深度

1、仰望别人的幸福时，别人也在仰望你的幸福。 When looking up to the happiness of others, others are looking up to your happiness. 2、善待他人，体谅他人，热爱生命，努力生活。 Be kind to others, be considerate to others, love life and strive for life. 3、生活，平平淡淡不悲不喜不惊不扰，这样就好。 Life, plain, not sad, not happy, not surprising, not disturbing, so good. 4、爱你爱你全是借口，想你想你全是理由。 Love you and love you are all excuses, think you think you are all reasons. 5、青春这个名词，赋予了我们足够肤浅的理由。 The term youth gives us superficial reasons. 6、习惯了孤独，习惯了一个人，习惯了一切的一切。 Get used to loneliness, get used to a person, get used to everything. 7、给我一杯忘情水，还我一夜不流泪。 Give me a cup of forgetful water and I won"t cry all night. 8、一个人走，一个人睡，一个人思索，一个人沉醉。 A person walks, a person sleeps, a person thinks, a person is intoxicated. 9、我的梦沉淀在海底深深埋没，可我依然执迷不悔。 My dream is deeply buried under the sea, but I still persist in it. 10、我不是刻意做给别人看，我是在别人刻意看的地方做。 I don"t do it deliberately for others. I do it where others deliberately see it. 11、有些东西，只有失去之后你才会发现它存在的价值。 Some things, only after losing you will find the value of its existence. 12、其实真正对你好的人，你一辈子，也不会遇到几个。 In fact, you will never meet a few people who are really good to you in your life. 13、敲起键盘我才发现，原来我有这么多说不完的心情。 Knock on the keyboard, I found that I had so much to say. 14、我流泪满面的时候，身边只有我自己，而你不在。 When I was full of tears, I was alone, and you weren"t there. 15、一万和一百万都是一样的，因为我都没有。 Ten thousand is the same as one million, because I don"t have any. 16、能够完全成功的巨大欺骗，只有在朋友之间才能发生。 Great deception that can be completely successful can only happen between friends. 17、我们至少也可以这样的低调，说出不要爱情的大假话。 We can at least be so low-key, say the big falsehood of not love. 18、风吹起如花的流年，而你成为最美的点缀。 The wind blows like flowering years, and you become the most beautiful embellishment. 19、挤不进的世界就别挤了，何必为难了别人，作践了自己。 If you can"t squeeze into the world, don"t squeeze. Why bother others and practice yourself? 20、尊重爱情付出前，想清楚他是否你的终生伴侣！ Before respecting love, think about whether it is your lifelong companion or not! 21、什么样的爱你才懂，什么样的我才能让你感动。 What kind of love you can understand, what kind of I can make you moved. 22、你说你会等我回来，你是等了，而且还找个人陪你一起等。 You said you would wait for me to come back. You waited, and you asked someone to accompany you. 23、书，不是枯燥的，呆板的，而如一个活生生的人一样生动。 Books are not dull or rigid, but as vivid as a living person. 24、最幸福的时光，是你给予的那些陪伴和一生相随的许诺。 The happiest times are the companionship you give and the promises you make in your life. 25、回忆着以前的点点滴滴，那甜蜜的回忆，很讽刺。 It"s ironic to recall the past bit by bit, the sweet memories. 26、那种可硬可软可泼可娇可傲的女汉子，才最值得你拥有！ That kind of hard, soft, spicy, charming and proud woman is the most worthy of your possession! 27、被时光带着一路流淌，冲过了忧伤的思绪。 Was flowing all the way by time, rushed through the sad thoughts. 28、你无语，我无言，确是道出了万语千言。 You are speechless, I am speechless, it is a thousand words. 29、你的矮是终身的，我的胖却是暂时的。 Your short is lifelong, but my fat is temporary. 30、不断的用酒精麻醉自己，这可能是解脱的最好方式。 Continuous anesthesia with alcohol may be the best way to get rid of it. 31、你若愿意等我坏事做尽，或许我会陪你住在海中央。 If you are willing to wait for me to do all my bad things, maybe I will accompany you to live in the middle of the sea. 32、世上有一种永远亏本的事，那就是发脾气。 There is a permanent loss of money in the world, that is to lose one"s temper. 33、无法拒绝悲伤的**，注定是固执在惹祸。 Can not refuse the temptation of sadness, is doomed to stubbornness in trouble. 34、不是不懂，只是不想懂，不愿懂，不敢懂。 Not do not understand, just do not want to understand, do not want to understand, dare not understand. 35、没有什么事情过不去，只有再也回不去了。 There"s nothing that can"t go through, only that it can"t go back anymore. 36、昨天已逝，明日是谜，面对今朝，尽力而为！ Yesterday has passed, tomorrow is a mystery, facing the present, do your best! 37、我们的爱情像带刺的玫瑰，虽然扎手，却美丽得慑人。 Our love is like a rose with thorns. Although it has its hands tied, it is beautiful and terrifying. 38、你和我之间，只隔着一个微笑的距离。 There is only one smile between you and me. 39、你只记得我的坚强，却一直忘了我是个女孩。 You only remember my strength, but you always forget that I am a girl. 40、现在的我，只想乖乖旳听你的话，然后当她的替代品。 Now I just want to listen to you and be her substitute. 41、不要说别人脑子有病，脑子有病的前提是必须有个脑子。 Don"t say that other people"s brain is sick, the premise of brain is that they must have a brain. 42、华丽常常伴随着伟大，幸运更经常地来自于简单。 Luxury is often accompanied by greatness, and fortune comes more often from simplicity.

typedef struct TreeNode{ TreeNode *child; TreeNode *sibling; int data;}TreeNode;//这是用了递归的思想，需要仔细体会int GetChildeSiblingTreeDegree(TreeNode *root){//如果当前树的根节点没有孩子和兄弟，那么，该树的度就是0 if (root->child == NULL && root->sibling == NULL) { return 0; }//如果该树只有兄弟，则该树的度就等效于对他的兄弟分支的子树求度 else if( root->sibling != NULL) { return GetChildeSiblingTreeDegree(root->sibling); }//如果该树只有孩子，那么先求出该根节点的度，然后再对它孩子分支子树求度，两者取较大者，即该树的度 else if(root->child != NULL) { int rootDegree = 1; TreeNode *p = root->child; while(p->sibling != NULL) { p = p->sibling; rootDegree++; } int childTreeDegree = GetChildeSiblingTreeDegree(root->child); return rootDegree > childTreeDegree ? rootDegree : childTreeDegree; }}

深度学习研究及其在生物医药领域的潜在应用深度学习已经在各种生物学应用中取得成功。在本节中，我们回顾了在各个研究领域进行深度学习的挑战和机会，并在可能的情况下回顾将深度学习应用于这些问题的研究（表1）。我们首先回顾了生物标志物开发的重要领域，包括基因组学，转录组学，蛋白质组学，结构生物学和化学。然后，我们回顾一下药物发现和再利用的前景，包括使用多平台数据。生物标志物。生物医学的一个重要任务是将生物学数据转化为反映表型和物理状态（如疾病）的有效生物标志物。生物标志物对于评估临床试验结果[18]以及检测和监测疾病，特别是像癌症这样的异质性疾病，是至关重要的[19,20]。识别敏感特异性生物标志物对于现代转化医学来说是一个巨大的挑战[21,22]。计算生物学是生物标志物发展。事实上，从基因组学到蛋白质组学都可以使用任何数据来源;这些在下一节中讨论。基因组学。新一代测序（NGS）技术已经允许生产大量的基因组数据。这些数据的大部分分析都可以用现代计算方法在计算机上进行。这包括基因组的结构注释（包括非编码调控序列，蛋白质结合位点预测和剪接位点）。基因组学的一个重要分支是宏基因组学，也被称为环境，生态基因组学或社区基因组学。NGS技术揭示了未经培育且以前没有得到充分研究的微生物的自然多样性。宏基因组学中有几个生物信息学挑战。一个主要挑战是序列数据的功能分析和物种多样性的分析。深信念网络和经常性神经网络的使用已经允许通过表型分类宏基因组学pH数据和人类微生物组数据。 与基线方法相比，这些方法并没有提高分类准确性作为强化学习，但确实提供了学习数据集的分层表示的能力.[23]但是，Ditzler等强调DNN可以改善现有的宏基因组学分类算法，特别是在大数据集和适当选择网络参数的情况下。表1. 深度学习技术应用于不同类型生物医学数据的总结应用数据源研究目的DL技术准确率利用深度学习增强癌症诊断和分类[28]13种不同的癌症基因表达数据集（13 different gene expression data sets of cancers）癌症检测，癌症类型分类稀疏和堆栈自动编码器+ Softmax回归对于每个数据集的准确度都比基准更好深度学习组织调节拼接代码[32]（Deep Learning of the Tissue-Regulated Splicing Code）从RNA-Seq数据分析11 019个小鼠替代外显子（11 019 mouse alternative exons profiled from RNA-Seq data）拼接模式识别自动编码器+ DNN（3层）+薄荷（超参数选择）AUC优于基线准确度深卷积神经网络注释基因表达模式的小鼠脑[30]由Allen Institute for Brain Science的小鼠脑的四个发育阶段的ISH图像基因表达注释CNN（Overfeat）AUC=0.894多模式深度学习方法的多平台癌症数据的综合数据分析[52]卵巢癌和乳腺癌数据集（ovarian and breast cancer data sets）聚集癌症患者DBNslncRNA-MFDL：通过融合多个特征和使用深度学习鉴定人类长的非编码RNA[34]Gencode和RefSeq的蛋白质编码和非编码序列（protein-coding and noncoding sequences from Gencode and RefSeq）鉴定长的非编码RNAlncRNA-MFDL（深层堆叠网络，每个单元DNN）ACC = 97.1%用于宏基因组分类的多层和递归神经网络[23]pH微生物组测序数据集和人微生物组测序数据集（pH microbiome sequencing data set and human microbiome sequencing data set）宏基因组分类MLP, DBN, RNNcomparisonMulti-Level Gene/MiRNA Feature Selection using Deep Belief Nets and Active Learning[27]来自6种癌症的MiRNA表达数据（MiRNA expression data from 6 type of cancers）Gene/MiRNA特征选择（基因表达）MLFS（DBN +特征选择+无监督主动学习）（MLFS (DBN + feature selection + unsupervised active learning)）F1 = 84.7%成对输入神经网络用于目标配体相互作用预测[45]sc-PDB数据库（sc-pdb：用于鉴定蛋白质中“可药用”结合位点的变化和多样性的数据库）蛋白质 - 配体预测PINN (SVD + Autoencoder/RBM)AUC = 0.959非编码变量与深度学习序列模型的预测效应[49]来自ENCODE和Roadmap Epigenomics项目的160种不同TF，125种DHS谱和104种组蛋白标记谱的690 TF结合谱从序列中预测非编码变异效应DeepSEA (CNN)AUC = 0.923 (histone)通过深度学习预测DNA和RNA结合蛋白的序列特异性[48]506 ChIP-seq实验，DREAM5 TF-DNA基序识别挑战DNA和RNA结合蛋白的特异性分类DeepBind（CNN）train, AUC = 0.85; validation,AUC > 0.7具有双模深信道网络的蜂窝信号系统的跨物种学习[36]来自SBV IMPROVER挑战的磷酸化蛋白质组学数据跨物种学习（模拟细胞信号系统）bDBN (bimodal DBN) andsbDBN (semirestricted bimodalDBN)AUC = 0.93表达数量性状基因（eQTL）的鉴定与阐明及其调控机制的深入研究[35]GEUVADIS（来自从参与1000基因组项目的个体中提取的337个淋巴母细胞系的选择的RNA-Seq和全基因组范围的SNP-阵列数据的组合）确定eQTLMASSQTL（DNN）AUC = 0.85建立RNA结合蛋白靶点结构特征的深度学习框架[43]源自doRiNA的24个数据集（转录后调节中的RNA相互作用数据库）预测RNA结合蛋白的结合位点（RBP靶标识别）DBN（多模式DBN）AUC = 0.983 on PTB HITS-CLDeepCNF-D：通过加权深度卷积神经场预测蛋白质有序/无序区域[42]来自CASP的CASP9, CASP10数据集（蛋白质结构预测的关键评估）预测蛋白质有序/无序区域DeepCNF (CRF + CNN)AUC = 0.855 on CASP9AUC = 0.898 on CASP10用深度神经网络分割微阵列[29]两个数据集，来自2006年Lehmussola等人的微阵列图像微阵列分割CNNMAE = 0.25深度学习药物引起的肝损伤[46]四个数据集，化合物，化学结构注释DILI阳性或DILI阴性（four data sets, compounds, chemical structure annotated DILI-positive or DILI-negative properties）药物性肝损伤预测RNN（递归神经网络）AUC = 0.955从头算蛋白质二级结构预测的深度学习网络方法[38]训练，Protein Data Bank; 验证，CASP9，CASP10（蛋白质结构预测的关键评估）从头算蛋白质二级结构预测DNSS（多模RBM）Q3 = 90.7%, Sov = 74.2%蛋白质接触图预测的深层架构[39]ASTRAL database蛋白质接触图预测RNN + DNNACC u223c 30%用深机器学习网络建模药物样分子的环氧化作用[47]Accelrys代谢物数据库（AMD）：389个环氧化分子，811个非氧化分子（Accelrys Metabolite Database (AMD): 389 epoxidized molecules, 811 nonepoxidized molecules）建模分子的环氧化性质CNNAUC better than baseline accuracyDNdisorder：使用增强和深度网络预测蛋白质紊乱[41]DISORDER723, CASP9, CASP10预测蛋白质有序/无序区域RBMAUC better than baselineaccuracyBasset：用深度卷积神经网络学习可访问基因组的规则代码[50]来自ENCODE和Epigenomics Roadmap项目的164个细胞类型的DNasel-seq数据学习DNA序列的功能活动CNNAUC = 0.892a首字母缩写词：CNN=卷积神经网络，DNN=深度神经网络，RNN=递归神经网络，DBN=深信念网络，RBM=限制玻尔兹曼机器，MLP=多层感知器，MLFS=多级特征选择，PINN= 网络，CRF=条件随机场。转录。转录组学分析利用各种类型转录物（信使RNA（mRNA），长非编码RNA（lncRNA），微小RNA（miRNA）等）丰度的变化来收集各种功能信息，从剪接代码到各种疾病的生物标志物。转录组学数据通常从不同类型的平台（各种微阵列平台，测序平台）获得，其不同之处在于测量的基因组和信号检测方法。许多因素导致基因表达数据的变异性。因此，即使对于单个平台分析也需要标准化。 跨平台分析需要规范化技术，这可能是一个重大挑战。由于DNN具有较高的泛化能力，因此特别适合于跨平台分析。他们也能很好地处理基因表达数据的其他一些主要问题，比如数据集的大小以及对降维和选择性/不变性的需求，下面我们将回顾几个已经使用的DNN 用不同类型的基因表达数据来获得不同程度的成功。表格数据应用程序。基因表达数据可以表示的一种方式是作为矩阵的表格形式，其包含关于转录物表达的定量信息。这些数据是高维度的，由于数据中的信噪比损失，使得统计分析成为问题。[25]高维数据可以通过两种方式处理：I. 降维：A.特征提取，例如用SVM或随机森林算法;B.特征子集选择;C.途径分析;II. 使用对高维度较不敏感的方法，如随机森林或深层信念网络。诸如主成分分析（PCA），奇异值分解，独立分量分析或非负矩阵分解等方法是常见的前沿方法。然而，上述方法将数据转换成许多难以用生物学解释的组件。此外，这种降维方法基于基因表达谱提取特征而不管基因之间的相互作用。通路分析可以减少变量的数量，减少错误率并保留更多的生物相关信息。[25,26]深度学习在处理高维基质转录组学数据方面也取得了一些成功。在另一种方法中，将基因表达的特征与非编码转录物如miRNA的区域一起提取; 这是通过使用深度信念网络和主动学习来实现的，其中使用了深度学习特征提取器来减少六个癌症数据集的维度，并且胜过了基本特征选择方法[27]。主动学习与分类的应用提高了准确性，并且允许选择与癌症相关的特征（改进的癌症分类），而不仅仅基于基因表达谱。使用miRNA数据的特征选择是使用与先前选择的特征子集的目标基因的关系实施的。在另一个深度学习应用中，Fakoor等人利用自编码器网络进行推广，并将其应用于使用从具有不同基因集合的不同类型的微阵列平台（Affimetrix家族）获得的微阵列基因表达数据的癌症分类[28]。他们通过PCA和非监督非线性稀疏特征学习（通过自动编码器）结合使用降维来构建用于微阵列数据的一般分类的特征。癌症和非癌细胞分类的结果显示出了重要的改进，特别是使用监督微调，这使得特征不那么通用，但即使对于没有跨平台标准化的数据也能获得更高的分类准确性。自动编码器的全球泛化能力有助于使用不同微阵列技术收集的数据，因此可能对来自公共领域的数据进行大规模综合分析有前途。图像处理应用。基因表达也可以以可视形式存储为图像，例如来自微阵列的图像荧光信号或RNA原位杂交荧光或放射性信号。 在一些应用中，以图像处理性能优越著称的CNN已经显示出改善这些图像分析的潜力。在微阵列分析中，由于斑点大小，形状，位置或信号强度的变化，检测信号和识别荧光斑点可能是具有挑战性的，并且荧光信号强度通常对应于基因或序列表达水平差。在对这个问题的深度学习技术的一个应用中，CNN被用于微阵列图像分割，并且在准确性方面显示出类似于基准方法的准确度的结果，但是训练更简单并且对计算源的要求更少。[29]将CNN应用于基于图像的基因表达数据的另一个机会是RNA原位杂交，这是一种繁琐的技术，当允许这样的操作时，能够使基因表达在一组细胞，组织切片或整个生物体中定位和可视化。这种方法促进强大的纵向研究，说明发展过程中的表达模式的变化。它被用于构建详细的Allen DevelopmentMouse Brain Atlas，其中包含超过2000个基因的表达图谱，每个基因在多个脑部分中进行说明。过去，这些手动标注是耗时的，昂贵的，有时也是不准确的。然而，最近，Zeng等人使用深度预训练CNN进行自动注释[30]。要做到这一点，神经网络模型训练原始自然原位杂交图像的不同层次的发展中国家的大脑没有关于坐标（空间信息）的确切信息;这种技术在四个发展阶段的多个大脑水平上实现了卓越的准确性。剪接。深度学习的另一个应用领域是剪接。剪接是在真核生物中提供蛋白质生物多样性的主要因素之一;此外，最近的研究显示“拼接代码”与各种疾病之间的联系[31]。然而，现代科学仍然不能全面地理解控制剪接调控的机制。剪接调节的现代概念包括转录水平，特定信号调节序列元件（剪接增强子或沉默子）的存在，剪接位点的结构和剪接因子的状态（例如特定位点的磷酸化可能改变剪接因子活性）。所有这些因素使分析变得复杂，因为它们之间存在大量元素和复杂的非线性相互作用。现有的拼接预测软件需要高通量测序数据作为输入，并且面临着原始读取比常规基因短的问题，以及基因组中假性基因的高重复水平和存在。因此，拼接机制的分析算法很慢，需要高度的组合计算来源，深度学习可能会在这方面提供改进。在使用五个组织特异性RNA-seq数据集的一个深度学习应用中，使用隐变量来开发DNN以用于基因组序列和组织类型中的特征，并且被证明优于贝叶斯方法预测个体内和组织间的组织剪接外显子拼接的转录本百分比的变化（拼接代码度量）[32]。非编码RNA。非编码RNA是生物学中的另一个问题，需要复杂的计算方法，如深度学习。非编码RNAs非常重要，涉及转录，翻译和表观遗传学的调控[33]，但是它们仍然难以与编码蛋白质的RNA区分开来。对于短的非编码RNA，这个任务已经很好地解决了，但是对于lncRNA来说这是相当具有挑战性的。lncRNAs组成异构类，可能含有推定的复制起点（ORF），短的蛋白质样序列。开发了一种新的深层次的学习方法，称为lncRNAMFDL，用于鉴定lnc-RNAs，使用ORF，k相邻碱基，二级结构和预测的编码结构域序列等多种特征的组合[34]。该方法使用从Gencode（lncRNA）和Refseq（蛋白质编码mRNA数据）的序列数据中提取的五个单独特征，并且在人类数据集中导致97.1％的预测准确性。表达量性状基因座分析。最后，数量性状基因座（QTL）分析有潜力进行深入的学习。 QTL分析鉴定含有多态性的遗传基因座，所述多态性导致复杂的多基因性状（例如，体重，药物反应，免疫应答）的表型变异。显示遗传变异的一个这样的“性状”是给定组织和/或条件中任何给定基因的表达或转录本丰度。表达QTL（eQTL）是影响转录本丰度的遗传变异的基因座。 eQTL分析已经导致了对人类基因表达调控的洞察力，但面临着许多挑战。在局部调节表达的eQTL（顺式-eQTL）相对容易用有限数量的统计测试来鉴定，但是调节基因组中其它位置的基因表达的位点（trans-eQTL）更难以检测到。最近，为了解决使用各种编码的生物特征（诸如物理蛋白质相互作用网络，基因注释，进化保守，局部序列信息以及来自ENCODE项目的不同功能元件）的反式eQTL预测问题的深度学习方法MASSQTL[35]被提出。DNN利用来自其各自交叉验证折叠的9个DNN模型，优于其他机器学习模型，并且提供了对基因表达的调控架构的基础的新机制。深解码系统也被用来对trans-eQTL特征向量进行聚类，然后通过t-SNE降维技术进行可视化。蛋白质组学。与转录组学相比，蛋白质组学是一个相当欠发达的研究领域，数据依然稀少，用于分析的计算方法较少。即使有相似的信号编码和传输机制，人类蛋白质组学数据的缺乏以及将模型生物体结果转化为人类的困难也使分析变得复杂。深度学习可以以多种方式使蛋白质组学受益，因为一些方法不需要像其他机器学习算法那样的大量培训案例。深度学习方法的其他优点是他们建立数据的分层表示，并从复杂的相互作用中学习一般特征，从而有利于蛋白质的蛋白质组学和网络分析。例如，使用磷酸化数据，双峰深信念网络已被用于预测大鼠细胞对相同刺激的刺激的细胞反应[36]。与传统的管线相比，开发的算法获得了相当的准确性。结构生物学和化学。结构生物学包括蛋白质折叠分析，蛋白质动力学，分子建模和药物设计。二级和三级结构是蛋白质和RNA分子的重要特征。对于蛋白质，适当的结构测定对于酶功能预测，催化中心和底物结合的形成，免疫功能（抗原结合），转录因子（DNA结合）和转录后修饰（RNA结合）是重要的。丧失适当的结构会导致功能丧失，并且在某些情况下会导致可能导致神经退行性疾病（如阿尔茨海默病或帕金森病）的异常蛋白质的聚集。[37]基于复合同源性的比较建模是预测蛋白质二级结构的一种可能方式，但是受现有注释良好的化合物的量限制。另一方面，机器学习从头预测是基于公认的具有公知结构的化合物的模式，但是还不够精确以至于不能实际使用。从头开始使用深度学习方法通过使用蛋白质测序数据改进了结构预测[38]。同样，深度学习已经被应用于使用ASTRAL数据库数据和复杂的三阶段方法来预测二级结构元素和氨基酸残基之间的接触和取向[39]。所使用的方法是分析偏倚和高度可变数据的有效工具。三维结构的不变性在功能上也是重要的。然而，有几种蛋白质没有独特的结构参与基本的生物过程，如细胞周期的控制，基因表达的调控，分子信号传递。此外，最近的研究显示一些无序蛋白质的显着性[37]; 许多癌基因蛋白具有非结构域，并且错误折叠蛋白的异常聚集导致疾病发展[40]。这种没有固定三维结构的蛋白被称为固有无序蛋白（IDP），而没有恒定结构的结构域被称为固有无序区（IDR）。许多参数将IDP / IDR与结构化蛋白质区分开来，从而使预测过程具有挑战性。这个问题可以使用深度学习算法来解决，这些算法能够考虑各种各样的特征。2013年，Eickholt和Cheng发表了一个基于序列的深度学习预测指标DNdisorder，与先进的预测指标相比，改进了对无序蛋白质的预测[41]。后来在2015年，Wang等人提出了一种新的方法，DeepCNF，使用来自蛋白质结构预测的临界评估（CASP9和CASP10）的实验数据，能够准确预测多个参数，如IDPs或具有IDR的蛋白质。DeepCNF算法通过利用众多特征，比基线单从头（从头算）预测指标执行得更好[42]。另一类重要的蛋白质是结合单链或双链RNA的RNA结合蛋白。 这些蛋白质参与RNA的各种转录后修饰：剪接，编辑，翻译调控（蛋白质合成）和聚腺苷酸化。RNA分子形成不同类型的臂和环，需要识别和形成RNA和蛋白质之间连接的二级和三级结构。RNA的二级和三级结构是可预测的，并且已经被用于建模结构偏好偏好和通过应用深度信念网络预测RBP的结合位点[43]。深度学习框架在真正的CLIP-seq（交联免疫沉淀高通量测序）数据集上进行了验证，以显示从原始序列和结构分布中提取隐藏特征的能力，并准确预测RBP的位点。药物发现和再利用。计算药物生物学和生物化学广泛应用于药物发现，开发和再利用的几乎每个阶段。过去数十年来，不同的研究团体和公司在全球范围内开发了大量用于计算机模拟药物发现和目标延伸的计算方法，以减少时间和资源消耗。虽然存在许多方法[44]，但是还没有一个是最优的（例如，无法执行通量筛选或者通过蛋白质类别进行限制），现在一些研究表明深度学习是一个重要的考虑方法（表1）。药物发现的重要任务之一就是预测药物靶点的相互作用。 靶标（蛋白质）通常具有一个或多个与底物或调节分子的结合位点; 这些可以用于建立预测模型。 然而，包括其他蛋白质的成分可能会给分析带来偏见。成对输入神经网络（PINN）接受具有从蛋白质序列和靶分布获得的特征的两个载体的能力被Wang等人用来计算靶标-配体相互作用[45]。神经网络的这种优势比其他代表性的靶标-配体相互作用预测方法有更好的准确性。药物发现和评估是昂贵，耗时且具有风险; 计算方法和各种预测算法可以帮助降低风险并节省资源。一个潜在的风险是毒性; 例如，肝毒性（肝毒性）是从生产中去除药物的常见原因。用计算方法预测肝毒性可能有助于避免可能的肝毒性药物。使用深度学习，可以有效地确定原始化学结构的化合物毒性，而不需要复杂的编码过程[46]。使用CNN也可以预测诸如环氧化的性质，这意味着高反应性和可能的毒性; 这是休斯等人首次实施的。通过使用环氧化分子和氢氧化物分子的简化分子输入线入口规格（SMILES）格式数据作为阴性对照[47]。多平台数据（Multiomics）。使用多平台数据的能力是深度学习算法的主要优势。 由于生物系统复杂，具有多个相互关联的元素，基因组学，表观基因组学和转录组学数据的系统级整合是提取最有效且有生物学意义的结果的关键。整合过程在计算上不是微不足道的，但收益是生物标志物特异性和灵敏度比单一来源方法的增加。计算生物学中需要分析组合数据的主要领域之一是计算表观遗传学。有联合分析基因组，转录组，甲基化组特征和组蛋白修饰提供了准确的表观基因组预测。一些研究人员已经开发出深度学习方法，可用于分析来自多个来源的数据（表1）。Alipanahi等人开发了基于深度学习的方法DeepBind（tools.genes.toronto.edu/deepbind/），以在各种疾病中计算核苷酸序列结合转录因子和RNA结合蛋白的能力，并表征单点突变对结合特性的影响。DeepBind软件受CNN启发，对技术不敏感; 相反，它与从微阵列到序列的定性不同形式的数据是相容的。CPU的实现也允许用户并行化计算过程[48]。在另一个基于CNN的应用程序中，Zhou和Troyanskaya设计了DeepSEA框架来预测染色质特征和疾病相关序列变异的评估。与其他计算方法不同，他们的算法能够捕获每个结合位点的大规模上下文序列信息，用于注释从头序列变异体[49]。开发了类似的CNN管线，揭示了序列变异对染色质调控的影响，并对DNase-seq（DNase I测序）数据进行了培训和测试[50]。一种名为Bassed的深度学习软件优于基线方法，并且在所有数据集上达到平均AUC0.892。最后，随着深层特征选择模型的发展，深度学习被用于识别主动增强器和促进器，该模型利用了DNN对复杂非线性相互作用进行建模的能力，并学习了高层次的广义特征[51]。模型从多平台数据中选择特征，并按照重要性进行排序。在这些应用中，深度学习方法是染色质性质的更敏感和更有力的预测因子，也是复杂生物标志物发展的关键。癌症是一组异质性疾病的广泛名称，其中一些是由基因突变引起的，因此使用多平台数据的癌症分类可以揭示潜在的病理学。Liang等人开发了一个具有多平台数据的深层信念网络模型，用于癌症患者的聚类[52]。使用受限玻尔兹曼机对每种输入模式定义的特征进行编码。这种方法的一个优点是深层信念网络不需要具有正态分布的数据，因为其他聚类算法和遗传（生物）数据不是正态分布的。最后，从自然语言处理的角度来看，深度学习在通过巨大的非结构化（研究出版物和专利）和结构化数据（知识注释图，如基因本体论[53]或Chembl[54]）浏览时，通过检验假设的合理性。这些数据库一起形成了一个庞大的，多平台的数据集，如果结合起来，这些数据集将更加丰富和全面。总之，现代生物数据的庞大规模，对于以人为本的分析来说太庞大而复杂。 机器学习，特别是深度学习与人类专业知识相结合，是将多个大型多平台数据库完全集成的唯一途径。 深度学习使人类能够做到以前无法想象的事情：具有数百万输入的图像识别，语音识别以及接近人类能力的语音自动化。 虽然深度学习和特别是无监督的深度学习仍处于起步阶段，特别是在生物学应用方面，但最初的研究支持它作为一种有希望的方法，尽管在实施中不受限制和挑战，但可以克服生物学数据的一些问题， 对数百万间接和相互关联的疾病机制和途径的新见解。

千分尺读数时,先以微分筒的端面为准线,读出固定套管下刻度线的分度值(只读出以毫米为单位的整数),再以固定套管上的水平横线作为读数准线,读出可动刻度上的分度值,读数时应估读到最小刻度的十分之一,即0.001毫米。如果微分筒的端面与固定刻度的下刻度线之间无上刻度线,测量结果即为下刻度线的数值加可动刻度的值;如微分筒端面与下刻度线之间有一条上刻度线,测量结果应为下刻度线的数值加上0.5毫米,再加上可动刻度的值,如上图(左)读数为8.384毫米,上图(右)读数为7.923毫米。 数显千分尺刻度读取方法:测量值:直接读出所显示的数据。 刻度显示千分尺读取方法:测量值:主轴刻度+副轴刻度。根据如下图所示的主轴和副轴放大图,说明如下。1、首先读出副轴边缘在主轴上的刻度。在下图中,由于其边缘在主轴上处于7和7.5之间,所以主轴刻度是7mm.2、读取和主轴刻度基线重合的副轴刻度。在下图中,主轴刻度基线对齐到副轴上的37和38之间位置,再根据刻度分量读出其分刻度,就可得0.4,因此副轴刻度是37.4。3、往在〈2〉中得到的数据上乘于主轴1个刻度的单位。http://jingyan.baidu.com/article/a17d52852c4eaf8098c8f217.html

看完这个就知道学什么了

请你断开手机和电脑的连接，重启下手机，然后关闭电脑端的杀毒软件。然后再参考下下面：…下面的几点线刷需要注意的事项请你参考一下：1.建议你下载压缩包到D盘根目录，复制到刷机工具中的地址不要出现中文，具体的您可以查看一下以下链接，不要出现这些问题：bbs.xiaomi.cn/thread-5773585-1-1.html 2.重新安装一下你的驱动程序3.刷机包地址：www.miui.com/thread-790375-1-1.html米1/1s线刷详细介绍：bbs.xiaomi.cn/thread-5764666-1-1.html米2刷机的详细方法http://bbs.xiaomi.cn/thread-6052618-1-1.html如果你的还是有问题，你的手机在小米网购买并且在3包期内，是可以前往小米之家让工作人员为您免费刷机的，地址和电话查询： www.xiaomi.com/c/service/poststation/

Windows7系统酷炫的功能，个性化的设置觉得用户青睐，成为目前使用量最多的一款操作系统。Windows7系统里面的一些实用小工具也给用户带来了很大的方便，但是在使用Windows7系统的过程中，有不少用户发现win7桌面的小工具每次在开机的时候都要重新启动，非常麻烦，怎么办呢？下面小编针对此问题给大家介绍Windows7系统（深度技术Win7系统下载）桌面小工具每次开机都需重新开启的解决办法。操作方法：1、按“win+r”组合键打开“运行”对话框，然后输入“msconfig”命令按回车打开win7系统配置窗口;2、切换到“启动”选项卡，在启动项目中找到并勾选C:ProgramFilesWindowsSidebarsidebar.exe/autoRun路径的一项，点击确定按钮;3、双击打开“计算机”图标，在打开C:ProgramFilesWindowsSidebar的目录，找到“sidebar.exe”文件;4、点击“开始——所有程序——启动”，然后鼠标右击“启动”选择“打开所有用户”选项;5、将刚刚找到的“sidebar.exe”文件复制到启动文件夹中，然后再按照第2步的方法操作就即可。深度技术Win7系统桌面小工具每次开机都需重新启动的解决方法就跟大家分享到这里。

地下水位【underground water level】是指地下含水层中水面的高程。如图中所示，虚线为潜水面，A即为潜水的埋藏深度，而H是潜水含水层的厚度。由图可知：地下水位H=地面高度-潜水埋藏深度A

如果想搞技术，最好当然是把大学的课程过一遍。但是，我们想快速找到工作就没那么多时间，所以要有侧重。第一要学会一门编程语言，JAVA，Python都可以。如果有余力再学点数据结构和算法。其他的如操作系统，网络，计算机硬件等可以穿插的了解一些，等找到工作后，根据需求再提高。一般培训机构都是学一下编程语言，然后学习框架做项目。其他知识只是略微讲一下。如果想在技术的道路上走的长远，还是要把知识系统化的。可以到这里看看，看行比较哈

圆的直径为650mm，那么半径为325mm OA=325油面宽度600mm，AB的一半为300mm 圆心O到油面AB的距离H~便可以利用勾股定理，h~=√[OA^2-(AB/2)^2]=√(325^2-300^2)=√156125=125h=r-h~=325-125=200mm你好，很高兴为您解答， 【曾飞非】为您答疑解惑如果本题有什么不明白可以追问，如果满意记得采纳如果有其他问题请采纳本题后另发点击向我求助，答题不易，请谅解，谢谢。为梦想而生团队祝你学习进步

200mm． 试题分析：先过点O作OD⊥AB于点D，交 于点F，连接OA，有垂径定理可求出AD的长，再根据勾股定理求出OD的长，进而可得出DF的长．试题解析：过点O作OD⊥AB于点D，交 于点F，连接OA，∵AB=600mm，∴AD=300mm，∵底面直径为650mm，∴OA= ×650=325mm，∴OD= =125mm，∴DF=OF﹣OD= ×650﹣125=200mm．故油的最大深度为200mm．

圆的直径为650mm，那么半径为325mm OA=325 油面宽度600mm，AB的一半为300mm 圆心O到油面AB的距离H~便可以利用勾股定理， h~=√[OA^2-(AB/2)^2] =√(325^2-300^2) =√156125 =125 h=r-h~=325-125=200mm

圆的直径为650mm，那么半径为325mm OA=325油面宽度600mm，AB的一半为300mm 圆心O到油面AB的距离H~便可以利用勾股定理，h~=√[OA^2-(AB/2)^2]=√(325^2-300^2)=√156125=125

圆的直径为650mm，那么半径为325mmOA=325油面宽度600mm，AB的一半为300mm圆心O到油面AB的距离H~便可以利用勾股定理，h~=√[OA^2-(AB/2)^2]=√(325^2-300^2)=√156125=125h=r-h~=325-125=200mm圆的直径为650mm，那么半径为325mmOA=325油面宽度600mm，AB的一半为300mm圆心O到油面AB的距离便可以利用勾股定理，用正弦定理也行OA325的平方-1/2AB的平方，再再将得数开平方不就是圆心到油面的距离吗，再用半径减去这个距离不就等于油面的最大深度了最后得数为200mm

圆的直径为2600mm，那么半径为1300mm OA=1300油面宽度2400mm，AB的一半为1200mm 圆心O到油面AB的距离H~便可以利用勾股定理，h~=√[OA^2-(AB/2)^2]=√(1300^2-1200^2)=√250 000=500h=r-h~=1300-500=800mm希望采纳谢谢

200mm或者450mm，要考虑油面是否高于半圆

简单来说：1）深度学习（Deep Learning）只是机器学习（Machine Learning）的一种类别，一个子领域。机器学习 > 深度学习2）大数据（Big Data）不是具体的方法，甚至不算具体的研究学科，而只是对某一类问题，或需处理的数据的描述具体来说：1）机器学习（Machine Learning）是一个大的方向，里面包括了很多种 approach，比如 deep learning, GMM, SVM, HMM, dictionary learning, knn, Adaboosting不同的方法会使用不同的模型，不同的假设，不同的解法。这些模型可以是线性，也可以是非线性的。他们可能是基于统计的，也可能是基于稀疏的.不过他们的共同点是：都是 data-driven 的模型，都是学习一种更加 abstract 的方式来表达特定的数据，假设和模型都对特定数据广泛适用。好处是，这种学习出来的表达方式可以帮助我们更好的理解和分析数据，挖掘数据隐藏的结构和关系。Machine Learning 的任务也可以不同，可以是预测（prediction），分类（classification），聚类（clustering），识别（recognition），重建（reconstruction），约束（regularization），甚至降噪（denoising），超分辨（super-resolution），除马赛克（Demosaicing）等等.2）深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个子类，一般特指学习高层数的网络结构。这个结构中通常会结合线性和非线性的关系。Deep Learning 也会分各种不同的模型，比如 CNN, RNN, DBN他们的解法也会不同。Deep Learning 目前非常流行，因为他们在图像，视觉，语音等各种应用中表现出了很好的 empirical performance。并且利用 gpu 的并行运算，在模型相当复杂，数据特别大量的情况下，依然可以达到很理想的学习速度。因为 Deep Learning 往往会构建多层数，多节点，多复杂度的模型，人们依然缺乏多里面学习的结构模型的理解。很多时候，Deep Learning 甚至会被认为拥有类似于人类神经网络的结构，并且这种类似性被当做 deep learning 居然更大 potential 的依据。但答主个人认为，其实这略有些牵强听起来更像是先有了这种 network 的结构，再找一个类似性。当然，这仅仅是个人观点（私货私货）3）大数据（Big Data，我们也叫他逼格数据.）是对数据和问题的描述。通常被广泛接受的定义是 3 个 V 上的“大”：Volume（数据量）, Velocity（数据速度）还有 variety（数据类别）。大数据问题（Big-data problem）可以指那种在这三个 V 上因为大而带来的挑战。Volume 很好理解。一般也可以认为是 Large-scale data（其实学术上用这个更准确，只是我们出去吹逼的时候就都叫 big data 了）。“大”可以是数据的维度，也可以是数据的 size。一般 claim 自己是 big-data 的算法会比较 scalable，复杂度上对这两个不敏感。算法和系统上，人们喜欢选择并行（Parallel），分布（distributed）等属性的方法来增加 capability。ITjob----采集

首先用海量数据，基于深度学习卷积网络训练出人脸特征模型。在人脸识别过程中，对于前端在各种环境下采集到的人脸图像，先采用光线规整、图像增强、关键点分析、人脸对齐等先进行人脸图像预处理，并检测出人脸，检测出人脸后采用训练出来的特征模型进行人脸特征值的提取，并对提取出来的特征值进行比对，输出比对结果确定是否为同一个人。相关内容你可以去虹软官网了解一下

深度学习 deep learning深度学习定义：欣顿（Hinton）等提出的一种研究信息的最佳表示及其获取方法的技术，在神经网络或信念网络的情况下是对基于深层结构或网络表示的输入输出间映射进行机器学习的过程。学科：计算机科学技术_人工智能_神经网络相关名词：数据挖掘 人工智能 机器学习【深度学习相关】深度学习(deep learning)，属于机器学习（machine learning）的学术、工程领域研究中一个新的方向，目的是实现人工智能（artificial intelligence）的普及化。深度学习的具体过程可简述为：挖掘所给样本数据的内在规律与联系，提取、分析样本的特征信息，如图像、文本和声音，处理数据信息并发出指令，控制机器的行为，使机器具有类似于人类的学习、分析、识别、处理等能力。深度学习是一类模式分析方法的统称，就具体研究内容而言，大致有卷积神经网络、基于多层神经元的自编码神经网络和深度置信网络三类。目前，深度学习在多个领域取得了很大成果，如数据挖掘、机器翻译、语音识别、人脸支付、推荐服务、个性化搜索。深度学习可使机器高度模仿人类社会的具体活动，对很多复杂的识别模式很有帮助，促进了蓝海大脑深度学习服务器等相关人工智能领域的发展。（西北工业大学副教授 周竞涛）

人工智能是一个很广的学科含义，模拟实现人的智能行为的奇数的集合目前实现人工智能效果最好的方式是用机器学习技术也就是利用数据来，提高解决问题模型精度深度学习又是机器学习中的一个分支，这就是他们的关系

人工智能是最早出现的，也是最大、最外侧的同心圆；其次是机器学习，稍晚一点；最内侧，是深度学习，当今人工智能大爆炸的核心驱动。五十年代，人工智能曾一度被极为看好。之后，人工智能的一些较小的子集发展了起来。先是机器学习，然后是深度学习。深度学习又是机器学习的子集，深度学习造成了前所未有的巨大的影响。有人说，人工智能（AI）是未来，人工智能是科幻，人工智能也是我们日常生活中的一部分。这些评价可以说都是正确的，就看你指的是哪一种人工智能。今年早些时候，GoogleDeepMind的AlphaGo打败了韩国的围棋大师李世乭九段。在媒体描述DeepMind胜利的时候，将人工智能（AI）、机器学习（machinelearning）和深度学习（deeplearning）都用上了。这三者在AlphaGo击败李世乭的过程中都起了作用，但它们说的并不是一回事。现在，经过深度学习训练的图像识别，在一些场景中甚至可以比人做得更好：从识别猫，到辨别血液中癌症的早期成分，到识别核磁共振成像中的肿瘤。Google的AlphaGo先是学会了如何下围棋，然后与它自己下棋训练。它训练自己神经网络的方法，就是不断地与自己下棋，反复地下，永不停歇。深度学习使得机器学习能够实现众多的应用，并拓展了人工智能的领域范围。深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务，使得似乎所有的机器辅助功能都变为可能。无人驾驶汽车，预防性医疗保健，甚至是更好的电影推荐，都近在眼前，或者即将实现。

大家都太苛刻，windos当年也不是三天两头的打补丁，也是慢慢一步一步优化过来的。中国自己的cpu，操作系统今年刚刚实验完成，明年才正式大规模应用。各种应用软件自然会越来越多，补丁也越来越完善！

1、坚持全国一盘棋2、突出重点领域3、健全体制机制4、强化战略规划

一、推动军民融合深度发展格局的举措1、推进军民融合深度发展，必须立足国情军情，走出一条中国特色军民融合路子，把军民融合发展理念和决策部署贯彻落实到经济建设和国防建设全领域全过程。要发挥我国社会主义制度能够集中力量办大事的政治优势，坚持国家主导和市场运作相统一，综合运用规划引导、体制创新、政策扶持、法治保障以及市场化等手段。最大程度凝聚军民融合发展合力，发挥好军民融合对国防建设和经济社会发展的双向支撑拉动作用，实现经济建设和国防建设综合效益最大化。2、推进军民融合深度发展，根本出路在改革创新。要以扩大开放、打破封闭为突破口，不断优化体制机制和政策制度体系，推动融合体系重塑和重点领域统筹。要把军民融合发展战略和创新驱动发展战略有机结合起来，加快建立军民融合创新体系，培育先行先试的创新示范载体，拓展军民融合发展新空间，探索军民融合发展新路子。3、推进军民融合深度发展，要善于运用法治思维和法治方式推动工作，发挥好法律法规的规范、引导、保障作用，加快推进军民融合相关法律法规立改废释工作。要优化军民融合发展的制度环境，坚决拆壁垒、破坚冰、去门槛，加快调整完善市场准入制度，从政策导向上鼓励更多符合条件的企业、人才、技术、资本、服务等在军民融合发展上有更大作为。4、推动军民融合深度发展，必须向重点领域聚焦用力，以点带面推动整体水平提升。基础设施建设和国防科技工业、武器装备采购、人才培养、军队保障社会化、国防动员等领域军民融合潜力巨大，要强化资源整合力度，盘活用好存量资源，优化配置增量资源，发挥军民融合深度发展的最大效益。海洋、太空、网络空间、生物、新能源等领域军民共用性强，要在筹划设计、组织实施、成果使用全过程贯彻军民融合理念和要求，抓紧解决好突出问题，加快形成多维一体、协同推进、跨越发展的新兴领域军民融合发展格局。5、推动军民融合深度发展，必须强化贯彻落实。要增强紧迫感，只争朝夕，紧抓快干，按照职责分工，以钉钉子精神一件一件抓，加快推进重点任务、重大工程落地见效。要着眼于提高军民融合发展整体质量效益，强化督导评估，形成军民融合发展的鲜明导向和评价标准规范。二、军民融合的意义1、通过军民深度融合，盘活存量资产，吸引各种渠道资源进入安全领域，促进创新，加快武器装备升级换代；2、解决原有中国军工资产的效率问题，构建中国国家主导、需求牵引、市场运作、军民深度融合的运行体系，由原来的“输血”转为“造血”，促进军工产业升级。3、把中国国防科技工业与民用科技工业相结合，共同形成一个统一的国家科技工业基础，实现军民两部门合作共赢的目标。扩展资料实施军民融合发展战略是构建一体化国家战略体系和能力的必然选择，也是实现党在新时代的强军目标的必然选择，要加强战略引领，加强改革创新，加强军地协同，加强任务落实，努力开创新时代军民融合深度发展新局面，为实现中国梦强军梦提供强大动力和战略支撑。1、经济建设和国防建设的统筹推进，必须借力军民融合。2、军民科技的协同创新，必须借重军民融合。3、国家发展实力向国家博弈对抗能力的转化，必须借助军民融合。由此可见，构建一体化国家战略体系和能力，其核心要义是军民一体化，成败关键在于军民能否深度融合。开创新时代军民融合深度发展新局面，为实现中国梦强军梦提供强大动力和战略支撑，要在以下方面着力。参考资料来源：人民网--加快形成军民融合深度发展格局参考资料来源：百度百科--军民融合参考资料来源：人民网--开创新时代军民融合深度发展新局面

一，原题解释：【单选题】军民深度融合发展格局的目标是全要素、多领域、高要求。()A.正确B.错误答案：正确二，如何军民融合1、推进军民融合深度发展，必须立足国情军情，走出一条中国特色军民融合路子，把军民融合发展理念和决策部署贯彻落实到经济建设和国防建设全领域全过程。2、推进军民融合深度发展，根本出路在改革创新。要以扩大开放、打破封闭为突破口，不断优化体制机制和政策制度体系，推动融合体系重塑和重点领域统筹。要把军民融合发展战略和创新驱动发展战略有机结合起来，加快建立军民融合创新体系，培育先行先试的创新示范载体，拓展军民融合发展新空间，探索军民融合发展新路子。3、推进军民融合深度发展，要善于运用法治思维和法治方式推动工作，发挥好法律法规的规范、引导、保障作用，加快推进军民融合相关法律法规立改废释工作。4、推动军民融合深度发展，必须向重点领域聚焦用力，以点带面推动整体水平提升。基础设施建设和国防科技工业、武器装备采购、人才培养、军队保障社会化、国防动员等领域军民融合潜力巨大，要强化资源整合力度，盘活用好存量资源，优化配置增量资源，发挥军民融合深度发展的最大效益。

太平长安灯的推荐：1 独自等待（内地 看了这个片子你会明白有的时候不经意间你就把最美丽的爱情错过了。影片拍摄的让气氛始终活泼轻松也不乏感动。是部非常好的都市爱情片。相信看过之后你一定会喜欢上那个李静的！）2 这个杀手不太冷 (老片 经典 看上去有些木讷的杀手LEON和一个十来岁的小姑娘之间的爱情故事。听起来有些滑稽甚至乱伦，但看过影片之后你一定会觉得它比起很多爱情都要单纯。其中也不乏一些精彩的动作场面。那个女主角一定会打动你的！）3 即日起程 （内地 今年的新片 有些类似疯狂的石头，一部节奏感很强一环套一环的黑色幽默剧。比起疯狂的石头还要有进步。因为加入了温馨的感情元素。范伟那个老好人的形象也着实在脑海里挥之不去 我认为是08年最好看的内地电影）4 手机 （冯小刚和葛优的代表作。黑色幽默，发人深思）5 天下无贼 (又是冯葛合作的一部片子。个人认为是冯小刚和葛优片子里最好看的一部。手机当然也算）6 天下第二 （今年的烂片里十全九美一定要算上一个。刚开始看十全九美我第一个反应就是这部天下第二。比起十全九美它的节奏要紧凑很多，幽默感也表现的更自然）7 电锯惊魂系列 （如果你只去看电锯惊魂表面的血腥然后大呼刺激。那么我告诉你完全没有领会到这个片子的用意和内含。完整的看完五部你会发觉片子的构思很精巧，一环套一环。从内含上来说它所揭示的是人性的弱点和求生欲深层的东西。值得一看。）8 后天 （灾难片里最好的）9 我的女友是机器人 （日本 很温情的片子，有些类似人型电脑天使心 是我的野蛮女友的导演执拍的）10 八面埋伏 （美国 惊悚片 悬疑设置的非常巧妙 我可以肯定你们只到最后都很难猜到凶手是谁）11 哼唱 （韩国 比较安静的片子感人）12 元卓的天使 （韩国 父爱的 看完忍不住想要流泪的片子）13 暖春 （内地 同样的感人！）14 盲山 （讲述的是一个真实的故事，一个女大学生被拐卖到山区后逃生的经历）15 电视剧：深牢大狱（又名阳光像花儿一样绽放 海岩的片子）16 我爱你 （徐静蕾 佟大为主演 讲述的故事很简单就是一对新婚夫妻的日常生活。伴随着无休止的争吵。最后有些心酸）17 看上去很美 （也是王朔的片子，从幼儿园来写社会百态。很有意思）18 一半火焰，一半海水 （依然是王朔的片子，比较另类的题材。比较符合流氓作家王朔 呵呵 其实挺喜欢他的作品，觉得他写书的风格比较像韩寒）19 电视剧：豪杰春香 （其实我不大爱看韩剧，不过这个片子确实挺有趣）20 电视剧：北京我的爱 （韩彩英和孙菲菲都是我喜欢的演员。尤其是孙菲菲本片的造型相当打动人)21 吓死鬼 （泰国 推荐一个恐怖片吧 其实我看鬼片都没什么感觉了或许是小时候看多的原因。相对来说的话这个片子有些小恐怖）22 恋空 （日本 感觉一般 情节比较老套 看了就知道后面 不过我挺喜欢女主角的 呵呵）23 情书 （也是经典的爱情故事）24 死神来了 （惊悚片 经典 一共有3集）25 我脑海中的橡皮擦 （韩国 相当感人的爱情故事）26 死亡笔记 （电影版 日本 有很多人说电影版不如动画好看 但是我觉得其实也很好 改编的部分也很到位。不像国内的片子一改编都是改差了。当L死的那段对白我一直记忆犹新 而且是相当的喜欢电影版里的 L）

绍兴文理学院有哪些专业？深度报道，详细介绍各个专业特色绍兴文理学院位于浙江省绍兴市，是一所集学士、硕士、博士教育为一体的综合性大学，是浙江省高等教育学校“211工程”重点建设高校，是国家教育部“双一流”建设高校，是浙江省唯一一所被评为“卓越大学生创新创业计划”示范校的高校。学校拥有多个学科门类，涵盖文、理、工、农、管、艺、法、教、经、管等多个学科领域，拥有经济管理、公共管理、电子信息、计算机、机械、电气、土木、生物、材料、环境、艺术、人文等多个专业。一、经济管理学科经济管理学科是学校的特色学科，拥有会计学、工商管理、财务管理、金融学、保险学、税收学、市场营销、电子商务、国际经济与贸易、人力资源管理、电子政务、物流管理等多个专业。这些专业着重培养学生分析和解决实际经济管理问题的能力，具备分析、解决实际经济管理问题的能力，为社会和企业提供高素质的经济管理人才。二、公共管理学科公共管理学科是学校的重点学科，拥有行政管理、公共政策、公共事务管理、公共关系学、政治学与行政学等多个专业。这些专业旨在培养具备全面理论知识和实践能力的公共管理人才，为社会和政府提供高素质的公共管理人才。三、电子信息学科电子信息学科是学校的优势学科，拥有电子信息工程、电子科学与技术、通信工程、计算机科学与技术、软件工程、网络工程、物联网工程等多个专业。这些专业旨在培养具备电子信息技术创新能力和管理能力的人才，为社会提供高素质的电子信息技术人才。四、机械学科机械学科是学校的特色学科，拥有机械设计制造及其自动化、工业设计、机械电子工程、机械电子信息工程等多个专业。这些专业旨在培养具备机械设计、精密加工、智能控制、节能减排等机械制造技术能力的人才，为社会提供高素质的机械制造技术人才。五、电气学科电气学科是学校的重点学科，拥有电气工程及其自动化、电子科学与技术、电子信息工程、自动化、智能电网信息工程等多个专业。这些专业旨在培养具备电气技术创新能力和管理能力的人才，为社会提供高素质的电气技术人才。六、土木学科土木学科是学校的优势学科，拥有土木工程、给排水科学与工程、建筑学、城市规划与管理等多个专业。这些专业旨在培养具备建筑设计、施工管理、智能建筑、绿色建筑等土木技术能力的人才，为社会提供高素质的土木技术人才。七、生物学科生物学科是学校的特色学科，拥有生物技术、生物信息学、生物医学工程、生物制药等多个专业。这些专业旨在培养具备生物技术创新能力和管理能力的人才，为社会提供高素质的生物技术人才。八、材料学科材料学科是学校的优势学科，拥有材料物理与化学、材料加工工程、材料成型及控制工程、新能源材料与器件等多个专业。这些专业旨在培养具备材料科学创新能力和管理能力的人才，为社会提供高素质的材料科学技术人才。九、环境学科环境学科是学校的特色学科，拥有环境科学与工程、资源环境与城乡规划管理、生态学等多个专业。这些专业旨在培养具备环境保护、资源开发、节能减排等环境技术能力的人才，为社会提供高素质的环境技术人才。十、艺术学科艺术学科是学校的优势学科，拥有美术学、音乐学、舞蹈学、戏剧影视学、播音与主持艺术等多个专业。这些专业旨在培养具备艺术创作能力和管理能力的人才，为社会提供高素质的艺术人才。十一、人文学科人文学科是学校的特色学科，拥有中国语言文学、历史学、新闻传播学、社会学、社会工作、心理学等多个专业。这些专业旨在培养具备文化传播、社会调查、心理辅导等人文技能的人才，为社会提供高素质的人文人才。自考/成考有疑问、不知道自考/成考考点内容、不清楚当地自考/成考政策，点击底部咨询官网老师，免费领取复习资料：https://www.87dh.com/xl/

最开始接触到 reMarkable 还是在大学里，它最吸引我的一点，也是我在墨水屏产品使用过程中最深的痛点——手写功能。我一直都渴望着拥有一款可以写的墨水屏产品，这也是为什么在我多次观望 Kindle 以后，依旧不想选择它。 为了行文方便，下文我将用 reMarkable 的简称 rM 来指代。 rM 完成了我对纸的数码化最基本的想象，极低的手写延时，让我在墨水屏上找到了仿纸的书写手感和与纸质书一样的书写体验。我试着用它做过很多事情——做笔记、看漫画、安排周计划、读论文、写批注，甚至用它来准备考研。rM 的亮点突出，缺点也很明显，由于其市场定位的选择中并没有将中国大陆包含在内，导致系统中文汉化、中文文件支持、云同步等都出现或大或小的影响，部分功能难用甚至不可用，一时间让我对它爱恨交织。 2012 年的一个夏天，我第一次知道墨水屏这类产品的存在，那时它还有另外一个名字——电纸书，其中比较有名的品牌还是汉王、Kindle 等。受自己阅读习惯影响，读书时喜欢随手批注，若不能勾勾画画便好似这书读的不走心，然而当时的产品没有能满足这一需求的，即便后来有出现，延迟也会久到不如没有这个功能，直到 2016 年的某一天，我看到了 rM 的宣传片 1 。 当时 rM 还是个众筹产品，或者说是一个概念产品，虽然预售有折扣，但是我都不知道怎么下单，因为可购买的国家里没有中国大陆，第一次能有种有钱没地方花的感觉（笑）。或许是因为念念不忘必有回响，终于在 2017 年找到了代购 rM 的某宝卖家，从 3 月份付订金到隔年 3 月份付尾款拿实物，中途等了漫长的一年。 如果说众筹时的宣传片是卖家秀的话，刚拿到手的试用就像是买家秀——电池续航能力不足、功能不完善、加载速度慢，很多人刚一拿到手试用了几天就摆上了闲鱼，让我大呼后悔——早知道就不代购了，闲鱼他不香吗？ 尽管初期 rM 问题多到我常常放一边吃灰，但是一直让我舍不得放弃的是 rM 团队满满的诚意，从 rM 出厂开始到今天，系统更新依旧没有停下来，功能体验也比刚出厂时好了很多。以下是 rM 从出厂至今的更新日志 2 ： 常有用户问团队会不会出 rM2，据悉 rM 官方最近把之前注册好的 FCC ID 注销掉了，看来短期内不会有新产品出来，而 rM 的高频的维护工作应该也依然会继续维持，毕竟即便到现在还有很多需要完善的功能点。 rM 的重量偏轻，只比 Apple 新出的 iPad mini5 重了 50g左右，而若是与同样大小的 iPad Pro 10.5 相比，后者明显要比前者重很多。 床 在重量上的优势使得 rM 更适合（单手）手持阅读，且更加便于携带，这对于每次去图书馆需要背着 N 个课程笔记本的我来说，实在是对于双肩的一种解放。 rM 的屏幕是黑白显示屏，有着 2048 级的的压感灵敏度，分辨率 226 ppi，书写延时 55 ms，这些优点使得 rM 除了做手写批注和做笔记以外，也是一个画画的好选择。 rM 屏幕上的阻尼非常舒服，配合原生笔恰到好处，很容易就能写出漂亮的字迹。 据说 rM 的手写笔使用的是类似于 Wacom 的电磁原理，所以灵敏度也很高能达到 2048 级，为了手写体验，这款笔的笔尖是可磨损的，用了一段时间后要替换笔尖，但是无需充电。 我尝试了一下和 Apple pencil 对比了一下长度，只是多了 pencil 笔头的那一部分，笔长可近似一般长。 看了一下官网发现又出了一根黑色的笔，不知道操作体验会不会有所出入，等待其他买过的有志之士来测评吧。 rM 有 8G 的存储空间，除去系统文件占据的空间外实际可供发挥的空间在 6.53G 左右，已经能存不少的文件了，毕竟一般一个普通的 PDF 文件大小最多也只有 100M+。 但也有自身的潜在问题，细心一点的人会发现删文件的时候储存空间并没有被释放，这也是一个很头疼的问题，当我们没有开云同步时删除的文件，系统这里会自动备份，而不会立即释放空间，以确保文件安全，直到进行云同步。这样一来国内用户就很头疼了，rM 活脱脱就像个饕餮，只吃不吐。 现有的解决方案是通过 SSH 删除文件，或者另类上网实现云同步，折腾必不可少。 rM 刚出厂时由于软件问题掉电特别快，之后由于系统的维护更新，续航基本能得到一定的保障，由于我的使用习惯是不用了就关机（或是让它自动关机），所以一般充满一次电能用很久；若是持续航的话，使用一天是没有问题的。如果还是觉得它掉电快可以关闭它的 Wi-Fi，毕竟在大陆联网只能实现更新，并不能使用它的云服务。 rM 的包装走的是极简风，开箱之后就能看到手写笔和 rM ，拿开 rM 会看到后面的数据线，说明书以及一盒笔芯（附加一个取芯器）。 从 UI 到工业设计，rM 调性一致，传达出了 rM 的品牌理念——降低噪声，提高信噪比，营造工作中 flow 的状态 6 。 rM 有七款基础笔刷可供选择，以支持不同的工作需求，各笔刷可以选择三种粗细和三种颜色（黑、白、灰），整体上很像一个搬到了墨水屏的精简版 goodnotes 7 ，由于墨水屏独有的优点再加上相应技术优化，其仿纸体验可谓优秀，甚至在书写的时候，可以听见写字的沙沙声。rM 上书写的阻尼感让我很轻松就能写出好看的字迹，而这种轻松感却是我在 Apple pencil 上不容易找不到的。 和 goodnotes 一样，rM 自带的模版种类多样，从待办清单、计划表，到普通横线笔记、康奈尔笔记、网点纸、方格纸，再到无透视 3D 画纸（用于画 2.5D 插画）、透视画纸，基础功能一应俱全。 上大学时我有一个习惯，当事情太多时就会在 A4 纸上列一下周计划，以避免有什么疏漏或安排的不合理，但是时间一久缺点也很明显，每次画计划表格都要画很久，画的丑了总是忍不住想重新画，费事费力，计划还未必落实好时间反倒用来画表去了。 刚拿到 rM 的时候，我就在尝试用它替代，得益于 rM 自带了周计划模版，规划起来要省心很多，修修改改也比平时在纸上省事。 我尝试将旧笔记在 rM 上重新记了一次，并用 App 扫描了出来，效果如下，图中从左至右分别为纸质笔记扫描版、rM 上的笔记、rM 笔记的扫描版。 由于喜欢做笔记，我一向对于做笔记的本子纸质、笔的书写舒适度比较看重，左图中的本子偏滑，书写字迹和后者比稍逊一筹。对比可以看出，rM 的书写手感甚至可以媲美中等偏上的纸质书写手感。但是 rM 的弱势也很明显，rM 笔迹边缘不流畅，所以写大字宏观感觉不错，但是一旦写小字就有些捉襟见肘了，而且右图最后一行也能看出来，rM 对于屏幕边缘写字不是很友好（上下左右都会出现），容易出现字迹变形的情况，若要避免这种情况，写字时总要有意识的不要超过「安全边界」，着实影响体验。 rM 的防误触还是要比我想象的要好，写笔记的过程中我很容易就碰到下方的翻页键，但它并没有在我写的尽兴的时候突然跳转页面，让我颇为满意。 出于对无纸化办公的偏爱，我用 rM 的原生云服务将我的笔记导了出来，如下图所示。导出笔迹效果不甚理想，视觉效果还不如在 rM 上看到的舒服，甚至用 App 扫描出来看起来也比直接导出要好，或许我们真的要像对待实体纸一样对待他（笑）。 除了以上功能以外，rM 额外提供了「图层」支持，为 rM 上的绘画提供了更多的可能性，但是目前仅限于图层的新建、隐藏/显示和重命名，不透明度等功能调整目前还尚不支持。 我尝试在不同的画布上画了一些出来，让大家来看一下它的绘画体验效果。 读电子书我一向喜欢 PDF 格式的，它可以最大程度的保留原书的排版，我们看到的不只是文字的堆砌，还有排版装帧，最大程度上感受纸质书带来的质感，而这是其他格式（包括 ePub）所无法替代的。但是这种格式的文件大多尺寸都在 B5 以上，对于显示器尺寸要求比较高。我用 rM 展示了读论文、看漫画、读书三种场景的屏幕展示，格式均为 PDF。 在 rM 上阅读有一个很有趣的一点，在阳光直射下读书不仅不会反光，字迹反而会更清晰，背景反而不那么灰；而在点光源下，屏幕反光会更加明显，这种特性使得室外阅读更加舒适。 rM 不提供背光功能，也就是说日常使用要和普通纸质书一样，要有足够的光线，整体上更像是一张纸而非一个数码产品。 云服务是 rM 在国内市场最受人诟病的一部分，rM 官网提供的云服务终端包含 macOS、iOS、Windows 8/10 与 Android 等终端，按照官方的介绍来说，只需打开其中任一个客户端上传文件， rM 中就会自动出现，然而由于——基于我国大陆特殊的网络条件——rM 选用了大陆所禁止访问的第三方服务（如google storage api等），该服务一诞生就被隔在墙以外了 8 。 不知道是不是出于对不方便使用云同步用户的考虑，官方又开了 USB 文件传输的方式，但该功能并不那么完善（还尚且处于 beta 版），传文件也并不那么尽如人意，首先一个最常见的 bug 就是，超过 70 M 的文件一般是上传不成功的，文档越小上传得越顺利；同时不能多文件一起上传，否则你就会像我一样一一排查哪个没上传成功…… 更不要提最近我更新了系统以后，连 USB 传输的专用网址都进不去了。 也是出于同样的原因，rM 云服务的其他衍生服务也一起 404 了，如绘画实时同步、分享单页 / 单个文件等，颇感遗憾。如果你可以搭配「流畅」的上网环境，可以一试。 rM 是一款数码小众产品，既拥有着无法比拟的优秀手写体验，又有着一些娘胎里带着的硬伤，自持有它开始，折腾之路就必不可少，亮点很惊艳，BUG 又很突出，是个好产品还是坏产品无法一言以蔽之。 对于国内用户而言，它着实不够友好，难用的文件传输，404 的云同步，困难的购买方式与麻烦的中文支持操作，但是在某种意义上讲，它探索了无纸化办公的另一种可能。 一直以来都有一种争议声存在——在数码这么发展的今天，「纸」这类传播信息、文化的媒体是否会被取代，毕竟我们再也难以有那么多森林提供给我们制造一代又一代的书本、纸张了，那么纸的下一代承接方式是什么？ 会有人站出来说，纸无法被替代，无论是纸质书的手感、气息、排版还是那种专注的感觉，不是随随便便就可以被取代的。话虽讲的没错，可是如果我们回顾「纸」的发展历史，从甲骨、石碑、器皿，到布帛竹简，再到造纸术的发明，这一代代的迭代中，如果我们投身于那个时代里，会不会也有这种类似的想法呢？像「竹简」是不会被取代的，「甲骨」已经是很好的文字承接方式了？是不是我们现有的局限性才让我们产生「没有更好的替代品」这种想法的呢？ 纸有自己独特的优点，但终有一天会有一款新的信息承载物作为主力，就像虽然数码相机拍出的照片没有胶卷相机的更能接受时间的洗礼，但依旧会被时间淹没，历史的迭代不是因为你不够优秀，而是因为你不能满足新的时代的需求。 那么，纸向何方？ 现有的数码产品不足以对纸造成威胁，虽然一些看小说、看漫画的功能已经被手机抢走了一大部分，但是当我们做创造力比较强的事情时，总是会优先选择在纸上写写画画而非电脑，先在纸上写写总比先在电脑敲敲更先有思路，仿纸笔体验最优秀的 Apple pencil 的阻尼依旧会被人吐槽，纸的地位依然未能被撼动。 墨水屏的诞生让人们开始思考无纸化生活的又一方式，仿纸的阅读体验让「沉浸化、无干扰、信噪比高」成为卖点，墨水屏会取代纸吗？ 我不知道，至少目前不会。 rM 结合了电纸书与数位板的优点，提供了基于上一代阅读器而言的一种新的尝试。我期待着墨水屏市场的后续变化，或许在我有生之年「纸」的地位仍旧不会被撼动，这不重要，重要的是我们的一次次探索，让我们的多种生活方式成为可能。就像我们可以用平板考研，用手机背单词，用电脑做生产力，而这一切，在 20 年前都是不可想象的…… 对于 rM 的中国大陆用户而言，大多问题都集中在不提供中文支持（其中包括中文显示，中文输入法，中文系统，中文文字识别）、原生云同步 404 、传输文件不易等问题。 由于没有中文字体支持，rM 中不能正常显示文件的中文名，中文的 epub 文件无法阅读。该问题可以通过用 SSH 添加中文字体来解决。 对 SSH 使用不太熟悉的可以参考 如何为 reMarkable 添加中文字体 （该方案仅限于 Windows） 想原生云同步没有可以魔法上网的路由器，想 USB 传输结果屡屡不成功，rM 的深度用户提供了第三种解决方案—— Harecoffee 。 作者在官网介绍了自己开发这款软件的原因： 这款软件的主要功能有文件上传，笔迹同步，以及一些其他高级功能（rM 2.0 目前已支持触屏翻页）。

大数据前景是很不错的，像大数据这样的专业还是一线城市比较好，师资力量跟得上、就业的薪资也是可观的，学大数据面授班的时间大约半年，学大数据可以按照路线图的顺序，学大数据关键是找到靠谱的大数据培训机构，你可以深度了解机构的口碑情况，问问周围知道这家机构的人，除了口碑再了解机构的以下几方面：1. 师资力量雄厚要想有1+1>2的实际效果，很关键的一点是师资队伍，你接下来无论是找个工作还是工作中出任哪些的人物角色，都越来越爱你本身的技术专业大数据技术性，也许的技术专业大数据技术性则绝大多数来自你的技术专业大数据教师，一个好的大数据培训机构必须具备雄厚的师资力量。2. 就业保障完善实现1+1>2效果的关键在于能够为你提供良好的发展平台，即能够为你提供良好的就业保障，让学员能够学到实在实在的知识，并向大数据学员提供一对一的就业指导，确保学员找到自己的心理工作。3. 学费性价比高一个好的大数据培训机构肯定能给你带来1+1>2的效果，如果你在一个由专业的大数据教师领导并由大数据培训机构自己提供的平台上工作，你将获得比以往更多的投资。希望你早日学有所成。

挺深的

总体来说，水肺潜水40米深度，是呼吸普通压缩空气的安全深度。自由潜水几百米，单靠一口气，受身体的耗氧，身体和精神放松而决定。

小伙伴们你们想要去潜水，但是关于潜水的一些信息你们知道吗?比如说水肺潜水的最大深度是多少，为什么是那么多呢?还有关于技术潜水的相关信息，下面就和小编一起了解一下吧。水肺潜水最大深度是30米吗休闲水肺潜水，标准最深40米普罗大众学的水肺潜水都是属于休闲水肺潜水的范畴，ow初级潜水课程最深18米，aow进阶课程最深30米，深潜专长课程最深40米。深度的决定主要是由气瓶里的气体所决定的。休闲潜水的气瓶里装的是压缩的空气，空气的主要成分是21%的氧气和79%的氮气。由于海水压强的原因，水下每10米，压力大约增加一个大气压，即使是最简单的空气，其两种主要组分都可能对潜水员造成危险。高压下的氮气溶入体内，除了因上升过快不及排出而造成众所周知的潜水病以外，在过大深度下(一般在超过30米深度/4个大气压后发生，但也有较大的个体差别)会造成醉氮，表现如同醉酒，会头晕眼花反应缓慢失去判断力等等。而高压下的氧气，如果呼吸时间太长，则会造成氧中毒，分为中枢神经系统氧中毒及肺部的氧中毒。这也是为什么休闲水肺潜水的深度会定在40米的原因。技术潜水，世界最深332米40米以下的深度，通常就需要用到技术潜水的理论和技术。技潜依然还是需要背着气瓶下潜，只是气瓶里压缩的气体不再是普通的空气，还需要混合其它气体，主要是氦气(几乎除了氦气之外的所有气体都会有醉(narcosis)的效果，包括氮气，氧气和呼吸产生的二氧化碳)。上面说过，超过40米的深度，人的神经中枢就会很容易产生氮醉，因此较深的技术潜水都会添加氦气来避免这个问题(同时也可以降低上升时所需的减压时间)。氦气的唯一坏处是很贵，一只添加氦气的气瓶等闲便要上百美金。所以技术潜水需要依赖呼吸混合气体，才能下到如此之深。另外技术潜水也是最烧钱的潜水，装备价格高昂，混合气体的成本也高。为什么水肺潜水最大深度不能超过40米先从气体方面去讨论，大深度的自由潜(通常指60米以下)也开始会有氮醉的可能性，虽然一口气里面的氮气不多，但在大深度大压强的情况下，加上海底寒冷，恐惧，紧张等因素，也会导致氮醉。不过自由潜的氮醉相对水肺潜，没有水肺潜那么的严重。多做大深度的训练和适应，氮醉的症状会减弱。其次我们就谈论氧气了，决定自由潜下潜深度和时间，更多的决定于氧气，一口气里的氧气有限，自由潜的过程中，身体继续不断消耗氧气，当身体的氧分压低到接近0.1bar的时候，人的大脑功能就会关闭，导致晕厥(自由潜里叫blackout，黑视症)。最后讨论肺部的压缩，肺部就是人体里的一个大气囊，随着深度的增加，肺部会不断被压缩，下到30米的深度，肺部就被压缩到常态的1/4，生理研究表明，肺部被压缩到1/4左右，就接近被压缩的极限，随着人类身体里的哺乳动物潜水反射会被激发，血液回流到胸腔，血液填满了肺泡，保护肺部不再随着深度的积蓄增加而别压缩。所以自由潜去到30-40米，会感觉明显的腹腔胸腔压力，这时候自由潜潜水员身体和精神的放松十分重要，否则很容易出现肺部挤压伤。所以自由潜的深度不依赖外界，主要是由氧气消耗，身体和精神的放松，来决定。总体来说，水肺潜水40米深度，是呼吸普通压缩空气的安全深度。技术潜水332米，需要依赖呼吸加入氦气等混合气体。自由潜水130，单靠一口气，受身体的耗氧，身体和精神放松而决定

论文标题：BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 论文链接： https://arxiv.org/abs/1810.04805 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）通过预训练来学习无标注数据中的深度双向表示，预训练结束后通过添加一个额外的输出层进行微调，最终在多个NLP任务上实现了SOTA。 预训练语言模型在实践中证明对提高很多自然语言处理任务有效，其中包括句子层级的任务，比如自然语言推断（natural language inference）和复述（paraphrasing），还有token层级的任务，比如命名实体识别（named entity recognition）和问答（question answering）。 在下游任务中应用预训练语言模型表示的方法有两种：feature-based的方法和fine-tuning的方法。举例来说，ELMo这种预训练语言模型使用feature-based的方法，通过将ELMo的预训练的表示作为额外的特征输入到特定于任务的模型中去；GPT使用fine-tuning的方法，通过引入少量的特定于任务的参数，在下游任务中训练时所有的预训练参数。 截止BERT之前的预训练语言模型都是单向的（unidirectional），包括GPT和ELMo，这样的方法对句子层级的任务不是最优的，而且对于token层级的任务比如问答非常有害。BERT使用masked language model（MLM）的方法来预训练，这种方法能够训练一个双向的（directional）语言模型。除了masked language model的预训练的方法，BERT还使用了next sentence prediction的预训练方法。 BERT的使用分为两个阶段：预训练（pre-training）和微调（fine-tuning）。预训练阶段模型通过两种不同的预训练任务来训练无标注数据。微调阶段模型使用预训练参数初始化，然后使用下游任务（downstream task）的标注数据来微调参数。 BERT的一个显著特点是它在不同的任务上有统一的架构，使用时只需要在BERT后面接上下游任务的结构即可使用。 BERT的模型架构是一个多层双向的Transformer的encoder。我们标记模型的层数（每一层是一个Tranformer的block）为 ，模型的hidden size为 ，self-attention head的数量为 。两个比较通用的BERT架构为 和 。 对比GPT，BERT使用了双向self-attention架构，而GPT使用的是受限的self-attention， 即限制每个token只能attend到其左边的token。 BERT的输入表示能够是一个句子或者是一个句子对，这是为了让BERT能够应对各种不同的下游任务。BERT的输入是一个序列，该序列包含一个句子的token或者两个句子结合在一起的token。 具体地，我们会将输入的自然语言句子通过 WordPiece embeddings 来转化为token序列。这个token序列的开头要加上 [CLS] 这个特殊的token，最终输出的 [CLS] 这个token的embedding可以看做句子的embedding，可以使用这个embedding来做分类任务。 由于句子对被pack到了一起，因此我们需要在token序列中区分它们，具体需要两种方式： ①在token序列中两个句子的token之间添加 [SEP] 这样一个特殊的token； ②我们为每个token添加一个用来学习的embedding来区分token属于句子A还是句子B，这个embedding叫做segment embedding。 具体地，BERT的输入由三部分相加组成：token embeddings、segment embeddings和position embeddings。如下图所示： BERT使用两个无监督的任务进行预训练，分别是Masked LM和Next Sentence Prediction(NSP)。如下图所示，我们定义输入的embedding为 ，BERT最终输出的 [CLS] 的embedding为 ，最终输出的第 个token的embedding为 。 我们有理由相信一个深度双向模型比left-to-right模型和left-to-right和right-to-left简单连接的模型的效果更加强大。不幸的是，标准的条件语言模型只能够够left-to-right或者right-to-left地训练，这是因为双向条件会使每个token能够间接地“看到自己”，并且模型能够在多层上下文中简单地预测目标词。 为了能够双向地训练语言模型，BERT的做法是简单地随机mask掉一定比例的输入token（这些token被替换成 [MASK] 这个特殊token），然后预测这些被遮盖掉的token，这种方法就是Masked LM(MLM)，相当于完形填空任务（cloze task）。被mask掉的词将会被输入到一个softmax分类器中，分类器输出的维度对应词典的大小。在预训练时通常为每个序列mask掉15%的token。与降噪自编码器（denoising auto-encoders）相比，我们只预测被mask掉的token，并不重建整个输入。 这种方法允许我们预训练一个双向的语言模型，但是有一个缺点就是造成了预训练和微调之间的mismatch，这是因为 [MASK] 这个token不会在微调时出现。为了缓解这一点，我们采取以下做法：在生成训练数据时我们随机选择15%的token进行替换，被选中的token有80%的几率被替换成 [MASK] ，10%的几率被替换成另一个随机的token，10%的几率该token不被改变。然后 将使用交叉熵损失来预测原来的token。 一些重要的NLP任务如Question Answering (QA)或者Natural Language Inference (NLI)需要理解句子之间的关系，而这种关系通常不会被语言模型直接捕捉到。为了使得模型能够理解句子之间的关系，我们训练了一个二值的Next Sentence Prediction任务，其训练数据可以从任何单语语料库中生成。具体的做法是：当选择句子A和句子B作为训练数据时，句子B有50%的几率的确是句子A的下一句（标签是 IsNext ），50%的几率是从语料库中随机选择的句子（标签是 NotNext ）。 [CLS] 对应的最后一个隐层输出向量被用来训练NSP任务，这个embedding就相当于sentence embedding。虽然这个预训练任务很简单，但是事实上在微调时其在QA和NLI任务上表现出了很好的效果。在前人的工作中，只有sentence embedding被迁移到下游任务中，而BERT会迁移所有的参数来初始化下游任务模型。 Transformer的self-attention机制允许BERT建模多种下游任务。对于包含句子对的任务，通常的做法是先独立地对句子对中的句子进行编码，然后再应用双向交叉注意（bidirectional cross attention）。而BERT使用self-attention机制统一了这两个过程，这是因为对拼接起来的句子对进行self-attention有效地包含了两个句子之间的双向交叉注意（bidirectional cross attention）。 对于每个任务来说，我们只需要将任务特定的输入输出插入到BERT中然后端到端地微调即可。举例子来说，BERT的预训练输入句子A和句子B在微调时可以类比为： ①paraphrasing任务中的句子对； ②entailment任务中的hypothesis-premise对； ③question answering任务中的question-passage对； ④text classification或者sequence tagging任务中的text-u2205对（也就是只输入一个text，不必一定需要两个句子）。 对于BERT的输出，对于一些token-level的任务，BERT的token表示将被输入到一个输出层，比如sequence tagging或者question answering任务；对于entailment或者sentiment analysis这样的任务，可以将 [CLS] 对应的表示输入到一个输出层。 我们使用 [CLS] 这个token的最后一层的隐层向量 作为聚合的表示，可以认为是sentence embedding。在微调时只引入一个新的权重 ，这里的 代表标签的数量，然后计算标准分类损失 。下图展示了BERT在GLUE上的效果： 在这个数据集上，我们将question和passage拼接起来作为一个输入序列（中间是 [SEP] ）。在微调时引入一个start向量 和一个end向量 ，计算 和 的点积然后通过 函数作为word 是答案的span起始位置的概率： 。答案的终止位置也做上述类似处理。从 到 的候选区间的得分记作 ，我们挑选 的最大得分区间作为预测的结果。下图展示了BERT在SQuAD v1.1上的效果： SQuAD v2.0有的question在提供的passage中没有答案存在。在微调时我们设置没有答案的问题的span的起始和结束位置都是 [CLS] 这个token，也就是start和end的可能性空间包含进了 [CLS] 的位置。在预测时，我们比较没有答案的span得分 和最优的有答案得分 。当 时，我们预测这是一个有答案的问题，这里的 用来在dev set上选择最优的 。下图展示了BERT在SQuAD v2.0上的效果： 微调时我们为BERT构建4个输入序列，每一个是所给的句子（句子A）和一个可能的延续（句子B）。然后引入一个向量，该向量和每一个输入对应的 [CLS] 的embedding的点积再通过一个 层来得到每个选择的得分。下图展示了BERT在SWAG上的效果：

全境封锁的剧情被很多玩家认为薄弱，但也有玩家有不同的看法。今天深空高玩要来分享的就是贴吧玩家“jsyczyc”分享的全境封锁剧情背景深度解析，一起来看看故事里隐藏的秘密吧。剧情分析：大家看完片头就知道了，进游戏后刘菲告诉你整个曼哈顿区处于崩溃边缘，第一批20个特工在取得重大进展之后突然全部失去联系，本来要跟你一起去寻找线索和真相，结果还没上飞机就被炸。大家有没有想过，为何有人要组织新一批特工进入曼哈顿区？然后就到了主线部分，为何要拯救那3个部门的主管？也许你会说是为了开技能，开基地，但是不知道大家在进行这几个主线副本的时候有没有打开字幕，里面每个主管都有一段不短的介绍，自己为何会被围困等等。尤其是科技部的主管，他隐晦说了，净化者的背后有一个很大的阴谋，再通过几个echo和街头摄像头，详细了解净化者的话，就会发现他们和莱克斯帮有来往，但是和幸存者军队处于交战状态。大家有没有想过为什么？救完3个主管，下面就会收到一系列第一批特工留下的一些情报，包括电子信息，包括有一位特工临死前留下的一些弹药，旁边写着需要什么就拿走吧，你会发现这一系列的情报（仔细看每个echo）都指向这次病毒爆发是人为的，并且他们已经明确的找到了病原体，但是突然之间死的死，缩的缩（放弃特工身份，在暗区度过余生），与总部失去全部联系。剧情进行到警察局，我们主角一行人发现，竟然有叛变军队在这所警察局里面，他们意图将这里的所有信息抹除，好不容易得到的机房里的数据，竟然也被消除了，并且竟然有一个特工不知道通过什么方法抹除了自己在总部的数据，且绑架并刑讯逼供自己的3位同事。一开始刘菲不相信echo的信息，但是当这位叛变特工接到电话，电话那头催他快速结束这边的事情，枪声响起，3位同伴全部被杀，刘菲竟然支支吾吾起来，她是不是刻意隐瞒着什么！！并且当主角追问的时候，刘菲以先调查和对抗叛变军队为借口把话题转移了！！！解决掉叛变特工之后，主角得到明确的信息，这20人当中有一组叫做贵族小队的几名特工，找到了病毒爆发原点，并且拿到了病原体，最后的消息是这个小队被莱克斯帮围堵在某个地点，并且发出求救信号。我们一行人通过一系列的寻人支线，慢慢了解了一些尚不清楚的信息；那就是这个小队不但被莱克斯帮围困，竟然还被叛变特工已经幸存者军队追截。莱克斯帮可以理解，但是为什么军队和特工也要追杀他们呢？很简单，拿到病原体的这个小队，无疑发现了整个事件的黑幕，这个黑幕牵涉到了现政府已经俄国政府，已经我们国土安全部的某位高层，所以当小队发出求救信号的时候，信号突然就中断了，明显是总部有人希望他们死在里面。然后当我们一行人在暗区外围收集到幸存者军队的某位中尉的几个电话录音之后，整个事件的黑幕已然跃然于纸上了，他们军队收到纽约高层的指令，来保护某位VIP，在某个节点会有详细的撤离方案和行动，结果这个大兵绝望的在录音里说，我再也见不到外面的世界了，他们被欺骗了！！再通过几个电话录音已经echo不难推算出来这个vip就是俄国大使馆里面那个病毒专家！！这也是为何我们发现这些军队不但没有执行保护他的任务（这个专家怕的要死不敢打开掩体大门，肯定心里有鬼）还想尽办法要杀他。整个军队完全叛变，接管曼哈顿部分城区，开始建立自己的秩序。再说那个贵族小队，简直壮烈，队友为了保护他，壮烈牺牲，他逃了出来，本来他有机会逃出生天，拿到病原体和内幕的他当时到底是怎么想的？万念俱灰？还是怒火攻心？，在那个寻人任务里面，他明显去复仇了，最后面对外面几十个军队围攻，把冲进来的全部干掉，自己也快不行了，echo提到最后有一个女人的声音给他注射了肾上腺素，限时心跳多少多少，就戛然而止了，他手上有病原体已经事件黑幕，他到底有没有死？这个我们可以通过幸存者军队区域的几个电话录音从侧面知道一些信息，有一个人的录音里说，要想在这个地方活下去，必须要有力量！什么事力量，幸存者军队，十有八九，最后他没有死，并且跟幸存者军队联手了，因为首先这个军队里面有他的两位原先叛变的同事，其次这么大的军队叛变，竟然政府没有出手，只是派几个特工去探路，明显他们手里拿到了一些能够威胁到政府的信息，也就是病毒爆发原点的黑幕。再说到3大势力之间的问题，首先可以明确的说，莱克斯邦和净化者是和幸存者军队处于开战状态，各位在游戏里逛一逛就知道，军队在这两片区域都在和这两个势力交战，为何我们看到莱克斯帮和净化者交战的场面却那么少呢？还有，以装备情况来讲，一个混混集团，一个喷火集团，竟然能跟军队对抗而不落下风，有问题吧？从一些信息里面基本可以得知，净化者控制了大部分室内的化工厂和能源设备，地铁等，莱克斯邦控制了室内大部分警察局，并且得到了部分国民卫队的装备库。通过和刘菲的对话，以及基地的对话，可以知道，当初政府的联合部队有过一次大溃败，在特工的帮助下好不容易稳住阵脚，但是丢失了大部分先进设备，这部分区域现在被称为暗区，不但暗区没有控制住，竟然还基本被逼出了整个曼哈顿区，大部分联合军队都撤离了，少量志愿者留下撑局面，万分危机之中主角一行人（第二批特工，且明显跟第一批不太一样，具体什么地方不一样呢？那就是这批特工不是第一时间激活的，且对政府十分忠诚，看我们主角一行人和刘菲及联合军队那种其乐融融的景象不觉得很违和吗？基地里救得人多了之后，一个老师竟然带着一些目光涣散的幸存者咋看一个不断花屏的电视，好像在进行某种心理暗示）种种迹象表明，主角本次的团队，是来回收这个被第一小队和幸存者军队拿到手里当做免死金牌的病原体的。等到主线剧情到了大会厅的时候，刘菲已然撕下那张虚伪的面孔，指挥主角一行人强行打入联合国大会厅，消灭中校，果然销毁证据的最好方法就是让知道这件事情的人，人间蒸发。再提到特工科技，为何我们一直反复的在曼哈顿修修补补，把通讯搞通，而无论我们有多么强大的卫星，一到暗区就会发现通讯阻断，无法连接。再联想到我们在暗区避难所遇到的商人，进门会跟我们说“你来这里做什么？不要把我在这里的消息告诉他们”明白了吧？幸存的第一批特工，一部分发现自己被政府利用后愤怒的联合了同样被利用的军队，反抗政府，一部分坚决相信政府的特工被他们杀了，另一部分见识了这些之后，内心极为恐惧，抛弃了自己特工的身份，在暗区里面利用自己对特工科技熟知（剧情有提到，第一批里面不但有退伍军人，还有黑客高手，精通各行的全能也有）屏蔽了政府部门的信号，把自己影藏起来。而政府部分则利用主角一行人美其名曰“拯救市民”实际是在恢复对整个曼哈顿区的监控，以找出那些还活着的第一批特工。各位看官，看到这里，活着说玩到这里肯定会觉得主角一行人是傻X吗？看到第一批特工的情况，应该也能知道自己的下场了吧？兔死狗烹，自己知道了这么多内幕，能否活着出去用PY也能想明白。没仔细看剧情的话，真有可能发现不了一些细节。比如说游戏里第一批特工留下的遗产，尤其是一些字条，我们操作的时候会仔细的揣摩，我们在明白的看清楚内幕的时候该问问不该问的时候一句话都不说，再到后面，我们为何要进入暗区？难道暗区就只是个pvp区域吗？暗区刷了这么久，大家是不是经常看到各种带名字的怪，没觉得每个点刷新的无非就是那几种吗？每次呼叫直升机，为何跟你接信的不是剧情里不停在你耳朵旁边叨叨的刘菲，而是某个男性大叔？如果我们那么听话，为何不把幸存特工的消息告诉刘菲呢？其实我们剧情每次进行到一定阶段，每个区域100%解锁之后会和主管有段很长的剧情对话，我敢说大部分人都嫌长直接跳过了吧？我想说，主角一行人不是省油的灯，通过3大主管对政府作为的不满（尤其是科技部老头子，经常抱怨）已经不停的帮助他们，不难推断出，三大部门已经和主角结成了某种同盟关系。再说到刘菲，是不是发现她在基地里的位置很尴尬？照道理讲怎么着有个独立办公室吧？有个作战室吧？没有，所有部门我们主角走过去的时候，无论工作没工作，那些成员都会问候，或者介绍一些信息给主角，是不是感觉我们的主角在不知不觉中把基地打造成自己的据点了？时不时的还有人送材料，挖衣服讨好你我们的主角在他们危难之际伸出援手拯救了他们，而刘菲在干什么事情？她和她的联合部队却在基地进门左手边里面给那些幸存市民洗脑。大家想明白了吧。再说剧情里被很多人吐槽的俄国大使馆那一幕，明明可以黑客进系统强行开门，为何刘菲要嘴炮？想明白了吧？知道幸存者军队要杀他，灭口！！再者剧情到打完中校之后（鬼知道他是不是中校，就一个飞机，活不见人死不见尸），我们一没有拿到病毒原体，二没有找到相关叛变特工的信息，为毛刘菲却说我们取得了关键胜利？病原体，还有特工信息到底落入谁手了？简单想一下就明白了，刘菲他们当然高兴，都灭口了，而且十有八九病原体也搞到手了，具体怎么搞到手的，我还没有通过别的信息得到，也只能猜测，个人猜测，第二批特工里面也不是铁板一块，有人跟主角一样，在了解真相之后收敛锋芒，积蓄力量，寻找外援，有人也许进来之前就知道事情来龙去脉，唯一任务就是通过主角这条明线获得的信息来暗地里干掉叛变特工，取得病原体。我们干掉中校之后，回到基地之后大家注意没，还有一小段对话，这里其实是最大的问题，本来打完副本刘菲那叫一个兴奋，回来却告诉我们任重道远，出问题了吧？具体到底是病毒除了问题，还是灭口出了问题，暂时还不知道，主线结束之后，我们开始了所谓的刷刷刷，看似跟剧情毫无关系，但是为毛我们特工要去暗区刷？因为暗区的装备好吧，暗区卖好图纸吧？刘菲能不知道？她知道，但是睁一只眼闭一只眼，为啥呢？我们主角想积蓄力量以备不时之需，刘菲呢？她的想法可就有意思多了。暗区的pvp机制，各位观众老爷们想想，第二批特工多吧？暗区就那么大吧？像主角一样不傻的应该有不少吧？怎么办呢？没什么人可以信任的话，大家在暗区行动的话是不是就可以“方便做一些外面政府可以监控的时候做不到的事情”比如说我们想着，在暗区除掉第二批里面的政府内鬼，而刘菲想的没准是，把我们除掉剧情到这里，再也搜集不到什么后续的信息了，也许大家觉得狗血了，只能通过dlc来补完了，在这里我们仔细思考一下，为毛美国政府在病毒爆发的时候邀请死对头俄国佬专家来看大美利坚的笑话？纽约某高层，为毛出了这么大事情不找国军，找这么个雇佣军，而且这个雇佣军还真不是省油的灯。为毛这些雇佣军一开始的任务是保护俄国佬，后面却要杀俄国佬？越想越觉得不对劲吧？再联系到开篇的时候总统在失控的关键时刻，不调动三军反而调动我们这种直属于总统的特别部门（剧情里专门提到，我们直接接受总统的指挥），有问题吧？大大的问题吧？？再联想到本作作者老爷子的一贯笔锋，已经这个病毒竟然如此的跟“天花”相近，仿佛有一扇本已被封死的窗户漏出丝丝光线！以下纯属个人猜测，仅代表个人的一些幼稚想法，各位看客们看看就好，千万别较真。游戏里多次提到“暗冬”行动，各位看客老爷们可以百度一下，那次沙盘推演之后，当时总统获得了极大的反恐权利（各位百度了就应该知道，沙盘推演的结果一面倒的展示了美国政府在应对这种危机的时候的脆弱）具体他掌握了多少权利，没人知道，要不是这次事件，可能我们这些潜伏于群众之中竟然有这么大的组织，这么先进装备的特工都没人能够知道，更别说还有可能总统通过那次行动，得到了国民支持，顺利的在国内外展开反恐行动。俗话说的好，你要夺我权，我要了你的命，现实生活中，伴随着无时不刻的政治斗争，一旦失去权利基本=生命完结，这也是为何叙利亚政府军坚决不同意巴沙尔下台作为和谈条件了，因为一旦政府军失去权利，等待他们的极有可能是清算。总统通过暗冬行动，夺了某些人的权利，这些人通过买通俄罗斯病毒实验室的教授，拿到了天花病毒，并且进行了编译设计，让其更具攻击性和感染性，你既然通过虚拟行动夺了我们的权，那我就让真实的暗冬上演，看看你是不是能跟国民保证的一样，花了这么多纳税人的钱，保住他们的命。一旦事情失去控制，总统能有好下场吗？政府部门之间，早已经对立成尖锐的两派，看开头动画里，总统擦汗那个动作，动用最后的王牌（我们），不难推测出，事情远远超出了总统的控制能力，因为他一：无法上令下达，肯定有人在从中作梗，让事件扩大化。二：事情可能也超出了造反派的控制，这就是他们为什么雇佣雇佣军把这个俄国佬请来，请来干嘛？拿到抗体，以便在总统下台的时候及时控制疫情，取得民心。我们可以想象一下，现实中能雇佣的起这么一只庞大军队的组织，想想就明白了。千算万算算不过人心，造反派在总统特工里面肯定安插了人，所以第一次本来总统的特工都已经拿到病原体，取得抗体数据了，却被人阴了一刀，功亏一篑。但是造反派们也万万没想到，疫情发展如此之快，总统竟然也反将一军，下令全境封锁！纽约的人啊，自生自灭吧，所有的明争暗斗在这时候没意义了，进去就出不来了，里面的人都以为自己被自己效忠的人给背叛了，其实事情发展的速度远远超出了他们的计算，就像一连串的多米诺骨牌，越来越超出无论总统还是造反派的控制。一场所谓的防疫战争，变成了一场代理人战争，既然进不去，那我们就在里面找自己的代理人好了，所以4大势力看似明争暗斗，看似各有目的，其实都只是上层斗争的代理人而已。那么多的枪支弹药，仿佛取之不尽用之不竭，真要隔绝的话，哪里来这么多军火补充？各方都想拿到病毒抗体掌握主动权，我们不过是这些上层的牵线木偶而已，生如浩瀚大海中的一叶扁舟，摇摇欲坠，看似光荣无比的使命，也许只是表面的文章。后续的剧情会如何发展？最终哪个势力会取得病毒爆发原点的信息已经抗体？我不知道，但是我知道的是，那些玩弄人心的人，终究会被自己搬起的石头砸中，我们现在不反抗，不抗争，也许你以为我们是听话的羊羔，但是我们内心却坚定的相信，通过无尽的刷刷刷！总有一天我会满城尽带黄金甲，一枪干死挑战boss，届时无双模式一旦开启，管你阴谋阳谋统统草翻我写这么多，原因相信大家也能猜到，我真的很为这款游戏打抱不平，育碧是有问题，但是，大家扪心自问一下，我们真的有好好的去体验一款如此宏大紧张感主题的汤老爷的游戏吗？今天IGN的责任编辑的打分文章大家相信也都看了，我就想发自内心的问她一句“你有把自己带入特工这个角色去体验”吗？你20多个小时尽在逛地图找npc对话，试问这款游戏里的特供装备，搜集信息的方式echo，你有好好体验下这种世代科技嘛？21世纪了您还停留在18世纪破案找线索的方式上，看门狗没好好玩过吧？没好好体验也就算了，一句剧情薄弱，没有结局动画您扣2分，我真是不知道说什么好，明明沙盘游戏的魅力就在搜集，体验那些零零碎碎的只言片语，当你把这些只言片语连成一片之后，那种拨开云雾见日出的成就感是多么美妙！再说一次育碧是有问题，明明可以把这些支线标住出来，提醒我们大家去体验一下，但是说真的，我更喜欢这种无意间的体会，我们习惯了被美国大片那种不断的cg带入情景之中，已经越来越少通过自己摸索，思考，再摸索，再思考来发现问题和解决问题了，但是这不正是这部作品的魅力所在吗？当你看完我写的这些东西之后，希望各位看客老爷们不要被网上那些人云亦云，剧情垃圾之类的影响了体验这款好作品的心情，静下心来，让我们进入一片废墟的曼哈顿，让我们在这里生存下来，最终战胜那些想操控人心的人！还纽约一个真相！汤姆克兰西：全境封锁(Tom Clancys The Division)黄金中文版

三大业务平台，打造差异化产品组合。2013 年公司以代理伊婉玻尿酸切入医美领域，凭 借优秀的销售能力将伊婉打造为全国最畅销的玻尿酸品牌(销售额 14-18CAGR=44.3%)。 2018 年公司收购英国医美公司 Sinclair，获得其全线医美产品，2019-2020 年进一步入股 美国 R2 公司(全球领先的冷冻皮肤系统开发者)与瑞士 Kylane 公司(获得 MaiLi 玻尿酸 全球权益，有权以约定对价获得其在面部和身体填充剂领域两款重点研发产品的 IP 及其 全球权益)，自此构建起丰富且颇具差异化的产品组合，为消费者提供全身医美的一体化 解决方案。未来 5 年，公司有数款产品有望陆续上市，其中不乏 Ellanse、Silhouette、 MaiLi、肉毒素等应用新一代技术的重磅产品，凭借丰富的产品线(填充+塑形+提拉+除皱 +美白;头部+颈部)+强大的推广能力，20-25E 公司医美管线销售有望实现超20%的复合增长。 全球化运营布局，国内国际双循环。公司已构建起国际国内两套销售网络:1)国际:Sinclair 拥有全球化的生产能力与销售网络，在巴西、韩国、俄罗斯等 9 个国家设立自营团队，经 销团队覆盖 60 多个国家和地区，Sinclair 全球化的布局有助于将国外先进的技术&产品快 速引入中国，乘国内医美浪潮实现放量;2)国内:构建华东宁波(代理产品)与自营团 队(高端自营产品)两条销售体系，推动产品销售放量，反哺研发与并购。 医美崛起进行时，估值有望重塑，SOTP 估值法下公司合理市值为 742.37 亿元。公司当 前拥有医药商业、医药工业与医美三块主营业务，其中商业贡献收入(19 年占比 67%)， 工业贡献利润(19 年占比 72%)，医美业务占比尚小(19 年利润占比 6%)，但快速崛起， 逐步成为另一个重要的利润来源，以SOTP估值法计算公司合理市值: 1) 商业业务:参考 21 年可比公司 Wind 一致预期 PE10x，考虑到公司商业板块 20-22E 净利润 CAGR 低于可比公司，给予 21 年 9x PE，对应市值 61.56 亿元; 2) 工业业务:参考 21 年可比公司 Wind 一致预期 PE24x，考虑到公司工业板块 20-22E 净利润 CAGR 低于可比公司，给予 21 年 20x PE，对应市值 496.67 亿元; 3) 医美业务:i)代理产品伊婉 20 年受YQ影响销售额预计小幅下滑，21 年有望重回增 长，实现近 7.5 亿销售，参考华东宁波净利率水平(2019:11.5%，公司持股 51%)， 考虑到医美产品净利率高于其他业务，预计伊婉 21 年净利率约为 15%;ii)自营业务: 公司预计 Ellanse 有望于 1H21 上市，上市首年有望实现超 1 亿元销售，参考行业可 比公司净利率水平(2019 年爱美客 53.4%;华熙生物 31.0%)，我们预计公司自营产 品 21 年净利率约为 40%;iii)海外业务:海外业务 2020年受YQ影响预计下滑~40%， 2021 年被压抑的需求有望释放，预计实现~50%的增长。参考海外业务 2019 年净利 率水平(23.5%)与海外医美公司净利率水平(~20%)，预计公司 2021 年海外 业务净利率约为 22%。公司医美业务 2021 年有望实现 2.02 亿净利润，给予21 年 91x PE(可比公司 Wind 一致预期 PE91x)，对应市值184.14亿元。 透明质酸填充更受中国人喜爱 透明质酸注射为非手术类医美最受欢迎项目之一，更受中国人青睐。非手术类项目因安全 性高、创伤小、恢复快、效果佳受到消费者偏爱，其中肉毒素与透明质酸最受追捧。根据 全球美学整形外科学会(ISAPS)统计，2018 年全球透明质酸注射项目数同比增长 13.1%， 占比整体非手术类医美项目的 29.5%，仅次于肉毒。在中国，透明质酸注射为最受欢迎项 目，2018 年占比非手术类项目数 56%，远高于全球水平。透明质酸注射已成为我国医美 基础款项目(2019 市场规模 47.6 亿元)，使用频次高(1-2 次/年)，Frost & Sullivan 预计 2020-2024 年中国市场有望维持近 20%的增长。 国产竞争激烈，进口占据高端市场 中国市场 4+3 格局初显，国产企业仍需提升品牌力与技术。自 2008 年我国上市首款玻尿 酸填充剂“瑞兰”以来，玻尿酸行业发展迅速(2015-2019CAGR=31.5%)。截至 19 年年 底，我国共有 17 家企业上市 40 余款透明质酸钠填充产品，形成4家进口巨头(占据 7 成市场)+3 家国产龙头(占据超 2 成市场)+若干其他企业的格局。玻尿酸填充剂具有强 烈的消费品属性，消费者对于进口品牌的支付意愿更强，当前我国呈现进口占据中高端市场，国产竞争中低端市场，同质化品种竞争激烈，价格持续下探的特点。认为未来低价产品的竞争将日趋白热化，国产企业需要在技术与品牌上谋求突破。 伊婉巩固中端市场，MaiLi 进击高端市场 “伊婉+MaiLi”组合拳，全方位覆盖中高端市场。凭借优异的产品质量、丰富的 SKU(含 麻产品，包括 C、CPlus、V、VPlus 四种型号)与公司强大的销售推广能力，伊婉自 13 年进入中国以来销售额实现快速增长(18 年~1 亿美金销售)，占据市场最畅销产品宝座(18 年销量占比 23.3%，销售额:25.5%)，被誉为性价比之王。伊婉价格适中，定位中端人 群，在国产产品的竞争中首当其冲，未来增速预计将逐步放缓。2020 年，公司引入瑞士 Kylane公司的高端玻尿酸MaiL(i 三维结构，具有优于乔雅登丰颜的丰盈力与弹性)，MaiLi 玻尿酸当前处于注册前准备阶段，我们预计有望于 24 年在中国上市，凭借其优异的产品 性或将成长为 15-20 亿级别产品(预测过程详见图表 39)。 Ellanse=玻尿酸+童颜针 Ellanse:刺激胶原新生，兼具填充与皮下胶原纤维修复功能。不同于玻尿酸的修饰性填 充，Ellanse(俗称少女针)主要凭借新支架的建立以刺激胶原新生，支撑皮下皱纹，优势 主要包括:1)vs 童颜针起效时间快:具有 70%CMC(凝胶载体)成分，达到即时填充 效果;2)持续时间长:CMC 于 2-3 个月后逐步代谢，30%的 PCL(微型晶球聚已内酯) 持续刺激成纤维细胞生成胶原蛋白，持久度达 1-4 年(拥有 S、M、L、E 四种 SKU);3) 自然和年轻化:重启皮下胶原新生，重建青春支架(弹性模量 G"接近 1000Pa，约为玻尿 酸的 2 倍);4)不易产生位移，填充效果更好(粘性约 1000cP，约为玻尿酸 5 倍)。 十年应用经验，安全有效的填充产品 Ellanse 兼具效果和安全性，市场美誉度高。Ellanse 于 2009 年在欧洲上市，至今已有 10 余年的应用 历史 ，在疗效与安全性上表现出色:1)有效性:Ellanse 无论在实时填充还是 远期效果上均优于玻尿酸(6个月满意度:Ellanse达到明显改善比例85%vs 玻尿酸64%; 12 个月满意度:Ellanse 达到改善比例 53% vs 玻尿酸 10%);2)安全性:Ellanse 上市 后表现出良好的安全性，2009-2017 年间肿胀与结节的发生率为 2.0%-2.3%，其余不良反 应发生率均低于 0.5%(vs 乔雅登肿胀率 10.3%)。 产品型号丰富，为消费者提供多样化选择 Ellanse 为史上最持久的非永久性填充剂，有望成为 20 亿量级重磅。为避免频繁注射带 来的不便，降低经济花费，长效成为填充类产品优化的重要方向(eg:透明质酸中的交联 技术，微晶瓷与童颜针的微球技术)。Ellanse 通过控制 PCL 分子链长实现对作用时长的 控制，产品包含 S/M/L/E 四种型号，有效时长 1-4 年不等，为全球唯一一款多型号长效填 充剂，为消费者提供更加丰富的选择。Ellanse 当前处于上市审评阶段，公司预计将于 1H21 获批上市，未来凭借产品优势+行业口碑+销售推广，预计 Ellanse 有望成长为 20 亿 级别产品。 面部埋线:雕刻时光 微创提拉，对抗下垂。面部埋植线又称“线雕”、“V 脸提拉术”等，其作用原理是在真皮 层或者皮下，植入可被吸收的蛋白线，刺激筋膜层、胶原再生，使已经僵硬、下垂的肌肉 或组织重新排列，支撑浅层脂肪，达到改善鼻唇沟皱纹，改善轮廓的效果。相较于微创拉 皮手术具有花费少、时间短、恢复快等优势，受到求美者的喜爱，一定程度上替代拉皮手术的市场需求(面部重度松弛老化仍需进行手术)。 市场尚处于培育期，合规产品稀缺 埋植线对医生操作手法要求高，合规化产品稀缺，看好市场的长期发展。当前我国埋线市 场规模尚小，主因:1)埋植线主要解决面部老化及下垂问题，我国医美当前消费主力为 90 后，面部提拉需求尚小，未来伴随 90 后逐步进入中年，市场需求有望得到提升;2) 埋植线需埋入皮下筋膜层，埋植过浅会导致面部凹凸不平，埋线过深易损伤面部神经，且 存在感染风险，对医生技术和操作要求高;3)当前市场合规产品少(大多为手术缝合线 的超适应症使用，爱美客紧恋为国内首款面部埋植线)。未来伴随抗衰需求的增加，更多 合规产品的上市以及医生教育，埋植线市场有望迎来快速增长。 Silhouette:提供面部+颈部一体化解决方案 全球唯一一款 3D 锥形悬挂缝合线产品。Silhouette 为全球唯一一款获得美国 FDA 批准的 面部埋植线，相较于其他产品，拥有如下优势:1)面部与颈部重塑，提供一体化解决方 案;2)3D 锥形技术，可立即固定皮下组织(3D 表面的中空锥体，可提供 360 环状提 拉 vs 其他产品倒刺状设计，提供点/面状提拉);3)相较于主流 PPDO 材料，Silhouette 采用 PLLA/PLGA 线材，可有效刺激机体产生 I 型胶原蛋白，实现提拉效果的同时改善皮 肤质量。Silhouette 当前处于临床阶段，我们预计将于 2023 年获批上市，上市后有望凭 借临床优势以及良好的行业口碑(Silhouette 使用调查显示，82%的消费者愿意推荐给家 人及朋友，79%的消费者对使用结果满意)，成长为 5 亿级别产品。 全球:最受欢迎的非手术类医美项目 肉毒素注射为全球最受欢迎轻医美项目，Botox 独占头把交椅。根据 ISAPS 统计，2018 年全球实施肉毒素注射 610 万次，为透明质酸注射数量的 1.6 倍，占比整体非手术类医美 项目的 48%，且以 21.1%的同比增长率位居第一。2018 年全球肉毒素终端市场规模为 55 亿美元(+21.4%yoy)，Allergan 的产品 Botox 占据 65%的市场份额，Ipsen 的 Dysport 占比 7%，其余产品(主要来自德国 Merz 与韩国企业)占据 28%的市场。 中国:终端需求旺盛，产品供给稀缺 产品断档，水货盛行，亟待新产品获批。Frost & Sullivan 数据显示，2019 年我国肉毒素 合规市场销售额为 36 亿元(2016-2019CAGR=31.6%)，同时 2016-2018 年间，韩国对中国的肉毒素走私出口额年复合增速高达151%，中国已成为韩国最大的肉毒素出口国 (2018 占比:48%)，显示出我国旺盛的终端需求。另一方面，2012年以来我国仅有 Botox (Allergan 生产)与衡力(兰州所生产)两款产品获批上市，Botox 覆盖高端人群，衡力覆盖低端人群，中高端产品间存在断档，产品供给稀缺。肉毒素为神经毒性药物，CDE审评持谨慎态度，2020 年 Ipsen 与 Hugel 两款产品获批上市，释放出审评的积极信号， 未来伴随更多产品上市，合规市场有望保持快速增长(2020-2024E CAGR=17.3%)。 携手 Jetema，进军中国市场 独家代理 Jetema 肉毒产品，医美管线再添重磅。Jetema 为韩国知名医美生物制药与医 美器械研发公司，拥有符合全球标准的原始菌株(为全球唯一一家同时拥有 A、B、E 型 肉毒毒素的公司)。2020 年 8 月，公司与其签署战略合作协议，获得其 A 型肉毒素产品在 中国的独家代理权，公司预计该产品将于 4Q20 启动临床注册工作，2024E 有望获批上市， 进一步丰富公司医美管线。当前我国肉毒素市场快速增长，产品供给稀缺，我们预计公司 肉毒产品有望成为 20 亿级别重磅。 光电医美:午休式医美，迎合大众抗衰需求 快餐医美，全方位解决皮肤问题。光电医美功能丰富(祛斑与嫩肤需求为主，合计占比超 50%;Medical Insight(2016)数据)、价格范围宽(低至百元，高至万元)、方便快捷(治 疗耗时 10 分钟-1.5 小时)，有望逐步发展成为大众消费。我们认为当 90 后陆续步入 30 岁，主打换肤抗衰的光电医美行业渗透率将持续提升(2018 年非手术面部年轻化项目在 总疗程中占比:中国 4.99% vs 美国 10.41% vs 日本 13.53%)。2019 年我国光电医美器械市场规模约为 16.9 亿元，预计光电医美器械行业景气度有望提升(2015-2021ECAGR=19.7%)，基于:1)抗衰风潮的兴起;2)行业监管趋严，水货/假货市场逐步转为合规市场(新氧白皮书:2019 年合法医美机构中医美器械 1%为假货，10%为水货;非法机构中 90%为假货，10%为水货)。 美国R2:全球皮肤冷冻系统的领导者 业界领军人物领衔，打造全球知名品牌。美国 R2 公司于 2014 年成立，由业内专家领衔， 专注于医美器械产品研发，其皮肤冷冻系统新型产品 Glacial 以高额对价成功转让于 Allergan。公司于 2019 年 4 月与 R2 签署战略合作，拟出资 3000 万美元对其进行股权投 资并成为其股东(截止 2020 年 6 月已出资 2000 万美元，持股比例达 26.60%)，获得其 医疗器械 F1、F2 及其未来改进型于中国大陆、日本、韩国等 34 个亚太国家的分销权， 进一步扩充公司医美产品线。 公司为国内领先的平台型龙头，形成医药商业、医药工业、医美三大业务布局，我们预计 公司 20-22 年营收增长为 1.8%/13.3%/13.9%，归母净利润增速为 4.1%/15.0%/24.1%: 1) 营业收入。商业业务:19 年公司商业实现收入 250.98 亿元(+9.8%yoy)，20 年受YQ影响，预计商业板块收入有望与 19 年持平，21-22 年恢复至 5-10%的增长; 工业业务:19 年公司工业实现收入 108.65 亿元(+26.7%yoy)，20 年受到YQ与阿卡波糖失标的双重影响，预计工业全年有望实现大个位数的收入增长 (1H20+6.4%yoy)，21 年开始阿卡波糖失标影响渐消，二线产品快速放量，卡泊芬 净、利拉鲁肽等产品有望陆续获批上市，我们预计公司工业板块 21/22 年有望实现 14%/21%的增长;医美业务:19 年医美海外业务实现收入 5.09 亿元(18 年收入未公 布，无增速)，20 年海外YQ严峻，预计海外医美业务下滑近 40%，2021 年被 压抑的需求有望释放，预计实现~50%的增长，2022 年有望受益于 Ellanse 的美国上 市(申报准备中)实现 25%-30%增长。国内医美业务伊婉受国产产品竞争影响，我 们预计 19 年销售呈个位数下滑，20 年受YQ影响预计仍有所下滑，21/22 年企稳恢 复至小幅增长，Ellanse 有望于 2021 年登陆中国，贡献业绩增量。 2) 毛利率。商业业务:19年公司商业业务毛利率为 7.7%，考虑到公司不断增强商业服 务能力和专业化的冷链物流配送(高毛利业务)，预计 20-22 年毛利率为 7.8%/7.9%/7.9%;工业业务:19 年公司工业业务毛利率为 83.4%，考虑到 20 年阿卡 波糖降价以及利拉鲁肽等高毛利产品上市在即，预计 20-22 年毛利率为 83.0%/84.0%/84.0%;医美业务:19 年公司医美业务毛利率为 72.4%，考虑到 21 年 起高毛利的新产品陆续上市，预计 20-22 年毛利率为 72.4%/78.7%/81.5%。 3) 销售费用率。20年受YQ影响，学术推广活动减少，但人员费用支出相对刚性，且受 收入增长放缓影响，销售费用率预计有所上升。后续考虑集采背景下销售费用率有望 下降，但 21 年起公司有数款医美新品与工业新品上市，销售推广活动增加，综合来看预计公司 21 年销售费用率基本稳定，22 年有所上升(20-22 年销售费用率分 别预计为 17.8%/17.8%/18.2%); 4) 管理费用率。受YQ影响，20 年临床研发工作进度略有延缓，考虑到收入增长同时放 缓，管理费用率预计相对稳定，21 年数款新品有望陆续开始临床，同时考虑到公司精细化管理下效率提升，预计公司 20-22 年管理费用率为 3.1%/3.1%/3.2%。 进一步，我们对公司伊婉玻尿酸、Maili 玻尿酸、Ellanse、肉毒素及 Silhouette 五款主要 产品及海外业务进行销售预测，以分析公司医美业务的长期发展前景，我们预计医美板块 20-25E 销售有望实现超 20%的复合增长，核心假设如下: 采用 SOTP 估值法计算公司整体合理市值为 742.37 亿元: 1)商业业务:参考 21 年可比公司 Wind 一致预期 PE10x，考虑到公司商业板块 20-22E 净利润 CAGR 低于可比公司，给予 21 年 9x PE，对应市值 61.56 亿元; 2)工业业务:参考 21 年可比公司 Wind 一致预期 PE24x，考虑到公司工业板块 20-22E 净利润 CAGR 低于可比公司，给予 21 年 20x PE，对应市值 496.67 亿元; 3)医美业务:2021 年公司医美业务包含三部分:i)代理业务:伊婉玻尿酸为华东宁波(公 司持股 51%)的代理产品，参考华东宁波 19 年净利率水平(11.5%，代理伊婉玻尿酸、 护肤品与生物制品三大业务)，考虑到医美产品净利率高于护肤品(推广费用更少)，预计 2021 年伊婉代理净利率约为 15%;ii)自营业务:Ellanse 有望于 1H21 上市，参考 行业可比公司净利率水平(2019 年爱美客 53.4%;华熙生物 31.0%)，我们预计公司自营 产品 2021 年净利率约为 40%;iii)海外业务:参考海外业务 2019 年净利率水平(23.5%) 与海外医美公司净利率水平(~20%)，预计公司 2021 年海外业务净利率约为 22%。 公司医美业务 2021 年有望实现 2.02 亿净利润，给予 21 年 91x PE(可比公司 Wind 一致 预期 PE91x)，对应市值 184.14 亿元。

　　在没有任何东西帮助下，正常人下潜深度约10米，一些专业潜水者能下潜15米，甚至17米（这是极限）！　　下潜的深度就是跟水中压力成正比的，不考虑水中压力而下潜至任何深度那是理想化的 因为下潜的极限就是人对抗水压的极限。其次，你也要考虑水温的变化,因为越深则越冷,还有要考虑你呼吸的力度。　　总之，下潜深度与你自身的身体条件成正比　　在深水下，压力是海面的上千倍。在这样的环境中，人体的感觉恰好与高山相反。深海中的高压对人 马里亚纳海沟　　体各生命器官都会造成威胁。对于一个潜水员来说，压力的大小由下潜的深度以及水的密度和重力决定。每下潜10米大约会增加1个大气压。这时身体内产生的气泡会对潜水员造成严重影响，其身体的各器官，如肺、消化系统以及听觉系统都会随着下潜深度的增加而受到挤压。 　　古巴潜水运动员皮平费雷拉斯在2003年创下了自由下潜至170米的纪录。如果要做到这一点，心脏必须收缩至一个李子的大小，血液不再在肢体内循环，以便集中在胸腔，避免肺部衰竭。与此同时，费雷拉斯的心跳也降至每分钟10次。他仅用了2分39秒就完成了下潜和上浮的全过程。　　人类可以下潜的极限是200米。为了能够下潜到这个深度需要呼吸与水中压力相仿的压缩空气。最糟糕的情况是随着下潜深度的增加，人体吸入越来越多的氮气，如果氮气在各组织内扩散超出了标准则必须立即采取措施释放多余气体，这就是所谓的“减压”过程，否则就会出现“减压病”，体内各组织会产生气泡，使关节疼痛、耳鸣、肺部和大脑受损等，严重时会导致死亡。　　英女子一口气下潜96米创潜泳深度世界记录　　据英国《每日邮报》报道，一名37岁的英国女子一口气下潜96米并重新回到水面，她创造了自由潜水的新世界记录。　　身高只有1.52米的莎拉-卡姆贝尔在巴哈尔群岛长岛的水下呆了3分钟36秒。她下潜的深度达英国大本钟的高度。37岁的卡姆贝尔使用像美人鱼一样的脚蹼，沿一条垂直线下潜。她说：“到目前为止，这是我所创下的最为艰难的世界记录。与去年我母亲去世所承受的痛苦情感相比，下潜至海面下96米并返回水面只是一种形式。我在这里所经历的是最具挑战性的环境。在我于2007年11月成为世界冠军后，我只进行了17次训练下潜。我对自己能重返水面感到高兴。”外号“威力鼠标”的卡姆贝尔在43秒内就下潜了60米，随后滑行至海底板块，她在那里花了六秒找到了一个标识物。　　根据自由潜水规则，潜水员只能使用脚蹼进行潜水，不能携带氧气瓶。“恒定重量潜水”即潜水员下潜与浮上时保持自身所受重力不变是最受欢迎的一种。莎拉-卡姆贝尔2007年在自由潜水界名声大震，她出人意料地在48小时内打破了三项世界记录，而她只是在七个月前才开始参加自由潜水比赛。她当时在埃及的达哈布教授瑜珈，她的一位学生建议她尝试自由潜水运动，因　　莎拉-卡姆贝尔在巴哈尔群岛长岛的水下呆了3分钟36秒　　为她的呼吸能力可能会使她取得不错的成绩。　　她的肺部比人的平均值大百分之二十二，但医生暗示，她的精神状态是她取得如此优异成绩的原因。与其他自由潜水者一样，卡姆贝尔也练习一种特别的呼吸技能，这种技能能降低心率以减少身体所需的氧气量。卡姆贝尔现在想成为首位下潜至海面下100米的女子，她计划在四天内进行这一尝试。自由潜水这一极限运动由于法国导演吕克-贝松1988年执导的《碧海蓝天》一片而闻名　　减压病是由于高压环境作业后减压不当，体内原已溶解的气体超过了过饱和界限，在血管内外及组织中形成气泡所致的全身性疾病。在减压后短时间内或减　　压过程中发病者为急性减压病。主要发生于股骨、肱骨和胫骨，缓慢演变的缺血性骨或骨关节损害为减压性骨坏死。　　潜水员必须进入再压舱以避免减压症。 　　减压病（Decompression sickness）即减压症，俗称潜水夫病或沉箱病。1973年Smith首次描述该症为沉箱病（Caisson disease），即在潜水高压环境中迅速变换压力出现的内耳损伤。潜水员作业中发生率为1％，一般潜入水下每沉10m即增加一个大气压的水压，相当于施加人体17～18Mg的压力。因此潜水时必须吸入压缩性空气或惰气和氧的混合气体，以调节鼓室和鼻腔的内外压力。如果变换压力过快或咽鼓管功能失调，便可发病。 　　这是一种因周围压力降低(如潜水上升，出沉箱或高压舱，或上升到高海拔区)，促使溶解于血液或组织中的气体形成气泡所致的疾病，其常见的特征为疼痛和/或神经系统症状。 　　“弯曲症”(the　bends)系指减压病所致的局部疼痛，但常作为整个减压病的同义词应用。　　减压病应该如何预防？ 　　1、对潜水员尤其新潜水员，要进行医学防治知识教育，使潜水员了解减压病的发病原因及预防方法。 　　2、养成良好卫生习惯，建立合理生活制度。工作前应充分休息，防止过度疲劳；不饮酒和少饮水。工作时应预防受寒和受潮。工作后应立即脱下潮湿的工作服，饮热茶，洗热水浴，在温暖的室内休息半小时以上，以促进血液循环，使体内多余的氮加速排出。 　　3、每日应保证高热量（一般每日约15072～16747KJ）、高蛋白、中等脂肪饮食，并适当增加各种维生素。近来国内有用兔做实验，显示维生素E具有一定的预防或减轻实验性减压病的作用，其原因可能由于阻止或减少血小板内储存颗粒中5～羟色胺等生物活性物质的释放，不致发生血管内凝血。 　　4、进行潜水员就业前，定期及下潜前体检。骨关节尤其四肢大关节每年应进行X线摄片，一直到停止高气压作业后四年为止。凡患有听觉器官、心血管系统、消化系统、呼吸系统、神经系统以及皮肤疾病，均不宜从事高压环境工作。重病后、体力衰弱者、远期骨折者、嗜酒者及肥胖者也均列为就业禁忌。　　潜水中的上浮　　减压症对潜水员来说亦是著名的伤害。当潜水员下潜时，水底压力会随之上升；而当潜水员上浮时，压力亦会下降。若潜水员在长时间或深潜后，不是缓慢地上浮及没有进入减压舱去除气体，就会存有患病的风险（但风险因素仍是未知）。一些潜水员在同一环境下会较其他人敏感。 　　经常连续进行深潜的浮潜者亦曾出现减压症。减压症可能是塔拉瓦那综合症的成因，这种病在几个世纪都影响着南太平洋原住民，因他们经常在没有装备下潜水寻找食物及珍珠。 　　以下是两个与潜水员患上减压症有关的因素，虽然它们之间的关系并未完全清楚： 　　长时间或深潜——在体内组织被吸收的呼吸气体中的惰性气体，如氮及氦，在高压下的浓度会较正常为高（亨利定律）。 　　快速上浮——当上浮时周围压力的减少，会引起吸收了的气体从溶液中出来及在血液内形成气泡。若上浮的速度足够缓慢，不致这些气泡上升太高，它们会透过肺部安全地离开身体。 　　生理学家约翰·波顿·桑德森·霍尔丹（John B S Haldane）在20世纪初期研究这个问题，最终发明了阶段性及逐步的减压方法，使潜水员的压力逐渐释放令体内氮的释出不会引起减压症。气泡在每次下潜都会产生，但减慢上浮及减压舱可以减低气泡的体积及数量，以避免对潜水员造成伤害。 　　严重的减压症会导致死亡。这是因大气泡进入带氧的血液流进脑部、中央神经系统及其他主要器官。 　　纵然压力改变未必有立即的征状，急促的压力改变会造成称为“异压性骨坏死”（DON）的永久骨头创伤。异压性骨坏死可以由单一次暴露在急促减压而成。异压性骨坏死从X光的骨头映像可以看见及被诊断出来。不幸的是，X光在永久创伤出现后的3个月都会显示为正常，差不多要4年的时间才真正可以从X光看到创伤的影响。　　避免事项　　减压表及潜水计算机都是可以帮助潜水员选择减压舱的深度及持续时间。要避免减压病是根本不可能，有时在较浅水及短时间的下潜都会患病。要减低风险，潜水员须避免长时间及深潜，并应缓慢地上浮。而且，需要减压舱或与上一次下潜16个小时内的下潜都会增加患病风险。此外亦有其他风险因素，如年龄、肥胖症、疲倦、喝酒、脱水及心房中隔缺损等。再者，在深潜后24小时内飞行亦是造成减压症的因素。　　氦及氮　　氮并非唯一造成减压症的呼吸气体。气体混合物，如氦氮氧混合气及氦一氧混合气包括氦，都会牵涉造成减压症。 在长途潜行（约3小时或更长）时，氦进出身体较氮为快，身体差不多达至氦的饱和状态。对于这样的潜行，就氮的减压时间会较短。 　　就氦气在短途潜行时的减压影响出现了一些讨论。大部份潜水员进行较长时间的减压，而一些如WKPP的潜水员就创先（包括在减压舱内）使用较短的减压时间。 　　减压时间可以大幅减小透过使用氮氧混合气（或在非常浅水的地方使用纯氧）。原因是溶出氮的速率是与潜水员体内及吸入气体内的氮分压（ppN2）的差成正比。而出现气泡的可能性是与潜水员体内的ppN2及总环境水压或气压的差成正比。

DeepMind宣布采用谷歌开源的深度学习框架TensorFlow，不再采用Torch框架。Torch 诞生时间较久，直到去年Facebook 开源了大量Torch的深度学习模块才开始流行起来。DeepMind是谷歌并购的一家AI公司，今年因AlphaGo以4:1的成绩战胜了韩国围棋大师李世石而名声大噪。除此以外，谷歌还有规模更大的Google Brain团队。除了上述2个深度学习框架，GitHub 还有其他3个开源框架值得关注：1、Caffe：源自加州伯克利分校的Caffe，由C++开发。雅虎今年2月份开源的CaffeOnSpark, 就是基于 Caffe，还有能够优化迭代工作负载的数据运算系统 Spark （它是对 Hadoop 的补充，可以在 Hadoop 文件系统中并行运行）。雅虎所做的只是创建了一个可以在Spark集群上运行Caffee的方法。它可以单独在Spark上运行，或者在 Hadoop上。Feng说，除了让AI开发人员更方便的使用相似工具、避免来回移动数据外，CaffeOnSpark还将在众多服务器中分发深度学习进程变得相对容易，而这正是谷歌开源版本的TensorFlow做不到的。2、Deeplearning4j：Deeplearning4j 是”for Java”的深度学习框架，由创业公司Skymind于2014 年6月发布，可与Hadoop和Spark集成，即插即用，方便开发者在APP中快速集成深度学习功能。该学习框架成熟度较高，可以直接面向商用。3、Brainstorm：来自瑞士人工智能实验室IDSIA 的一个深度学习软件包，Brainstorm 能够处理上百层的超级深度神经网络——Highway Networks。其他还有Theano、Chainer、Marvin、Neon、ConvNetJS等都出自创业公司、AI个人爱好者或大学项目组，未来被广泛应用的可能性较小。建议AI爱好者重点学习TensorFlow、Caffe和Torch，同时关注Deeplearning4j和Brainstorm的更新，而不必在一些并不成熟的框架上花费太多时间。

项目名叫Pytorch，模块名叫torch，这个问题没有为什么，开发者就是这么定义的。就跟OpenCV一样项目名叫OpenCV，模块名叫cv2。项目名叫Pillow，模块名叫PIL。

现在相信大部分小伙伴都知道“MMM互助金融”是一种金融骗局了吧！但是你清楚它的骗局的本质吗？下面我先举一个例子吧。 在一个小镇上，每个人都债台高筑，靠信誉相互赊欠度日。这是，从外地来了一位有钱的旅客，他进了一家旅馆，拿出1000元钞票放在柜台，说想先看看房间，挑一间合适的过夜。就在此人上楼看房的时候，房主抓起1000元钱，跑到隔壁屠户那里支付了他欠下的肉钱。屠户有了这1000元钱，有付清了养猪户的猪本钱。养猪户有那这1000元钱，出去付了他欠下的饲料钱。卖饲料的有拿着1000元钱冲到旅馆付了他所欠的房钱。旅馆店主忙把这1000元钱放到柜台上，以免旅客下楼生疑。此时，那人下楼拿起那1000元钱，说没有挑到满意的房间，于是把钱放入口袋，出门走了。 这一天，没有人产生了什么东西，也没有人得到了什么东西，可镇上的人都把债务还清了，大家都很高兴，“如果现金没有流通，店主不动那1000元钱，每个人都还是债台高筑，对每个人来说也就没创造财富。” 这个简单的故事可以可用来解释资金的流通原理，但很显然，故事中的资金运作模式违背了价值的规律，资金运转难以长期维系，如果故事中某一个环节的人背信弃义，将资金据为己有，那么这个暂时稳定的资金循环链条就会断裂。 为了让小伙伴们不再卷入此类骗局之中，下面我将以“MMM金融互助平台”（一下简称“MMM互助金融”）涉嫌欺诈的案件为例，揭开此类骗局的面纱。 像病毒一样扩散 “MMM互助金融”的全称是马夫罗季全球存钱罐（Mavrodi Mondial Moneybox）,1989年，“MMM互助金融”创立于莫斯科，创始人为谢而盖·马夫罗季先生。1994年，“MMM互助金融”公司的股票暴跌，几百万投资者血本无归，马夫罗季被捕入狱。2007年5月，马夫罗季建立了一个慈善互助金融体系——“MMM互助金融”，并先后进入印度、南非、印尼等国家，会员人数超过1亿人。 2015年初，“MMM互助金融”隐秘进入中国，最早出现在福建、浙江等发达地区，之后开始在全国范围内蔓延。与那些烧钱打广告的P2P平台相比，“MMM互助金融”几乎没有花费过一分钱的广告费，就聚集了上百万的投资者及数百亿的资金规模，扩散可谓神速。 公司资料显示，“MMM互助金融”的传播方式主要有两种。一方面，是用户之间的口口相传。一名投资者对媒体表示，知道“MMM互助金融”源于朋友的推荐，她周围的同事、朋友包括闺蜜大家都在投资“MMM互助金融”，一开 始也有点怀疑，但看到亲戚提现以后，就基本消除了戒备心理。另一方面，是“MMM互助金融”公司内部人员的自费推广。“MMM互助金融”领导人每成功推荐一位用户，可以获得不菲的佣金。实力稍弱的领导人靠贴吧、QQ微博、微信等互联网方式推广，实力雄厚的领导人则大手笔投入百度推广。 高息诱惑，无法抵挡的贪婪 警方调查资料显示，“MMM互助金融”主要通过设置一整套精密的系统对会员的资金进行匹配，让会员之间相互帮助来实现金融资源的共享，获得利益。在该联合组织中，会员提供资金入场叫做“提供帮助”，将资金提现离场叫做“获得帮助”，提供帮助的会员用投入的资金购买系统中的“马夫罗”虚拟货币，用于会员间的交易。会员先确定投资额度，(60元-6万)和币种（比特币或人民币），再由系统匹配需要卖出的马夫罗币的会员。系统每次匹配的时间为1-14天，在匹配排队时，扔享受每天1%的收益，收益以账户里增长的马夫罗币体现。 也就是说，每个会员在为期一个月的投资过程中，需扮演投资人和借款人两种角色。当匹配成功后，买家A可以看到卖家B的网名、电话、银行卡号或支付宝账号，以及卖家B“上线”的相关信息。买家A需要在72小时内通过银行或支付宝转账给卖家B，并上传打印凭证。卖家B也需要在72小时内确认收款。卖家B完成他的投资并获利退出，而买家A的投资人身份发生转换，买家A投资后获利。 资金分配模式 简而言之，“MMM互助金融”就是新入场的会员将手中的马夫罗虚拟货币转账给之前入场的会员，帮助之前入场的会员实现增值。新入场会员的马夫罗增值将由下一批进场的会员转账获得。 根据“MMM互助金融”网站上挂出的复利投资回报表计算，如果一名会员投入了500元的资金，以复利的方式滚动计算，一年本金加利息可收益11633元；以最高6万元投资额为例，12个月后就能变成1397873元。 这也是“MMM互助金融”最吸引人的地方。有受害者表示：“朋友聚会时大家都在谈“MMM互助金融”多么能赚钱，刷微信的时候也能看到大家对它的宣传和评价，低投入、高收益，面对诱人的30%的月收益率，周围的好多人都在投资“MMM互助金融”。” 受害者王某对媒体表示，听了朋友的介绍，好像加入了一个奇怪的组织——“MMM互助金融”社区，听人说每月收益可达30%。李某表示，仅她母亲加入的微信群就有三四百人参与，其中不乏银行从业者、企事业单位工作人员等。为了能够赚到更多的钱，他们通常还会拿别人的身份开户，实际上投资 远超6万元。 资金不断循环的秘密 “MMM互助金融”的模式简单来说就是借新还旧，用后来加入的投资人的钱来支付之前加入的投资人的利息和短期回报。与P2P、众筹等常见的互联网金融模式相比，“MMM互助金融”没有实体项目，“提供帮助”和“接受帮助”的人之间不存在借贷关系，取得的收益也不属于投资回报。那么“MMM互助金融”支付给会员的30%的高收益从哪来？ 搜索“MMM互助金融”社区的网页发现，30%的月收益率只是其中一部分。除了利息外，“MMM互助金融还设立“推荐奖”和“管理奖”：“推荐奖”即每个会员可以获得其邀请参与者的投资额10%的奖励；而“管理奖”则针对拥有团队的领导人设置。 对于其发展的第一代会员，领导人可以获得所有第一代会员投资额5%的奖励，而对于第一代会员与第二代会员，领导人可以获得3%的奖励，以此类推，第三代会员的奖励为1%，总共可累计到第四代会员，奖励为0.25%；而如果经过MMM认可并培训成为经理的话，则可以不限于会员的层级，拿到“无限代”的奖励，最低层级为0.01%。 一名投资人指出，“MMM互助金融”并不是靠项目和产品来赚钱的，而是靠发展新会员赚钱，简单来说，“MMM互助金融”的模式就是会员间的资金不断进出循环，资金流产生利润。 据一位知情人士透露，“MMM互助金融”涉及的资金最少上百亿元，每日产生的利息高达1亿元。“MMM互助金融”在国内运营超过200天，按照平均一天1亿元的利息算，至少产生200亿元的利息。这秒么大的资金量，崩盘是迟早的事。”这位知情人士说，在国外能够运营几年，那是因为细水流长；在国内不到一年倒下，那就是山洪暴发。一则是资金量太大了，二则是负面报道引来挤兑，加速了“MMM互助金融”的崩盘。 暗箱操作，投诉无门 有投资者表示，自己投进“MMM互助金融”的几十万资金无法体现，去派出所报案，单公安机关并未受理。 由于“MMM互助金融”在中国并没有注册公司，也没有固定的办公场所，就连服务器都放在在海外，“MMM互助金融”就像影子一样，公安机关根本无法介入调查。 也有法律界的人士表示，“MMM互助金融”的打款方式是个人对个人，受害者投诉MMM平台根本就没用，唯一的可能就是利用打款记录去起诉收款人。A去追查B的钱，B去追查C的钱，而彼此之间并无直接的沟通和联系，证据的获取难度很大。 对于海量的受害者而言，除了等待奇迹的发生或许别无他法。 重点提示 在中国境内没有注册公司的平台，投资者不要参与。如果不知道该类的平台利润从哪来，投资者不要参与。 在点滴中成长 ---成长是伴人一生的修行，人生中的点点滴滴能教会我们很多东西

威尔史密斯的《幸福来敲门》，很经典的一部电影，没有风花雪月，没有好莱坞大片的场景，却让人记忆深刻。

最大冻土深度中文名称：最大冻土深度 英文名称：maximum depth of frozen ground 定义1：土壤冻结达到的最大深度。冻土层（Tundra），亦作冻原或苔原，语出萨米语tūndra(tundar的属格)，意思是“无树的平原”。在自然地理学指的是由于气温低、生长季节短，而无法长出树木的环境；在地质学是指0℃以下，并含有冰的各种岩石和土壤。一般可分为短时冻土（数小时、数日以至半月）、季节冻土（半月至数月）以及多年冻土（数年至数万年以上）。冻土层处于水的结冰点以下超过两年的状况，称为永久冻土（Permafrost）。地球上多年冻土、季节冻土和短时冻土区的面积约占陆地面积的50%，其中，多年冻土面积占陆地面积的25%。

标准冻结深度和最大冻结深度？最大冻土深度中文名称：最大冻土深度 英文名称：maximum depth of frozen ground 定义1：土壤冻结达到的最大深度。冻土层（Tundra），亦作冻原或苔原，语出萨米语tūndra(tundar的属格)，意思是“无树的平原”。在自然地理学指的是由于气温低、生长季节短，而无法长出树木的环境；在地质学是指0℃以下，并含有冰的各种岩石和土壤。一般可分为短时冻土（数小时、数日以至半月）、季节冻土（半月至数月）以及多年冻土（数年至数万年以上）。冻土层处于水的结冰点以下超过两年的状况，称为永久冻土（Permafrost）。地球上多年冻土、季节冻土和短时冻土区的面积约占陆地面积的50%，其中，多年冻土面积占陆地面积的25%。

《爱情神话》深度解析：1、从电影的角度来看，导演用极为写实的手法描绘了现实生活中烧饭、买内裤、修灯泡的桥段，另一方面又浪漫的要死，绘画、手鼓、罗马等，就连修鞋的都有自己的coffee time。在这种矛盾和冲突之中，创作者似乎想说一件事，但又不能把这件事说的太直接。说得明明白白，就伤害了观众感情，就不赚钱了。作为商业电影，我们有现实的需要。2、电影想告诉我们：性和性别是被建构的，传统浪漫的爱情已经不存在了，我们这个时代需要多元化的亲密关系。电影开头的话剧名字叫做《人类要是没有爱情就好了》，老白在睡觉，李小姐泪流满面，这就人类要是没有爱情之后，男人和女人的真实反应，男人无所谓，女人为之伤感和难过。3、全剧以白老师的感情和画展展开，白老师辛辛苦苦寻找的爱情，画展的名字叫做：白辛苦，不辛苦。爱情是白辛苦的，当然也是不辛苦，因为寻找和建立亲密关系的过程就是爱情的一部分。电影围绕着爱情，但没有人看见爱情这个鬼东西。全剧主要只有两个人——白老师和李小姐。爱健身的亚历山大、追求浪漫爱情的老乌，是白老师的其他人格。4、早年留学，对爱情始终保持向往的老乌则是老白另一个人格。他曾经对一个女人深深的迷恋和专情过，但最终他的女人犯了一个“全天下男人都会犯的错”，这对于男人来讲是无法接受的，比起浪漫，忠诚更重要。老乌最后死了，也是象征着男人浪漫爱情的幻灭。不再追求浪漫爱情的男人反而落地，开启了人间烟火。5、讽刺的是，一个男人的事业需要女人的助力，闹掰了浪漫爱情的白老师，在李小姐的帮助下找到了画展的举办地，并接受灵魂拷问。他内在的大男子主义依然想要自我证明，但生活和现实都反复告诉他如何尊重和接纳女性的独立自主。6、编剧想告诉观众，爱情必然是多样的存在，有些人相濡以沫，有些人怦然心动，有些人激情四射，有人长久，有人短暂，有人稳定，有人摇摆。爱情姹紫嫣红，却有着不同的模样。创作者们似乎很努力的讲清楚，我们原有的浪漫的爱情观已经日暮西山，不用再苦苦追求一生一世一双人，执子之手与子偕老的童话故事了。

A bad beginning makes a bad ending.不善始者不善终。 A bad thing never dies.遗臭万年。 A bad workman always blames his tools.不会撑船怪河弯。 A bird in the hand is worth than two in the bush.一鸟在手胜过双鸟在林。 A boaster and a liar are cousins-german.吹牛与说谎本是同宗。 A bully is always a coward.色厉内荏。 A burden of one"s choice is not felt.爱挑的担子不嫌重。 A candle lights others and consumes itself.蜡烛照亮别人，却毁灭了自己。 A cat has 9 lives.猫有九条命。 A cat may look at a king.人人平等。 A close mouth catches no flies.病从口入。 A constant guest is never welcome.常客令人厌。 Actions speak louder than words.事实胜于雄辩。 Adversity leads to prosperity.穷则思变。 Adversity makes a man wise, not rich.逆境出人才。 A fair death honors the whole life.死得其所，流芳百世。 A faithful friend is hard to find.知音难觅。 A fall into a pit, a gain in your wit.吃一堑，长一智。 A fox may grow gray, but never good.江山易改，本性难移。 A friend in need is a friend indeed.患难见真情。 A friend is easier lost than found.得朋友难，失朋友易。 A friend is never known till a man has need.需要之时方知友。 A friend without faults will never be found.没有十全十美的朋友。 "After you" is good manners.“您先请”是礼貌。 A good beginning is half done.良好的开端是成功的一半。 A good beginning makes a good ending.善始者善终。 A good book is a good friend.好书如挚友。 A good book is the best of friends, the same today and forever.一本好书，相伴一生。 A good conscience is a soft pillow.不做亏心事，不怕鬼叫门。 A good fame is better than a good face.美名胜过美貌。 A good husband makes a good wife.夫善则妻贤。 A good medicine tastes bitter.良药苦口。 A good wife health is a man"s best wealth.妻贤身体好是男人最大的财富。 A great talker is a great liar.说大话者多谎言。 A hedge between keeps friendship green.君子之交淡如水。 A joke never gains an enemy but loses a friend.戏谑不能化敌为友，只能使人失去朋友。 A leopard cannot change its spots.积习难改。 A liar is not believed when he speaks the truth.说谎者即使讲真话也没人相信。 A light heart lives long.静以修身。 A little body often harbors a great soul.浓缩的都是精品。 A little knowledge is a dangerous thing.一知半解，自欺欺人。 A little pot is soon hot.狗肚子盛不得四两油。 All are brave when the enemy flies.敌人逃窜时，人人都成了勇士。 All good things come to an end.天下没有不散的筵席。 All rivers run into sea.海纳百川。 All roads lead to Rome.条条大路通罗马。 All that ends well is well.结果好，就一切都好。 All that glitters is not gold.闪光的不一定都是金子。 All things are difficult before they are easy.凡事总是由难而易。 All work and no play makes Jack a dull boy.只会用功不玩耍，聪明孩子也变傻。 A man becomes learned by asking questions.不耻下问才能有学问。 A man can do no more than he can.凡事都应量力而行。 A man cannot spin and reel at the same time.一心不能二用。 A man is known by his friends.什么人交什么朋友。 A man of words and not of deeds is like a garden full of weeds.光说空话不做事，犹如花园光长刺。 A man without money is no man at all.一分钱难倒英雄汉。 A merry heart goes all the way.心旷神怡，事事顺利。 A miss is as good as a mile.失之毫厘，差之千里。 A mother"s love never changes.母爱永恒。 An apple a day keeps the doctor away.一天一苹果，不用请医生。 A new broom sweeps clean.新官上任三把火。 An eye for an eye and a tooth for a tooth.以眼还眼，以牙还牙。 An hour in the morning is worth two in the evening.一日之计在于晨。 An old dog cannot learn new tricks.老狗学不出新把戏。 An ounce of luck is better than a pound of wisdom.聪明才智，不如运气。 An ounce of prevention is worth a pound of cure.预防为主，治疗为辅。 A rolling stone gathers no moss.滚石不生苔，转业不聚财。 As a man sows, so he shall reap.种瓜得瓜，种豆得豆。 A single flower does not make a spring.一花独放不是春，百花齐放春满园。 A snow year, a rich year.瑞雪兆丰年。 A sound mind in a sound body.健全的精神寓于健康的身体。 A still tongue makes a wise head.寡言者智。 A stitch in time saves nine.小洞不补，大洞吃苦。 A straight foot is not afraid of a crooked shoe.身正不怕影子斜。 A wise head makes a close mouth.真人不露相，露相非真人。 A word spoken is past recalling.一言既出，驷马难追。 A year"s plan starts with spring.一年之计在于春。 A young idler, an old beggar.少壮不努力，老大徒伤悲。 Bad news has wings.好事不出门，坏事传千里。 Barking dogs seldom bite.吠犬不咬人。 Beauty lies in the love"s eyes.情人眼里出西施。 Be swift to hear, slow to speak.听宜敏捷，言宜缓行。 Better late than never.不怕慢，单怕站。 Better to ask the way than go astray.问路总比迷路好。 Between friends all is common.朋友之间不分彼此。 Birds of a feather flock together.物以类聚，人以群分。 Blood is thicker than water.血浓于水。 Blood will have blood.血债血偿。 Books and friends should be few but good.读书如交友，应求少而精。 Business is business.公事公办。 Business is the salt of life.事业是人生的第一需要。 By reading we enrich the mind, by conversation we polish it.读书使人充实，交谈使人精明。 Cannot see the wood for the trees.一叶障目，不见泰山。 Care and diligence bring luck.谨慎和勤奋才能抓住机遇。 Caution is the parent of safety.小心驶得万年船。 Cheats never prosper.骗人发不了财。 Children are what the mothers are.耳濡目染，身教言传。 Choose an author as you choose a friend.择书如择友。 Come what may, heaven won"t fall.做你的吧，天塌不下来。 Complacency is the enemy of study.学习的敌人是自己的满足。 Confidence in yourself is the first step on the road to success.自信是走向成功的第一步。 Constant dripping wears away a stone.水滴石穿，绳锯木断。 Content is better than riches.知足者常乐。 Count one"s chickens before they are hatched.蛋未孵先数雏。 Courtesy on one side only lasts not long.来而不往非礼也。 Creep before you walk.循序渐进。 Cry for the moon.海底捞月。 Custom is a second nature.习惯是后天养成的。 Custom makes all things easy.有个好习惯，事事皆不难。 Diamond cuts diamond.强中自有强中手。 Do as the Romans do.入乡随俗。 Do as you would be done by.己所不欲，勿施于人。 Doing is better than saying.与其挂在嘴上，不如落实在行动上。 Do it now.机不可失，时不再来。 Do nothing by halves.凡事不可半途而废。 Don"t claim to know what you don"t know.不要不懂装懂。 Don"t have too many irons in the fire.不要揽事过多。 Don"t make a mountain out of a molehill.不要小题大做。 Don"t put off till tomorrow what should be done today.今日事，今日毕。 Don"t put the cart before the horse.不要本末倒置。 Don"t trouble trouble until trouble troubles you.不要自找麻烦。 Don"t try to teach your grandmother to suck eggs.不要班门弄斧。 Do well and have well.善有善报。 Each bird love to hear himself sing.孤芳自赏。 Early to bed and early to rise makes a man healthy, wealthy and wise.早睡早起身体好。 Easier said than done.说得容易，做得难。 Easy come, easy go.来也匆匆，去也匆匆。 Eat to live, but not live to eat.人吃饭是为了活着，但活着不是为了吃饭。 Empty vessels make the greatest sound.实磨无声空磨响，满瓶不动半瓶摇。 Envy has no holidays.忌妒之人无宁日。 Even Homer sometimes nods.智者千虑，必有一失。 Even reckoning makes long friends.亲兄弟，明算账。 Every advantage has its disadvantage.有利必有弊。 Everybody"s business is nobody"s business.人人负责，等于没人负责。 Every day is not Sunday.好景不常在。 Every dog has his day.谁都有得意的时候。 Every door may be shut, but death"s door.人生在世，唯死难逃。 Every heart has its own sorrow.各人有各人的苦恼。 Every little helps a mickle.聚沙成塔，集腋成裘。 Every man for himself, and the devil takes the hindmost.人不为己，天诛地灭。 Every man has his faults.金无足赤，人无完人。 Every man has his hobbyhorse.萝卜青菜，各有所爱。 Every man has his weak side.人人都有弱点。 Every man is the architect of his own fortune.自己的命运自己掌握。 Every minute counts.分秒必争。 Every mother"s child is handsome.孩子是自己的好。 Every potter praises hit pot.王婆卖瓜，自卖自夸。 Everything is good when new, but friends when old.东西是新的好，朋友是老的亲。 Example is better then percept.说一遍，不如做一遍。 Experience is the father of wisdom and memory the mother.经验是智慧之父，记忆是智慧之母。 Experience must be bought.吃一堑，长一智。 Fact speak louder than words.事实胜于雄辩。 Failure is the mother of success.失败是成功之母。 False friends are worse than bitter enemies.明枪易躲，暗箭难防。 Far from eye, far from heart.眼不见，心不烦。 Far water does not put out near fire.远水救不了近火。 Faults are thick where love is thin.一朝情意淡，样样不顺眼。 Fear always springs from ignorance.恐惧源于无知。 Fields have eyes, and woods have ears.隔墙有耳。 Fire and water have no mercy.水火无情。 Fire is a good servant but a bad master.火是一把双刃剑。 First come, first served.先来后到。 First impressions are half the battle.初次见面，印象最深。 First think and then speak.先想后说。 Fools grow without watering.朽木不可雕。 Fool"s haste is no speed.欲速则不达。 Fools has fortune.呆人有呆福。 Fools learn nothing from wise men, but wise men learn much from fools.愚者不学无术，智者不耻下问。 Forbidden fruit is sweet.禁果格外香。 Fortune favors those who use their judgement.机遇偏爱善断之人。 Fortune knocks once at least at every man"s gate.风水轮流转。 Four eyes see more than two.集思广益。 Friends agree best at distance.朋友之间也会保持距离。 Friends are thieves of time.朋友是时间的窃贼。 Friends must part.再好的朋友也有分手的时候。 Genius is nothing but labor and diligence.天才不过是勤奋而已。 Give a dog a bad name and hang him.众口铄金，积毁销骨。 God helps those who help themselves.自助者天助。 Gold will not buy anything.黄金并非万能。 Good for good is natural, good for evil is manly.以德报德是常理，以德报怨大丈夫。 Good health is over wealth.健康是最大的财富。 Good medicine for health tastes bitter to the mouth.良药苦口利于病。 Good watch prevents misfortune.谨慎消灾。 Great barkers are no biters.好狗不挡道。 Great hopes make great man.伟大的抱负造就伟大的人物。 Great minds think alike.英雄所见略同。 Great men have great faults.英雄犯大错误。 Great men"s sons seldom do well.富不过三代。 Great trees are good for nothing but shade.大树底下好乘凉。 Great wits have short memories.贵人多忘事。 Greedy folks have long arms.心贪手长。 Guilty consciences make men cowards.做贼心虚。 Habit cures habit.心病还需心药医。 Handsome is he who does handsomely.行为漂亮才算美。 Happiness takes no account of time.欢乐不觉时光过。 Happy is he who owes nothing.要想活得痛快，身上不能背债。 Happy is the man who learns from the misfortunes of others.吸取他人教训，自己才会走运。 Harm set, harm get.害人害己。 Hasty love, soon cold.一见钟情难维久。 Health is better than wealth.健康胜过财富。 Health is happiness.健康就是幸福。 Hear all parties.兼听则明。 Heaven never helps the man who will not act.自己不动，叫天何用。 He is a fool that forgets himself.愚者忘乎所以。 He is a good friend that speaks well of us behind our backs.背后说好话，才是真朋友。 He is a wise man who speaks little.聪明不是挂在嘴上。 He is lifeless that is faultless.只有死人才不犯错误。 He is not fit to command others that cannot command himself.正人先正己。 He is not laughed at that laughs at himself first.自嘲者不会让人见笑。 He is wise that is honest.诚实者最明智。 He knows most who speaks least.大智若愚。 He laughs best who laughs last.谁笑到最后，谁笑得最好。 He sets the fox to keep the geese.引狼入室。 He that climbs high falls heavily.爬得越高，摔得越重。 He that will not work shall not eat.不劳动者不得食。 He who does not advance loses ground.逆水行舟，不进则退。 He who makes constant complaint gets little compassion.经常诉苦，没人同情。 He who makes no mistakes makes nothing.想不犯错误，就一事无成。 He who risks nothing gains nothing.收获与风险并存。 History repeats itself.历史往往重演。 Honesty is the best policy.做人诚信为本。 Hope for the best, but prepare for the worst.抱最好的愿望，做最坏的打算。 I cannot be your friend and your flatterer too.朋友不能阿谀奉承。 If a man deceives me once, shame on him, if he deceives me twice, shame on me.上当一回头，再多就可耻。 If you make yourself an ass, don"t complain if people ride you.人善被人欺，马善被人骑。 If your ears glow, someone is talking of you.耳朵发烧，有人念叨。 If you run after two hares, you will catch neither.脚踏两条船，必定落空。 If you sell the cow, you sell her milk too.杀鸡取卵。 If you venture nothing, you will have nothing.不入虎穴，焉得虎子。 If you want knowledge, you must toil for it.要想求知，就得吃苦。 Industry is the parent of success.勤奋是成功之母。 It is better to die when life is a disgrace.宁为玉碎，不为瓦全。 It is easier to get money than to keep it.挣钱容易攒钱难。 It is easy to be wise after the event.事后诸葛亮好当。 It is easy to open a shop but hard to keep it always open.创业容易守业难。 It is hard to please all.众口难调。 It is never too old to learn.活到老，学到老。 http://www.hrexam.com/proverb.htm

此屋是我造，有点哈人，感觉天空飞鸟。

根据宝宝自身的身体体质，挑选更适合宝宝的奶粉a2至初这款奶粉奶源包括生牛乳和脱脂牛奶，新鲜程度比较好，a2是源自纯天然乳汁中的亲和蛋白，营养非常丰富。奶粉特别添加乳铁蛋白，能够促进宝宝的肠道发育，促进铁的吸收，提高宝宝自身的免疫力。优化的配方加上益生元组合，对宝宝的大脑发育和肠道的保护都是至关重要的。伊利金领冠悠滋小羊经研究表明，相对于牛奶，羊奶的分子更精细，更加的好吸收。悠滋小羊是伊利旗下一款高端的羊奶粉，甄选优质奶山羊品种，这种奶山羊产的奶口感佳，营养丰富，很受宝宝喜欢。奶粉成分中富含亲活乳源二代，它可以预防钙流失，营养好吸收，让宝宝便便轻松，肚肚更舒畅。皇家美素佳儿很多消费者都在说这款奶粉特别好，今天就为宝妈们重点介绍这款奶粉，这款奶粉从挤奶到罐装只需一次控时控温的加工程序就完成了，很大程度的避免了二次污染，也完整的保留加工所造成的营养流失。而且这款奶粉最大的好处就是好吸收不上火，奶粉粉质细腻，口味清淡，口感温和，还有一股淡淡的自然奶香，考虑转奶的宝妈不妨试试这款。德国喜宝喜宝牧场保留着欧洲自然放牧传统﹐用没有农药和化学添加的谷物和牧草喂养奶牛，天然的生长优势保证了牛奶产出的品质。奶粉是提取天然牛乳，100%的乳糖配方，能提供身体所需营养元素，促进钙的吸收。味道是天然的奶香味，口味清淡，适合中国宝宝体质需求。君乐宝旗帜红罐旗帜采用的是鲜奶加工工序，从牧场挤奶到完成罐装只需要48个小时，所以受到二次污染的几率较低，营养也保留的更加完整。奶粉中添加了母乳中含有的免疫球蛋白，能促进身体对铁的吸收，提高免疫力；还含有益生元组合，能促进宝宝肠道内有益菌的生长，呵护肠道的健康。这款奶粉各个营养成分还是很理想的，科学的配比能满足宝宝每个阶段的生长发育需求。明一天籁牧羊这款奶粉是我们国产的奶粉，属于国产奶粉中的贵族奶粉。它的成分中有丰富的维生素B12，能够维持肠道菌群的平衡，促进有益菌的生长；乳铁蛋白的成分能建立自然抵抗力，调节身体的免疫功能，减少皮肤和呼吸道过敏；优质的DHA是脑和视网膜的重要结构脂成分，DHA喂养的宝宝智力发育指数更高，认知发育更佳！Bubs羊奶粉这款奶粉采用了澳洲100%全羊乳配方，天然A2羊奶蛋白，更接近母乳，还能为宝宝身体发育提供更多优质蛋白。奶粉中含有优质DHA，帮助促进宝宝眼脑发育，让你的宝宝更聪明。还富含了益生元组合，促进有益菌的生长，帮助宝宝肠道消化和吸收能力。口味清淡，不上火，杜绝宝宝偏食。宝贝与我这款奶粉奶源全部来自纯天然无污染的农场，在牧草的保养上始终保持无农药，无激素化肥的原则，从挤奶到罐装层层把关，杜绝污染，品质安全放心。配方中含有纯净藻油DHA，促进大脑与眼部发育宝宝眼明脑快；黄金配比益生元有助于矿物质吸收，促进肠道有益菌生长，呵护宝宝的娇嫩肠道。主要价格还便宜，性价比高，建议买它！

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欧美有内涵有深度的励志电影 　　一、《风云人物》(It"s a Wonderful Life)1946年 　　电影简介：詹姆斯?斯图尔特演小镇男人，从小就想离开家去外面闯荡，当个建筑师，走遍天下。但他一次次被迫放弃理想，继承家传企业，为小镇居民盖便宜的房子。某个圣诞夜，他精神崩溃，决心自杀。上帝派出天使下凡，给他看“没有他的世界”，让他认识到自己生命的意义。 　　二、《杀死一只知更鸟》(To Kill a Mockingbird)1962年 　　电影简介：根据哈柏李(HarperLee)畅销小说改编，葛雷哥莱毕克扮演一名南方小镇律师，为黑人强奸犯辩护，另一方面他又得向他的小孩和他们的朋友解释。格雷戈里佩克(GregoryPeck)精湛、平稳的演技让他获得当届奥斯卡、金球双料影帝。编、导可说是相当忠实、以平顺悠闲的步调反映原版小说的情节，但也有影评人嫌它略为平淡无奇。除了几位大明星，亦可看到日后影帝劳勃杜瓦(RobertDuvall)第一次的银幕演出。本片另还获得奥斯卡最佳改编剧本、最佳艺术指导/场景布置奖、及最佳黑白摄影、导演、影片、女配角、原始配乐等提名。 　　三、《辛德勒的名单》(Schindler"s List)1993年 　　电影简介：似乎到现在，它的画面还深刻的印在人们脑海。 　　本片是一部充满智慧与热忱的电影，也是史帝芬史匹柏从影以来最感人肺腑的作品，获第66届奥斯卡最佳影片、最佳导演、最佳改编剧本、最佳艺术指导、最佳摄影、最佳电影剪辑六项大奖。而片中的音乐无疑已经成为世界电影音乐宝库中的经典之作。 　　四、《洛奇》(Rocky)1976年 　　电影简介：本片是史泰龙自编自演的成名作，描述二流拳击手洛基幸运地被世界重量级拳王阿波罗挑选为比赛对手，他把握机会认真备战，结果在你来我往地战了十五个回合之后并没有被击倒。他虽然输了比赛，却赢得了自信和女友的芳心。本片是励志色彩浓厚的小人物奋斗史，在银幕上下都彰显了令人振奋的美国梦。史泰龙饰演心地善良斗志坚强的小拳师，虽然吟念对白口齿不清，却别具明星魅力。他追求害羞女店员塔里亚希雷的过程具有亲和力，跟女友哥哥伯特扬和教练伯吉斯梅雷迪思的关系也很有趣。当然导演约翰G艾维尔森拍得最成功的还是压轴的拳赛，精彩刺激之处令人仿如置身现场，比尔康堤斗志昂扬的配乐亦记一功，曾获第49届奥斯卡最佳影片、最佳导演和最佳剪辑三项金像奖和第34届金球奖最佳影片奖，而史泰龙在此片的基础上延伸出四部续集。 　　五、《史密斯先生到华盛顿》(Mr. Smith Goes to Washington)1939年 　　电影简介：弗兰克卡普拉(Frank Capra)的经典作之一，描写一名理想化的青年试图改变美国参议院中腐化枉法的经过。 　　詹姆斯?斯图尔特(James Stewart)饰演的史密斯先生被挑选进参议院暂代病重的参议员空缺，当他来到国会大厦，却被一群***的政客所淹没，然而他坚持自己的信念，并谴责所见到的不法情事。 　　詹姆斯?斯图尔特(James Stewart)的演出又一次让人信服，并获得纽约影评人协会最佳男主角奖，其刚正不阿的银幕形象已然树立。 　　曾获国家影评人协会票选为年度十大佳片之一;并入围最佳影片、导演、男主角、剧本、男配角(两位)、音效、配乐、室内装饰等九项金像奖，但仅有路易斯佛斯特(LewisR.Foster)的原著故事夺魁。 　　六、《外星人》(E.T. The Extra-Terrestrial)1982年 　　电影简介：艾里奥特，一个充满着幻想的小男孩，有个老想着作弄他的哥哥和一个还不太会讲话的小妹妹歌蒂，兄妹三个和不久前离异的母亲住在一起。由于工作忙碌加上心情糟糕，所以母亲时常会忽视和孩子们的关爱和沟通。 　　E.T.，一个被同伴不小心留在地球上的小外星人，却幸运地被善良的小艾里奥特发现，他瞒着妈妈偷偷收留下了孤独无助的E.T.，给它吃巧克力，还把它介绍给自己的狗狗、哥哥和妹妹，虽然语言上E.T.和艾里奥特还无法沟通，但是他们的感情却跨越了一切外在的障碍联系到一起，虽然他们的外型有如此大的差异，但却都有着一颗善良敏感、渴望着爱和呵护的童心。在他们之间，建立起一种奇妙的心灵感应，E.T.难过的时候，艾里奥特也会感觉忧郁，E.T.病了，艾里奥特也跟着不舒服。孤独的E.T.和孤独的艾里奥特成了最好的朋友，于是他们都不再孤独。 　　直到有一天，E.T.不可避免地被大人们发现了。一个活着的外星人!这还得了!于是人们如临大敌、军队、FBIu2026u2026蜂拥而至，大人们不顾孩子们的苦苦哀求，无情地抓走了E.T.，根本无视此时的它是那么的无辜、脆弱和绝望，他们只想把这个外星人当成千载难逢的珍贵试验品进行研究。 　　艾里奥特在哥哥和伙伴们的帮助下终于从研究中心救出了九死一生的E.T.，不料大人们根本没有放过他们，沿路设下重重关卡意图拦截这支“营救小队”，就在大人的眼皮底下，E.T.展现了它不可思议的神奇力量，带着大家摆脱了“包围圈”。 　　在当初发现E.T.的树林里，来接E.T.回去的外星飞船赶来了，一直念念不忘要回家的E.T.终于要走了，艾里奥特和恋恋不舍地和他的外星朋友告别，望着远去的飞船划破天际艳丽的夕阳，艾里奥特知道，他将会永远永远记住这段短暂却美丽的友谊u2026u2026 　　七、《愤怒的葡萄》(Grapes of Wrath)1940年 　　电影简介：三十年代的经济大崩溃时代，一大群中西部的.农民忍痛离弃家园，像逃难一样往西迁移到加州追寻较好的生活。现实虽不如理想，但他们并不放弃希望。该片由亨利?方达等担纲主演，故事感人，内容写实而具有控诉性，但却处处流露出人性的光辉。无论是编、导、演、摄、乐各方面都表现出最高超的水准，结合而成一部气魄雄厚的电影史诗。 　　这部美国电影史上的不朽杰作由导演约翰?福特根据约翰?斯坦贝克的作品改编而成，曾获最佳导演、最佳女配角两项金像奖。1973年在全美影评人选举下入选“十部美国最伟大电影”之一;其后1977年又被“美国电影协会”选为“美国十大佳片”之一。 　　 八、《突破》(Breaking Away)1979年 　　电影简介：故事发生在印第安那州，四个出身低微的好朋友刚刚高中毕业。面对着与校园截然不同的现实社会，他们感到茫然无措——究竟将来自己要何去何从呢?按照惯例，毕业后的年轻人都要在当地的一家采石场里干活。可是这家采石场现在已经关闭了。于是，四个人不得不告别父辈们传统的生活方式，重新考虑自己的未来。就在丹尼斯?柯维德(Dennis Quaid)、丹尼尔?斯特恩(Daniel Stern)和杰基?E?哈雷(Jackie Earle Haley)考虑结婚、参军及找工作的时候，戴维(由Dennis Christopher饰)作出了一个大胆的决定：当一名意大利自行车赛选手。 　　九、《梦幻街奇缘》(Miracle on 34th Street)1947年 　　电影简介：纽约34街柯氏百货公司感恩节***中，负责活动的华克太太，要求神似圣诞老人的克里斯替代酒醉出丑的汤尼扮演圣诞老人，克里斯慈祥、和蔼的笑容，赢得许多小孩的喜爱，唯独早熟的苏珊不相信圣诞老人的存在;于是她便相克里斯要求一间房子、一个弟弟和一个父亲作为圣诞礼物，藉此考验克里斯是不是真的圣诞老人。此时克里斯的盛名令柯氏死对头-捷克百货眼红，遂设计陷害克里斯，打击柯氏;华克太太请来好友布莱恩为克里斯辩护，在一场令法官也为难的听证会中，奇迹出现了u2026u2026 　　十、《拯救大兵瑞恩》(Saving Private Ryan)1999年 　　电影简介：战争与和平这个永恒的题目千百年来始终伴随着人类的文明与进步,一部文明史实际上就是一部战争与和平交相辉映的历史，《拯救大兵瑞恩》在这侵染着血与火、爱与恨、生与死的土地上，所谱写出的惊天地、泣鬼神的雄壮诗篇，深深地打动了每个人的心。相信在今后斯皮尔伯格还会不断的将自己优秀的影片献给他的观众。 　　本片以1944年6月6日诺曼底登陆为背景：美国依阿华州瑞恩太太的三个儿子先后在战争中为国捐躯，小儿子瑞恩在前线又与部队失去了联系，下落不明，为了防止后方人民产生厌战情绪，美军决定派遣一支由上尉约翰.米勒(汤姆.汉克斯饰)率领的小分队深入敌后寻找瑞恩。8人冒着生命危险去寻找一个不知生死的人，迎接他们的将是战火的洗礼和生命价值的重新认识。 ;

悬架方面，丰田普锐斯采用了前麦弗逊式独立悬架和后双叉臂式独立悬架，通过精细调校，车辆行驶稳定性较高，悬挂舒适度较好。外观方面，丰田普锐斯采用了流线型设计，车身线条流畅，车头造型独特。车身尺寸方面，长宽高分别为4560mm、1760mm、1490mm，轴距为2700mm。整体外观设计简洁大方，符合时尚潮流。外观方面，丰田普锐斯采用了流线型设计，车身线条流畅，车头造型独特。车身尺寸方面，长宽高分别为4560mm、1760mm、1490mm，轴距为2700mm。整体外观设计简洁大方，符合时尚潮流。安全性方面，丰田普锐斯配备了多项安全配置，包括ABS防抱死系统、EBD电子制动力分配系统、VSC车身稳定控制系统、HAC上坡辅助系统等。车辆安全性能较为出色。内饰方面，丰田普锐斯的内饰采用黑色和白色双色搭配，简洁时尚。中控台采用了大尺寸液晶显示屏，操作方便。座椅采用高级皮革材质，舒适度较高。车内储物空间较为充足，符合日常使用需求。综合来看，丰田普锐斯作为一款混合动力车型，在外观、内饰、动力、悬架和安全性方面表现均较为出色，是一款值得推荐的环保型车型。但是，由于混合动力系统的成本较高，车辆售价相对较高，可能会对一部分消费者造成一定的经济压力。

openEulerOpenStack适配openEuler的工作对双方而言均有着重要意义，一方面OpenStack适配openEuler能拓展OpenStack对多架构生态的支持，另一方面，也能增强OpenEuler社区在云计算领域的适应性。更为重要的是，OpenStack对openEuler的适配工作也为国产化云平台发展提供一种新的方案选择，为中国云计算国产化、信创云发展提供更有利条件。

service cashier This is a permanent part time position,offering approximately 10-30 hours per week (to be confirmed during interview) appicants are available to work a flexible roster which will include early mornings from 5:00am and evenings Monday to Friday,and may also include some public holidays Key Responsibilities Providing customers with friendly and efficient service Cash handling Register transactions Answering customer queries and complaints in a courteous manner Working cooperatively in a team environment Qualifications To be considered for this role you need to be able to meet the following selection criteria Communicate effectively with customers and staff Work in a fast-paced team environment Stand for extended periods of time Perform repetitive tasks Portray a positive attitude Demonstrate a strong customer focus Project a professional image at all times Deal with customer queries and complaints Demonstrate clear written and verbal communication skills Abide by company policies and procedures at all times including company dress standards 摘自澳洲woolworths职位描述 brief job describtion General Manager General Managers improve performance and profitability; generate new business; and manage all activities and employees.They prepare and implement business plans and budgets; ensure compliance with all policies and procedures and provide reports to executive management.They may specialise in areas such as fleet operations

1月4日晚开始，中东部入冬以来范围最大、强度最强的一次降雪过程趋于结束，多地积雪深度破纪录，部分地区积雪深度甚至超过40厘米。“最强降雪”暂歇，新一轮降雪天气已经在路上，5日夜间至7日，华北、黄淮等地将迎来小到中雪过程，局地有大雪。根据最新的气象监测，4日夜间起，本轮中东部大范围雨雪天气范围减小，强度明显减弱。4日18时，中央气象台也解除了持续24小时的暴雪橙色预警。中央气象台发布的天气公报显示，4日白天，甘肃东部、宁夏北部、陕西、山西、山东南部，湖南西北部等地的部分地区出现小雪或雨夹雪，河南中南部、湖北中北部，安徽中北部、江苏中北部出现中到大雪，局地出现暴雪(10～18毫米)。另据中国天气网的报道，此轮雨雪过程中，多地积雪深度破纪录。监测显示，截至4日14时，河南中南部、安徽中北部多地的积雪深度都在20厘米以上，不少地方轻松打破1月积雪的历史纪录。

　　降雪是一种非常常见的自然天气，而受寒潮的影响，我国很多地区的降雪都持续了很长时间，但对于其形成原因很多人不清楚，那么降雪是怎么形成的？降雪46小时通辽积雪深度破纪录？跟着我一起来看看。 　　降雪是怎么形成的 　　雪是从大气中的水蒸气直接凝结而成。雪是水或冰在空中凝结再落下的自然现象，或指落下的雪花。云中的低温使得水蒸气结成冰晶，当气温够低时，冰晶落到地面仍是雪花时，就是下雪了。雪在融化时会吸热，所以融雪时地面气温会比下雪时低。雪是水在固态的一种形式，只会在零摄氏度以下温度及温带气旋的影响下才会出现，因此亚热带地区和热带地区下雪的机会较微。雪是降水形式的一种，是从云中降落的结晶状固体冰，常以雪花的形式存在。雪是由小的冰颗粒物构成，是一种颗粒材料，它的结构开放，因此显得柔软。雪花多呈六角形，花样之所以繁多，是因为冰的分子以六角形为最多，对于六角形片状冰晶来说，由于它的面上、边上和角上的曲率不同，相应地具有不同的饱和水汽压，其中角上的饱和水汽压最大，边上次之，平面上最小。 　　降雪46小时通辽积雪深度破纪录 　　内蒙古通辽强降雪已经持续约46小时，7日、8日连续两日出现特大暴雪，积雪深度打破了1951年来纪录。目前降雪核心时段已过，但今天（11月9日）仍有小雪。如果后期积雪不能尽快消融，有可能引发白灾。中国天气网首席气象分析师胡啸分析称，内蒙古通辽地区从7日10时以来，强降雪已经持续约46小时，累计降雪量达到81.3毫米。7日、8日连续两日出现特大暴雪，目前积雪深度达到59厘米，打破了1951年来纪录。现在降雪核心时段已过，但今天仍有小雪。首要原因是今年下半年的这股最强冷空气，行进到东北时，在高空形成切断冷涡，在地面，黄渤海附近又生成地面气旋，将黄海和日本海大量强盛的水汽输送至东北、内蒙古东南部一带，冷暖空气在东北上空产生激烈交汇，降水量大且持续时间长，导致部分地区出现极端性。 　　降雪是不是降水的一种 　　雪是由大量白色不透明的冰晶（雪晶）和其聚合物（雪团）组成的降水。水是地球上各种生灵存在的根本，水的变化和运动造就了我们今天的世界。在地球上，水是不断循环运动的，海洋和地面上的水受热蒸发到天空中，这些水汽又随着风运动到别的地方，当它们遇到冷空气，形成降水又重新回到地球表面。这种降水分为两种：一种是液态降水，这就是下雨；另一种是固态降水，这就是下雪或下冰雹等。雪大多降自雨层云和高层云，降水强度变化较慢；冷天积雨云的降雪有阵性特征，称为阵雪。降雪由大量不同大小的雪晶组成，一般小的比较多。为了描述同时下落的雪晶群体的大小分布特征，常用雪晶谱或雪晶溶化后的溶液谱。雪晶主要是在云中凝华增大的，首先在冷云中通过冰核的作用产生冰晶，通过凝华（冰晶过程）长大成雪晶，以后还能撞冻过冷水滴而长大。雪晶撞冻过冷水滴很多时，外形会改变。雪晶具有各种各样的形状，这同它们生长环境的温度和湿度有关。 　　降雪要达到的气温条件 　　降雪不仅需要水汽温度在3摄氏度以下，还需要其他条件才能形成。大气中的水蒸汽直接凝华或水滴直接凝固而成，就是雪。也可说是云中的温度过低，小水滴结成冰晶，落到地面仍然是雪花时，就是下雪了。冰融化时会吸热，所以地面气温会比下雪时低。大气中需含有较冷的冰晶核。充分的水汽。3.0℃（冰点）以下。如该冷空气相当强烈，并带着湿气，1℃至10℃的气温同样可以降雪。

内蒙古通辽强降雪已经持续约46小时，7日、8日连续两日出现特大暴雪，累计降雪量达到81.3毫米，积雪深度打破了1951年来纪录。我们可以看到火车迎雪前行，不禁感叹：致敬铁路人，风雪中依然坚守岗位！内蒙古2021年的第一场雪，来的比常年都猛一些，特别是通辽市、赤峰市、兴安盟等地都出现了近些年罕见的暴雪、大暴雪及特大暴雪，多地降雪量达到有气象记录以来极值，有群众直言活久见。截止今日，内蒙古通辽强降雪已经持续约46小时，7日、8日连续两日出现特大暴雪，积雪深度打破了1951年来纪录。上午中央气象台官微发布了坐标内蒙古通辽火车站的视频，可以看到火车迎雪前行，官微感叹致敬铁路人风雪中依然坚守岗位！为何此次降雪如此强首要原因是今年下半年的这股最强冷空气，行进到东北时，在高空形成切断冷涡。在地面，黄渤海附近又生成地面气旋，将黄海和日本海大量强盛的水汽输送至东北、内蒙古东南部一带。冷暖空气在东北上空产生激烈交汇，降水量大且持续时间长，导致部分地区出现极端性。气象观测员在积雪中手脚并用前行受特大暴雪影响，截至8日7时，内蒙古库伦旗国家气象观测站最大积雪深度达50厘米。为获取准确的气象信息，当地气象局观测员冒着暴风雪，坚持开展雪深、冻土观测，维护被积雪覆盖的设备等工作。寒潮牲畜危害寒潮是对牲畜危害最大的一种灾害性天气，与强寒潮伴随而来的风雪和剧烈降温对牲畜有严重威胁，温度剧烈下降最易使牲畜患感冒、气管炎等病症。而且容易造成“羊上垛”，导致母畜流产，有时还会压死牲畜，剧烈降温也会冻死牲畜。同时，这次寒潮过程降雪量较大，通辽市南部等地设施农业将受低温冷害影响。如果后期积雪不能尽快消融，将会形成严重“座冬雪”，对牧区、半农半牧区的饲料储备是严峻的考验，有可能引发白灾。“白灾”也就是雪灾。牧区雪灾指由于积雪过厚、维持时间长，掩埋牧草，使牲畜无法正常采食，导致牧区大量牲畜掉膘和死亡的自然灾害。

降雪是一种非常常见的自然天气，而受寒潮的影响，我国很多地区的降雪都持续了很长时间，但对于其形成原因很多人不清楚，那么降雪是怎么形成的？降雪46小时通辽积雪深度破纪录？ 降雪是怎么形成的 雪是从大气中的水蒸气直接凝结而成。雪是水或冰在空中凝结再落下的自然现象，或指落下的雪花。云中的低温使得水蒸气结成冰晶，当气温够低时，冰晶落到地面仍是雪花时，就是下雪了。雪在融化时会吸热，所以融雪时地面气温会比下雪时低。雪是水在固态的一种形式，只会在零摄氏度以下温度及温带气旋的影响下才会出现，因此亚热带地区和热带地区下雪的机会较微。雪是降水形式的一种，是从云中降落的结晶状固体冰，常以雪花的形式存在。雪是由小的冰颗粒物构成，是一种颗粒材料，它的结构开放，因此显得柔软。雪花多呈六角形，花样之所以繁多，是因为冰的分子以六角形为最多，对于六角形片状冰晶来说，由于它的面上、边上和角上的曲率不同，相应地具有不同的饱和水汽压，其中角上的饱和水汽压最大，边上次之，平面上最小。降雪46小时通辽积雪深度破纪录 内蒙古通辽强降雪已经持续约46小时，7日、8日连续两日出现特大暴雪，积雪深度打破了1951年来纪录。目前降雪核心时段已过，但今天（11月9日）仍有小雪。如果后期积雪不能尽快消融，有可能引发白灾。中国天气网首席气象分析师胡啸分析称，内蒙古通辽地区从7日10时以来，强降雪已经持续约46小时，累计降雪量达到81.3毫米。7日、8日连续两日出现特大暴雪，目前积雪深度达到59厘米，打破了1951年来纪录。现在降雪核心时段已过，但今天仍有小雪。首要原因是今年下半年的这股最强冷空气，行进到东北时，在高空形成切断冷涡，在地面，黄渤海附近又生成地面气旋，将黄海和日本海大量强盛的水汽输送至东北、内蒙古东南部一带，冷暖空气在东北上空产生激烈交汇，降水量大且持续时间长，导致部分地区出现极端性。降雪是不是降水的一种 雪是由大量白色不透明的冰晶（雪晶）和其聚合物（雪团）组成的降水。水是地球上各种生灵存在的根本，水的变化和运动造就了我们今天的世界。在地球上，水是不断循环运动的，海洋和地面上的水受热蒸发到天空中，这些水汽又随着风运动到别的地方，当它们遇到冷空气，形成降水又重新回到地球表面。这种降水分为两种：一种是液态降水，这就是下雨；另一种是固态降水，这就是下雪或下冰雹等。雪大多降自雨层云和高层云，降水强度变化较慢；冷天积雨云的降雪有阵性特征，称为阵雪。降雪由大量不同大小的雪晶组成，一般小的比较多。为了描述同时下落的雪晶群体的大小分布特征，常用雪晶谱或雪晶溶化后的溶液谱。雪晶主要是在云中凝华增大的，首先在冷云中通过冰核的作用产生冰晶，通过凝华（冰晶过程）长大成雪晶，以后还能撞冻过冷水滴而长大。雪晶撞冻过冷水滴很多时，外形会改变。雪晶具有各种各样的形状，这同它们生长环境的温度和湿度有关。降雪要达到的气温条件 降雪不仅需要水汽温度在3摄氏度以下，还需要其他条件才能形成。大气中的水蒸汽直接凝华或水滴直接凝固而成，就是雪。也可说是云中的温度过低，小水滴结成冰晶，落到地面仍然是雪花时，就是下雪了。冰融化时会吸热，所以地面气温会比下雪时低。大气中需含有较冷的冰晶核。充分的水汽。3.0℃（冰点）以下。如该冷空气相当强烈，并带着湿气，1℃至10℃的气温同样可以降雪。

暂时还无法排除降雪天气引发雪灾的概率。不过，该地区的相关部门已经做好了充分的应对方案，保障人民群众的正常生活和工作。

肯定会的，因为现在的人们还不注重保护地球，人们保护地球的作为太少。

内蒙古通辽强降雪已经持续约46小时，7日、8日连续两日出现特大暴雪，累计降雪量达到81.3毫米，积雪深度打破了1951年来纪录。我们可以看到火车迎雪前行，不禁感叹：致敬铁路人，风雪中依然坚守岗位！内蒙古2021年的第一场雪，来的比常年都猛一些，特别是通辽市、赤峰市、兴安盟等地都出现了近些年罕见的暴雪、大暴雪及特大暴雪，多地降雪量达到有气象记录以来极值，有群众直言活久见。截止今日，内蒙古通辽强降雪已经持续约46小时，7日、8日连续两日出现特大暴雪，积雪深度打破了1951年来纪录。上午中央气象台官微发布了坐标内蒙古通辽火车站的视频，可以看到火车迎雪前行，官微感叹致敬铁路人风雪中依然坚守岗位！为何此次降雪如此强首要原因是今年下半年的这股最强冷空气，行进到东北时，在高空形成切断冷涡。在地面，黄渤海附近又生成地面气旋，将黄海和日本海大量强盛的水汽输送至东北、内蒙古东南部一带。冷暖空气在东北上空产生激烈交汇，降水量大且持续时间长，导致部分地区出现极端性。气象观测员在积雪中手脚并用前行受特大暴雪影响，截至8日7时，内蒙古库伦旗国家气象观测站最大积雪深度达50厘米。为获取准确的气象信息，当地气象局观测员冒着暴风雪，坚持开展雪深、冻土观测，维护被积雪覆盖的设备等工作。寒潮牲畜危害寒潮是对牲畜危害最大的一种灾害性天气，与强寒潮伴随而来的风雪和剧烈降温对牲畜有严重威胁，温度剧烈下降最易使牲畜患感冒、气管炎等病症。而且容易造成“羊上垛”，导致母畜流产，有时还会压死牲畜，剧烈降温也会冻死牲畜。同时，这次寒潮过程降雪量较大，通辽市南部等地设施农业将受低温冷害影响。如果后期积雪不能尽快消融，将会形成严重“座冬雪”，对牧区、半农半牧区的饲料储备是严峻的考验，有可能引发白灾。“白灾”也就是雪灾。牧区雪灾指由于积雪过厚、维持时间长，掩埋牧草，使牲畜无法正常采食，导致牧区大量牲畜掉膘和死亡的自然灾害。

u深度启动盘scandisk修复磁盘:1、首先我们将制作好的u深度U盘启动盘连接电脑（制作U盘启动盘教程请查看“u深度v3.1一键制作u盘启动盘教程”），重启电脑等待出现开机logo时按下启动快捷键，选择从U盘启动，进入u深度主菜单2、在u深度主菜单中，利用键盘上的上下方向键选择【03】运行U深度Win03PE2013增强版，按下回车3、进入到u深度PE系统，点击桌面左下角的“开始”，在弹出的开始菜单中依次选择“程序-硬件检测-HddScan磁盘扫描”4、在HddScan磁盘扫描工具窗口中，我们在Drive0选项中选择要扫描的磁盘，然后点击“Start”按钮5、完成磁盘扫描后，系统会对磁盘进行修复，下方的进度条为磁盘修复的进度6、当磁盘完成扫描和修复后，在工具右下方的框框中会显示结果，并且小于50的都是可接受的范围

首先在安装前你是否格式化了目标分区，如果没格式化，就重新格式化。如果有，那就看它提示需要多少空间，如果你的c盘真的不足。那就去多特下载站，下载一款硬盘分区软件，把c盘分配至少10g以上，其安装盘内置的软件全部不安装，等系统安装好后，自己去下载，尽量不要把软件安装在c盘（杀毒软件除外），保持c盘有2g以上的剩余空间（这样系统才不会缓慢）。全是手打的，给分吧。。。。____single.深度服务

摘要： 1.设计阶段的划分 2.初步设计深度的有关规定 3.施工图设计深度的有关规定 4.设计说明的编制方法 5.实例讲解 6.关于施工配合 7.自由提问 　　关键词： 设计阶段 出图深度 设计说明 施工配合 　　一、设计阶段的划分本文来源:考试大网 　　（一）建筑工程设计阶段的划分本文来源:考试大网 　　1.建筑工程设计应按方案设计、初步设计、施工图设计三个阶段进行。 　　2.小型或技术简单的建筑工程，经有关主管部门同意，可按方案设计审批后直接转入施工图设计的两阶段进行。 　　（二）与建筑工程设计文件编制深度有关规范和规定 　　1.建设部[1992]102号文版发的行业技术管理标准《建筑工程设计文件编制深度的规定》（中南建筑设计院主编） 　　2.上海市标准DBJ 08-64-97《建筑工程设计文件编制深度规定》（上海市勘察设计协会主编） 　　（三）设计文件编制原则 　　设计文件编制必须贯彻国家和地方有关工程建设的政策和法令，应符合国家和地方建筑工程建设标准、设计规范（规程）和制图标准，遵守设计工作程序。 　　各阶段的设计文件应是完整齐全，内容深度要符合规定，文字说明和图纸均应表达清晰、准确，整个文件必须经严格校审，减少各种差错。 　　二、初步设计图纸深度 　　（一）区域位置图 考试大－全国教育类网站(www．Examda。com) 　　1.地形和地物； 　　2.城市坐标网、坐标值； 　　3.工程场地范围的测量座标或尺寸； 　　4.场地附近原有或规划的交通线路及公用设施，本工程道路、铁路接线点及进入场地的位置、坐标和标高； 　　5.场地附近河道、水库的名称、位置、主要高程； 　　6.场地附近大型公共建筑的位置和名称； 　　7.指北针、风玫瑰图； 　　8.区域位置图可视工程规模等情况与总平面图合并； 　　分析中国电信、金融大厦区域位置图。 　　（二）总平面图 　　1.地形和地物； 　　2.测量坐标网、坐标值，场地施工坐标网、坐标值（或标注尺寸），规划红线； 　　3.建筑物、构筑物、出入口、围墙位置，其中主要建筑物、构筑物的坐标（或相关尺寸）； 　　4.废旧建筑物的拆除范围、相邻建筑物的名称和层数与相邻建筑物的距离、日照阴影图； 　　5.道路、铁路和排水沟的主要坐标（或相关尺寸）； 　　6.停车库（场）的车位布置、消防登高场地、绿化及美化设施的布置示意； 　　7.指北针、风玫瑰； 　　8.主要技术经济指标和工程量表； 　　9.说明栏内应有尺寸单位、比例、场地施工座标和测量座标的关系、补充图例及必要的说明等。 　　分析中国电信通信总平面图。 　　（三）竖向布置图 来源：www.examda.com 　　1.场地施工坐标网、坐标值（或尺寸）； 　　2.建筑物、构筑物的名称（或编号）、室内外设计标高； 　　3.场地外围的道路、铁路、河渠或地面的关键性标高； 　　4.道路、铁路、排水沟的起点、峦坡点、转折点和终点等设计标高； 　　5.用坡面箭头表示地面坡向； 　　6.指北针； 　　7.比例、尺寸单位；www.Examda.CoM考试就到考试大 　　8.当工程简单时，可与总平面图合并。 　　（四）内部作内图 　　1.道路、排水沟、挡土墙的断面、尺寸、用料； 　　2.工程复杂时，专业管线干线需进行综合。 　　（五）平面图 　　1.表明轴线、轴线编号、变形缝的位置； 　　2.表明墙、柱、幕墙、内外门窗、天窗、楼梯、电梯、作业平台、吊车类型、吨位、跨距、行驶范围、铁轨、地坑、阳台、雨蓬、平台、台阶、坡道、散水、水池、卫生洁具及与设备专业有关的设施等； 　　3.注明各房间、车间、工段等的名称和房间的特殊要求（如洁净度、恒温、防火等），给出有特殊要求的主要厅、室的具体布置及等土建有关的主要工艺设备的布置示意； 　　4.标明轴线间尺寸、外包轴线总长及其他尺寸与轴线的关系； 　　5.标明室内外地面设计标高和各层楼地面标高； 　　6.标明剖切线及编号； 　　7.底层平面上标明指北针； 　　8.多层或高层建筑标准层、标准单位或标准间，需要时绘制局部放大平面图及室内布置图； 　　9.单元式住宅平面图中应标注技术经济指标和标准套型，大开间住宅应绘制分隔示例系列。 　　分析同济大学医学院平面图。 　　（六）立面图 　　根据建筑物的性质、繁简，选择绘制有代表性的立面，立面图应包括： 　　1.立面外轮廓线、门窗、幕墙、雨蓬、檐口、女儿墙顶、屋顶、平台、栏杆、台阶、变形缝、主要装饰材料选用； 　　2.标注各层标高、室外地坪至女儿墙顶或建筑檐口的总高度、各层之间尺寸和其他必须的尺寸（室内外高差、屋顶层女儿墙顶、屋顶突出物等）； 　　3.关系密切、相互间有影响的相邻建筑部分立面（如沿街立面图、保护建筑等）； 　　4.特殊造型或必要的建筑构造图； 　　5.建筑两端部的轴线、轴线编号。 　　分析同济大学医学院立面图。考试大论坛 　　（七）剖面图来源：考试大 　　剖面应剖在层高、层数不同、内外空间比较复杂的部位，绘出如下内容： 　　1.墙、柱、内外门窗、幕墙、地面、楼面梁板、屋顶、檐口、女儿墙、出屋面烟囱、吊车、吊车梁、吊顶、天窗、档风板、楼梯、电梯、平台、雨蓬、阳台、地沟、台阶、坡道、散水； 　　2.剖视方向的投影（包括室外和室内局部立面）； 　　3.轴线和轴线编号； 　　4.标注各层标高、室外地坪至檐口或女儿墙的总高度，各层之间的尺寸、室外地坪至最深一层地下室地面的尺寸。 　　分析同济大学医学院剖面图。 　　三、施工图设计深度 　　（一）图纸目录 　　先列新绘制图纸后列选用的标准图或重要利用图纸。

《饥荒》里面维京女其实是非常好用的人物，但是大家知道他的故事背景吗?今天小编就为大家带来了饥荒海难维京女故事背景深度解析，非常不错的内容，都从神话故事里讲解了维京女，小伙伴们还不知道的一起来看吧。维京女维京女差不多是我在《饥荒》里最喜欢的角色啦。一部分原因是因为她的确很好用，另一部分原因则是她的人设和台词刚好是我感兴趣的点——我自己是学德国文学的，也颇喜欢北欧-日耳曼神话。到目前为止似乎没有看到关于她的八卦贴呢，所以决定自己开一个，闲聊一下她的人设和台词里我自己觉得有意思的地方。维京女在游戏里的称号是The Performance Artist(表演艺术家);在来到《饥荒》的世界之前她是一个扮演女武神(Valkyrie)的演员。从她的台词来看，虽然她总是将现在的自己视为战士(她很喜欢说自己是warrior/shieldmaiden)，维京女也并没有完全忘记自己从前作为演员的身份——在黑暗时她的台词是“And the curtain falls(幕布落下了)”。西方戏剧中最著名的女武神形象自然是瓦格纳改编自北欧神话与德国史诗的四联歌剧《尼伯龙族的指环》系列中的Brynhild;按照wikia中的说法，维京女的形象也很可能是在这个角色的基础上设计出来的。不过她的名字则更多地是来自于Siegfried，歌剧和史诗中的屠龙勇士——显然这并不是一个女性的名字，所以也许这并不是她的真名?在代码中维京女的名字变成了“Wathgrithr”。这来源于Rá?grí?r(即Rathgrithr)，北欧神话中的一个女武神。有可能这是Klei最初想要给这个角色设定的名字，但是由于过于拗口，致敬对象的知名度也不高，所以换成了现在的名字吧。在英文原版中维京女台词里所有的“o”都被替换成了“?”，这种变音(Umlaut)一般存在于德语和北欧国家的语言中。这也许暗示了维京女具有德国背景?维京女显然非常享受自己作为女武神的新身份(或者说非常入戏XD)，她的台词也常常有意地模仿戏剧和史诗的画风。比如她管矿工帽叫“A lighted helm(发光的头盔)”，检视纸张的时候会说“This will carry f?rth the rec?rd ?f my saga(我的传奇将藉此流传)”，检视绳子的时候会说“Str?ng en?ugh t? bind the sails ?f my l?ngship(这绳子足够结实，能系住我的维京长船的风帆)”，认为熊獾是“Berserker(狂战士)”等等。(维京长船)(狂战士，Berserker这个词字面的意思是“披熊皮者”，由 ber "熊" 与 serk "衣物" 组成，也是北欧神话中的一个经典形象了)此外维京女的台词里提及了不少北欧神话中的梗;不过不知道Klei是有意还是无意，被提及的神话人物名字的版本是混合了《萨迦》《埃达》等史诗和瓦格纳歌剧中的写法的。(注：瓦格纳的《尼伯龙族的指环》中出现的日耳曼众神的名字与上述北欧史诗中的名字并不相同。例如主神Odin在歌剧中的名字是Wotan，雷神Thor在歌剧中的名字是Donner，火神Loki在歌剧中的名字是Loge等等。这可能与信奉这一神话体系的早期欧洲民族所使用的同源语言如古高地德语和古诺尔斯语等的分支发展有关，不过这里就不再进一步探讨这个问题了。)下面会更详细地说一说维京女台词中的北欧-日耳曼神话元素。【瓦尔哈拉，仙宫与Bifr_st】Valhalla一般译为英灵殿，有时也直接音译;它是北欧神话中阵亡勇士的灵魂的归宿。维京女的战斗台词就是“Valhalla awaits!(英灵殿在等待!)”，除此之外她在检视前辈骸骨的时候也会说“Rest easy in Valhalla(愿你在英灵殿安息)”等等。神域Asgard是众神所居之所;它与人世Midgard之间通过彩虹桥Bifr_st连接。《饥荒》中传送机的零件会使维京女想到彩虹桥(台词为“It appears similar t_ the Bifr_st(它看起来像彩虹桥)”，这里大概是她的台词中唯一一处单词本身确实带有变音符号的吧?)，而集齐零件激活传送机之后她会表示“T_ Asgard!(向神域进发!)”，希望能够通过这台神秘的机器到达神域。她这样说也许是因为传送机的底座上的确刻有卢恩符文(Rune)。(刻有卢恩符文的传送机底座。然而上面的文字其实是“makswell”)在检视活树的时候维京女会表示“A tree _f life, but it is n_t Yggdrasil(这是有生命的树，但不是世界之树)”。在神话中，巨大的白蜡树Yggdrasil的枝干构成了整个世界的骨架，连接着由众神、人类、巨人、精灵等等统治的九片领土。当这棵树倒掉的时候，众神的黄昏(Ragnar_k)就会来临。(所以幸好《饥荒》中的活树并不是世界之树?XD)

妈阁是座城深度解析是女叠码仔梅晓鸥的生活展开，她在妈阁这座赌城里来回穿梭，与赌徒和欠债人斗智斗勇，在妈阁暗暗生了曲折黑暗的根。从拥有千万家产到生意惨淡逐渐没落，她从未真正安定快乐过。她一生都在追逐，一生都在博弈，一生都在豪赌，可最终却输得一塌糊涂。妈阁是座城大结局剧情梅晓鸥曾经的丈夫就是一个赌徒，他比谁都憎恨赌徒。她用腹中的胎儿做筹码，期望能唤醒一个男人的良知。可她太天真了，显然在这个男人的内心赌场的输赢比家庭更重要。攒够了失望，梅晓鸥离开了这个赌徒，重新开启自己的人生。阴差阳错或者刻意为之，她去了赌场做叠码仔，专门赚赌徒的钱。当段凯文和史奇澜一次又一次向她承诺，作为旁观者的我们都觉得她不该相信他们。可是梅晓鸥却一次又一次傻傻相信他们，就像赌徒相信自己会翻身一般。梅晓鸥用自己的爱情做赌注，虽然她赢得了这个赌局，但是她却输掉了她的爱情，所以说爱情是无法衡量出来的，爱情是无价的，千万不能用来下注，一旦用爱情做赌注，就注定了你会失去爱情。

一、天津职业技术师范大学简介天津职业技术师范大学是一所以培养职业技术人才为主的高等职业教育学校，始建于1951年，是教育部直属的一所全日制本科院校，是中国职业教育的重要基地和天津市的重点大学。学校坐落于天津市滨海新区，占地面积约七万平方米，总建筑面积约三十多万平方米。学校现有教职工近千人，其中专任教师近百人，具有博士学位的教师近百人，具有硕士学位的教师近二百人，具有高级职称的教师近四十人。学校拥有全日制本科生近四千人，研究生近二百人，其中硕士研究生近一百人，专科生近六百人。二、天津职业技术师范大学有哪些专业天津职业技术师范大学共有本科专业45个，其中文科类有：哲学、汉语言文学、英语、新闻学、政治学、社会学、法学、历史学、教育学、图书情报与档案管理、中国语言文学、文化产业管理、管理科学与工程等；理科类有：数学与应用数学、物理学、化学、生物科学、计算机科学与技术、信息管理与信息系统、信息与计算科学、统计学、地理信息科学、地理科学、电子信息工程、自动化、电气工程及其自动化、机械设计制造及其自动化、材料成型及控制工程、工商管理、市场营销、会计学、经济学、国际经济与贸易、投资学、金融学、工程管理、社会工作等。三、天津职业技术师范大学的深度探索天津职业技术师范大学除了上述45个本科专业以外，还设有青少年技能培训中心、职业技能培训中心、职业技术培训中心、企业实训中心、就业指导中心、社会实践基地、实训实习基地等多个实训基地，以及设有国家级大学生创新创业基地、国家级大学生创新创业实践基地、国家级大学生创新实验基地、国家级大学生创新实践基地、国家级大学生创新实践基地等多个创新实践基地，为学生提供了充分的实践教学环境。学校还设有多个科研机构，如国家级大学生创新创业实践教育研究基地、国家级职业技能培训教育研究基地、国家级职业技术培训教育研究基地、国家级青少年技能培训教育研究基地、国家级社会实践教育研究基地等，为学校的教学科研提供了有力的支撑。自考/成考有疑问、不知道自考/成考考点内容、不清楚当地自考/成考政策，点击底部咨询官网老师，免费领取复习资料：https://www.87dh.com/xl/

《回廊亭》是一部众多女性斗智斗勇的电影，是东野圭吾唯一一部女性视角的小说。《回廊亭》这部电影带来的感觉就是两个字——震撼；震撼于演员的演技，震撼于电影的剧情，震撼于东野圭吾对人性的描写。这部的电影的质感制作的是相当不错的，在配乐的加持下，可以很好的调动起观众紧张的情绪。电影在配色方面采用了相对比较低沉一点的色调，更贴近电影的氛围，更好的营造出电影幽深悬疑的气氛。《回廊亭》延续了女性的视角，加持了演技过硬的女演员，给这部电影更加深了一个层次。在电影中，她们不再是他人的妻子、女儿、伴侣，她们只是为自己而活，勇敢的活出了自我。在周围都是黑暗的时候，要相信自己就是光，“你所执着的东西，能成就你，也能杀死你。”回廊亭为什么评分那么低《回廊亭》并未受到观众的青睐，不少观众表示能够看得出片方在尝试将日本的IP进行本土化，但总有一点用力过猛的感觉，例如原著中的结局是悲怆的，但影版的最后却在疯狂上价值，安排了些无病呻吟的光明文学，妄图将其扭正为自我救赎。而且编剧对剧本的把握力度不够，导致全员戏份骤减，不少配角甚至没有什么存在感，在人物的动线等都还不够清晰明朗的情况下，《回廊亭》在电影有限的时长里已经走向了尾声，导致观众的情绪并没有被调动起来，悬疑的渲染氛围也不足够，反转也没有让观众脊背生凉。当然，导致电影《回廊亭》豆瓣评分低的主要原因还是剧情和人物的设定都过于空洞，反派角色没有任何支撑恨意的设计点，正面角色过于平铺直叙，整部影片毫无宣传的悬疑氛围感，且在前期的剧情没有很好地铺垫到位的情况下，后面的反转和上价值等就难免显得生硬了。

请的都是一些过气的明星，或者是古惑仔里的混混，

我也在找，麻烦知道的人告诉一声

20130104 钓鱼岛：变与不变20130111 日本：构筑对华“包围圈”20130118 查韦斯 生死冲击波20130125 亚太军力观察20130201 缅甸之困20130222 东北亚核危局20130301 美国“网络受害”论20130308 委内瑞拉 告别查韦斯20130315 维和东帝汶20130322 俄罗斯：东西选项20130329 美以亲密有间20130405 安倍之“弧”20130412 朝鲜危局：临界点20130419 危险的半岛“牌局”20130426 朝韩六十年20130503 日本外交的“三国杀”游戏20130510 日本挑战和平宪法20130517 韩美：“血盟”关系20130524 菲台南海命案之结20130531 龙象之争 与龙象共舞20130607 菲律宾：南海错判20130614 慰安妇 日本政治之坎20130621 朝鲜半岛新周期20130628 日本再探“入常”路20130705 朝鲜半岛：关键期20130712 “棱镜”黑洞20130719 军演日本海20130726 安倍的拐点20130802 菲律宾的南海逻辑20130816 中俄军演：重塑亚太平衡？20130823 埃及 民主与大饼20130830 美国亚太“平衡”谁？20130906 美对叙动武理由和动机20130913 美对叙动武费效比20130920 化武 战争绞索20130927 叙利亚 俄美试金石20131004 被误读的中国军力20131011 安倍：日本回来了20131018 美国债务 世界麻烦20131101 中国海军走向深蓝20131108 深海“潜”威慑20131115 中美俄的“新丝绸之路”战略20131122 美国这个“武器控”20131129 国家安全模式升级 20140104 中日百年衰荣鉴20140117 警惕“东方纳粹”复活20140124 日印拉手的意味20140207 乌克兰 东西为难20140214 南海话题“升温”背后20140221 美国能让日本走多远20140228 金正恩新政20140307 谁在“操盘”乌克兰？20140321 对垒克里米亚20140328 日本核武冲动20140404 美俄：大国对弈20140411 仁爱礁 中国的原则与底线20140418 美国的“东拳西脚”大棋20140425 美国落子菲律宾20140502 美国的亚太算盘20140509 中国“新殖民主义论”背后20140516 普京会不会出兵乌克兰？20140523 乌克兰分裂冲击波20140530 越南怎么了20140606 乌克兰新总统的难题20140613 中美碰撞亚洲安全观20140620 南海 中国的立场与主张20140704 解码中韩走近20140711 美式军演背后20140718 中日安全观大碰撞20140725 “金砖”逆袭20140801 马航坠机背后的博弈20140808 “三军四海”军演观察20140815 普京突围制裁链20140822 伊拉克“裂变”危机20140905 日本军刀出鞘20140912 北约“围剿”俄罗斯20140919 上合 谋定反恐新局20140926 美国“反恐联盟2”出炉20141003 美国“空海一体战”解码20141010 美式反恐2：牛刀杀鸡？20141017 新反恐联盟 重重心机20141024 埃博拉 全球警报20141031 油价谋杀北极熊？20141107 亚太雄心 规则的博弈20141114 中美定义“新型大国关系”20141121 中日“机遇之窗”开与合20141128 一带一路启航20141205 俄罗斯：寒冬向东行20141212 美国：被引爆的“黑色愤怒”20141219 新石油战争20141226 炒作中国经济超美的背后 20150102 俄罗斯：用兵北极20150109 美古破冰玄机20150116 俄罗斯与西方的死结20150123 制裁的底牌20150130 朝美和谈的“价码”20150206 国家的赎金20150213 美国邀日 空巡南海20150306 美国摘“邪恶轴心”标签？20150313 美国：南海“洗牌” 20150320 谁在破坏明斯克协议？

《深度国际》是中央电视台中文国际频道推出一档新闻纪录片栏目，时长45分。对国际新闻深度报道，对国际新闻事实做深层次剖析。凭借画面和声音，形象地对重大的国际新闻事件、对未来世界格局有影响的事件、涉及中国或与中国关联的国际事件，做有背景介绍、有分析解释、有归纳预测的报道，以此表达中国立场、中国声音。播出时间：CCTV4 亚洲版 周六 20：00CCTV4 亚洲版 周日 13：00(重播)CCTV4 亚洲版 次周一 06：30(重播)CCTV4 美洲版 周日 03：30CCTV4 美洲版 周日 10：00(重播)CCTV4 美洲版 次周一 22：00(重播)CCTV4 欧洲版 周日 05：00CCTV4 欧洲版 周日 13：00(重播)CCTV4 欧洲版 周日 20：30(重播)国际新闻深度报道，对国际新闻事实做深层次剖析。凭借画面和声音，形象地对重大的国际新闻事件、对未来世界格局有影响的事件、涉及中国或与中国关联的国际事件，做有背景介绍、有分析解释、有归纳预测的报道这就是《深度国际》这个节目。

1、保定深度经营模式无特色，同质化严重导致关门。2、因响应防疫政策疫情期间暂停营业导致。3、团队管理欠缺并且人心向背，管理漏洞频发并且执行力度差导致。

凤凰卫视

下载以下三个软件(任选其一)，他们能单独使用，也可以联合使用，各自有各自的用途和优点(常用星光高清视频下载)，无需注册，还不分什么网，什么优酷、土豆的：1.用“星光高清视频下载”直接下载视频的软件；2.用“RealPlayer 11 简体中文正式版”直接录制视频的软件；3.用一款“VideoCacheView (视频缓存中提取)V1.52 汉化绿色版”的软件提取视频,也就播放完了才提取。说明：1.是下载软件,“工具箱”中有“视频地址嗅探”、“视频格式转换”还有“视频截取与合并”功能；2.是录制软件，里面也有转换等功能 ；3.是视频提取软件。有了这3个软件一般都能搞定，除非是加密视频（不懂Hi我）如果还不行就用“视频录像机”录制 下载以后如果不能播放就转换格式及参数，下载“3GP、MP4视频转换精灵3.1(免安装版)它能识别视频参数”或者“狂雷手机视频转换器”（里边有对应的手机型号）来转换

近期广东体育常放的歌曲：女声tiktok-<ke$ha>,中间是woah-ohohohwoah-ohohoh地址：http://mp3.baidu.com/m?f=ms&rf=idx&tn=baidump3&ct=134217728&lf=&rn=&word=tik+tok-%3cke%24ha%3e&lm=-1

在下初次到贵吧，既未请安，又未献礼。唐突求教，实属无奈，诚惶诚恐。忘赐教，感激不尽。在下想求教CCTV4的节目《深度国际》，在2011年4月8号播放的节目里的一首背景音乐连接如下：

首播频道：CCTV-4中文国际(亚) 首播时间：周五22:00

去CCTV4的深度国际的官网去看就好了 它都会有的

好像不是这首吧，你自己听听！！！！！！！是纯音乐的。。。。。。。。。

我也正想知道呢！

2013年20130104 钓鱼岛：变与不变20130111 日本：构筑对华“包围圈”20130118 查韦斯 生死冲击波20130125 亚太军力观察20130201 缅甸之困20130222 东北亚核危局20130301 美国“网络受害”论20130308 委内瑞拉 告别查韦斯20130315 维和东帝汶20130322 俄罗斯：东西选项20130329 美以亲密有间20130405 安倍之“弧”20130412 朝鲜危局：临界点20130419 危险的半岛“牌局”20130426 朝韩六十年20130503 日本外交的“三国杀”游戏20130510 日本挑战和平宪法20130517 韩美：“血盟”关系20130524 菲台南海命案之结20130531 龙象之争 与龙象共舞20130607 菲律宾：南海错判20130614 慰安妇 日本政治之坎20130621 朝鲜半岛新周期20130628 日本再探“入常”路20130705 朝鲜半岛：关键期20130712 “棱镜”黑洞20130719 军演日本海20130726 安倍的拐点20130802 菲律宾的南海逻辑20130816 中俄军演：重塑亚太平衡？20130823 埃及 民主与大饼20130830 美国亚太“平衡”谁？20130906 美对叙动武理由和动机20130913 美对叙动武费效比20130920 化武 战争绞索20130927 叙利亚 俄美试金石20131004 被误读的中国军力20131011 安倍：日本回来了20131018 美国债务 世界麻烦20131101 中国海军走向深蓝20131108 深海“潜”威慑20131115 中美俄的“新丝绸之路”战略20131122 美国这个“武器控”20131129 国家安全模式升级

　今天，我在电视上观看了《新闻大求真》，因为昨天是世界安全教育日，《新闻大求真》节目演的全是有关安全的一些事情。首先，主持人通过一个小游戏和我们讲了踩踏事件的严重，一个大力士用双手撑住一块玻璃板，五个小朋友上去推，第一次，他们是一个一个上去推的，玻璃纹丝不动;第二次，他们一起推，奇迹发生了，因为冲击力很大，所以，大力士支撑不住了。记力器显示，五个小朋友，竟然有着五百多公斤的力。之后主持人又向我们讲了引发踩踏事故的各种原因：人在走动的时候突然被异物绊倒;有时候走着走着，突然蹲下系鞋带;还有一条是因为突然逆行，由于推进力大，被推倒，以上几种情形都可能引发踩踏事故。专家又向我们讲述了生活中常见的危险事例;有一个故事，里面的主人公叫鲁贝贝，一是：鲁贝贝闯红灯，不小心被车撞了;二是：鲁贝贝要做绿灯侠，用口哨指挥人们绿灯走、红灯停，可是却不小心误吞口哨;三是：鲁贝贝来到外公家，外公要给鲁贝贝做炸鸡翅，外公去拿佐料的时候，鲁贝贝自己拿了一个冷冻后的鸡翅，扔进了油锅，溅起的油烫伤了他;四是：外公家是一座两层别墅，鲁贝贝从二层往下看的时候，不小心从高空坠落。最后，主持人说，平均每天会有二千二百七十多个孩子离开人世，多么惊人的数字啊!危险无处不在，我们一定要增强安全意识和自我保护意识。