[禅悟人生]不经考验,怎见功德

鸯掘摩原为恶多端之人,在皈依佛门后历经种种苦行及民众的排斥,最终通过不懈努力与佛陀的指导,成功化解过往罪业,获得心灵的净化。

恶多端且杀生无数的鸯掘摩,在皈依佛门、加入比丘群后,知道过去所做的恶业必定要接受上天的磨难,于是请求佛陀给他一段时间,接受身心的考验。

他独自前往荒郊野外,无畏于日晒、雨淋、风吹,在树下静坐;累了就到洞里休息。吃的是树根、野草,穿的是破布缝补成的衣服,甚至破烂到全身裸体。无论是煎沙煮日、霜雪严冻或是狂风雨露,都不能动摇他修行的心志;可以说是苦人所不能苦、修人所不能修。

这样的日子过了很长一段时间,有一天,佛陀告诉鸯掘摩:「你身为比丘,应该要走入社会人群。」鸯掘摩于是听从佛陀的话,跟其他比丘一样到城里托钵。

然而,人们看到他就很厌恶,不但大人辱骂他,连小孩看了都纷纷走避;鸯掘摩向一位怀孕的妇人托钵,那妇人忽然肚子痛得哀天叫地。

鸯掘摩回到精舍,将经过告诉佛陀。「受人厌弃、咒骂,这些我都不在意,因为我以前做过太多坏事,这是我罪有应得;但是,那位怀孕的妇人一看到我,连胎儿也不得安位,我该怎么做才能解除她的痛苦?」

佛陀要鸯掘摩再回去那户人家,向妇人腹中的胎儿说:「过去的我已经死了,现在我重生在如来的家庭,已经守戒清净,再也不会杀生了。」果然当鸯掘摩将此话对那位妇人反复说了三次,妇人腹中的胎儿就安定下来了。

此后鸯掘摩比丘走入人群托钵,仍然会被人用石头和砖块扔,甚至拿棍子打他,但鸯掘摩都没有怨言,也不躲避。

有一天,佛陀看鸯掘摩全身是血,而且都青肿了,心疼地对他说:「你过去造的恶业确实很多,所以得长期、累劫地接受磨炼。你要时时把心照顾好,耐心地接受这分果报。」

鸯掘摩比丘平静地说:「我过去杀生太多、作恶多端,是罪有应得;只要我不迷失道心,即使生生世世要接受天下人的身心折磨,我都愿意。」

佛陀听了很安慰,赞叹并勉励他自我觉悟、磨尽一切罪业。最终,鸯掘摩比丘修成了正果。

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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!
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