一看到风水类的文章，讲到化煞开运就会用到五帝钱，那么为什么大家对五帝钱那么崇拜甚至神秘化。五帝乃“顺治，康熙，雍正，乾隆，嘉庆”。就是清朝时期最繁荣昌盛时期的流通最广最多的货币。我们要借其吉利的气场帮我们催财化杀。
然而五帝钱并不那么神秘，风水师认为，五帝铜钱性刚，五行属金，铜质吸收气场的力量比金银都好。因此，铜钱具有极强的化解煞气的作用；铜钱外圆内方，外圆代表天，内方代表地，中间的皇帝年号代表人，“天、地、人”三才具备，因而具有扭转乾坤的能量；顺治、康熙、雍正、乾隆、嘉庆这五个皇帝是处于中国国力最强大的年代，时代相连，国运昌盛，社会安定繁荣，帝王独尊，百姓乐业，钱币铸造精良，流通时久，得“天、地、人”之精气，故能镇宅、化煞，并兼具旺财功能。
那么我们买到或者说请到的五帝钱，就有作用吗？还有人说五帝钱要开光不开光没有作用？这是真的吗？我们现在所买到穿好的五帝钱都是假的现在一块普通的品相不好的铜钱都要上百元，可想而知你在网上或店铺或风水大师哪里请到几元或几十元的五帝钱能是真的吗？就算是真的你摆放的方位和时间不对也是没有效果的。
摆放五帝钱最主要的是真的，比如你感冒了买到的是假药，能治好病吗？大家因该明白这个道理，就算是你买到的五帝钱是真的摆放时间不对也起不到效果。我们风水讲的就是借天时！
老师在实践中很少会让客户用五帝钱化解，第一五帝钱真的很难找，我们做风水的目的就是让大家减少烦恼，你让他找到五块真的大钱儿。那不是给客户增加新的烦恼了吗！第二五帝钱只有和别的增运物品配合才能起作用，戴在身上不方便。第三你找来的五帝钱不知是从哪里来的，所以要前期处理并且要过火等流程非常麻烦。综上所述老师认为五帝钱不可用。
本着未成佛道，先结人缘的思想，我陆续把我在多年的实战案例整理出来，传到网络为易学爱好者提供一个辅助教材，也会把八字风水等讲课视频整理出来与大家见面交流。为发扬传统文化提供一个平台。
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请老师讲解？
你相信国内的这些风水大师吗 ？
国内易经协会内也真风水大师，也有广吹牛很得行之人，但真正有水平的是在民间凭实际操作的风水师，他可运用星斗功夫绕一家四周一圈即下断语，农村最好看，甚至看整个村子都行。第二层次运用金龙诀依坐向而断，有些也能准，但此类人不肯找中心而分八方则假，合中心而分八方而断者更准，。第三层次的，只会今年大利南北，立南北向，明年大利东西，立东西向，做道场做法事，而脱离风水气运，山形，现中国百分之八十都是此类风水师，出了问题找不到，流年五黄，大运五黄不知，金龙诀更不会，这类地师全凭主人运气，钱花了也白花，而第二类与第一类有真功夫者收费又贵得多，最少上万，多者几十万，上百万，但有能力的主家在鉴定了对方有功夫者宁愿请懂行之行做，目前稍为有能力出名的大贵或大富都请有风水顾问，所以别人能风生水起。
能通过实例简要的讲解NNLM（神经网络语言模型）的实现原理吗？
NNLM（Neural Network Language Model,神经网络语言模型）是语言模型的一种，其基本结构分为输入层、embedding层、隐层和输出层。应题主的要求本文通过结合实例来进行NNLM工作原理的讲解。
实例：英文字母前三个字母顺序为abc，输入字母为a，要通过NNLM预测下一个字母为b还是c。
本实例的原理图如上图所示，神经网络的输入为a，输出为b。构建的NNLM模型有输入层、input embedding层、隐层1（linear transform + Tanh）、隐层2（output embedding）、输出层（softmax + cross-entropy）。下面讲解各个层级结构所进行的操作和任务。
1.输入层
输入层要完成对输入字母的编码，一般是采用one-hot的编码方式。在本例中，我们随机初始化一个3*2阶的矩阵W，并通过input embedding层完成对编码a的向量的查找。
2.input embedding层
这里是对输入的矩阵W进行查找，来找到对应a的编码向量。具体来说就是a对应的编码向量为W的第0行，通过W’=W[0]就可以将其导出。
3.隐层1（linear transform + Tanh）
本层是典型的神经网络层，输入先进行线性变换（y=xw+b），输出y再通过激活函数（Tanh）作为下一层的输入，激活函数本质上是在线性变换的基础上叠加了一种非线性的操作。神经网路模型的优势在很大程度上也是来源于有激活函数这种非线性操作的存在。
4.隐层2（output embedding）
本层本质上就是一个单纯的线性变换层，通过本层将输入为1*2阶的h3变为输出为1*3阶的h4（因为本例设定的词库包含3个词abc）。
5.输出层（softmax + cross-entropy）
本文将softmax + cross-entropy一起视为输出层，这样做的好处是在反向传播过程中适合求导。softmax可以理解为一种归一化的操作，其公式为y=exp(xi)/(exp(x1)+exp(x2)+exp(x3)+...+exp(xn))，其求出的是相应xi出现的概率。cross-entropy是本实例中采用的损失函数，其公式为（实际中yj一般取1）：
通过以上的步骤就搭建好了简单的神经网络语言模型，需要进行强调的是神经网路的训练分为前向传播分为反向传递两个重要阶段。前向传播就是从输入到输出一步步进行每层的输入到输出的操作，而反向传递是从输出到输入一步步的进行求导操作（包括对本层输入x的求导、对本层参数w、b求偏导）。神经网络参数的更新采用的是梯度下降的方法。本例的结果如下：
本实例的代码已经上传到了我的github上，可以作为参考，程序链接如下：https://github.com/JXZe/learn/blob/master/nnlm/AtoB.py
股市波浪理论详细讲解？
后浪推前浪盘面解读
1、个股股价上涨时，投资者可以留意DDIF数值、DIF数值、MACD数值与股价同向放大。
2、个股股价下跌时，投资者可以留意DDIF数值、DIF数值、MACD数值与股价同向减小。
3、个股出现回调并重拾升势，DDIF数值、DIF数值、MACD数值也相应放大。
4、观察日K线，MACD指标的DDIF数值就像起伏的波浪一样。
5、第二浪，DDIF数值、DIF数值、MACD数值超过第一浪并创新高，股价也会同向出现新高。
对于市场的意义
1、后浪推前浪出现在，个股上攻时，MACD指标出现同向放大。相反则下跌减小。
2、亿策金点提醒投资者，遇到MACD指标有大变小，然后出现递增时，个股往后还有上攻需要。
投资者的操盘建议
1、投资者如果遇到，MACD指标的几个数值分别开始递增，可以分批介入。相反就分批减仓。
2、当发现MACD指标创新高后，个股股价也冲过短期顶部，亿策金点建议投资者，可以适当跟进。
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