《女儿经》

《女儿经》

   《女儿经》大约成书于明朝,作者以不能确考。明清之间,经过不断增删修订,形成了多种版本,内容也不尽相同。
   《女 儿经》是中国古代对女子进行思想道德的教材,里面自然少不了封建社会对女子的压迫,比如三从四德,但排除那些糟糠,《女儿经》有些内容还是值得肯定和赞扬 的,比如在为人、处事、治家等方面,它提倡敬老爱幼、勤俭节约、珍惜粮食、讲究卫生、严于律己、宽以待人、举止得体、注意礼貌等等,这些东西今天应当还是 值得学习和提倡的。

女儿经,仔细听,早早起,出闺门,烧茶汤,敬双亲,勤梳洗,爱干净,
学针线,莫懒身,父母骂,莫作声,哥嫂前,请教训,火烛事,要小心,
穿衣裳,旧如新,做茶饭,要洁净,凡笑语,莫高声,人传话,不要听,
出嫁后,公姑敬,丈夫穷,莫生瞋,夫子贵,莫骄矜,出仕日,劝清政,
抚百姓,劝宽仁,我家富,莫欺贫,借物件,就奉承,应他急,感我情,
积阴德,贻子孙,夫妇和,家道成,妯娌们,要孝顺,邻居人,不可轻,
亲戚来,把茶烹,尊长至,要亲敬,粗细茶,要鲜明,公婆言,莫记恨,
丈夫说,莫使性,整肴馔,求丰盛,著酱醋,要调匀,用器物,洗洁净,
都说好,贤慧人,夫君话,就顺应,不是处,也要禁,事公姑,如捧盈,
修己身,如履冰,些小事,莫出门,坐起时,要端正,举止时,切莫轻,
冲撞我,只在心,分尊我,固当敬,分卑我,也莫陵,守淡薄,安本份,
他家富,莫眼热,行嫉妒,损了心,勤治家,过光阴,不伶俐,被人论,
若行路,姊在前,妹在后,若饮酒,姆居左,妯居右,公婆在,侧边从,
慢开口,勿胡言,齐捧杯,勿先尝,即能饮,莫尽量,沉醉后,恐颠狂,
一失礼,便被谈,肴面物,先奉上,骨投地,礼所严,动匙箸,忌声响,
出席时,随尊长,客进门,缓缓行,急趋走,恐跌倾,遇生人,就转身,
洗锺盏,轻轻顿,坛和罐,紧紧封,公姑病,当殷勤,丈夫病,要温存,
爷娘病,时时问,姑儿小,莫见尽,叔儿幼,莫理论,里有言,莫外说,
外有言,莫内传,勤纺织,缝衣裳,烹五味,勿先尝,造酒浆,我当然,
无是非,是贤良,姆婶事,决莫言,若闻知,两参商,伯叔话,休要管,
勿唧唧,道短长,孩童闹,规己子,是与非,甚勿理,略不逊,讼自起,
公差到,悔则迟,里长到,不可瞋,留饮酒,是人情,早完粮,得安宁,
些小利,莫见尽,论彼此,俗了人,学大方,人自称,晒东西,也莫轻,
秽污衣,寻避静,恐人见,起非论,他骂我,我不听,不回言,人自评,
升斗上,要公平,买物件,莫亏人,夫君怒,说比论,好言劝,解愁闷,
夫骂人,莫齐逞,或不是,陪小心,纵怀憾,看你情,祸自消,福自生,
有儿女,不可轻,抚育大,继宗承,或耕耘,教勤谨,或读书,莫鄙吝,
倘是女,严闺门,训礼义,教孝语,能针凿,方成人,衣服破,缝几针,
鞋袜破,被人论,是不是,自己寻,为人母,所当慎,奴婢们,也是人,
饮食类,一般平,不是处,且宽忍,十分刻,异心生,若太宽,便不逊,
最难养,是小人,再叮咛,更警心,妯娌多,都一心,本等话,莫生瞋,
同茶饭,莫吵分,一闹嚷,四邻听,任会说,非为能,吵家的,个个论,
公姑闹,不安宁,各自居,也要命,命不遇,只是贫,那时节,才理论,
这等事,当自忖,管家娘,更须听,赶捉牲,莫纷纷,动宰割,忌刀声,
亲锅厨,休铮铮,最不孝,斩先脉,夫无嗣,劝娶妾,继宗祀,最为切,
遵三从,行四德,习礼义,难尽说,看古人,多贤德,宜以之,为法则

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标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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