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5.人生三大悲:早年丧父，中年丧妻，

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32、不要把时间填得太满。忙碌会让你没有反思的时间。从最严格的意义上讲，你不应该每一天尝试去做很多事情，你不应该试图用某种让人坐立不安的工作服，去填满你的每一秒钟。33、形成习惯。常用物品放固定位置，常办事项安排固定时间。34、2分钟原则。对于2分钟内可以解决打断你的任务，马上解决，2分钟后收回来。35、经常做回顾或PDCA循环。P（Plan）确定方针、目标和活动计划。D（Do）实现计划中的内容。

一、redis基础概述1、五大基本数据类型String、List、Set、Hash、Zset2、三种特殊数据类型geo、hyperloglog、bitmap3、redis持久化RDB、AOF4、redis

今天开始第3题大模拟，加油！

图片发自App我是一个被打大的孩子我懂的内心的那份恐惧，孩子全程都没有哭，不是不哭是不敢，因为哭会打的更厉害。肉体的不是伤害最大的而是内心的那份寒冷和黑暗。

于是翻身下床，火速煮了一大碗。坐下来对着up主小姐姐的视频，美滋滋地嗦起了

他靠在里面教室的门上委屈的看着我，我过去摸摸他的头，孙萍老师就朝着我这个方向说：“你这孩子老是撒谎,，，，”我不知该不该安慰这个孩子，这么小的孩子撒个谎是不对的，应该要教育，我没有再听下去，转身走到外面大教室

5.7汇编语言程序设计举例汇编源程序的设计步骤分析问题，建立数学模型确定最佳算法合理分配存储单元和寄存器绘制流程图编写程序调试程序程序基本结构模块化设计方法✓“自顶向下，逐步细化”结构化编码方法✓顺序、

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手表的复刻市场一直备受关注，而在这个市场中，三大工厂是备受推崇的。那么你知道这三大工厂是哪几个吗？下面就让我们一起来了解一下。面对众多的复刻手表厂家，消费者往往难以选择。

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趁老爷子输液的空当，李大狗出了卫生院，想去集市上买些年货。雨棚下的摊子上，挂着许多对联，清一色的红底黑字或金字，红木板上也堆着厚厚的一层，角落中还有红灯笼卖。

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早上一大早7点10就往学校赶，学生们都在扫地，于是提醒了在扫公共区的同学们有些区域必扫。然后赶到班级，提醒值日的学生擦玻璃，扫地，搞卫生。接着是上课，今天默写了一些单词。

四百五十余年间，裔孙繁衍，族大丁繁，已遍布祖国大江南北。人类寻根之薮，实乃人性本源。

看到作业内容，我头就大了，完全懵圈了，一天链接三十位家人，同事朋友等，我今天的时间这么紧，怎么可能完成呢？

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SpringBoot+Hibernate(Jpa)操作GBase8s数据库示例GBase8s数据库是国产事务型数据库，目前已在各领域广泛应用，本篇使用当下主流的J2EE框架Springboot集成Hibernate

近年来，OPENAI发布了许多创新的NLP模型，其中之一就是RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）模型。

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ARM和x86架构为服务器领域两大主要架构，x86架构服务器在市场占主导，有强大处理能力和广泛软件兼容性，广泛用于企业数据中心。

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Reflection70B：AI语言模型的新里程碑AI领域迎来了革命性的变革，HyperWrite公司推出的开源AI大模型Reflection70B，以其卓越的性能在多个基准测试中超越了GPT-4o和Llama3.1

今晚终于把这么大的一份试卷改完了，反思了一下，主要是部分孩子基础还没有打牢，在基础题失分过多。认真查看试卷，第1大题竟然是书写卷面分，一共5分，第2大题才是正式题目——基础。

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Deepauto-encoder与受限玻尔兹曼机有点像，都可以进行信息的压缩，都可以用作pre-trainning.区别在于受限玻尔兹曼机是无向图模型，而Deepauto-encoder是一种神经网络,

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人心一途，算盘珠子滚上滚下的，谁胜胜负，不好说，不能说的缘由多在那处不可见里藏着掖着尽小者大，慎微者著，日就月将，学有缉熙于光明攀缘外境而不知身是客心头好、心中想帮人促成了，想做的却又没去做的，是大善于他人处

书中讲了通航的长乐机场亏损的事，找出四大原因，一是项目决策不科学，可行性研究中市场预测不充分，基础数据采集不科学。二是项目建设规模过度超前，大量举债加大运营成本。

目录三大基本特性1.封装2.继承3.多态五大基本原则1.单一职责原则（SRP）2.开放封闭原则（OCP）3.里氏替换原则（LSP)4.依赖倒置原则（DIP)5.接口隔离原则三大基本特性1.封装封装，就是将客观事物抽象为逻辑实体

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卓思菱上一次看到下得如此大且久的雪还是在高二那年，那一年是锦阳市最冷的冬季，也就是在那个冬季，自卑的卓思菱终于作出了一个很重要的决定，她像那太阳花一样终于勇敢抬起头望向了属于自己的太阳，并表达了自己长达四年多埋藏在心底的爱意

想起四大福音书关于无花果的章节，主路上遇到一棵无花果树，上面长满了枝叶，却没有一个果子，便咒诅它说以后永不结果，第二天就看这无花果

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大语言模型（LLMs）极大地提升了人工智能在理解和生成类人文本方面的能力。其中一个影响其效用的基本方面是它们的“上下文窗口”——这个概念直接影响着这些模型接收和生成语言的有效性。

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