《西游记》唐僧八十一难记

《西游记》唐僧八十一难顺序如下

1、金蝉遭贬第一难。

2、出胎几杀第二难。

3、满月抛江第三难,

4、寻亲报冤第四难。

5、出城逢虎第五难。

6、落坑折从第六难。

7、双叉岭上第七难。

8、两界山头第八难。

9、陡涧换马第九难。

10、夜被火烧第十难。

11、失却袈裟十一难。

12、收降八戒十二难。

13、黄风怪阻十三难。

14、请求灵吉十四难。

15、流沙难渡十五难。

16、收得沙僧十六难。

17、四圣显化十七难。

18、五庄观中十八难。

19、难活人参十九难。

20、贬退心猿二十难。

21、黑松林失散二十一难。

22、宝象国捎书二十二难。

23、金銮殿变虎二十三难。

24、平顶山逢魔二十四难。

25、莲花洞高悬二十五难。

26、乌鸡国救主二十六难。

27、被魔化身二十七难。

28、号山逢怪二十八难。

29、风摄圣僧二十九难。

30、心猿遭害三十难。

31、请圣降妖三十一难。

32、黑河沉没三十二难。

33、搬运车迟三十三难。

34、大赌输赢三十四难,

35、祛道兴僧三十五难。

36、路逢大水三十六难。

37、身落天河三十七难。

38、鱼篮现身三十八难。

39、金兜山遇怪三十九难。

40、普天神难伏四十难。

41、问佛根源四十一难。

42、吃水遭毒四十二难。

43、西梁国留婚四十三难。

44、琵琶洞受苦四十四难。

45、再贬心猿四十五难。

46、难辨猕猴四十六难。

47、路阻火焰山四十七难。

48、求取芭蕉扇四十八难。

49、收缚魔王四十九难。

50、赛城扫塔五十难。

51、取宝救僧五十一难。

52、棘林吟咏五十二难。

53、小雷音遇难五十三难。

54、诸天神遭困五十四难。

55、稀柿衕秽阻五十五难。

56、朱紫国行医五十六难。

57、拯救疲癃五十七难。

58、降妖取后五十八难。

59、七情迷没五十九难。

60、多目遭伤六十难。

61、路阻狮驼六十一难。

62、怪分三色六十二难。

63、城里遇灾六十三难。

64、请佛收魔六十四难。

65、比丘救子六十五难。

66、辨认真邪六十六难。

67、松林救怪六十七难。

68、僧房卧病六十八难。

69、无底洞遭困六十九难。

70、灭法国难行七十难。

71、隐雾山遇魔七十一难。

72、凤仙郡求雨七十二难。

73、失落兵器七十三难。

74、会庆钉钯七十四难。

75、竹节山遭难七十五难。

76、玄英洞受苦七十六难。

77、赶捉犀牛七十七难。

78、天竺招婚七十八难。

79、铜台府监禁七十九难。

80、凌云渡脱胎八十难。

81、通天河遇鼋[yuán]湿经书八十一难。

内容概要:本文介绍了MATLAB实现DBN-RBF深度置信网络结合RBF神经网络多输入单输出回归预测的详细项目实例。项目旨在通过深度置信网络(DBN)和径向基函数神经网络(RBF)的结合,设计出一种高效的回归预测模型,以应对高维数据和非线性关系的挑战。DBN用于无监督特征提取,RBF用于快速回归,两者结合显著提升了预测精度和模型泛化能力。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战、解决方案、模型架构、代码实现、GUI设计、性能评估及未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,对机器学习和深度学习有一定了解的研发人员,尤其是从事金融预测、医疗健康、智能制造等领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标:①解决高维数据的特征提取题,提升非线性回归的拟合精度;②通过无监督学习与快速训练能力的结合,提高模型的预测精度和泛化能力;③应用于金融预测、医疗健康、智能制造等多个领域,提供高效的回归预测工具;④通过实时数据流处理和GPU加速推理,确保系统在实时应用中的快速响应。 其他说明:此项目不仅提供了详细的理论分析和代码实现,还涵盖了系统架构设计、模型部署与应用、安全性与用户隐私保护等方面的全面指导。通过结合其他深度学习模型、多任务学习、增量学习等技术,项目具备广阔的扩展性和应用前景。系统还支持自动化CI/CD管道、API服务与业务集成、前端展示与结果导出等功能,确保了系统的高可用性和易用性。
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