五行山下的猴子

孙悟空人生的第一次挫折是被压五行山,表面上看他是好名才受此大罪,为了官,为了名对抗天庭,连累了他的猴子猴孙,也连累了花果山上七十二洞结拜妖怪。可是他遭此大祸是命中注定的,菩提祖师曾经预测过他要遭受一次大祸,传授给他的七十二变,筋斗云,都是逃跑,伪装用的,可谓用心良苦。不愿受牵连的菩提祖师最后断了与悟空的师徒情分。悟空是很尊敬师父的猴子,也是只聪明的猴子,菩提祖师肯定在他心里占有重要的位置,可是他做了那么多惊天地的事,他以后还能见他吗?悟空这个名字也有意思,空是佛教里东西,道教里似乎讲无,《般若波若密心经》对空有段描述,“色不异空。空不异色。色即是空。空即是色”。什么是色,什么是空,每个人对它的理解不同。菩提祖师这里是道教,却给这只猴子一个有佛教含义的名,可能只有一个解释,他肯定预见到了悟空的未来。悟空,在五行山下悟到了什么是空?

   是谁把孙悟空从五行山解救出来的?不是唐僧,而是观世音菩萨。观音菩萨不只是去大唐寻找取经人,而且还去寻找护送唐僧的妖怪。白龙马,猪八戒,沙和尚这三个都是背景的人,猪八戒在天庭当过元帅,沙和尚在天庭当过将军,白龙马似乎是东海龙太子。在西天路上还有很多妖怪有背景,但观音菩萨却把最后一个名额给了毫无背景,而且曾经给天庭带来无数麻烦的孙悟空。观音菩萨是相当欣赏的孙悟空的,可能从他大闹天宫时就对这只猴子印象深刻,那时候天宫无人应战,观音菩萨推荐了二郎神,或者为了锻炼这只猴子,或者是给这只猴子一次机会,让他去战胜名气冲天的二郎神。但观音菩萨似乎并未观战就,直接回南海去了,观音菩萨一定知道如来会来收服他。观音菩萨也喜欢跟孙悟空开玩笑,在人参果那回里,孙悟空拿不动那只能救活树的葫芦,观音菩萨说:本来想让侍奉我的龙女跟你去,但怕你这泼猴见她貌美,花言巧语骗了去。让菩萨有心情开这样玩笑的可能就只有孙悟空了。

   从五行山下出来的孙悟空还痛恨如来佛吗?在西游记里可以看到,悟空在如来面前是很放肆的,不识礼节。单凭这点不能说明他还痛恨如来,在观音菩萨,灵吉菩萨,西天诸佛,玉皇大帝面前他也是这样。但这些位高权重,法力高强的神仙却容忍这只猴子,在真假美猴王这回中,六耳猕猴被孙悟空打死在如来佛面前,但如来只是怪悟空不该杀死六耳猕猴。佛教讲究不杀生,在西天诸佛面前,佛祖居然没有对犯下大戒的猴子加以惩罚,要知道唐僧的前世金蝉子只是在佛祖讲经时打了下瞌睡就被打发到人间来了。如来对悟空是宽容的。同样悟空也不会痛恨如来,尽管被压了五百年,这是由悟空的本性决定的,这是只不记仇的猴子。跟悟空有过节的神仙,妖怪太多了,但后来都和平相处了。如偷袈裟的黑熊精,最后跟随观音菩萨修行,养人参果的镇元大仙,最后跟悟空结拜成兄弟了。大闹天宫时,曾经和猴子大战的那些神仙在悟空有难时都会帮忙,象小西天那回,二十八星宿帮悟空从金钵中逃出,打九头虫时,悟空看到二郎神和梅山兄弟狩猎路过,不好意思直接打招呼,于是叫八戒去,二郎神听到悟空在这,于是赶紧下来与之相见,一起吃吃喝喝完了,帮悟空把九头虫干掉。二郎神杨戬是神与人的私生子,可能因为他长了三只眼,穿一身盔甲,威风凛凛,给人一种不能接近的感觉,现在的一些影视剧就喜欢把他塑造成高傲,自负的讨厌神仙。他绝对不是这样的。可惜自从出来《三国演义》,关云长就取代了他战神的地位。关云长倒是挺高傲,自负的。

   唐僧在揭下五行山上的偈语时,就对这只猴子不放心,说若是这只猴子是妖怪,骗他,就怎么样怎么样的。果然,一路西行路上多次怀疑猴子的判断,甚至把猴子赶走,在这多次怀疑中,猴子终于杀了不是强盗的凡人。当有次遇到一个漂亮女子时,悟空对唐僧说她是妖怪,当年在花果山也干过这种勾当,变成漂亮女子勾引人,然后杀之吃之。唐僧不相信女子是妖怪于是被妖怪所擒。应该不能嘲笑唐僧不识妖怪,不该嘲笑唐僧不听悟空劝说,因为猴子说谎了,唐僧只能相信自己的眼睛,但凡人的眼睛往往被事物表面所迷惑。猴子的谎话是说他在花果山吃人。悟空在拜菩提为师前就是一只普通猴子,没机会吃人,在拜菩提祖师后,也不会去吃人,象他这样的妖怪,用得着变成女子去勾引人,每天有猴子猴孙供着,不会愁吃,更重要的是变女子去勾引人影响他的名头啊。但猴子最后还是真杀人了,被唐僧赶走回到花果山,五百年后第一次回到花果山,由于当年的天兵放火烧山,花果山一片焦土,猴子猴孙被猎人捉走虐待,气得猴子把几十个猎人用石头全部砸死。吴承恩在写这段时也很同情那些猎人,以及那些猎人的家人。小说里的唐僧就不多说了。历史上的玄奘法师,也不是一般人,但不知道十几年后取经归来,路过高昌国,他心里是怎么想的。当年取经路过高昌,与高昌国王结拜为兄弟,但回来时才知道高昌国已经被大唐灭了。也许历史上的玄奘那时也会象小说中的悟空见到破败的花果山一样,哭了。
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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!
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