知行合一的心学智慧

作者分享了学习阳明心学的经历,强调知行合一的智慧,如何通过日常生活实践致良知,以及弘扬中国传统文化的愿望,包括个人成长和寻找共鸣者的故事。

立志—弘扬圣学

之前在上学的时候,看到师兄头像的备注是知行合一,那个时候哪里知道知行合一是个啥意思呢,也从来没有思考过,后来开始工作,接触到了王阳明,才知道中国传统文化的博大精深,开始学习王阳明,孔子和曾国藩,学习圣人的处世哲学,听着古人坎坷的一生,但是他们依然活的精彩,实在为之叹服,最受用的还是阳明的心学,阳明先生是一个值得尊重的人,一个被恶病缠身,一个在宦海坎坷沉浮,依然不忘弘扬圣学,依然活出了辉煌的一生,成为三不朽的圣人,何其壮哉,隐隐想到他那一句临终遗言,我心光明,想想这也是老人家最好的归宿。

回想上学时,读的最多的哲学方面的书,就是佛经了,谈不上深入,都是一些佛教的小故事,讲究的都是内心的开悟,一切都讲究随缘吧,后来来了杭州,时隔六年,我也希望用自己受益的东西,感染周边的人,希望他们能学习古人,受益终身,我也希望从此以后弘扬圣学,自己也是一个平凡人,希望可以影响周边的人,也希望可以找到同道中人,不虚此生。

知行合一的心学智慧

学习阳明心学时间并不长,也是听书听得多,后来买了书去学习,听着阳明先生的一生,有时候还是心情澎湃,那种智斗刘瑾,平定叛将的事迹,擒山中之贼易,捉心中之贼难的心学智慧确实不一般;听到阳明先生龙场悟道的事迹,悟出心即理的道时,自己也是为之一颤,想想自己上学也是比较喜欢读佛教的书, 想想都是追求内心的开悟,自然也能明白;很多事情,我们内心都是知道错对的,我们的内心是明辨是非的,我们只要能做到去做对的事情,不去做错的事情就可以了,从小事上开始磨炼,这就引出了知行合一的智慧,我个人的理解,知行合一有不同层次的深意,境界的不一样,对事物的理解是不一样,知是行之始,行是知之成,这句话的解释其实也是把知行合一给割裂开了,但是这句话普通的人比较容易做到,对我来说也是一样,重视实践。当然阳明心学最终的目的还是要得到致良知的目的,致良知也是要达到良知,运用良知应用到万事万物;阳明心学的智慧最容易记住的四句教也是通俗易懂,容易在生活中应用;无善无恶心之体,有善有恶意之动,知善知恶是良知,为善去恶是格物。细细的品味,从生活的小事上磨炼,不断的磨炼内心,虽然不能达到圣人的境界,但是也能在生活上达到我心光明,不迷茫的境界。

遗憾和希望

想想我看的阳明心学还是日本人写的书,还是有点悲哀,我们这么好的文化,没有好好研究,就丢掉了,实在可惜,回想日本人海军大将东乡平八郎,日本历史上唯一打败俄国的海军大将,竟然自己给自己刻了一个牌子,上面写着“一生俯首拜阳明”,想想我身边周围的人,知道阳明心学的人也是何其的少,也希望弘扬圣学,在路上寻找同道中人,让生活过得精彩。

 

最近买了一副字,希望可以提醒自己,可以重视实践,不断的前行,有感而发,随便写了一下,也是对自己的激励,可以在读一遍王阳明大传,也希望有机会走一走圣人走过的地方。

                                                                                                                                         2021.06.06

 

 

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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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