香港著名堪輿學家蘇民峰 (youtube@TVB 截圖) 百歲流年圖中的「四旬有四年上增，壽上又逢四十五」是指40-45歲是看鼻根位置，鼻骨上是指年上、鼻骨上則是壽上；「四十六七兩顴宮」是看左右顴骨位置，46歲左顴、47歲右顴；「準頭喜居四十八」的準頭是指鼻頭；「四十九入蘭台中，廷尉相逢正五十」是看蘭台，師傅表示鼻子長得漂亮的話， 確切的說整個10年都是看「鼻運」! 「四旬有四年上增，壽上又逢四十五」是指40-45歲是看鼻根位置。 (youtube@TVB 截圖) 「四旬有四年上增，壽上又逢四十五」是指40-45歲是看鼻根位置。 (youtube@TVB 截圖)
[1] 中文名 無根水 定 義 一種藥引或製藥時用的材料 釋 義 取水方法的一種 目錄 1 解釋 2 出處 解釋 一種 藥引 或製藥時用的材料 出處 《 西遊記 》中69回 孫悟空 説："井中河內之水，俱是有根的。 我這無根水，非此之論，乃是天上落下者，不沾地就吃，才叫做無根水。 "換句話説就是沒有沾地的雨水。 《西遊記》第六十九回"心主夜間修藥物，君王筵 上論 妖邪"中寫道： 朱紫國國王 患病，孫悟空為其" 懸絲診脈 "，診斷國王為"雙鳥失羣"之症。 孫悟空為國王配藥，用了大黃、巴豆、 百草霜 ，最後用 馬尿 和丸，用無根水送服。 什麼是無根水，孫悟空解釋道："井中河內之水，俱是有根的。 我這無根水，非此之論，乃是天上落下者，不沾地就吃，才叫做無根水"。
小姐姐原來「懂騎」喔! By Tchata Lu, CARINA HSIEH, RACHEL VARINA (COSMO US) and Zellie Wang Published: 2023/07/28 South_agency // Getty Images 女上位是個耳熟能詳的體位， 也需要一點技巧和體力才能把自己騎上高潮。...
【1982年属什么生肖】 1982年出生之人属狗，此年在天干地支纪年法中，为农历壬戌年，五行纳音为"大海水"。 1982年属狗之人，乃为顾家之狗，个性坦白，不善隐藏，喜怒形于色。 心思单纯，略显保守，脾气急，甚难应对复杂之人际关系。 精力充沛，干劲十足，行事能贯彻始终，奋斗到底。 1982年是壬戌大海水命 壬戌纳音水，水禄于金，戌为官，故为禄官顺。 戌者为山，高岗之水，水沉土下，而不流上，而为杳冥，杳为微，冥为死。 水之冠带于戌，喜死败之卯酉。 土之激发者，辰也，辰为水库有源，发挥于水之智也，而用功于所物。 守官于正，遇亥子而荣。 吉凶性质： 百川水，喜春夏木火。 凶伏马，大败，破字，杖刑。 日主参断： 癸亥帝旺，子丑空亡。
辰戌丑未四个生肖在财运方面具有各自的特点，对于财富的积累和理财规划都有独特的方式和方法。. 然而，命理只是给我们提供了一种参考，我们更应该在实践中，根据自己的实际情况和环境做出更准确的财富规划。. 2、大运流年遇到辰戌丑未会发生. 大运流年 ...
風水學建議卧房中牀頭位置，要實牆上稱作有靠山，沒靠山犯小人，會漏財。 科學觀點，若牀頭離牆，頭頂上有空氣流動空間，睡眠時會缺乏安全感。 牀頭放牀頭板，放牀頭板會造成頭部靠牆，下來，因為牆壁濕氣造成偏頭痛。
2023-04-20 常聽到不少人講， 買樓 或 租樓 ，最好都是揀向南樓？ 到底揀樓如何睇座向？ 有甚麼方法分辨？ 以下一一為大家解釋教路。 所謂「千金難買向南樓」。 其實，據香港天文台專家的說法，向南樓的吸引之處，可以用科學化去解釋。 冬季太陽總是在南面。 「向南樓」容許陽光曬進屋內，令其溫暖起來。 相反，在夏季太陽差不多在香港上空。 接近夏至 (6月21日)時，太陽更會移至我們稍北位置，「向北樓」因陽光曬進便較為熱。 內容目錄 隱藏 向南樓受寒冷季候風影響較少 怎麼計算單位的座向？ 新盤揀樓揀座向攻略 相關文章 : 向南樓受寒冷季候風影響較少 同時，在冬季「向南樓」背向北，受寒冷的東北季候風影響較少。 但在夏季卻受到來自南面的清風影響，挺涼快啊!
1. 五百年龍窯 火不絕 情不滅 2. 活動多元化 3. 南風古灶 4. 認識古龍窯 5. 石灣曾擁龍窯逾百 6. 「有榕乃大」 同呼吸共脈搏 7. 「窯火傳奇」千年陶都藏品展信息 南風古灶，南國陶都佛山禪城石灣的地標。 南風古灶內的古龍窯，除了是「吉祥物」，亦有其實用性，每個月都會燒窯一至兩次。 這窯火，照亮了千年陶都的過去、現在和將來。 今天，你在佛山新八景之一的「南風古灶旅遊景區」，除了可以看到兩座古龍窯「南風灶」和「高灶」，還可以欣賞到明清的古建築群，可以親睹從明朝開始使用到現在的燒窯，更可以參與製作陶器、參觀古民居以至欣賞舞獅、武術、粵劇、剪紙等民間藝術。 來佛山美陶灣南風古灶，是了解陶都千年文化的最佳起步點，沒有之一! 採訪、編輯：鄭會強、駱丹 拍攝：張丹峰
吉蔚博士生作报告：Early-warning methods on fire-induced building collapse 朱劭骏助理教授作报告：Deep learning-driven real-time prediction of key physical parameters of early warning fire-induced collapse of steel...
蘇民峯面相
