顺治帝出家之迷终破解

明末有位老僧,在峨嵋山高峰结茅庵隐居。老僧终年不下山,不吃饭、不喝水,闭目打坐。有一个小和尚跟着他,不时下山买米做饭自己吃。就这样老僧打坐了十多年,徒弟跟随了十多年。

一天,老僧忽然睁开眼睛,对徒弟说:「我要走了,你好好呆在这儿,不要下山」。徒弟闻此言牵着老僧的衣服大哭,不希望师父离去。老僧劝慰说:「不要悲伤,我们师徒还有见面的一天。」

遂从袖中取出一幅画轴,上面画着老僧的形像,肖像上眼睛、耳朵、嘴巴、鼻子都有,就是没有眉毛。老僧要徒弟珍藏师父肖像,说:「我走后,经过十二年,你就下山找我,看见人就拿出画给他看。如果有人帮你为肖像画上眉毛,那人就是我。」交代完,老僧就飘然而去。

不久张献忠流窜入四川,使川民血流成河。老僧的徒弟恪遵师父吩咐,没有下山,所以性命得以保全。十二年的期限到了时,徒弟才下山,此时清兵入关后,爱新觉罗·皇太极第九子福临继位,称大清世祖章皇帝,年号顺治。

小和尚辗转云游了十多年,走遍天下寻找师父,却一直没有找到。后来徒弟讨饭讨到北京,恰逢顺治帝到郊外狩猎。小和尚不知这是皇家队伍,只牢记师父的嘱咐,于是竟上前冒犯御驾,请求顺治帝看画。

侍卫大惊,想逮捕老僧徒弟,顺治帝却制止了,要小和尚不妨打开画轴来过目。小和尚打开画卷后,顺治帝一看,诧异的说:「这肖像怎么没画眉毛呢?」命令左右取砚台、毛笔来,顺治帝亲手为肖像添上了眉毛。

老僧徒弟此时早已泪雨滂沱,跪倒在地上大喊「师父,我可找到你了!……」。众人面面相觑,顺治帝也吃惊不小。于是小和尚把老僧的嘱咐原原本本说了一遍。顺治帝恍然大悟:原来自己的前世是峨嵋山老僧啊!怪不得总有出家的念头冒出来。

1638年3月15日出生的顺治帝,马上要过23岁生日时,于1661年2月5日,黄历正月初七子刻,抛弃帝位出走,与徒弟遁迹于普陀山深岩之中。

世祖离位后,皇三子玄烨于顺治十八年继承皇位,史称康熙帝。康熙帝六下江南,目地之一就是探访顺治帝踪迹,但未如愿。△

【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度与能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
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