[生存志] 第127节 子午行流注


        子午行流注


        “周痹”篇中,提出『周痹之在身也,上下移徒随脉,上下左右相应,间不容空,是其痛之移也,间不及下针,其搐痛之时,不及定治,而痛已止矣』的问题,“疼痛”位置时刻在变,游走全身居无定所,并解释了这种病痛其实是由“众痹”疼痛组合而成的,这些疼痛的位置分散,『各在其处,更发更止,更居更起,以右应左,以左应右,非能周也。更发更休也』。因为这种病『内不在脏,而外未发于皮,独居分肉之间,真气不能周,故名曰周痹』。之所以疼痛的位置会像水波一样此起彼伏,是因为『风寒湿气,客于外分肉之间,迫切而为沫,沫得寒则聚,聚则排分肉而分裂也,分裂则痛,痛则神归之,神归之则热,热则痛解,痛解则厥,厥则他痹发,发则如是』,风寒湿气随着“寒热”变化不停聚散。对于“周痹”病痛的施针,要“引其前锋,阻其归路”,『痛从上下者,先刺其下以过之,后刺其上以脱之。痛从下上者,先刺其上以过之,后刺其下以脱之』。“周痹”这种病不可能通过药物来治愈,因为它是“风寒湿气”占据筋与肉之间的缝隙导致的,它造成疼痛是因为对筋与肉的挤压作用,治疗的方法只能是引导这些处于错误位置的“风寒湿气”归入经络或排出皮肤,『切循其下之六经,视其虚实,及大络之血结而不通。及虚而脉陷空者而调之,熨而通之;其瘈(Zhi4)坚转引而行之』。


        “口问”篇中,分析了各种疾病的产生机理,指出『夫百病之始生也,皆生于风、雨、寒、暑、阴、阳、喜怒、饮食、居处。大惊卒恐则血气分离,阴阳破散,经络厥绝,脉道不通,阴阳相逆,卫气稽留,经脉虚空,血气不次,乃失其常』。还有十二种“邪气走空窍”导致的疾病,也就是“呵欠”、“叹气”、“干呕”、“耳鸣”、“哆嗦”、“喷嚏”、“流口水”、“咬舌头”、“肉麻木”等症状,是因为『邪之所在,皆为不足。故上气不足,脑为之不满,耳为之苦鸣,头为之苦倾,目为之眩,中气不足,溲便为之变,肠为之苦鸣,下气不足则及为痿厥心悗(Man3),补足外踝下,留之。』


        “口问”篇中给出了十二种“邪气走空窍”疾病的治疗方法。指出“欠”,也就是“打呵欠”是因为『阴气积于下,阳气未尽,阳引而上,阴引而下,阴阳相引』,“阳气”处于“阴气”的包围中想往外跑,却又受到“阴气”的牵引,补“膀胱经”泻“肾经”可治。指出“哕(Sui3)”,也就是“想呕吐”是因为『谷入于胃,胃气上注于肺,今有故寒气与新谷气俱还入于胃,新故相乱,真邪相攻,气并相逆,复出于胃』,寒气滞留在胃里,进食后“谷气”与“寒气”发生冲突,补“小肠经”泻“肾经”可治。指出“唏(Xi1)”,也就是“老叹气”是因为『阴气盛而阳气虚,阴气疾而阳气徐』,“阴气”胜过“阳气”,补“膀胱经”泻“肾经”可治。指出“振寒”,也就是“打哆嗦”是因为『寒气客于皮肤,阴气盛,阳气虚』,补益各阳脉可治。指出“噫”,也就是“打饱嗝”是因为『寒气客于胃,厥逆从下上散,复出于胃』,胃里面有寒气,补益“脾经”、“胃经”可治。指出“嚏”,也就是“打喷嚏”是因为『阳气和利,满于心,出于鼻』,补“膀胱经”可治。指出“亸(Duo3)”,也就是胳膊或腿长时间受压后产生的“皮肉麻木”情况,是因为『胃不实则诸脉虚,诸脉虚则筋脉懈惰,筋脉懈惰则行阴,用力气不能复』,“筋脉”无法受力,需要“因其所在补分肉间”,也就是按摩调养所在部位的肌肤来治疗。指出“涎下”,也就是“流口水”,补“肾经”可以治疗;指出“耳鸣”产生的原因是『胃中空,宗脉虚』,按压大拇指头可治疗。


        “肠胃”篇中,给出了人体消化系统各部分的几何度量参数,指出“胃”的容积可达“两斗五升”,相当于5000ml,这是一个极限值,一般在胃内食物达到1500ml时,就会有吃饱的感觉。指出“小肠”直径1.92厘米,回环弯曲十六次,长度7.62米,其中“回肠”直径3厘米,长4.85米。指出“结肠”直径6.2厘米,长1.5米,在腹部所占区域的高度为“二尺八寸”,也就是0.65米。指出肠胃消化系统总长为13.5米,可容纳“水谷”总量18000ml,由于『平人胃满则肠虚,肠满则胃虚,更虚、更满,故气得上下,五藏安定,血脉和利,精神乃居。神者,水榖之精气也;肠胃之中,当留榖二斗,水一斗五升』,总量相当于7000ml。“一日中五升”,一天的活动要消耗1000ml“水谷”中的精气,所以七天不吃不喝就会挂掉。今天定义的“小肠”分为“十二指肠”、“腔肠”、“回肠”三部分,长约5至7米,“大肠”分为“盲肠”、“结肠”、“直肠”三部分,长约1.5米。


        消化系统提供了“水谷精气”,人体就可以依据“子午流注”规律来调养经络。每日3点到5点的“寅时”,“水谷精气”由“督脉”、“肝经”进入“肺经”,这个时辰可以挺直脊柱,理顺气息。“卯时”由肺经进入“大肠经”,这个时辰可以起床呼吸新鲜空气。“辰时”由大肠经进入“胃经”,这个时辰可以享用早餐,并进行排便活动。每日9点到11点的“巳时”,“水谷精气”由“胃经”进入“脾经”,这个时辰消化能力最强,因此早餐可以是三餐中份量最足的一餐。“午时”由“脾经”进入“心经”,这个时辰要注意放松心情,减少心脏负担,可以用来享用午餐。“未时”由“心经”进入“小肠经”,这个时辰思维灵敏活跃,可以用来思考解决复杂问题。每日15点到17点的“申时”,“水谷精气”由小肠经进入“膀胱经”,这个时辰可以大量摄入水份,是喝下午茶的时间,由于“小肠”吸收能力最强,因此午餐可以是三餐中最油腻、是丰盛的一餐。“酉时”由“膀胱经”进入“肾经”,可以用于享用晚餐。“戌时”由“肾经”进入“心包经”,这个时辰精力最为旺盛,可以用来做一些适量的运动。每日21点到23点的“亥时”,“水谷精气”由心包经进入“三焦经”,这个时辰可以舒展胸腹,进入睡眠。“子时”由三焦经进入“胆经”,“丑时”由胆经进入“督脉”和“肝经”,“子时”与“丑时”必须处于睡眠状态,才有益于身体健康。 


本节到此结束,欲知后事如何,请看下回分解。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融业中,对信用风险的判断是核心环之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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