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寸铁写手培训手札｜影评新手如何避踩八大雷区——《非专业怎样写好一篇好看又赚钱的影评》学习分享

文|燕子楼畔寸铁学号：173图片发自App《可以直接赚钱的写作课》是我首次付费的网课，仅仅听了两次课，让我收获颇丰，受益良多。第一课是夏知凉老师的免费课程《考写作月入过万，30天出版一本书》，只要有寸铁公众号的朋友都可以收听，这里就不做赘述。主要想分享一下昨天晚上焱公子老师开讲的《非专业怎样写好一篇好看又赚钱的影评》和自己的学习心得。公子老师在昨天一个小时的课程中，从三个方面阐述了作为一个非专业影
微芒暖暖·2018-05-07 18:53

寸铁写手培训手札 | 新手如何避免误区，掌握思路，写出赚钱的优质影评

文：江南|寸铁学号：39号图片发自App①在上公子的影评课前，我最近的一篇影评大概要追溯到大学时期了，那个时候写的影评其实不能称之为影评，只能称之为读后感。而在最近几年，我也想过尝试写影评。但很多时候看完电影，就不知道该从什么方面入手。因此只能经常性在朋友圈写点短短的观后感。满满都是文字堆砌的华而不实的语言。虽然我知道真正的影评绝不是简单的主观感受，更要结合影评中的点进行论证。但苦于一直不知道如何
江南的温柔时光·2018-05-07 12:58

（数据科学学习手札33）基于Python的网络数据采集实战（1）

一、简介前面两篇文章我们围绕利用Python进行网络数据采集铺垫了很多内容，但光说不练是不行的，于是乎，本篇就将基于笔者最近的一项数据需求进行一次网络数据采集的实战；二、网易财经股票数据爬虫实战2.1数据要求在本部分中，我们需要采集的是海南板块中所有股票在2012年6月29日的所有指标数据，我们爬取的平台是网易财经，以其中一个为例：这是海南板块中的一支股票的历史数据页面http://quotes.
费弗里·2018-05-05 16:00

（数据科学学习手札32）Python中re模块的详细介绍

一、简介关于正则表达式，我在前一篇（数据科学学习手札31）中已经做了详细介绍，本篇将对Python中自带模块re的常用功能进行总结；re作为Python中专为正则表达式相关功能做出支持的模块，提供了一系列方法来完成几乎全部类型的文本信息的处理工作
费弗里·2018-05-05 13:00

幸福手札—#zp1x2

刚开始学习新的知识或者技能，常会觉得紧张的，这是一种有效的反应方式，是应付外界刺激和困难的一种准备。有了这种准备，便可产生应付瞬息万变的力量。可见紧张是人体的自然反应，并不全是坏事。但是持续的紧张，难免会让身体感到不适。Rick和Maria建议禅绕画练习者，先多熟练同一个图样，充分熟悉这个图样的特性，并让你的手形成了肌肉记忆。当你再来使用这个图样，身体和精神都能很好地放松，大脑也更容易进入放松的专
木之慧·2018-05-05 13:27

（数据科学学习手札31）基于Python的网络数据采集（初级篇）

一、简介在实际的业务中，我们手头的数据往往难以满足需求，这时我们就需要利用互联网上的资源来获取更多的补充数据，但是很多情况下，有价值的数据往往是没有提供源文件的直接下载渠道的（即所谓的API），这时我们该如何批量获取这些嵌入网页中的信息呢？这时网络数据采集就派上用处了，你通过浏览器可以观看到的绝大多数数据，都可以利用爬虫来获取，而所谓的爬虫，就是我们利用编程语言编写的脚本，根据其规模大小又分为很多
费弗里·2018-05-04 22:00

（数据科学学习手札30）朴素贝叶斯分类器的原理详解&Python与R实现

一、简介要介绍朴素贝叶斯（naivebayes）分类器，就不得不先介绍贝叶斯决策论的相关理论：贝叶斯决策论（bayesiandecisiontheory）是概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务来说，在所有相关概率都已知的理想情况下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记结果。二、贝叶斯决策论的基本原理我们以多分类任务为例：假设有N种可能的类别标记，即y={c1,c2,.
费弗里·2018-05-03 10:00

（数据科学学习手札29）KNN分类的原理详解&Python与R实现

一、简介KNN（k-nearstneighbors，KNN）作为机器学习算法中的一种非常基本的算法，也正是因为其原理简单，被广泛应用于电影/音乐推荐等方面，即有些时候我们很难去建立确切的模型来描述几种类别的具体表征特点，就可以利用天然的临近关系来进行分类；二、原理KNN算法主要用于分类任务中，用于基于新样本与已有样本的距离来为其赋以所属的类别，即使用一个新样本k个近邻的信息来对该无标记的样本进行分
费弗里·2018-04-25 22:00

Kaldi thchs30手札（三）单音素模型训练（line 62-68)

欢迎大家关注我的博客http://pelhans.com/，所有文章都会第一时间发布在那里~本部分是对Kaldithchs30中run.sh的代码的line62-68行研究和知识总结，内容为单音素模型的训练与解码。概览先把代码放在这里：#monophonesteps/train_mono.sh--boost-silence1.25--nj$n--cmd"$train_cmd"data/mfcc/t
Pelhans·2018-04-19 11:25

浊酒一杯．清琴数弄

图片发自App图片发自App尺寸：34＊46材料：古风手札价格88元
江南莫之·2018-04-17 08:07

（数据科学学习手札27）sklearn数据集分割方法汇总

一、简介在现实的机器学习任务中，我们往往是利用搜集到的尽可能多的样本集来输入算法进行训练，以尽可能高的精度为目标，但这里便出现一个问题，一是很多情况下我们不能说搜集到的样本集就能代表真实的全体，其分布也不一定就与真实的全体相同，但是有一点很明确，样本集数量越大则其接近真实全体的可能性也就越大；二是很多算法容易发生过拟合（overfitting），即其过度学习到训练集中一些比较特别的情况，使得其误认
费弗里·2018-04-14 19:00

（数据科学学习手札26）随机森林分类器原理详解&Python与R实现

一、简介作为集成学习中非常著名的方法，随机森林被誉为“代表集成学习技术水平的方法”，由于其简单、容易实现、计算开销小，使得它在现实任务中得到广泛使用，因为其来源于决策树和bagging，决策树我在前面的一篇博客中已经详细介绍，下面就来简单介绍一下集成学习与Bagging；二、集成学习集成学习（ensemblelearning）是指通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类器系统（m
费弗里·2018-04-13 20:00

（数据科学学习手札25）sklearn中的特征选择相关功能

一、简介在现实的机器学习任务中，自变量往往数量众多，且类型可能由连续型（continuou）和离散型（discrete）混杂组成，因此出于节约计算成本、精简模型、增强模型的泛化性能等角度考虑，我们常常需要对原始变量进行一系列的预处理及筛选，剔除掉冗杂无用的成分，得到较为满意的训练集，才会继续我们的学习任务，这就是我们常说的特征选取（featureselection）。本篇就将对常见的特征选择方法的
费弗里·2018-04-12 21:00

（数据科学学习手札24）逻辑回归分类器原理详解&Python与R实现

一、简介逻辑回归（LogisticRegression），与它的名字恰恰相反，它是一个分类器而非回归方法，在一些文献里它也被称为logit回归、最大熵分类器（MaxEnt）、对数线性分类器等；我们都知道可以用回归模型来进行回归任务，但如果要利用回归模型来进行分类该怎么办呢？本文介绍的逻辑回归就基于广义线性模型（generalizedlinearmodel），下面我们简单介绍一下广义线性模型：我们都
费弗里·2018-04-12 14:00

前言

本来我是不想写手札的，毕竟我还在断断续续地写着一些关于小说的读后感体悟，而且加上我平时又懒。所以想趁现在处于读书阶段，比较有精神和时间的时候先写写看，到了以后我不知道能不能坚持写下去。
艺术家萨摩耶·2018-04-07 09:41

（数据科学学习手札23）决策树分类原理详解&Python与R实现

作为机器学习中可解释性非常好的一种算法，决策树(DecisionTree)是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。一、初识决策树决策树是一种树形
费弗里·2018-04-06 14:00

美肤秘录手札全集_天天擦防晒霜，皮肤为什么还是黑？

最近热浪席卷全国各地，阳光也格外强烈。很多朋友天天擦防晒霜，但是皮肤还是变黑了。难道是防晒产品没有用？还是使用方法不正确呢？天天使用防晒霜，皮肤还是变黑，主要有两大原因。一、选择的防晒霜防护紫外线UVA的能力不足；二、防晒霜使用方法不正确。如何判断一款产品防护UVA的能力由于UVB所含的能量比UVA大，对皮肤造成的伤害更明显，在早期的防晒产品中只重视对UVB的防护，因此，对UVB的防护较早形成了全
小悦妮子·2018-04-04 12:24

美肤秘录手札全集_黑头的温和祛除方式，从此告别皮肤损伤

每个人鼻子的T字区域，总感觉是最难伺候的。时不时就冒出了黑头，撑的毛孔越来越大，严重影响了美观，非常让人闹心。其实黑头并不难祛除，分分钟的事，但要保持永远不长黑头这个就得看人了，这里说的可不是看人品。。。认真读完这个章节，你就会了解不长黑头的秘诀！黑头是怎么产生的？皮肤油脂分泌比较旺盛，分泌的油脂不能及时排出，堵塞在毛孔内，加上皮屑、细菌、灰尘、污垢混合在一起，被空气氧化后，最终会硬化，形成角栓，
小悦妮子·2018-04-04 11:47

美肤秘录手札全集_毛孔粗大不是事,你只需这样保养

对此，慕容芳茹老师的美肤秘录手札全集有如下见解。毛孔粗大的原因★遗传一个人青春期的毛孔大小，主要是由遗传决定。毛孔是人体和外界重要的沟通渠道，皮肤
小悦妮子·2018-04-04 11:54

NO.2《人间失格》

第一次读，是在周一下午的课上，心情平静的开始，皱着眉头，读完了三部手札，平静的结束。“我这一生，尽是可耻之事。”这句话久久盘踞在脑海。
Rain723·2018-04-03 13:07

（数据科学学习手札22）主成分分析法在Python与R中的基本功能实现

上一篇中我们详细介绍推导了主成分分析法的原理，并基于Python通过自编函数实现了挑选主成分的过程，而在Python与R中都有比较成熟的主成分分析函数，本篇我们就对这些方法进行介绍：R在R的基础函数中就有主成分分析法的实现函数princomp()，其主要参数如下：data：要进行主成分分析的目标数据集，数据框形式，行代表样本，列代表变量cor：逻辑型变量，控制是否使用相关系数进行主成分分析scor
费弗里·2018-04-01 21:00

（数据科学学习手札21）sklearn.datasets常用功能详解

作为Python中经典的机器学习模块，sklearn围绕着机器学习提供了很多可直接调用的机器学习算法以及很多经典的数据集，本文就对sklearn中专门用来得到已有或自定义数据集的datasets模块进行详细介绍；datasets中的数据集分为很多种，本文介绍几类常用的数据集生成方法，本文总结的所有内容你都可以在sklearn的官网：http://scikit-learn.org/stable/mo
费弗里·2018-04-01 14:00

（数据科学学习手札20）主成分分析原理推导&Python自编函数实现

主成分分析（principalcomponentanalysis,简称PCA）是一种经典且简单的机器学习算法，其主要目的是用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，期望能将现有的众多相关性很高的变量转化为彼此互相独立的变量，并从中选取少于原始变量数目且能解释大部分资料变异情况的若干新变量，达到降维的目的，下面我们先对PCA算法的思想和原理进行推导：主成分即为我们通过原始变量的线性组合得到的新变量，
费弗里·2018-03-31 20:00

（数据科学学习手札19）R中基本统计分析技巧总结

在获取数据，并且完成数据的清洗之后，首要的事就是对整个数据集进行探索性的研究，这个过程中会利用到各种描述性统计量和推断性统计量来初探变量间和变量内部的基本关系，本篇笔者便基于R，对一些常用的数据探索方法进行总结：1.描述性统计量部分1.1计算描述性统计量的常规方法summary()summary()函数提供了最小值、最大值、四分位数和数值型变量的均值，以及因子向量和逻辑型向量的频数统计：>#挂载鸢
费弗里·2018-03-30 20:00

（数据科学学习手札18）二次判别分析的原理简介&Python与R实现

上一篇我们介绍了Fisher线性判别分析的原理及实现，而在判别分析中还有一个很重要的分支叫做二次判别，本文就对二次判别进行介绍：二次判别属于距离判别法中的内容，以两总体距离判别法为例，对总体G1,，G2，当他们各自的协方差矩阵Σ1，Σ2不相等时，判别函数因为表达式不可化简而不再是线性的而是二次的，这时使用的构造二次判别函数进行判别类别的方法叫做二次判别法，下面分别在R和Python中实现二次判别：
费弗里·2018-03-30 10:00

唇炎治疗手札2

图片发自App3月28日，星期三。今天我们依然请假在家湿敷，坚持不涂药膏，早上感觉她嘴角溃烂的比较厉害，小妞说很不舒服，嘴巴也不能张开。我剪纱布的技术也不好，歪歪扭扭的还剪的小了点，不能完全覆盖创面，小妞一边湿敷，还一边和我聊天。小妞在认真的和我讨论什么是独生子女，因为爷爷办退休的时候可以领一笔独生子女费。她好奇的问我，为什么以前独生子女光荣，现在要生二孩。后面讨论到我们要要再生几个孩子。我说：妈
小怪是只猫咪·2018-03-28 20:22

浪子手札-----呼伦贝尔

图片发自App一路的颠簸我和我的行囊当然了还有浅浅微笑仿佛雨后的阳光来到了神往已久的地方祖国雄鸡的脊梁长生天的故乡梦中的天堂该有怎样的绚丽入赘我挑剔的行囊沿途随目可见的是沁人的嫩绿还有成群的牛马羊草原独有的芬芳顷刻间虏获了充斥了游人的胸膛随风而动的草浪如同最温柔的海洋把你的目光慢慢的引向远方在这一片土地方你再也找不到那曾经的剑影刀光狰狞的铁骑血腥的厮杀野蛮的掠夺侵略的号角统统的都不情愿地在历史长河
水一相逢·2018-03-28 16:04

（数据科学学习手札17）线性判别分析的原理简介&Python与R实现

之前数篇博客我们比较了几种具有代表性的聚类算法，但现实工作中，最多的问题是分类与定性预测，即通过基于已标注类型的数据的各显著特征值，通过大量样本训练出的模型，来对新出现的样本进行分类，这也是机器学习中最多的问题，而本文便要介绍分类算法中比较古老的线性判别分析：线性判别最早提出合理的判别分析法者是R.A.Fisher（1936），Fisher提出将线性判别函数用于花卉分类上，将花卉的各种特征利用线性
费弗里·2018-03-23 17:00

（数据科学学习手札16）K-modes聚类法的简介&Python与R的实现

我们之前经常提起的K-means算法虽然比较经典，但其有不少的局限，为了改变K-means对异常值的敏感情况，我们介绍了K-medoids算法，而为了解决K-means只能处理数值型数据的情况，本篇便对K-means的变种算法——K-modes进行简介及Python、R的实现：K-modes是数据挖掘中针对分类属性型数据进行聚类采用的方法，其算法思想比较简单，时间复杂度也比K-means、K-me
费弗里·2018-03-19 20:00

（数据科学学习手札13）K-medoids聚类算法原理简介&Python与R的实现

前几篇我们较为详细地介绍了K-means聚类法的实现方法和具体实战，这种方法虽然快速高效，是大规模数据聚类分析中首选的方法，但是它也有一些短板，比如在数据集中有脏数据时，由于其对每一个类的准则函数为平方误差，当样本数据中出现了不合理的极端值，会导致最终聚类结果产生一定的误差，而本篇将要介绍的K-medoids（中心点）聚类法在削弱异常值的影响上就有着其过人之处。与K-means算法类似，区别在于中
费弗里·2018-03-18 15:00

（数据科学学习手札09）系统聚类算法Python与R的比较

上一篇笔者以自己编写代码的方式实现了重心法下的系统聚类（又称层次聚类）算法，通过与Scipy和R中各自自带的系统聚类方法进行比较，显然这些权威的快捷方法更为高效，那么本篇就系统地介绍一下Python与R各自的系统聚类算法；Pythoncluster是Scipy中专门用来做聚类的包，其中包括cluster.vq矢量量化包，里面封装了k-means方法，还包括cluster.hierarchy，里面封
费弗里·2018-03-16 20:00

（数据科学学习手札08）系统聚类法的Python源码实现（与Python，R自带方法进行比较）

聚类分析是数据挖掘方法中应用非常广泛的一项，而聚类分析根据其大体方法的不同又分为系统聚类和快速聚类，其中系统聚类的优点是可以很直观的得到聚类数不同时具体类中包括了哪些样本，而Python和R中都有直接用来聚类分析的函数，但是要想掌握一种方法就得深刻地理解它的思想，因此自己从最底层开始编写代码来实现这个过程是最好的学习方法，所以本篇前半段是笔者自己写的代码，如有不细致的地方，望指出。一、仅使用num
费弗里·2018-03-15 23:00

（数据科学学习手札07）R在数据框操作上方法的总结（初级篇）

上篇我们了解了Python中pandas内封装的关于数据框的常用操作方法，而作为专为数据科学而生的一门语言，R在数据框的操作上则更为丰富精彩，本篇就R处理数据框的常用方法进行总结：1.数据框的生成利用data.frame()函数来创建数据框，其常用参数如下：...：数据框的构成向量的变量名，顺序即为生成的数据框列的顺序row.names：对每一行命名的向量stringAsFactors：是否将数据
费弗里·2018-03-14 21:00

（数据科学学习手札06）Python在数据框操作上的总结（初级篇）

数据框（Dataframe）作为一种十分标准的数据结构，是数据分析中最常用的数据结构，在Python和R中各有对数据框的不同定义和操作。Python本文涉及Python数据框，为了更好的视觉效果，使用jupyternotebook作为演示的编辑器;Python中的数据框相关功能集成在数据分析相关包pandas中，下面对一些常用的关于数据框的知识进行说明：1.数据框的创建importpandasas
费弗里·2018-03-13 23:00

（数据科学学习手札05）Python与R数据读入存出方式的总结与比较

在数据分析的过程中，外部数据的导入和数据的导出是非常关键的部分，而Python和R在这方面大同小异，且针对不同的包或模块，对应着不同的函数来完成这部分功能：Python1.TXT文件导入：以某证券软件导出的txt格式股票数据为例：方式1：withopen(r'C:\Users\windows\Desktop\test\input\SH#600216.txt','r')ass:data_raw=s.
费弗里·2018-03-11 21:00

（数据科学学习手札04）Python与R在自定义函数上的异同

自编函数是几乎每一种编程语言的基础功能，有些时候我们需要解决的问题可能没有完全一致的包中的函数来进行解决，这个时候自编函数就成了一样利器，而Python与R在这方面也有着一定的差别，下面举例说明：Python#一个例子defgold(n=1000):x=[1,1]foriinrange(n):x.append(x[-1]+x[-2])print('黄金分割比的近似值：'+str(x[-2]/x[-
费弗里·2018-03-11 18:00

（数据科学学习手札03）Python与R在随机数生成上的异同

随机数的使用是很多算法的关键步骤，例如蒙特卡洛法、遗传算法中的轮盘赌法的过程，因此对于任意一种语言，掌握其各类型随机数生成的方法至关重要，Python与R在随机数底层生成上都依靠梅森旋转（twister）来生成高质量的随机数，但在语法上存在着很多异同点。Pythonnumpy中的random模块fromnumpyimportrandom?randomType:moduleStringform:Fi
费弗里·2018-03-11 18:00

（数据科学学习手札02）Python与R在循环语句与条件语句上的异同

循环是任何一种编程语言的基本设置，是进行批量操作的基础，而条件语句是进行分支运算的基础，Python与R有着各自不同的循环语句与条件语句语法，也存在着一些相同的地方。Python1.for循环'''通过for循环对列表进行遍历'''list1=[iforiinrange(10)]foriinrange(10):print(list1[i])0123456789'''通过for循环对集合进行遍历''
费弗里·2018-03-09 22:00

（数据科学学习手札01）Python与R基本数据结构之异同

Python1.列表（list）list1=[iforiinrange(10)]list1[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]特点：可遍历，可索引，可切片列表的遍历：方式1：foriinrange(len(list1)):print(list1[i])0123456789方式2：list1=[i+1foriinrange(10)]fori,jinenumerate(list1):print(
费弗里·2018-03-09 22:00

spring-test框架（注解）学习手札二

既然系统基于注解自成一体，那么基于Spring的测试是否可以依赖注解轻松完成呢？坚决地没问题！Spring-Test义不容辞的完成了这个任务！并且，通过Spring-Test的事务会滚控制，我们可以在不污染数据库数据的前提下进行业务测试！这里将用到以下几个包：aopalliance-1.0.jarcommons-collections.jarcommons-dbcp.jarcommons-logg
尘子与自由·2018-03-01 09:25

正面的反面：放不下“痴”，又如何逃得脱

2016年观动画片《大闹天宫》绘手札《石猴出世》从大闹天宫到被压五行山，从拜师三藏到一路斩妖降魔，从一只石猴到斗战胜佛。
05后与75后·2018-02-28 23:09

spring-test框架（注解）学习手札一

1、@RunWith：测试运行器，JUnit所有的测试方法都是由测试运行器负责执行。（1）@RunWith(Suite.class)其作用是使用JUnit执行一个测试套件。Suite类是JUnit自带的，意为套件，顾名思义，就是一套东西。通过它，可以把多个相关的测试类看做一个测试套件一起测试。importorg.junit.runner.RunWith;importorg.junit.runner
尘子与自由·2018-02-27 08:53

《人间失格》或许我追求的，就是死亡

看他自己的手札和别人对他的看法，完全的判若两人，“我们认识的小叶啊，又
请动心·2018-02-06 21:16

《人间失格》或许我追求的，就是死亡

看他自己的手札和别人对他的看法，完全的判若两人，“我们认识的小叶啊，又
请动心·2018-02-06 21:16

生命的礼物

例如杨力的，通过中医视角来阐述五行脏腑关系的《生命的礼物》；欧文·亚隆的，心理治疗手札专著《生命的礼物》；当然还有这一本，余成普的，探讨血液捐赠的理论与实践的《生命的礼物》。
多柔比星·2018-01-19 19:38

《人间失格》——决堤的情绪，操控不了的灵魂

“生而为人，我很抱歉”——太宰治图片发自App全书前三个手札以第一人称代笔，仿佛是灵魂的倾诉，当知道作者太宰治自杀死去之后，我决定重新在翻阅一遍。第一二三手札从一个孩提时代开始，到青年，到中年。
大婶冷不丁·2018-01-16 17:10

致2018：世界是个巨大孤岛

阿猫手札|记录你的故事|第7篇深海孤岛朋友圈被18岁照片刷屏。最后一批九零后在今夜-2017年12月31日-将度过18岁成人礼。大多数人借着这青春的尾巴缅怀，安慰自己依然年轻，依然深情，依然热泪盈眶。
阿猫手札·2018-01-01 11:06

async/await 应用手札

[注：以下代码都在支持Promise的Node环境中实现]1promise释义promise是抽象异步处理的对象，其提供了一系列处理异步操作的方法。1.1语法constpromiseA=newPromise((resolve,reject)=>{//异步操作//操作结束，使用resolve()返回结果；使用reject()处理错误})promiseA.then(onFulfilled,onReje
夏暮·2017-12-27 00:44

async/await 应用手札

[注：以下代码都在支持Promise的Node环境中实现]1promise释义promise是抽象异步处理的对象，其提供了一系列处理异步操作的方法。1.1语法constpromiseA=newPromise((resolve,reject)=>{//异步操作//操作结束，使用resolve()返回结果；使用reject()处理错误})promiseA.then(onFulfilled,onReje
夏暮·2017-12-27 00:44

养生手札——十招改善你的虚弱体质

年纪越大越能意识到有个好身体是多么的重要，即使年纪轻轻也可能患上疾病。当然，如果能更早地意识到这件事情，一切会很不同。目前我所知道的疾病很多都是不良的作息，生活习惯及工作导致的，这很糟糕。但并非不可以改变。目前，退休时间被延长至65，但是很多人调侃说很多人都活不到65。所以，即便为了领到退休金我们也应该保持良好的生活习惯，不是吗？这里分享一下我目前在坚持的一些小习惯。一件事情如果需要长时间坚持的话
了了Vita·2017-12-11 05:27
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