holy shit到底是贬义还是褒义啊

这个...其实是一个脏话!文明一点解释,就是"该死"...holy就是"太,真的"的意思.所以holy shit就是"太该死"的意思.

bah

我了个去

谈不上一定骂人了，比如你杯子掉地上了 holy shit

这个是英文holy shit的谐音，也可以说成厚礼蟹，表示惊叹的意思

这些都是骂人的话,fuck:日hell:地狱

holy ..........................

holy shit

抱歉，我无法提供此类信息。shit是不道德的词汇，可能会对他人造成伤害和不适，请注意保持对他人的尊重和合法性。

go to hell

Defence of The Ancient

firstbloodDouble killkilling spreetriple killunstoppablewhickedsickmonster killgodlikeMegaKillHoly shit

表达一种惊叹的语气，大意为我的天呐，略带贬义(根据语境不是一定是贬义)。

holy shitHoly shit 是表达一种惊叹的语气，大意为我的天呐...略带贬义(根据语境不是一定是贬义)相当于Oh my god或是说 Oh my fucking god!Holy直译为神圣，这里只是表示强调语气..文明点的后面不一定跟shit..如"美国派"里就用到过holy potato,《生活大爆炸》中女主角也说过holy smokes.其实表达意思一样，只是shit比较不文明..Shit直译为屎，意义可以理解为靠，日.等等表达一种或是抱怨的情绪.或是惊讶的情绪.

同上厚礼谢特。

是哪个网站！！！太欺负人了！居然这样说我们的小巨人！这是骂人的。类似还有：Shit! Damn it! Bullshit! 等等

是

triple kill 3杀 是指短时间内（6秒）杀了3个英雄Holy shit 是表达一种惊叹的语气...略带贬义(根据语境不是一定是贬义) 相当于Oh my god或是说 Oh my fucking god! Holy直译为神圣 这里只是表示强调语气..文明点的后面不一定跟shit..如"美国派"里就用到过holy potato!其实表达意思一样，只是shit比较不文明.. Shit直译为屎 意义可以理解为靠，日.等等表达一种或是抱怨的情绪.或是惊讶的情绪. ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- holy shit 在魔兽争霸 DOTA地图中 连续杀死10位敌人 就会 有holy shit 的配音出现。 同时会出现beyond godlike(中文版本 已经超越神了） 意思也是同样..表示惊叹

dissimilarity. because“a shit” It means something is bad. however“the shit” It means something is good. taboo： You can"t say it in public： shit

米田共。

降钙素原是人体内的一种蛋白质，在正常情况下是处于较低的水平，但是当身体出现了一些比较严重的细菌，寄生虫或者是真菌病毒等等感染的情况下，就有可能会出现降钙素原的异常升高。 如果在进行临床检查出现降钙素原异常升高的人群，其实饮食上肯定是需要做到清淡饮食的，因为当身体出现一些严重感染的情况下，不仅仅是身体的免疫系统会受到一定程度的影响，身体的消化系统功能也会受到程度的影响。 所以如果是在存在这种严重感染的情况下，吃一些过于油腻或者是过于刺激生冷辛辣的食物，就有可能会加重胃肠道的消化负担，不利于身体的恢复，所以在饮食上一般建议多吃蔬菜、水果、粗粮一类的食物。 这样不仅能够有效的缓解和降低消化系统的代谢负担，还能够有效的改善消化系统的功能，比如说粗粮中含有大量的膳食纤维，能够有效的促进胃肠的蠕动，增加胃肠道消化液的分泌，能够有效的改善胃肠道功能。 并且蔬菜水果中含有大量的维生素，本身维生素就具有一定的抗炎作用，能够有效地增强身体的抵抗力，所以对于降低体内的降钙素原也是有一定的帮助的。 而且对于体内降钙素原出现异常升高的人群，必须明确原因明确感染源在医生的指导下积极的使用一些抗病毒或者是抗炎的药物进行治疗，才能从根本上解决这个问题。 首先你的饮食的话就得尽量清淡一些了，不要吃那些辛辣烧烤之类的热气食物了，多吃些新鲜的水果和蔬菜，不要吃那么多的肉类，祝早日康复！ 　英文全称：procalcitonin 　　英文缩写：PCT 　　PCT是一种蛋白质，当严重细菌、真菌、寄生虫感染以及脓毒症和多脏器功能衰竭时它在血浆中的水平升高。自身免疫、过敏和病毒感染时PCT不会升高。局部有限的细菌感染、轻微的感染和慢性炎症不会导致其升高。细菌内毒素在诱导过程中担任了至关重要的作用。 　　PCT反映了全身炎症反应的活跃程度。影响PCT水平的因素包括被感染器官的大小和类型、细菌的种类、炎症的程度和免疫反应的状况。另外，PCT只是在少数患者的大型外科术后1~4d可以测到。 　　PCT水平的升高出现在严重休克、全身性炎症反应综合征（SIRS）和多器官功能紊乱综合征（MODS），即使没有细菌感染或细菌性病灶。但是，在这些病例中PCT水平通常低于那些有细菌性病灶的患者。从肠道释放细胞因子或细菌移位可能引起诱导。 应用　　1．血液肿瘤科 　　对因接受化疗或骨髓移植而引起的免疫抑制和中性粒细胞减少的患者来说，严重的感染是致命的并发症，化疗期间有多种原因引起发热。发热通常是细菌、病毒或真菌感染的症状，但有时是治疗过程中对药物的反应。肿瘤细胞溶解引起的发热较常见，大多数病例的发热源仍不清楚。PCT有助于对细菌和真菌引起的系统性感染作出明确的诊断。即使是化疗患者，PCT对是否有败血症感染也能作出可靠的检测和评估。 　　中性粒细胞减少症患者常常缺乏炎症的特异性症状。PCT在免疫抑制和中性粒细胞减少患者中的表现与无免疫抑制患者中观察的结果相似。其诊断价值已明显优于CRP和细胞因子。 　　骨髓移植患者或造血干细胞移植患者很长一段时间内不论从数量上还是质量上，均存在体液和细胞免疫缺陷这将掩盖因细菌、真菌、病毒及原虫引起的严重的系统性感染。PCT浓度的升高对细菌性全身感染有很高的诊断率。如果同种异体移植后出现败血症休克，血浆PCT浓度极度升高，表明预后不良。 　　2．麻醉科 　　术后败血症感染和多器官功能衰竭仍然是现在重症监护病房中最常见的死亡原因。中小手术血浆PCT浓度通常在正常范围内，大手术如大的腹部手术或胸部手术，术后1-2天内PCT浓度常有升高，通常为0.5-2.0 ng·ml，偶尔超过5 ng·ml，这种情况常以24小时的半衰期速度几天内降至正常水平。因此术后因感染造成的PCT高浓度或持续高水平很容易给予鉴别。 咕咚 健康 发福利啦~每周免费赠送1000份音频给大家作为福利，本次送出的是四位国家级专业营养师倾心打造的减肥课程，7天带你走出减肥误区，教你轻轻松松瘦10斤。关注并私信发送「福利」，即可免费领取课程链接，先到先得哦~ 您好，降钙素原偏高很有可能身体出现严重的细菌、寄生虫、真菌的感染和脓毒症以及多脏器的功能衰竭。降钙素原一般是诊断以及监测细菌的炎性感染的参数。影响降钙素原含量的因素有很多，包括被感染的器官大小以及类型、炎症的程度、细菌类型以及免疫反应情况等。例如神经内分泌肿瘤，这些甲状腺髓样癌、类癌综合征、小细胞肺癌等都是。降钙素原高的话，饮食上必须特别地注意，首先就是不能多吃辛辣，刺激性的或者是太油腻的东西了，最好的话可以不吃，因为可能会加重病菌的感染。其次的话，在日常生活中，饮食要清淡一些，三餐的主食尽量可以以粗粮为主，粗粮含有比较多的膳食纤维，可以促进肠道的消化。另外，一定要多吃些新鲜蔬菜以及水果，比如苹果，猕猴桃，香蕉，梨，樱桃，柚子，桂圆等，水果中含有丰富的维生素，可以增强人体的免疫能力。

shaun没有这样的拼法。shawn才是正确的肖恩。满意请采纳

同问。。。

英文全称：procalcitonin 英文缩写：PCT PCT是一种蛋白质，当严重细菌、真菌、寄生虫感染以及脓毒症和多脏器功能衰竭时它在血浆中的水平升高。自身免疫、过敏和病毒感染时PCT不会升高。局部有限的细菌感染、轻微的感染和慢性炎症不会导致其升高...9363

【出处】出自《浙江民间常用草药》 【拼音名】Nan Suān Zǎo 【英文名】Axillary Choerospondias Fruit 【别名】 五眼果、山枣、人面子、冬东子、酸枣、山桉果、鼻涕果、广枣、醋酸果。 【来源】 药材基源：为漆树科植物南酸枣Choerospondias axillaris (Roxb.)Burtt et Hill的果实（鲜）或果核。 【原形态】南酸枣 落叶乔木，高8-20m。树干挺直，树皮灰褐色，纵裂呈片状剥落，小枝粗壮，暗紫褐色，无毛，具皮孔。奇数羽状复叶互生，长25-40cm，小叶柄长3-5mm；小叶7-15枚，对生，膜质至纸质，卵状椭圆形或长椭圆形，长4-12cm，宽2-5cm，先端尾状长渐尖，基部偏斜，全缘，两面无毛或稀叶背脉腋被毛；侧脉8-10对。花杂性，异株；雄花和假两性花淡紫红色，排列成顶生或腋生的聚伞状圆锥花序，长4-10cm；雌花单生于上部叶腋内；萼片、花瓣各5；雄蕊10；子房5室；花柱5，分离，长约0.5mm。核果椭圆形或倒卵形，长2-3cm，迳约2cm，成熟时黄色，中果皮肉质浆状，果核长2-2.5cm，迳1.2-1.5cm，先端具5小孔。花期4月，果期8-10月。 【生境分布】 生态环境：生于海拔300-2000m的山坡、丘陵或沟谷林中，喜光，速生，适应性强。 资源分布：分布于安徽、浙江、江西、福建、湖北、湖南、广东、海南、广西、贵州、云南、西藏等地。 【性状】 性状鉴别 果实呈椭圆形或卵圆形，长2-3cm，直径1.4-2cm。表面黑褐色或棕褐色，稍有光泽，具不规则的皱褶；基部有果梗痕。果肉棕褐色。核近卵形，红棕色或黄棕色，顶端有5个（偶有4或6个）明显的小孔。质坚硬。种子5颗，长圆形。无臭，味酸。以个大、肉厚、色黑褐色者为佳。 显微鉴别 果实横切面：外果皮由表皮细胞和数列厚角细胞组成，表皮细胞外壁被有角质层，细胞内含有黄棕 *** 素块。中果皮宽广，最外方的数列细胞长圆形，排列整齐，从外向内细胞形状逐渐变大，切向延长，并呈不规则交错排列，细胞内含多数黄棕色的颗粒状物质，偶可见簇晶样物质，直径约为10-25μm；内侧有压缩的中果皮颓废组织。内果皮由纤维状石细胞和少数的石细胞群组成，呈镶嵌状交错排列；石细胞呈类方形、类圆形、不规则形、胞腔和纹孔明显，胞腔中常可见黄棕 *** 素块；内果皮组织中，可见细微的维管束组织，导管的直径稍大于其周围的纤维状石细胞，此外尚有压缩的颓废组织。 粉末特征：棕黄色。1外果皮细胞为不规则多角形或类圆形，细胞内含黄棕 *** 素块，有时可见加厚的角质层纹理。2中果皮薄壁细胞浅黄色，细胞内含丰富的颗粒状物质，偶见簇晶样物质。3内果皮石细胞呈类方形、类圆形或不规则形，直径为27-54（-108）μm，胞腔和纹孔明显，胞腔中常含有黄棕 *** 素块。4内果皮纤维细胞多成群散在，偶见有细微的维管束组织通过。5棕红 *** 素块众多，呈不规则形。 【化学成份】预试果实含香豆素类化合物。 【药理作用】 1.广枣总黄酮（TFC）对动物耐缺氧和急性心肌缺血的保扩作用：1.1．广枣总黄酮对小鼠耐常压缺氧、耗氧速度和死亡时余氧量的影响： 腹腔注射 TFC 5.06和11.2mg/kg能显著延长小鼠存活时间，且有明显的量效关系，尚能显著减慢小鼠的耗氧速度，30分钟时耗氧量明显低于对照组，而死亡时瓶中的余氧量却与对照组无明显差异（P＞0.05），表明广枣总黄酮具有提高小鼠耐缺氧的能力。 1.2．TFC对大鼠急性实验性心肌缺血的影响：静脉注射TFC5.06及11.2mg/kg，均能显著对抗静脉注射垂体后叶素1.0μl/kg引起的心电图ST－T变化，即第一期ST段抬高和T波高耸；第二期ST段下移和T波低平或倒置的程度明显减轻，ST一T异常变化的时间明显缩短。具有明显保护大鼠垂体后叶素引起的急性心肌缺血。同时，TFC有对抗因急性心肌缺血所致严重的心律失常和心律减慢的作用，使心律失常的发生率由给药前的100%降至17.6%，心率较单纯给垂体后叶素增加9-27%。 2.广枣总黄酮抗心律失常作用：李增唏等证实了广枣总黄酮的氯化钙－氯化乙酰胆碱，乌头碱，奎巴因，肾上腺素和氯化钡所引起的多种房性的室性心律失常模型有显著拮抗作用。静脉注射TFC5.6mg/kg使CaCl2一Ach诱发小鼠房颤（扑）发生率由81%降至38%，TFC11.2mg/kg静脉注射使大鼠AC发生室性早搏（VP），室性心动过速VT，室性纤颤VF和心脏停搏（HS）的时间分别延长253，104，126和71%；使豚鼠奎巴因（Oua）产生VP，VT，VF和HS 时中毒剂量分别增加30，41，20和35%，使家兔Adr性心律失常发生时间由0.2±0.1分钟延长至0.5±0.2分钟持续时间由7±5分钟缩短为2.3±1.5分钟；使大鼠BaCl2所致心律失常迅速恢复主窦性心律，心律失常持续时间为2.2±1.1分钟（P<0.01）。 3.广枣总黄酮对血小板聚集功能及血液流变学影响：静脉注射 TFC20或10mg/kg对ADP诱导的兔血小板聚集有明显抑制作用，在给药后10分钟已具有显著作用，30分钟达到高峰，持续2小时后作用逐渐减弱。TFC亦能降低家兔血液流变学各项指标。能显著降低高、低的切变速度下的全血比粘度、血浆比粘度、红细胞压积和血沉，红细胞电泳时间显著缩短，从而改变血液流变性。王乃利等从广枣的乙醇提取物中分离出的活血有效成分，体外具有抗ADP诱导的血小板聚集，其抗ADP诱导血小板聚集百分抑制率分别为：原儿茶酸（5mg/ml），17.5%±2；没食子酸（5mg/ml）28.4%±4；鞣花酸（0.36mg/ml）65%±10；3，3-0-二甲基鞣花酸（0.36mg/ml）82.7%±10；柠檬酸（5mg/ml）60.6%±11。且可使血流加快速度，改善血液循环和微循环。但TFC对纤维蛋白元未见明显改变。 4.广枣总黄酮对麻醉犬左室功能和血液动力学的影响：4.1．对左室功能的影响：静脉注射TFC5．6mg/kg后除可使心率明显减慢外，对反映心肌收缩性能的LVP，clp/dtmaxt-dp/dtmax和左室前负荷的LVEDP等指标均无明显影响。对左室泵血功能的指标CO和CI也无显著降低作用，而心搏指数稍增加，但无统计学差异（P＞0.05）。 4.2．对冠脉循环的影响：静脉注射TFC5.6mg/kg后，具有明显扩张冠状血管作用，5分钟对冠脉血流量明显增加达21%，15分钟时冠脉血流量的增加不显著，而冠脉阻力的降低仍有显著差异。 4.3．对血压和外用血管阻力的影响：静脉注射TFC5.6mg/kg能明显降低动脉血压，5和15分钟时分别达20%和24%，25分钟时血压似明显低于正常（P<0. 05）。给TFC后，总外周阻力呈明显减低，5、15和25分钟时分别达22%、24%和16%，股动脉血流量和血管阻力亦有增加和减低。 4.4．对左室作功和心肌耗氧的影响：静脉注射TFC5.6mg/kg后，5和15分钟时的左室作功指数明显降低达19%和15%（P<0.05），由于TFC具有显著降低血压和减慢心率作用，故反映心肌耗氧的指标TTI显著降低，5、15和25分钟时分别为22%、24%和26%，均具有显著差异。TFC一方面增加冠脉血流量，增加心肌的供血供氧；一方面又减少心肌耗氧量，固而使心肌的氧的供求达到新的平衡。 5.广枣总黄酮对小鼠免疫功能的影响：5.1．TFC对小鼠免疫器官重量的影响：昆明种小鼠，体重20±2g，鼠龄35天左右，雌雄各半。59只小鼠随机分为：对照组 腹腔注射等容量生理盐水；环磷酰胺（Cy）组，Cy25mg/（kg.天），ih × 2天；TFC组：TFC40.32 mg/（kg.天）和20.16mg/（kg.天），腹腔注射×5天；TFC+Cy组，TFC20.16mg/（kg. 天），腹腔注射×5天 Cy25 mg/（kg.天）ib×2天 。分别于停药次日处死动物剖取胸腺和脾脏称重，并计算胸腺和脾脏指数。结果表明，TFC可明显增加正常和Cy所致免疫功能抑制小鼠胸腺和脾脏重量。对正常小鼠作用的特点为，TFC40.32mg/kg增加胸腺重量的作用强于脾脏，较对照组分别增加69%和20%，20.16mg/kg增加脾脏重量的作用强于胸腺，较对照组分别增加45%和36%。TFC还可明显对抗Cy对小鼠胸腺和脾脏的抑制作用，其重量较Cy组分别增加51%和40%（P<0.01）。 5.2．TFC对小鼠腹腔巨噬细胞吞噬功能的影响：TFC40.32mg/kg和20.16mg/kg可使正常和Cy所致免疫功能抑制小鼠巨噬细胞的吞噬功能明显增强，正常小鼠的吞噬指数较对照组分别增加170%和162%（P<0.01），免疫功能抑制小鼠吞噬指数较Cy组增加271%（P<0.01）。 5.3．TFC对小鼠外周血淋巴细胞ANAE（＋）细胞百分率的影响：TFC具有非常显著增加正常及免疫功能抑制小鼠淋巴细胞ANAE（＋）细胞%，正常小鼠较对照组分别增加121%和67%（P<0.01），并呈现良好的量效反应关系。免疫功能抑制小鼠，TFC20.16mg/kg较Cy组增加64%（P<0.01）。 5.4．TFC对小鼠血清溶血素形成的影响：TFC40.32mg/kg正常小鼠半数溶血值（HC50）与对照组无明显差异（P＞0.05），TFC20.16m/kg可使正常和免疫功能抑制小鼠HC50值明显升高，正常小鼠较对照组增加 10%（P<0.05），免疫功能抑制小鼠较Cy组增加433%（P<0.01），提示较小剂量TFC具有促进IgM介导的体液免疫作用。 5.5．TFC对小鼠血清抗体形成的影响：TFC40.32mg/kg和20.16mg/kg均具有非常显著促进正常和免疫功能抑制小鼠血清抗体形成作用，正常小鼠较对照组分别增加67%（P<0.05）和494%（P<0.01），免疫功能抑制小鼠较Cy组增加78%（P<0.01）。TFC小剂量组的作用明显强于较大剂量组，此与 TFC对小鼠HC50的作用相一致。 5.6. TFC对小鼠血清溶菌酶含量的影响：TFC40.32mg/kg和20.16mg/kg 腹腔注射×5天使小鼠血清溶菌酶含量由对照组的124.5±16．9μg，分别增加至350±94.3μg和448.4±104.2μg（P<0.01）。 上述结果提示，TFC具有非常显著增加小鼠体液免疫和细胞免疫功能、TFC增加免疫功能的特点为较大剂量TFC促进细胞免疫功能强于小剂量，

病死的 采纳哦

不正确短期供给曲线是mc一部分，在大于avc以上的部分。因为，在以下部分，厂商无法经营下去，赔钱

Natalie Shall

【法律分析】：可以登录中国裁判文书网查询判决结果。网上查看法院判决结果的具体步骤如下：1、打开中国裁判文书网。2、输入想要检索的案由、关键词、法院、当事人、律师等。3、按关键词、案由、法院层级、时间等筛选查询想要的具体内容。【法律依据】：《最高人民法院关于人民法院在互联网公布裁判文书的规定》第三条 人民法院作出的下列裁判文书应当在互联网公布：（一）刑事、民事、行政判决书；（二）刑事、民事、行政、执行裁定书；（三）支付令；（四）刑事、民事、行政、执行驳回申诉通知书；（五）国家赔偿决定书；（六）强制医疗决定书或者驳回强制医疗申请的决定书；（七）刑罚执行与变更决定书；（八）对妨害诉讼行为、执行行为作出的拘留、罚款决定书，提前解除拘留决定书，因对不服拘留、罚款等制裁决定申请复议而作出的复议决定书；（九）行政调解书、民事公益诉讼调解书；（十）其他有中止、终结诉讼程序作用或者对当事人实体权益有影响、对当事人程序权益有重大影响的裁判文书。第四条 人民法院作出的裁判文书有下列情形之一的，不在互联网公布：（一）涉及国家秘密的；（二）未成年人犯罪的；（三）以调解方式结案或者确认人民调解协议效力的，但为保护国家利益、社会公共利益、他人合法权益确有必要公开的除外；（四）离婚诉讼或者涉及未成年子女抚养、监护的；（五）人民法院认为不宜在互联网公布的其他情形。【温馨提示】以上回答，仅为当前信息结合本人对法律的理解做出，请您谨慎进行参考！如果您对该问题仍有疑问，建议您整理相关信息，同专业人士进行详细沟通。

因为程序都只能在内存中运行，所以存放在硬盘、光盘、软盘之类的外存上的程序代码，在运行时都要先“复制”到内存中去，这个“复制”的过程就是 Load 了。这里说“复制”只是简单的比喻，其实 Load 过程因程序不同而不同，可能非常复杂，比如先解压缩，再写入内存中。总体来说，load可以理解为从外存（硬盘、光盘等）中将数据传输到内存中的过程。一般翻译为加载、载入、读取。

口感不错，喝起来比较鲜，口味好啊。

洗衣机显示load是负载,负荷,用于接通和分断电路的电器。由于内部线路接触不良或与通信相关的组件故障造成的。通讯失败,最好寻求专业的售后解决。如果攻击修复,可以重新连接电缆之间的板。

......也有空闲的意思，意思是把烟闲下来...........（望采纳

能。裁判文书网公示后，都会在后台或者档案里进行记录的，法院内部官网也能够查到该案件的相关信息。

可以去京东买，或者咸鱼，有人出售就可以买，在者可以去百度贴吧，找人收《如龙7》是世嘉制作发行的一款动作角色扮演游戏，于2020年1月16日在PS4发售，为《如龙》系列作品之一，《如龙6：生命诗篇。》的续作。游戏由新角色春日一番担任主角，在全新的舞台“横滨·伊势佐木异人町”与伙伴们一起咸鱼翻身，最终击碎强大的邪恶势力的热血戏剧。背景设定2001年1月1日。隶属东城会旗下三次组织“荒川组”的黑道分子春日一番，在组长荒川真澄的恳求之下，替犯下杀人案的若头泽城丈顶罪，主动向警方自首。为了热爱的组、为了尊敬的老爹……春日度过了长达18年的坎坷牢狱生活，到2019年才终于出狱。然而，却没有任何人前来迎接出狱的春日。春日一个人孤单地回到了故乡神室町。

豆瓣评分稳定在9.5/可以说《这就是街舞》第二季的开播，很多人都很喜欢看

功能性代码一览：首先是防卡代码teofis此代码会关闭一些灯光散射、模糊效果。(大概)可以提帧数。先说一些开关式的代码不需要输入目标，可以直接使用的代码(以下亲测可用)开关草地显示tws开关水体显示tt开关树木显示这个代码似乎对于营地内部的可拆卸树木无效tll关闭/开启远景效果。救急用，载入新地图时恢复。tfc摄影镜头模式和滚5一样，照相用的代码还是tfc。tfc 1暂停游戏在摄影效果的基础上追加了暂停游戏。常用代码。csb清除屏幕血迹配合暂停游戏截图tm开关游戏界面显示隐藏一切界面。配合截图使用。sucsm调整摄像模式下的镜头飞行速度。默认10。对NPC用代码tai开关NPC的AI，简单来说就是定身。浅显易懂的用法。tcai开/关战斗模式。此模式下的NPC不会战斗。tdetect开/关NPC搜寻。关闭搜寻后NPC无法找到你。kill立刻杀死NPC。getrelationshiprank (输入目标B代码)在选中A的情况下，得到A对B的好感度。setrelationshiprank (输入目标B代码)(数值)选中A的情况下，把A对B的好感度设定为数值。由于对辐射4好感度的设定不清楚所以这个还是玄学resurrect 1亲测可用。复活NPC和怪物。老滚5里面只有在代码后加1才能真正复活这个NPC(否则会被刷掉)，辐射4应该是沿用了这个设定吧。resethealth回满生命值。似乎对辐射减去的生命值上限无效。prid选中目标NPC。控制台上方会显示目标NPC的代码。接下来你可以对他进行各种操作。openactorcontainer直接打开目标NPC的物品栏。可拿取各种物品，但无法拿取身上穿的衣服。pushactoraway (目标B) (距离长度C)选中A的情况下，将B摔离A长度C那么远的距离摔出去4怎么能没有摔人代码呢

smoke-free的意思是禁止吸烟。“smoke”是抽烟的意思，“free”有免费、自由的意思，但看到带有Smoke-free的标志，千万不要以为是可以让你吸烟的地方。free这个非常常见的单词，其实有很多含义：1、adj.免费的；自由的，不受约束的；免于~的。2、vt.使自由，解放；释放，使免除。3、adv.自由地；免费。4、n.（Free）人名；（英）弗里。Free可以表示这些意思，但是如果free前面加上-可就不一样啦。在《牛津字典》中：-free（构成形容词）没有…的。比如：duty-free或者tax-free意思是"免税的"，interest-free是“免利息”。smoke-free，这里的-free也是用的这个意思，表示"免除吸烟的；不能吸烟的"。“Smoke-free”和“No smoking”的区别：其实Smoke-free表示的意思跟No smoking基本一样，都指“不可以吸烟”。但这两句话语表达的语气和意蕴是有区别的。No Smoking“禁止吸烟，严禁吸烟”是命令语气，表示很严厉的禁止。而Smoke-free是纯粹的中性说明话语，不含命令语气。一般可以吸烟的地方英文是这样的：Smoking room吸烟室。Smoking zone/area吸烟区。

Stable Dlf fusion原理让每个人都看懂AI绘画基本原理在我们去逛C站的过程中我们知道， Stable Diffusion可用模型有两类：(1) safe tensors：safe tensors文件是用numpy保存的， 这意味着它们只包含张量数据， 没有任何代码， 加载.safe tensors文件更安全和快速。供调用的AI绘图大模型。(2) ck pt：ck pt文件是用pickle序列化的， 这意味着它们可能包含恶意代码， 如果你不信任模型来源， 加载.ck pt文件可能会危及你的安全。这里大家简单了解，在C站下载模型的时候，优先下载.safe tensors即可03大模型微调技术Dream booth是google在2022年8月提出的一种新的图像算法，其方法可以完整的获得你想要的模型的视觉特征，它的提出既不是为了训练人物也不是为了训练画风，而是为了能在少量训练图像的基础上完美的还原细节特征。大家来看下图，是在当时微软研发大会上(如果我没记错的话)发布这个模型的时候对细节特征的描绘：03大模型微调技术1.为什么要进行大模型微调?刚刚上文我们介绍的Unet模型是SD中最重要的模型网络， 内部包含上亿个参数，要训练这样一个超大的模型，大概需要15亿个图像文本， 使用256张A 100显卡跑15万个GPU小时， 大概成本是60万美元，我们设计师不能像程序员那样动不动就调函数参数训练模型(主要是不会)。那咋整?上面我们讲到UNET泛用性极强， 泛用性极强就会带来风格化不足，可能无法满足特定风格的需要。所以我们往往会对UNET大模型进行微调， 让他更符合我们的使用场景。接下来我将要给大家介绍模型微调技术。也就是大家之后在Stable Diffusion里常用的训练方法， 今天不会讲具体怎么训练，我只会给大家讲原理，讲明白了原理，大家在自学训练方法的时候则更容易理解。2.大模型微调需要解决的两个问题所有的大模型微调技术，都是基于要解决以下两个问题：(1)如何减少训练参数，提高训练效率和生成图像的质量；(2)如何解决模型泛化性差的问题；a.过拟合(Overfitting) 是指微调模型对原始模型的语义理解程度发生了变化，整体训练出现语义漂移的现象：比如有一只猫， 名字叫jojo， 我拍了他的几十张照片， 一直用a jojo cat这个名字来强化模型对这只猫的认知， 等以后我输入a jojo cat的时候确实能出现想要的这只猫， 但是我输入a cat的时候则出现的画面会很怪异， 这就说明cat这个词被污染了， 出现了过度拟合的现象。b.欠拟合(Under fitting) 是无法识别这一特征， 比如它就完全识别不出jojo和cat的关系， 这往往是训练样本量不足或者训练样本质量等因素导致，属于训练无效。好，那么我们来看下常见的大模型微调技术都有哪些，以及他们是如何解决上面两个问题的。我们常见的大模型微调技术就是以下这四个：Dream booth/LoRA/Embedding/Hyper network， 这在我们后续学习Stable Diffusion过程中会经常用到， 相信大家都已经或多或少了解一点了，接下来就带大家揭开他们神秘的面纱。3.Dream booth：我们先来看Dream booth是怎么解决过拟合这个问题的：Dream booth要求我们在训练过程中，“特征词+类别”和“类别”成对出现，解决过拟合的问题；比如之前提到的我如果想训练这只叫JOJO的猫的模型， 又不能让它跟“猫”这个词过度拟合，我们可以采用的这样的输入方法。这样的话AI就能识别到：JOJO cat is a cat named jojo。我们说过CLIP模型是Text Encoder算法的一种，Text Encoder主要是把自然语义prompt转变为词特性向量Embedding， 所以我们可以针对我们的Prompt到向量的这个映射过程进行训练，去修改他们之间的映射记录关系，从而达到训练特定的人或物的效果，由于他生成的是一套纯文字映射记录，所以体积非常小，一般只有几百k。举个实际应用的例子，比如下面这个人物大家都很熟悉，是守_望先锋里的Dva：Dream booth优点是：可以将视觉特征完美融入；Dream booth缺点是：需要调整UNet所有内部参数， 训练时间长，模型体积大。4.LoRA(大模型的低秩适配器) ：讲完了Dream booth之后我们来讲一下LoRA， 相信大家都听过这个词了，一定对它非常感兴趣对不对?正因为LoRA他的插入层较少， 他相较于Dream booth， 可以把训练参数降低1000倍， 对CPU的要求也会下降三倍， 所以训练出来的LoRA模型就会非常小， 一般大家在C站下载过就知道，往往他们只有几十m，而一个大模型往往有几个g，所以他在我们日常工作中变得非常常用。大家作为新手学习的时候， 可以理解Lora是在原有模型上添加一个“滤镜”，让这个底模往我们期望的效果走。如下图所示，我用了一个rev Animated(一个偏动漫的底模型) ， 当我们Prompt不变的情况下， 加了一个盲盒效果的LoRA之后， 相当于是给这个底模型上了一个滤镜，让整体底模型出来的效果往盲盒方向偏重：5.Embedding(Text In version) ：接下来我们来讲一下Embedding， Embedding也叫Text in version(大家在C站下载的时候注意， 他主要是用于训练特定的人或物) ， 它反映的是一个Prompt与对应向量的映射记录关系的算法，可以用于训练特定的人或物。还记得上面讲我们的咒语是如何起作用的时候的这张图么?举个实际应用的例子，比如下面这个人物大家都很熟悉，是守望先锋里的Dva：如果我们要通过描述她的特征去把她描述出来， 可能要几千个prompt tag才行， 那我如果每次想生成Dva 都要再打一次这么多prompt肯定不科学， 这时候我们可以把这一串tag打包映射成一个新的词汇叫OW_Dva。由于这个词是我们自创的， 在CLIP映射集合里找不到对应的映射关系， 所以CLIP会默认给他创建一个新的映射空间， 经过一系列训练之后，我们后续就可以通过输入一个简单的词汇来完成一系列tag的打包效果。6.Hyper network：最后我们来看一下Hyper network， 他作为一种即将要被Lora 淘汰了的技术，我们大概略讲一下他的原理就好了。大家先看下图， 我们来总结一下三种技术的原理和在UNET中的使用范围：Dream booth调整了整个UNET的函数和参数， 所以他体积最大，适用范围最全，但是训练难度和训练耗时和成本最大。LoRA只将训练参数注入到了部分Transform ar函数中， 所以他不改变原模型，即插即用，模型大小也可控，是我们后续学习的重点。而Hyper network， 大家看图， 他是新建了一个单独的神经网络模型， 插入到原UNet模型的中间层。在训练过程中， 冻结所有参数，只训练插入部分，从而使输出图像与输入指令之间产生关联关系，同时只改变原模型的一小块内容。从这个原理的描述上， 大家就能发现， Hyper network这种方法更适合用于训练某种画风，比如像素画之类的，大家在C站能找到的Hyper network模型也几乎都是画风训练的， 但是不是说他不能训练别的， 它也是可以训练人物的， 就是比LoRA 麻烦一点。总之， 他几乎是一个在国内几乎要被LoRA淘汰的技术(注意是国内，注意是几乎，杠精别杠)，大家去知乎什么的看paper， 关于Hyper Networks的相关paper都在2022年前，所以大家就也把他当成一个”滤镜“来理解即可。最后说一下声明：在本文中为了方便大家通俗理解，作者对算法原理进行了某种程度的简化，并不能代表模型函数运行的100%实质(防杠)。

雪花啤酒勇闯天涯superX主要面对的群体其实就年轻人，这个酒价格也不贵的，平均5元左右，年轻人可以很好的接受，请客户，请朋友都很合适，口感当然也很好。

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would like sb. to do sth. 的用法，意思是：想要某人去做某事，这里的人称代词是宾格，比如：him /you /her 。望采纳。

传统的文本分类一般都是使用词袋模型/Tf-idf作为特征+机器学习分类器来进行分类的。随着深度学习的发展，越来越多的神经网络模型被用来进行文本分类。本文将对这些神经网络模型做一个简单的介绍。 本文介绍了一种词向量模型，虽然算不得文本分类模型，但由于其可以说是fasttext的基础。因此也简单提一下。 作者认为cbow和skipgram及大部分词向量模型都没有考虑到单词的多态性，而简单的将一个单词的多种形态视为独立的单词。例如like的不同形式有likes，liking，liked，likes，这些单词的意思其实是相同的，但cbow/skipgram模型却认为这些单词是各自独立的，没有考虑到其形态多样性。 因此作者提出了一个可以有效利用单词字符级别信息的n-gram词向量模型，该模型是以skipgram模式实现的。例如单词 where，其n-gram表示为<wh, whe, her, ere, re>, where。其中<>分别表示前后缀。在原始的skipgram模型中，输入仅仅只是where的onehot向量，而在此模型中输入则变成了<wh, whe, her, ere, re>, where的onehot编码的加和，有效的利用了字符级别的信息，因此效果更加好。 而在loss方面，文中采用了负采样+binary LogisticRegression的策略。即对每一个目标单词都预测为正负中的一种。 在本文中作者提供了一个基于神经网络的文本分类模型，这个模型是基于cbow的，与cbow非常类似。 和CBOW一样，fastText模型也只有三层：输入层、隐含层、输出层（Hierarchical Softmax），输入都是多个经向量表示的单词，输出都是一个特定的target，隐含层都是对多个词向量的叠加平均。不同的是，CBOW的输入是目标单词的上下文，fastText的输入是多个单词及其n-gram特征的embeding表示方式，这些特征用来表示单个文档；CBOW的输入单词被onehot编码过，fastText的输入特征是被embedding过；CBOW的输出是目标词汇，fastText的输出是文档对应的类标。输出层的实现同样使用了层次softmax，当然如果自己实现的话，对于类别数不是很多的任务，个人认为是可以直接使用softmax的。 最后，贴一个Keras的模型fasttext简化版。 基于词向量表示，本文提出利用卷积神经网络来进行文本分类。其算法如上图所示： 在本文中，作者尝试了多种不同的词向量模式： 在上一篇文章中CNN网络的输入一般是预训练好的词向量，而在本文中作者提出一种直接将embedding训练与分类任务结合在一起，且能有效提取/保留词序信息，也即有效训练出n-gram的模型方法，其实也可以理解为一种利用CNN来进行embedding的方法。此外，另一个问题是输入序列长度变化问题（在上一篇文章textCNN中通过padding解决的？），在本文作者提出使用一个动态可变的pooling层来解决这个问题，使得卷积层输出的大小是相同的。关于可变pooling其实与图像识别中的 空间金字塔池化 (Spatial Pyramid Pooling) 是类似的。 这篇文章有点将fastText与TextCNN结合在一起的感觉，将n-gram embedding与分类任务结合在了一起进行训练，通过CNN来进行Embedding。 Text Categorization via Region Embedding》 在本篇文章中作者提出了一个tv-embedding（即two-view embedding），它也属于region embedding（也可以理解为ngram embedding）。这种方法与上面的bow-CNN表示相似，使用bow（bag of words）的方式来表示一个区域的词句，然后通过某个区域（region，左右邻域的单词或词句）来预测其前后的区域（单词或词句），即输入区域是view1，target区域是view2。tv-embedding是单独训练的，在使用的时候与CNN中的embedding组合在一起（形成多个channel？）。作者认为，word2vec方法预训练得到的embedding向量是普适性的，而通过特定任务的数据集的训练得到tv-embedding具有任务相关的一些信息，更有利于提升我们的模型效果。 吐槽一下，这篇文章没太看懂，也可能是英语太差，作者文章中没有那种一眼就能让人理解的网络图，像textCNN的图就非常一目了然，看图就知道是怎么做的了。 本文提出了一个使用监督学习加半监督预训练的基于LSTM的文本分类模型。文章作者与上面相同，所以用到的很多技术可以说与上面也是同出一辙。因此简单说下本文的一些思路。 作者认为已有的直接使用LSTM作为文本分类模型并直接将LSTM的最后一个输出作为后续全连接分类器的方法面临两个问题：（1）这种方式一般都是与word embedding整合在一起（即输入onehot经过一个embedding层再进入LSTM），但是embedding训练不稳定，不好训练；（2）直接使用LSTM最后一个输出来表示整个文档不准确，一般来说LSTM输入中后面的单词会在最后输出中占有较重的权重，但是这对于文章表示来说并不总是对的。因此作者对这两点进行了改进： 本文其实可以看作是作者将自己前面的tv-embedding半监督训练与RCNN的一个融合吧，大有一种一顿操作猛如虎，一看人头0-5的感觉（因为作者的实验结果跟一般的CNN相比其实也抢不了多少）。 本文的作者也是前面两篇使用CNN来进行文本分类处理的文章的作者。因此在本文中，结合了前面两篇文章提出的一些方法，并使用了一个深层的卷积神经网络。具体的细节包括： 更多详细的关于DPCNN的细节可以查看 从DPCNN出发，撩一下深层word-level文本分类模型 。 本文提出了一种基于CNN+Attention的文本分类模型。作者认为已有的基于CNN的文本分类模型大都使用的是固定大小的卷积核，因此其学习到的表示也是固定的n-gram表示，这个n与CNN filter大小相关。但是在进行句子的语义表示时，不同句子发挥重要作用的ngram词语常常是不同的，也即是变化的。因此，模型能根据句子来自适应的选择每个句子最佳的n-gram对于提升模型的语义表示能力是非常关键的。本文便是由此思路提出了一种自适应的来选择不同n-gram表示的模型。 本文模型在主题结构上参照了CV中的DenseNet，借由DenseNet中的稠密连接来提取到丰富的n-gram特征表示。举例来说，在layer3的特征不仅能学习到f(x1, x2, x3)，还能学习到f(x1(x2,x3))这种更多层次，更加丰富的特征。网络的结构主要包括三部分：DenseCNN主网络，Attention module和最后的全连接层分类网络。下面对这三部分进行简单的说明： 本文通过Dense connection + Attention来自动获取对于文本语义最重要的n-gram特征，结果很好。但是缺点是，这个网络比较适合较短的文本，文中对输入文本进行了padding补齐，对于不同数据集最大长度分别为50，100等，但这对于较长的文本明显是不足的。因此对于较长的文本或许HAN这种借用RNN来不限制输入长短的网络会更好。 本文提出了一种结合循环神经网络（RNN）和卷积神经网络来进行文本分类的方法，其结构如上图所示，该网络可以分为三部分： 虽然说是RNN与CNN的结合，但是其实只用到了CNN中的pooling，多少有一点噱头的意思。文中还提到了RCNN为什么比CNN效果好的原因，即为什么RCNN能比CNN更好的捕捉到上下文信息：CNN使用了固定大小window（也即kernel size）来提取上下文信息，其实就是一个n-gram。因此CNN的表现很大程度上受window大小的影响，太小了会丢失一些长距离信息，太大了又会导致稀疏性问题，而且会增加计算量。 在众多自然语言处理任务中，一个非常突出的问题就是训练数据不足，且标注难度大。因此文本提出了一种多任务共享的RNN模型框架，其使用多个不同任务数据集来训练同一个模型共享参数，已达到扩充数据集的作用。 文中作者提出了三个模型，如上图所示： 三个模型的训练方式相同： 本文提出了一个层次LSTM+Attention模型。作者认为，虽然一篇文章有多个句子组成但真正其关键作用的可能是其中的某几个，因此对各个句子施加了注意力机制，以使得对文章语义贡献较多的句子占有更多的权重。同样的，组成一个句子的单词有多个，但是发挥重要作用的可能就那么几个，因此使用注意力机制以使得重要单词发挥更大的作用，这些便是本文的核心思想。整个网络可分为三层，两个LSTM层分别用来进行word encode和sentence encode，最顶上为一个全连接分类层。若加上两层注意力层，则可认为网络为5层。下面简单聊聊这五层网络的结构： 总体来说，本文看起来还是比较有意思的，符合人阅读文章的习惯，我们写文章的时候也是有中心词和中心句的。但是由于这个层级结构是否会导致训练慢或者不好训练还不得而知。最后，文中还提出对文章按长短先进行排序，长度相似的进入一个batch，这将训练速度加快了3倍。 本文提出了一个基于图神经网络的文本分类方法。该方法的主要思想是将所有文章及其包含的词汇都放到一个图网络里面去，图网络中的节点分为两种类型：单词节点和文章节点。其中连接单词节点和文章节点的边的权重使用TF-IDF来表示，而单词与单词之间边的权重则是使用点互信息（PMI）来表示。点互信息与传统语言模型中的条件概率计算方式非常相似。只不过PMI采用的是滑窗方式而条件概率是直接在所有语料中进行统计，可以认为是将所有语料当做一个大窗口，这时就又与PMI相同了。 A表示图网络的邻接矩阵，表示如下： GCN同样也是可以含有多层隐藏层的，其各个层的计算方式如下： 其中A"为归一化对称邻接矩阵， W0 ∈ R^(m×k) 为权重矩阵，ρ是激活函数，例如 ReLU ρ(x) = max(0,x) 如前所述，可以通过叠加多个GCN层来合并更高阶的邻域信息： 其中j表示层数。 损失函数定义为所有已标记文档的交叉熵误差: 文中提到Text GCN运行良好的原因有两个方面： 但是其也有一些缺： 总的来说，文章的idea还是挺有意思的，效果也还不错。初识GCN可能还是有一点难以理解，可以参考如下资料进行进一步学习： 基于图卷积网络的文本分类算法 如何理解 Graph Convolutional Network（GCN）？

放在前面就ok了，只要在你用里面数据之前使用这个命令就可以了。