與古禪師談、求長生不老術

與古禪師談、求長生不老術。謂之曰有三法。


法其一者為遁世。即棄紅塵之瑣亂、隱身於空山野谷、偏僻靜處。將莽原之氣概充益七竅五臟、以山靄之清靈滌蕩肺腑心脈、使川河之浩淼勵煉思辨情性、著天地之精華盈實陽魄陰魂。始達無欲無求境、達無塵無世境、達無人無我境、達無色無相境。

是以、容天地萬物宇宙陰陽於己身而達無軀無己、後更至於全無全有全生全滅、及此、長生不老之功成。

然、求遁世而達長生不老者必經於無欲無求境、無塵無世境、無人無我境、無色無相境以達於無軀無己而後至全無全有全生全滅、至此而得長生不老術者無一為存欲留念之人、皆將天地萬物宇宙陰陽為心、為情、為性、為七竅、為五臟、為魂魄者也、於人之種種、於人間之種種皆無所挂懷。而非有此悟者妄求長生、俱中輟棄道、徒耗其轉瞬生命爾。

是故、得長生不老術者百千萬數、聞達於世者無一也。


言畢問之:「絕塵棄世、寞寂無聞、更常有未聞道而先殞歿於郊野、此非常人之能者、汝可持否?」

深思良久、答曰:「吾求長生不老術、自為貪戀紅塵之樂而歎殘軀之朽易。絕塵棄世、寞寂無聞者非吾所求、無樂、無欲也。請賜紅塵長生不老術。」

古禪師曰:「吾知汝心性、故有三法以授爾。汝即無心絕於紅塵、且聽吾二法。」

 


法其二者為通達。即經體膚之飢、筋骨之勞、心智之苦而強健其體、勵煉其能、恢弘其心以自馭其性者而後通達於世。其將一己之力而創驚天之偉業、建不世之奇功;鑄築千載之帝祚、蔭萌萬代之子民。其身尊於社稷、隆於廟堂;其名成於史冊、留於汗青。春秋大典、以子為興;功伐德行、不絕後世;而千載以降、猶以子為榮哉。

是以、其生雖不過轉瞬、其名卻可留於青史而為千載之楷模;其身雖不過百年、其能卻可達於萬世而同人民之始終。此肉身雖死、魂魄猶生、豈不為長生不老哉?

然、所謂體膚之飢、筋骨之勞、心智之苦、可受者、十之有一;強健其體、勵煉其能、恢弘其心、可達者、百無一人;終可自馭其性而登至高者、縱橫歷史、近者尚不過寥寥、終成者未得一人。如桀、紂得命而治天下、使民瘁瘁、雖身死不足以贖其罪;更不乏為山九仞者、終虧於一簣、為後人所詬病。

且有能者、不免為天時所戲、於攀登時殞於道上、而其功亦隨人歿、僅以一殘名留於青史、使人憐之;且有命者、不免為天命所戲、獨承印襲位之尊而無補天濟世之能、非但身死以殉、更以敗名留於青史、使人惡之。

是故、有雄心者如銀河星數、成霸業者卻渺然難尋。雖後來者芸芸接踵、然、路旁道死者如山橫綿而存者寥寥、且苟存於世者、十之有九。故此途非有非常人之能者方可行之。否、輕則身死族滅、成後世之笑柄;重則禍國殃民、成千秋之罪孽。


言畢問之:「體膚之飢、筋骨之勞、心智之苦、更此世雄心者常在而天意難測、非有非常人之堅韌持重、天稟聰穎者無以從之、汝可持否?」

深思良久、答曰:「吾求長生不老術、自為貪戀紅塵之樂而歎綿纏之日短。體膚之飢、筋骨之勞、心智之苦者非吾所求、無樂、無欲也。請賜平常人之長生不老術。」

古禪師曰:「以汝之心性、前二法尚不可學、此三法雖為最便宜卻亦為最艱難。汝之心性輕薄、吾本不欲示汝。然、汝與吾為有緣、不若一併告之、以了汝之心念。」

 


法其三者為廈始。即將一己之軀甘當磚瓦基石而聚百千萬同道者、共築一宏偉大廈。習此法而得長生不老術者所需之能不過有一、即其知其之能為何、並依德行事爾。此一法看似隨意、然以雄心霸業為途者莫可達也、而及於平常人者、卻十有過半可為之。

此之差異者、非以雄心霸業為途者不及於平常人、而在於以雄心霸業為途者常自陷於「天將降大任於斯人爾」之大言而忘世間有「積小成大」之真理。

以雄心霸業為途者常非驚天動地之事不為、非光耀門楣之行不可、妄行其所不行、妄能其所不能。故常禍亂生事、終不能脫於夭折。而平常者、雖無驚天之舉亦無動地之能、然其行其所行、能其所能、安然複始、穩重循環、為一堅固之礎石、撐大廈於高聳。雖其一人身小、但其之一人卻為百千萬人之一人也、合衆而不朽於天地。其一人雖不得見名於青史、聞達於塵世、然其之能卻與人類相隨始終。夫有人者、其即為不滅、而得此長生不老術者、一殘軀之死又何足道哉。

是故、由此法而達長生不老者雖無名於世、但看汝與吾之周邊、可免於戰火、飢饉者、全拜其之所賜。


言畢、古禪師曰:「自視己能、依德行事、此雖尋常事但存聖人心、故言此法為最便宜亦為最艱難、習之與否、汝自思量、吾先去之。」

古禪師走、吾亦行之、出廂房見、雖皓月當空、繁星似錦、然其尺寸之外仍不免於黑暗。念及於此、不免悵然、一時心悸、落淚涕零。


 

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员工程技人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为系统鲁棒性。
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