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吴恩达公开课
零基础"机器学习"自学笔记|Note3:梯度下降法
本系列以
吴恩达
老师的【“机器学习”课程】为纲,辅以黄海广老师的【斯坦福大学2014机器学习教程个人笔记(V5.51)】,中间会穿插相关数理知识。
木舟笔记
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2024-01-18 20:40
昇思MindSpore技术
公开课
——第三课:GPT
1、学习总结1.1UnsupervisedLanguageModellingGPT代表“生成预训练”(GenerativePre-trainedTransformer)。GPT模型是由OpenAI公司开发的一种基于Transformer架构的人工智能语言模型。它在大规模文本数据上进行预训练,学习了丰富的语言知识和语境,并能够执行多种自然语言处理任务。GPT模型的核心思想是在大规模语料库上进行预训练
STRUGGLE_xlf
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2024-01-18 20:52
gpt
easyui
前端
【语文教学】记录:语文组
公开课
《土地的誓言》
马老师上课中昨天,语文组业余活动,听了马振老师的一节课《土地的誓言》。课堂环节设计的不错,有以下几个环节组成:一、导入新课1.歌曲《松花江上》导入2.简介作者二、检查预习1.课后“读读写写”2.几个关键词语解释三、整体感知速读课文,从文中找出描写故乡景物的句子,思考:令作者魂牵梦萦的故乡,到底是怎样的一方土地呢?请用“这是一方——的土地,表现在——”的句式说话,把握故乡的特征。四、精读细研1.怎样
吴老师教语文
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2024-01-18 20:40
如果苏明玉不是有钱人
蓄谋已久的
公开课
总算以皆大欢喜而告终,效果达到了自己满意的状态,也算给自己一个交代。
半成秀色
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2024-01-18 19:46
写给小妮子的信>>>第二十三封
反而是今天上了一堂英语的
公开课
,让我收获非常大。晚上八点同时有两节网课,因为毕竟对于英语恐怕是任何经过学校锻炼的人都深有体会的一件事情。一听
革誉安
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2024-01-18 18:52
吴恩达
机器学习笔记-Logistic回归模型
回归函数在逻辑回归模型中我们不能再像之前的线性回归一样使用相同的代价函数,否则会使得输出的结果图像呈现波浪状,也就是说不再是个凸函数。代价函数的表达式之前有表示过,这里我们把1/2放到求和里面来。这里的求和部分我们可以表示为:很显然,如果我们把在之前说过的分类问题的假设函数带进去,即,得到的结果可能就是上述所说的不断起伏的状况。如果这里使用梯度下降法,不能保证能得到全局收敛的值,这个函数就是所谓的
Carey_Wu
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2024-01-18 16:26
吴恩达
倾情推荐!28张图全解深度学习知识!
吴恩达
在推特上展示了一份由TessFerrandez完成的深度学习专项课程图,这套信息图优美地记录了深度学习课程的知识与亮点。
深度学习算法与自然语言处理
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2024-01-18 15:55
NLP与大模型
机器学习
深度学习
人工智能
自然语言处理
机器学习
吴恩达
深度学习课程作业--C1W2
1.3-Reshapingarraysv=v.reshape((v.shape[0]*v.shape[1],v.shape[2]))#v.shape[0]=a;v.shape[1]=b;v.shape[2]=c
HELLOTREE1
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2024-01-18 10:09
魏颢intelligence plus
公开课
的分享
我们公司成立于2014年,我们的CEO黄鼎隆博士,是清华大学工业工程系的人工智能方面的博士。我知道今天在座的也有一位他的师弟。我们的CTO是MattScott,他是一个美国人,是来自纽约的一位犹太好伙子。然后他是在MSRA工作了大概有10年的时间,有很多的技术积累。魏颢码隆科技研发副总裁所以,我们的黄鼎隆博士和MattScott先生合作,一起做的码隆科技。他们在做这个事情的时候,其实人脸识别这个事
陈德良EGG
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2024-01-18 09:02
ML:2-1-5 matrix multiplication矩阵乘法
neuralnetwork如此高效2.matrixmultiplication(补充)3.matrixmultiplication的规则(补充)4.matrixmultiplication的代码(optional)【
吴恩达
skylar0
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2024-01-18 09:21
矩阵
线性代数
ML:2-2-1 Tensorflow
文章目录1.Tensorflow实现2.模型训练细节2.1定义模型f(x)2.2找到lossandcostfunciton2.3Gradientdescent【
吴恩达
p60-61】1.Tensorflow
skylar0
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2024-01-18 09:47
tensorflow
人工智能
python
黑马首页html及css程序编写
黑马首页html及css程序编写用基础的html和css代码写了一个简单的网页html代码部分黑马首页传智播客旗下高端IT教育品牌如何报名|常见问题|登录报名系统新手指南首页课程介绍视频教程在线
公开课
如何报名黑马论坛趣
哼·哈
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2024-01-18 08:50
css
html
机器学习
吴恩达
编程作业题6-支持向量机
1、支持向量机1.1示例数据集1将ex6data1.mat文件复制到D:\MachineLearning\ex6目录下,在当前目录下建立plotData.m文件,源码与之前类似,数据与两次考试与录取结果数据集类似,绘制相应的数据集。1.2不带核函数SVM大多数支持向量机软件包(包括svmTrain.m)会自动为您添加额外的特性x0=1,并自动学习截距项θ0。所以当你把你的训练数据传递给SVM软件时
身影王座
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2024-01-18 06:57
#
机器学习吴恩达(基础)
深度学习
机器学习
Octave
人工智能
吴恩达
在线教育创业,选择录播还是直播?
腾讯课堂的直播课程分成两部分,
公开课
、VIP课。
公开课
是免费的,每个人
Star聊教育
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2024-01-18 04:03
正面管教,感恩遇见。
从第一次听
公开课
到系统学习,真正了解到原来做爸爸妈妈也需要正确的方法,那正面管教就是通过帮助爸爸妈妈来改变教育和对待孩子的方式,用正确的方式和孩子沟通,用鼓励的方式引导孩子,用启发式的提问让他们自己思考解决问题的方法
蜡笔小泽的mommy
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2024-01-18 03:21
关于听课的实话实说001
我向来对
公开课
持一种看好的观点,
公开课
是杏坛奥赛,可以充分调动一个教师的教育激情,也可以充分发掘一个教师的潜能,从而能使一个教师得到切实的提高。
图麟阁
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2024-01-18 00:06
掌声的力量
今天中午听了一节语文
公开课
,课题是《掌声》,使我深受感动。文中的小主人公是一个身患残疾而产生自卑心理的一个小女孩------英子。
qzxgxx
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2024-01-17 22:29
【水彩】花鸟图
木棉
公开课
这幅花鸟图,感觉好复杂,画起来比较累,2个晚上终于画好,对细节的把控还有待提高,但是终于坚持了下来。画画确实很锻炼人的耐心,要一点点的画,注意细节的细微变化,画出来才有真实感!
Dany王927
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2024-01-17 17:05
88.第一次上
公开课
88.第一次上
公开课
今天下午第一节课是数学,我没有上午辅导,因为我要上
公开课
,我特别的开心,我们排着整齐的队伍走进录播室,老师说脚步不能大,因为这层楼特别的大,而且我们要去第四层,所以呢,走路要小心,不能滑倒
钤aa907e7ddf04
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2024-01-17 17:21
语言,往往就是人生的预言
一次心理
公开课
。主讲老师展示了一幅油画,并让我们用一句话说出自己的感受。
感恩遇见0331
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2024-01-17 16:22
教学经验总结《走进孩子的世界》
忙碌的周日上午,我正埋头准备下周一的
公开课
《小小的船》,儿子在客厅玩玩具,正当我播放课文录音,只看见闪闪的星星蓝蓝的天时,儿子跑过来跟我说:“妈妈,妈妈,这句话不对,晚上天是黑的啊!
黄黄小宝1205
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2024-01-17 15:19
吴恩达
机器学习笔记(1)
一.初识机器学习1.监督学习在监督学习中,训练数据既有特征又有标签,通过训练,让机器可以自己找到特征和标签之间的联系,在面对只有特征没有标签的数据时,可以判断出标签。监督学习可以分为回归问题和分类问题。回归问题是利用训练出的模型,预测连续的数值输出;分类问题是预测离散值的输出。2.无监督学习无监督学习是给算法大量的数据,要求它找出数据的类型结构。无监督学习的数据没有标签,或是所有数据都是同一种标签
python小白22
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2024-01-17 14:59
D188.是借鉴还是剽窃?
我激动地对照,发现那个老师的授课思路完全和书里的一样……一节
公开课
,真的可以这样上吗?我突然又想起几年前到过一所名校,听过一节
公开课
,那节课也是一模一样照搬了余映
会思想的蒹葭
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2024-01-17 09:02
深度学习笔记(八)——构建网络的常用辅助增强方法:数据增强扩充、断点续训、可视化和部署预测
截图和程序部分引用自北京大学机器学习
公开课
要构建一个完善可用的神经网络,除了设计网络结构以外,还需要添加一些辅助代码来增强网络运行的稳定性,鲁棒性。
絮沫
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2024-01-17 08:45
深度学习
深度学习
笔记
人工智能
houdini rnn
1.3.RNN模型_哔哩哔哩_bilibili此公式来自于
吴恩达
P1.3视频按公式推测rnn内部结构,如有错误,敬请指正
qq_39239990
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2024-01-17 07:35
houdini
剽悍一只猫:谁说微信公众号OUT了?她一直是一座大金矿!
2事实上,张小龙在2021年1月的微信
公开课
上分享了一组数据,其中就提到,每天有3.6亿用户阅读微信公众号文章;事实上,有太多人主要还是靠微信公众号赚钱,而且活得还不错;事实上,有些人很晚才入局,但踏踏实实写了一段时间
洛柒姑娘
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2024-01-17 06:35
第2次参加线下
公开课
今天第2次参加慧遇学院的线下
公开课
,感受蝶梦老师的气场和魅力。第2次的收获与第1次又大不相同。对一些理论知识的理解更加透彻了,比如能看懂本质反映在物质、能量和意识三个方面的三角形。
冷静星
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2024-01-17 04:36
感情多磨砺,如何重拾信心?
今天是哈佛
公开课
,积极心理学系列第五集学习的分享。我用学到的方法,跟
安慰记心理小店
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2024-01-17 00:06
uniapp快速入门大纲,带你入门并具备开发基本应用的能力
202312月底,应邀有一次uniapp的
公开课
。
WEB前端圈
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2024-01-16 18:08
uniapp
uni-app
chatgpt
公开课
复盘
在知识变现时代,有这样一个老师,创立了梦想领读会,我们都叫她镜姐,她所分享的低价
公开课
,包含着她几年来沉淀的精髓,19.9产生的价值能让学员少走几年的弯路。接下来让我来给大家讲讲这里学习的收获吧。
花间一处草
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2024-01-16 16:05
【教学反思】听
公开课
《议论要言之有据》反思
《议论要言之有据》教学设计一、确定讨论论题“诚信”,明确论题含义。二、根据论题学会确立观点,明确观点的写作方法。(投影拟观点方法)三、积累论据,课下完成积累。课堂展示。四、讲解论据的特点:对应性、真实性、准确性、丰富性。补充相关的事实论据和道理论据。让学生顺势挑选积累。五、写作演练,投影评价标准的表格。写作实践,学生展示。六、师生评价,生生互评,修改提升。听课反思:一、在磨炼中成长今天讲课小姑娘,
一念百花开_9b3c
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2024-01-16 14:47
2022-10-31
10月13日,南通市“五课”教研专题调研活动在我校举行,课题主持人施晓丹老师上了一堂《蛋白质的营养作用》
公开课
。
海门中专_施晓丹
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2024-01-16 13:29
美国初创公司Rabbit推出口袋AI设备R1;
吴恩达
课程:使用LangChain.js构建强大的JavaScript应用
AI新闻美国初创公司Rabbit推出口袋AI设备R1,短时间内被抢购一空摘要:美国初创公司Rabbit在CES2024上发布了口袋AI设备R1,这款设备在一天内被抢购一空,售价为199美元。R1具有小巧玲珑的触屏、摄像头和交互滚轮按钮,搭载Rabbit自主研发的操作系统rabbitOS和大型操作模型,可以集多种功能于一身并学习特定应用操作。R1的目标是解放用户,充当AI助理,例如通过按住按钮命令叫
go2coding
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2024-01-16 13:00
AI日报
人工智能
langchain
javascript
这堂示范课
要在全协作体优秀老师面前上一趟
公开课
,实在是需要勇气的。11月19日,下午第一节,在东辰二小,我执教了《雪地里的小画家》一课。这样的课堂也是特别能锻炼人的。借班上课,难免会紧张。
岚月无风
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2024-01-16 13:32
第 30 招:社群营销赚钱法
后来听我们的话,搞了两个推广人员,传播到几十个fm平台,现在又在做网易
公开课
,腾讯云课堂,也拍一些快手与火山小视频传播到对应的平台。其做法很简单,不管是录
儒商创业
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2024-01-16 11:58
Mindspore
公开课
- BERT
BERTBERT模型本质上是结合了ELMo模型与GPT模型的优势。相比于ELMo,BERT仅需改动最后的输出层,而非模型架构,便可以在下游任务中达到很好的效果;相比于GPT,BERT在处理词元表示时考虑到了双向上下文的信息;BERT结构BERT(BidirectionalEncoderRepresentationfromTransformers)是一个仅有Encoder的Transformer。我
coyote_xujie
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2024-01-16 10:37
bert
人工智能
深度学习
机器学习学习笔记(
吴恩达
)(第三课第一周)(无监督算法,K-means、异常检测)
欢迎聚类算法:无监督学习:聚类、异常检测推荐算法:强化学习:聚类(Clustering)聚类算法:查看大量数据点并自动找到彼此相关或相似的数据点。是一种无监督学习算法聚类与二院监督学习算法对比:无监督:(聚类是无监督学习算法之一)聚类算法应用:如相似的新闻文章组合,市场细分,DNA数据分析,天文数据分析(星系、天体结构)K-means算法是一种常用的聚类算法原理概述【K-means工作原理过程】(
kgbkqLjm
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2024-01-16 10:30
吴恩达机器学习2022
机器学习
算法
学习
24中外语组参加2020届三省四市高考备考研讨活动
在上午进行的研讨课中,有四位老师带来了精彩的
公开课
。东北师范大学附属中学范纯萍老师语法课沈阳124中学李成林老师写作课大连第三十六中学于名淑老师完形填空专项课哈尔滨市第三中学崔博老师高考题例展示
24中外语组
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2024-01-16 09:35
深度学习笔记(七)——基于Iris/MNIST数据集构建基础的分类网络算法实战
截图和程序部分引用自北京大学机器学习
公开课
认识网络的构建结构在神经网络的构建过程中,都避不开以下几个步骤:导入网络和依赖模块原始数据处理和清洗加载训练和测试数据构建网络结构,确定网络优化方法将数据送入网络进行训练
絮沫
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2024-01-16 08:49
深度学习
算法
深度学习
笔记
127-类和对象-基类
#includeusingnamespacestd;//普通实现页面//继承实现页面//公共页面类classBasePage{public:voidheader(){cout<<"首页,
公开课
,登录,注册
穆子诚
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2024-01-16 07:14
python
开发语言
StanFord 机器学习
公开课
笔记(4):生成学习算法
本讲视频及讲义链接生成学习算法生成学习算法和判别学习算法的区别判别学习算法(Discriminative)我们之前学习过Logistic算法来解决分类问题,回想一下分类过程:我们使用所有训练样本训练出一个函数,之后若要预测一个样本的类别,只需要将这个样本的特征作为得到的函数的输入,看看输出是啥即可。类似这样的分类方法,称为判别学习算法,判别学习算法一般有以下两种类型:直接学习。给出一个,得到的值,
v1gor
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2024-01-16 07:03
吴恩达
深度学习学习笔记-7建立神经网络
1.训练神经网络训练神经网络时,需要做许多决策。例如,有多少层网络每层含有多少个隐藏单元学习率各层采用哪些激活函数…这些决策无法一次决定好,通常在项目启动时,我们会先有一个初步想法,然后编码,并尝试运行这些代码,再根据结果完善自己的想法,改变策略。2.train/dev/testsets通常把数据分为训练集,验证集,测试集。我们用训练集数据训练模型,用验证集做holdoutcrossvalidat
猪猪2000
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2024-01-16 02:03
吴恩达深度学习学习笔记
神经网络
深度学习
人工智能
机器学习
【
吴恩达
深度学习】Keras tutorial - the Happy House
Kerastutorial-theHappyHouseWelcometothefirstassignmentofweek2.Inthisassignment,youwill:LearntouseKeras,ahigh-levelneuralnetworksAPI(programmingframework),writteninPythonandcapableofrunningontopofsever
深海里的鱼(・ω<)★
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2024-01-16 02:03
人工智能
机器学习
深度学习
keras
深度学习
tensorflow
吴恩达
深度学习第二课-第一周笔记及课后编程题
笔记训练_开发_测试集小数据时代训练集/测试集的分配比例大致遵循70%/30%或训练集/开发集(或crossvalidationset)/测试集的分配比例大致遵循60%/20%/20%大数据时代只要开发集能够确定哪一个算法/模型有更好的表现,测试集能够无偏评估模型的性能,就称赋予了开发集、测试集足够的数据量了;训练集将被赋予更大比重的数据量。如:训练集/开发集/测试集的比率为98%/2%/2%注:
Giraffeee_
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2024-01-16 02:01
吴恩达深度学习
深度学习
人工智能
机器学习
吴恩达
深度学习--神经网络的优化(1)
1.训练集,验证集,测试集选择最佳的Train/Dev/Testsets非常重要。除此之外,构建神经网络时,需要设置的参数很多:神经网络层数,神经元个数,学习率的大小。激活函数的选择等等。实际上很难第一次就确定好这些参数,大致过程是:先确定初始参数,构建神经网络模型,然后通过代码实现该模型,之后进行试验确定模型的性能。根据性能再不断调整参数,重复上述过程,直到让神经网络模型最优。由上述可知,深度学
Kangrant
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2024-01-16 02:30
吴恩达深度学习
如何改变自己
把握能锻炼自己的机会,如演讲,
公开课
。2、养成良好的生活习惯。睡前泡脚敷面膜,早起洗漱化妆。着装随时保持八分以上的自信。保持屋子的整洁,物品归类,学会收纳。3、少说消极话语。
细线条
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2024-01-16 01:43
写作训练营值得报名吗,亲身经历告诉你:为何你会成为韭菜
在看那些写作班
公开课
的时候,中间会开始售卖课程,总会看到很多新手小白问:通过
智慧同同
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2024-01-15 23:21
Mindspore
公开课
- CodeGeeX
CodeGeeX:多语言代码生成模型CodeGeeX是一个具有130亿参数的多编程语言代码生成预训练模型。CodeGeeX采用华为MindSpore框架实现,在鹏城实验室“鹏城云脑II”中的192个节点(共1536个国产昇腾910AI处理器)上训练而成。截至2022年6月22日,CodeGeeX历时两个月在20多种编程语言的代码语料库(>8500亿Token)上预训练得到。CodeGeeX有以下特
coyote_xujie
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2024-01-15 22:13
深度学习
Mindspore
公开课
- GPT
GPTTask在模型finetune中,需要根据不同的下游任务来处理输入,主要的下游任务可分为以下四类:分类(Classification):给定一个输入文本,将其分为若干类别中的一类,如情感分类、新闻分类等;蕴含(Entailment):给定两个输入文本,判断它们之间是否存在蕴含关系(即一个文本是否可以从另一个文本中推断出来);相似度(Similarity):给定两个输入文本,计算它们之间的相似
coyote_xujie
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2024-01-15 22:12
gpt
Mindspore
公开课
- prompt
prompt介绍Fine-TuningtoPromptLearningPre-train,Fine-tuneBERTbidirectionaltransformer,词语和句子级别的特征抽取,注重文本理解Pre-train:MakedLanguageModel+NextSentencePredictionFine-tune:根据任务选取对应的representation(最后一层hiddensta
coyote_xujie
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2024-01-15 22:12
prompt
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