六字诀养生法 气功口诀

  六字诀养生法,是我国古代流传下来的一种养生方法,为吐纳法。它的最大特点是:强化人体内部的组织机能,通过呼吸导引,充分诱发和调动脏腑的潜在能力来抵抗疾病的侵袭,防止随着人的年龄的增长而出现的过早衰老。

   历代文献对此有不少论述,秦汉的《吕氏春秋》中就有关于用导引呼吸治病的论述。《庄子?刻意》篇中说:“吹 呴呼吸,吐故纳新,熊径鸟伸,为寿而已矣”。

   在西汉时期《王褒传》一书中,也有“呵嘘呼吸如矫松”的记载。南北朝时代陶弘景发明长息法。他在《养性延命录》一书中说:“凡行气,以鼻纳气,以口吐气,微而行之名曰长息。纳气有一,吐气有六。纳气一者谓吸也,吐气六者谓吹、呼、嘻、呵、嘘、呬,皆为长息吐气之法。时寒可吹,时温可呼, 委曲治病,以去风,以去热,以去烦,以下气,以散滞,以解极”。

   隋代天台高僧智顗大法师,在他所著的《修习止观坐禅法要》一书中,也提出了六字诀治病方法。他谈到:但观心想,用六种气治病者,即是观能治病。何谓六种气,一吹、二呼、三嘻、四呵、五嘘 、六呬。此六种息皆于唇口中,想心方便,转侧而坐,绵微而用。

   颂日:心配属呵肾属吹,脾呼肺呬圣皆知,肝脏热来嘘字治,三焦壅处但言嘻。传至唐代名医孙思邈,按五行相生之顺序,配合四时之季节,编写了卫生歌,奠定了六字诀治病之基础。  

  歌云:  

  春明目夏心,秋肺肾宁。  

  四季常脾化食,三焦出热难停。  

  发宜常梳气宜敛,卤宜数叩津宜咽。  

  子欲不死修昆仑,双手摩擦常在面。  

   明代《正统道藏洞神部》,引用了太上老君养生法,说得更为具体。书中说:呬字,呬主肺,肺连五脏,受风即鼻塞,有疾作呬吐纳治之。呵字,呵主心,心连舌,心热舌干,有疾作呵吐纳治之。呼字,呼主脾,脾连唇,脾火热即唇焦,有疾作呼吐纳治之。嘘字,嘘主肝,肝连目,论云肝火盛则目赤,有疾作嘘吐纳治之。嘻字,嘻主三焦,有疾作嘻吐纳治之。

   明代太医院的龚廷贤在他著的《寿世保元》中,也谈到六字诀治病。书中说:“不炼金丹,且吞玉液,呼出脏腑之毒,吸入天地之清。”又说:“五脏六腑之气,因五味熏 灼不知,又六欲七情,积久生病,内伤脏腑,外攻九窍,以致百骸受病,轻则痼癖,甚则盲废,又重则伤亡,故太上悯之,以六字诀治五脏六腑之病。其法以呼字而自泻去脏腑之毒气,以吸气而自采天地之清气补气。当日小验,旬日大验,年后百病不生,延年益寿。卫生之宝,非人勿传。呼有六曰:呵、呼、呬、嘻、嘘、吹也,吸则一而已。呼有六者,以呵“字治心气,以呼字治脾气,以呬字治肺气,以嘘宇治吁气,以吹字治肾气,以嘻字治胆气。此六字诀,分主五脏六腑也。  

   六字诀是一种吐纳法。它是通过呬、呵、呼、四、吹、嘻六个字的不同发音口型,唇齿喉舌的用力不同,以牵动不动的脏腑经络气血的运行。  

   预备式:两足开立,与肩同宽,头正颈直,含胸拔背,松腰松胯,双膝微屈,全身放松,呼吸自然。  

  呼吸法:顺腹式呼吸,先呼后吸,呼所时读字,同时提肛缩肾,体重移至足跟。  

   调息:每个字读六遍后,调息一次,以稍事休息,恢复自然。  

   一、“嘘”字功平肝气:嘘,读(Xū)。口型为两唇微合,有横绷之力,舌尖向前并向内微缩,上下齿有微缝。  

   呼气念嘘字,足大趾轻轻点地,两手自小腹前缓缓抬起,手背相对,经胁肋至与肩平,两臂如鸟张翼向上、向左右分开,手心斜向上。两眼反观内照,随呼气之势尽力瞪圆。呼气尽吸气时,[FS:PAGE]屈臂两手经面前、胸腹前缓缓下落,垂于体侧。再做第二次吐字。如此动作六次为一遍,作一次调息。  

   嘘气功可以对治目疾、肝肿大、胸胁胀闷、食欲不振、两目干涩、头目眩晕等症。  

   二、“呵”字功补心气:呵,读(Kē)。口型为半张,舌顶下齿,舌面下压。  

  呼气念呵字,足大趾轻轻点地;两手掌心向里由小腹前抬起,经体前到至胸部两乳中间位置向外翻掌,上托至眼部。呼气尽吸气时,翻转手心向面,经面前、胸腹缓缓下落,垂于体侧,再行第二次吐字。如此动作六次为一遍,作一次调息。  

  呵气功治心悸、心绞痛、失眠、健忘、盗汗、口舌糜烂、舌强语言塞等心经疾患。  

  三、“呼”字功培脾气:呼,读(hū)。口型为撮口如管状,舌向上微卷,用力前伸。   

   呼字时,足大趾轻轻点地,两手自小腹前抬起,手心朝上,至脐部,左手外旋上托至头顶,同时右手内旋下按至小腹前。呼气尽吸气时,左臂内旋变为掌心向里,从面前下落,同时右臂回旋掌心向里上穿,两手在胸前交叉,左手在外,右手在里,两手内旋下按至腹前,自然垂于体侧。再以同样要领,。右手上托,左手下按,作第二次吐字。如此交替共做六次为一遍,做一次调息。  

   呼字功治腹胀、腹泻、四肢疲乏,食欲不振,肌肉萎缩、皮肤水肿等脾经疾患。  

   四、“呬”字功补肺气:呬,读(sì)。口型为两唇微后收,上下齿相合而不接触,舌尖插上下之缝,微出。  ???

   呼气念呬字,两手从小腹前抬起,逐渐转掌心向上,至两乳平,两臂外旋,翻转手心向外成立掌,指尖对喉,然后左右展臂宽胸推掌如鸟张翼。呼气尽,随吸气之势两臂自然下落垂于体侧,重复六次,调息。  

   五、“吹”字功补肾气:吹,读(chuī)。口型为撮口,唇出音。  

   呼气读吹字,足五趾抓地,足心空起,两臂自体侧提起,绕长强、肾俞向前划弧并经体前抬至锁骨平,两臂撑圆如抱球,两手指尖相对。身体下蹲,两臂随之下落,呼气尽时两手落于膝盖上部。下蹲时要做到身体正直。呼气尽,随吸气之势慢慢站起,两臂自然下落垂于身体两侧。共做六次,调息。  

   吹字功可对治腰膝酸软,盗汗遗精、阳萎、早泄、子宫虚寒等肾经疾患。  

   六、“嘻”字功理三焦:嘻,读(Xī)。口型为两唇微启,舌稍后缩,舌尖向下。有喜笑自得之貌。  

  呼气念嘻字,足四、五趾点地。两手自体侧抬起如捧物状,过腹至两乳平,两臂外旋翻转手心向外,并向头部托举,两手心转向上,指尖相对。吸气时五指分开,由头部循身体两侧缓缓落下并以意引气至足四趾端。重复六次,调息。  

  嘻字功治由三焦不畅而引起的眩晕、耳鸣、喉痛、胸腹胀闷、小便不利等疾患。  

   六字诀全套练习每个字做六次呼吸,早晚各练三遍,日久必见功效。

转载于:https://www.cnblogs.com/JoinZhang/archive/2010/10/20/1856839.html

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框架进行系统编码实现。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行性能测试,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行优化和改进,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
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,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行说明。 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行预测。 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,需对原始数据进行清理与转换,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,更应关注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!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值