客松 天都峰(今年未开放) 坐索道下山 视频 以下是在山顶随手拍摄的几段视频。 后记 第一次自驾游,第一次上高速。在去黄山路上的时间比预估的多花了两个小时左右。从京台高速下来,...

追梦1819 932
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