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地理信息数据处理
解读《对比Excel轻松学习Python数据分析》
而我在工作中做
数据处理
比较常用的工具是Excel。所以我看这本书的初衷是希望能结合我日常处理数据的Excel的操作来做Python的实操,用以熟悉python的工作环境和相关语法。
刹那流转
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2024-02-10 09:42
机器学习项目之数据清洗
包括:1.缺失值处理2.格式内容清洗3.重复值处理4.不一致
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5.错误
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6.离群点处理7.高杠杆点处理8.强影响点处理1缺失值缺失值是最常见的数据问题之一,按缺失比例,我们大致可以将数据的缺失分为两种情况
井底哇哇
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2024-02-10 09:25
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Python读取Excel内容的方法大全
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和分析中,读取Excel文件是一项常见任务。Python提供了多种库和方法来实现这一目标。本篇文章将介绍几种常见的读取excel方法,并结合案例进行演示。
xjt921122
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2024-02-10 08:45
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Pandas数据清洗手册:从缺失值到多层索引,掌握完整
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技巧【第70篇—python:Pandas数据清洗】
文章目录Pandas数据清洗手册:从缺失值到多层索引,掌握完整
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技巧1.判断缺失值2.删除空值3.填补空值4.替换元素5.分割元素6.字符串操作7.数据类型转换8.去重9.自定义函数10.处理日期数据
一见已难忘的申公豹
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2024-02-10 07:24
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数据预处理
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python数据库迁移教程_django中的数据库迁移的实现
python写的web开发框架,其特点是:1.重量级框架,内部封装了很多的功能组件,使开发变的简便快速,2.MVT模式:前后端分离,高内聚低耦合,m:model,与mvc中的m功能相同,负责和数据库交互,进行
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蓝洱
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2024-02-10 06:09
python数据库迁移教程
西门子S7-1200
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指令应用|阶段性题目
1、抢答器在主持人按下起动按钮SB3,5秒内三组选手可以抢答;某组抢答成功时显示该组号,同时锁住其他组使其不能抢答。若超过5秒,三组选手将无法再进行抢答,同时数码管以0进行秒级闪烁主持按人按下复位按钮SB1后,数码管熄灭,等待下一轮抢答。2、红绿灯按下开始按钮东西方向:绿灯亮3秒,闪动2秒后熄灭,接着黄灯亮2秒后熄灭,红灯亮7秒后熄灭;与此同时南北方向:红灯亮7秒后熄灭,绿灯亮3秒,闪动2秒,接着
HaoKinoz
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2024-02-10 06:34
自动化
数据处理
方法—— 7 种数据降维操作 !!
文章目录数据降维1.主成分分析(PCA)2.线性判别分析(LDA)3.t-分布随机邻域嵌入(t-SNE)4.局部线性嵌入(LLE)5.多维缩放(MDS)6.奇异值分解(SVD)7.自动编码器(Autoencoders)总结数据降维数据降维是一种将高维数据转换为低纬数据的技术,同时尽量保留原始数据的重要信息。这对于处理大规模数据集非常有用,因为它有助于减少计算资源的需要,并提高算法的效率。以下是一些
JOYCE_Leo16
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2024-02-10 06:13
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数据降维
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《高性能 iOS 应用开发》阅读笔记(三)能耗
一.CPU耗电(个人感觉实际优化作用不大)1.减少
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,文本格式化,算法优化,减少UI更新次数二.网络蜂窝网耗电>WIFI耗电应该正确使用网络操作指示符(那朵菊花)三.定位(非常耗电)四.后台状态
ZhaoXianSheng
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2024-02-10 03:45
【漏洞复现】EasyCVR智能边缘网关用户信息泄漏漏洞
它结合了视频监控摄像头、计算能力和网络连接,能够在现场进行视频
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和分析,减轻对中心服务器的依赖。
晚风不及你ღ
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2024-02-10 03:29
【漏洞复现】
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第十七届近红外训练营(线上:2023.9.13~10.6)
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2024-02-10 03:33
面试官:小伙子,给我说一下mysql 乐观锁和悲观锁吧
悲观锁介绍悲观锁,正如其名,它指的是对数据被外界(包括本系统当前的其他事务,以及来自外部系统的事务处理)修改持保守态度,因此,在整个
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过程中,将数据处于锁定状态。
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2024-02-10 02:42
Flink 核心技术浅析
1.Flink简介ApacheFlink是一个面向分布式数据流处理和批量
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的开源计算平台,它能够基于同一个Flink流执行引擎(streamingdataflowengine),提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能
活长擅运动
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2024-02-10 00:41
python数据分析软件0代码,python数据分析软件开发
2.处理逻辑
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能力曾经一直是SAS的优势,SAS基
chatgpt002
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2024-02-10 00:38
数据分析
一对一包教会近红外
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2024-02-09 22:54
stupid_brain
训练集
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:数据增强有利于解决过拟合问题。模型:relu少写、batchnorm位置写错。test记得关闭梯度更新withtorch.no_grad():
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深度学习
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人工智能
第四届睡眠脑电专题班(直播:2023.11.25~11.26)
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2024-02-09 21:47
第五届脑电深度学习入门班(训练营:2023.9.12~9.20)
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2024-02-09 21:12
数据安全管理办法正在征求意见
新京报记者查阅“征求意见稿”发现,其分总则、数据收集、
数据处理
使用、数据安全监督管理、附则五章,共包含四十条规定。
销毁假冒伪劣产品
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2024-02-09 19:36
SQL拆分字段内容(含分隔符)
我们假设某条数据如下:IDSTRS1公司名称不能小于四个字,行业类别不能为空,职务/岗位不能为空,公司电话不能小于8位且真是有效针对这条数据,我们希望将其拆分成为四份或者五份,以便于后续的
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(这里是拆成四份
shirsl
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2024-02-09 19:22
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数据库
PyEcharts应用教程及实例
Python是一门富有表达力的语言,很适合用于
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。当数据分析遇上数据可视化
陈.py
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目录前言一、安装Pyecharts二、代码示例1.导入Pyecharts2.导入表格3.
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4.生成柱状图5.图表展示6.完整代码三、可视化图形示例1.箱型图2.世界地图3.中国地图4.某省级地图5
db_lrj_2015
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Trino: 基于时间片的Split
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文章目录两种线程调度模型基于任务基于时间片Trino基于时间片的线程执行模型相关概念SplitPageOperatorDriverDriverSplitRunnerPriorityDriverSplitRunnerSplit调度&执行流程图Worker创建工作线程池TaskRunner的创建及运行Worker接收SplitSqlTaskExecution接收新的Split,并创建DriverSpl
Dreammmming Time
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2024-02-09 18:32
Trino
分布式计算
Trino
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数据中台 pdf_数据中台到底怎么建设,有人把他说清楚了
在移动公司前三年是负责数据仓库项目实施,后四年开发搞大数据平台,见证了从传统数据仓库转型到大数据平台的全历程,见证了大数据平台从0到1的全部过程,包括第一个MPP数据集市、第一个Hadoop集群项目、第一个流式
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weixin_39699121
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2024-02-09 18:59
数据中台
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遥感资源大放送(上):用开源代码,训练土地分类模型
教程传送门遥感资源大放送(下)|11个经典遥感数据集遥感影像是开展测绘
地理信息
工作的重要数据,对于地理国情监测、
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数据库更新等意义重大,在军事、商业、民生等领域发挥了越来越重要的作用。
HyperAI超神经
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2024-02-09 17:08
算法
机器学习
人工智能
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土地分类
深入Pandas:精通文本
数据处理
的20+技巧与应用实例【第68篇—python:文本
数据处理
】
文章目录Pandas文本
数据处理
方法详解1.str/object类型转换2.大小写转换3.文本对齐4.获取长度5.出现次数6.编码方向7.字符串切片8.字符串替换9.字符串拆分10.字符串连接11.字符串匹配
一见已难忘的申公豹
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2024-02-09 16:40
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数据分析库
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基于机器学习PAI实现精细化营销
细化营销是企业常用的的一类数据服务,本课程帮助学员了解企业进行精细化营销过程中的
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,掌握客户分群的基本应用方法,教会学员如何进行数据整体分析、模型构建以及后期的模型评估和生成评估报告,清楚大数据在企业营销中的作用
xmvip01
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2024-02-09 16:29
爬虫1 colly
用一些回调事件抽象出了一个请求的生命周期构建请求发送请求获取文档或数据解析文档或清洗数据
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或持久化支持的回调事件主要有:OnRequest请求执行之前调用OnResponse响应返回之后调用OnHTML
nil_ddea
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2024-02-09 16:11
明天开课 | 第十三届脑电数据分析启航班(直播:2023.8.18~9.16)
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2024-02-09 16:19
ssm/php/node/python竞赛管理系统
S379N系统以其强大的
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2024-02-09 15:42
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初识kafka
目前Kafka已经定位为一个分布式流式处理平台,它以高吞吐、可持久化、可水平扩展、支持流
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等多种特性而被广泛使用。
tracy_668
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C++:map
Map是STL的一个关联容器,它提供一对一(其中第一个可以称为关键字,每个关键字只能在map中出现一次,第二个可能称为该关键字的值)的
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能力,由于这个特性,它完成有可能在我们处理一对一数据的时候,
是小宇吖~
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2024-02-09 14:26
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【一文读懂】可视化大屏:数字孪生中的GIS(
地理信息
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一、GIS概念和开发主要工作GIS(
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系统)开发是一种利用计算机技术对
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千汇数据的老司机
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2024-02-09 13:10
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人机交互
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学习笔记——ENM模拟
学习笔记——ENM模拟文章目录前言一、文献一1.材料与方法1.1.大致概念1.2.生态模型的构建1.2.1.数据来源:1.2.2.
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:1.2.3.模型参数优化:1.3.适生情况预测1.3.1.预测模型构建
星石传说
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生物技术笔记
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笔记
DMA直接内存访问,STM32实现高速数据传输使用配置
1、DMA运用场景随着智能化、信息化的不断推进,嵌入式设备的
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量也呈现指数级增加,因此对于巨大的数据量处理的情况时,必须采取其它的方式去替CPU减负,以保证嵌入式设备性能。
牛马大师兄
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2024-02-09 12:58
STM32系列经验教程
stm32
单片机
嵌入式硬件
深入挖掘AI应用场景的存储架构
以下是一种可能的研究路径:理解AI应用需求数据类型与规模:AI应用通常涉及大量
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,包括结构化、非结构化和半结构化数据,且数据量呈现指数级增长,因此首先需了解不同AI场景下的数据特点和规模。
古猫先生
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2024-02-09 11:20
云技术
产业动态
人工智能
架构
机器学习(1)——Python
数据处理
与绘图
目录1numpy数组使用1.1numpy生成数组1.2numpy数组属性1.3数组的索引和切片1.4numpy数组运算1.5随机数1.6数组副本和视图1.7数组重塑1.8数组连接与拆分1.8.1数组连接1.8.2数组拆分2scipy包的使用2.1scipy包中的模块2.2常数模块的使用2.3特殊函数模块的使用2.4信号处理模块2.5空间结构模块2.6优化器2.6稀疏矩阵2.7图结构3pandas包
WHJ226
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机器学习
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python数据处理与绘图
程序员与永不熄灭的屏幕:洞察电脑不关机的背后故事
首先,程序员常常需要运行长时间的代码编译或
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大全:类型判断、空白字符处理、拆分与连接【第67篇—python:文本数据】
文章目录Pandas文本
数据处理
大全:类型判断、空白字符处理、拆分与连接1.判断文本数据类型2.去除空白字符3.文本数据拆分4.文本数据连接5.文本数据替换6.文本数据匹配与提取7.文本数据的大小写转换
一见已难忘的申公豹
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Flink从入门到实践(二):Flink DataStream API
文章目录系列文章索引三、DataStreamAPI1、官网2、获取执行环境(Environment)3、数据接入(Source)(1)总览(2)代码实例(1.18版本已过时的)(3)使用Source接口4、
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【观察】华为:打造多样性算力,开创计算新时代
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申耀的科技观察
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使用 Kubernetes 部署 Flink 应用
By大数据技术与架构场景描述:Kubernetes是目前非常流行的容器编排系统,在其之上可以运行Web服务、大
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Redis 单线程为什么速度这么快
4、优秀的底层数据结构,提升了
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速度,采用全局hash表,跳表、链表、压缩表等结构。推荐一个可以画图的小工具:ProcessOn
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过程中,时常会遇到从字符串中提取特定内容的场景,如从FTP的连接串中,抽取用户名。
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第四届脑电深度学习入门班(训练营:2023.7.4~7.12)
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OpenAI Gym 高级教程——可解释性和可视化
1.安装依赖首先,确保你已经安装了OpenAIGym以及一些常用的
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、可视化库:pipinstallgym[box2d]numpymatplotlibseaborn2.解
Echo_Wish
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Python算法
Python
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算法
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spark从入门到放弃二十八:Spark Sql (1)Data Set
top/article/details/257834项目源码:https://github.com/haha174/spark.git1.简介SparkSql是Spark中的一个模块,主要是用于进行结构化
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意浅离殇
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亚马逊认证考试系列 - 知识点 - Redshift简介
它提供了强大的
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能力,使得用户能够轻松地分析海量的数据,并从中汲取有价值的信息。本文将介绍AmazonRedshift的主要特性,优势,以及如何使用它构建高效的数据分析系统。
customservice
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2024-02-09 02:32
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认证考试
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【Python基础】pandas 使用指南(超详细!)
1.1Series数据结构1.2dataframe1.2.1Dataframe创建1.2.2DataFrame对象访问1.2.3DataFrame修改2pandas数据导入与保存2.1数据导入2.2数据保存3缺失
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住在天上的云
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Python基础
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关于二手房python数据分析及其可视化
python对杭州二手房数据分析该数据集来自网络公开数据,python语言,在数据分析方面,作为一柄利器,涵盖了“数据获取→
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→数据分析→数据可视化”这个流程中每个环节。
杰瑞米的猫粮
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2024-02-09 01:48
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掌握Pandas数据转换利器深入解析pd.to_numeric函数与实战技巧【第63篇—python:Pandas数据】
pd.to_numeric函数简介参数详解实战案例进阶应用:处理缺失值与异常值1.处理缺失值2.处理异常值高效利用downcast参数优化内存占用优化性能:使用apply函数批量处理数据实战案例:处理时间序列
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