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2023-05-31

课程介绍课程来自于夏光明《八字终极班108例经典案例》df电子版文件目录夏光明八字终极班108例经典案例2.df八字命理...

2023-05-31

课程介绍课程来自于夏光明《真传八字看职业看婚姻看学历》df电子书，全书共212页.八字算命的历史由来已久，其中学问高深莫测，学习门槛颇高，但它独有的神秘色彩仍然不断吸引世人钻研其中，孜孜不倦。这门古老的经典预测学说在中华大地上传承了数千年，也早已融入人们生活的方方面面。随着国学热的兴起，越来越多人接触学习易经，八字命理的应用意义与价值也更为社会普遍接受和认同。通过八字进行命理预测，从个人受益角度来讲，可以认知自身人生命运，从而帮助解惑当下规划未来，不断指引人生前进的方向；而在知晓命局的吉凶祸福以后，更重要的是可以知命而后改命，学会趋吉避凶、扬长避短、进退有度，把握时机，少走弯路。此外学会八字也可以知己知彼，更全面了解他人，从而寻找更适合自身的朋友、合作伙伴、配偶等，成就个人家庭和事业；可以发现命理学在这一方面的广泛运用，早已经成为许多企业家及政治家成功的法宝。而从学术研究的角度来讲，八字命理是易学“天人合一”思想的具体表现与实践，学好这一敲门砖，可以借此探索中国传统文化的内涵与易经思想的精髓，甚至于人生宇宙之奥秘。然而要想真正习得这门学说也并非易事。八字命理学是一个巨大的宝藏，很多易友在学习过程中便会发现诸多瓶颈，常常有很多人学习了基础理论，但却不知道其中章法，因此也学不会看懂一个陌生的八字，学不会准确的断命；即使是学习多年的易友，也会因为学的庞杂，而具体到批断一个八字的时候无从下手。今有光明师得祖传，破译其中奥秘，开易学教学之先河，运用通俗易懂的方式帮助更多人认识学习这门古老学术，引人入道、学道、悟道。此前我们发现流传至今的八字古籍大多言简意赅、晦涩难懂，市面上出售的命书也多阐述不清、杂乱无章，仅为知识点呈现而缺乏实际案例的具体断事，为了填补现有八字命书所缺乏的系统性、条理性、可读性，我们特意整理出了一系列八字经典案例集，而本书，则是在此基础上的进阶之作，对读者学习八字有更实质性的帮助。我们发现，八字学说在传承发展过程中与时俱进，也使得一个八字信息中所囊括承载的东西越来越多，可以运用来预测一个人的格局层次、工作事业、婚姻生活、性格特征等各个方面。如何让易友们更为系统清晰的学习八字并进行有效应用？我们特意整理出新一系列《先知门真传八字专题命理破解秘籍》书集，更为系统的将八字各种命局特征按照专题进行分类解析，这些文字内容均是依照光明师过往精讲八字专题整理而得，可读性和应用性极强。文件目录夏光明真传八字看职业看婚姻看学历.df八字命理...

2023-05-31 八字八字命理铁口 八字命理大全

小学数学思维培养1级2022版PDF目录：1级--参考答案-.df1级-第2讲线角初步.df1级-第3讲加减法应用初步.df1级-第4讲有趣的平面图形.df1级-第5讲时间的认知.df1级-第6讲迭加覆盖问题.df1级-第7讲左右脑开发.df1级-第8讲数与数字.df1级-第9讲巧算加减法初步.df1级-第10讲方格中的秘密.df1级-第11讲平面图形计数初步.df1级-第12讲有趣的立体图形.df1级-第13讲图形规律初步.df1级-第14讲数列规律初步.df1级-第15讲感受对称之美.df1级-第16讲天平代换.df1级-第17讲简单的排队问题.df1级-第18讲左右脑开发.df1级-第19讲加减法应用进阶.df1级-第1讲推理比较.df1级-第20讲思维游戏.df...

2023-05-31 加减法数学思维导图 加减法数学思维导图怎么画

资源介绍课程来自李笑来谈AI时代的家庭教育，共15讲（m3音频+df讲义）为什么你要学习这门课？我相信，不管现在是否是一名家长，你都很关心教育这件事。根据国家统计局的数据显示，2012年～2022年，中国国家财政性教育经费支出占GDP比例连续10年保持在4%以上。与此同时，子女教育投入也是所有家庭支出的主要构成之一。根据2020年的一份报告，中国父母在子女教育上的投入占家庭年收入的30～50%——通过这两个数据，可见中国无论是在国家层面还是在民众层面都对教育高度重视。然而，随着以ChatGPT为代表的新一代人工智能突然爆发，“教育”首当其冲，承受了巨大的影响。看看铺天盖地的报道，在媒体的喧嚣之中，“失业”这个词，是与“人工智能”或者“ChatGPT”相关性最高的一个词。许多家长不禁开始思考：如果我们会失业，未来的竞争会不会更加激烈？到底什么工作不会被AI替代？为了获得这份工作，我的孩子应该选什么专业？出国留学还有没有必要？AI都能写作、画画了，让孩子学这些，还有用吗？......无数的问题萦绕在家长心头，大家感到焦虑，甚至迷茫。是时候重新审视教育方式以及教育支出了。我这门课最核心的作用，不仅仅是“缓解”“消除”你作为家长的焦虑。我更想告诉你什么是真正有用、有效的教育，无论内容还是方式。而且我还想告诉你，实际上你的每一个焦虑背后，都有确定的解决方案，而且成本很低，低得令人难以置信。比如我在课程里会提到，很多家长都在为买“学区房”而焦虑，但它真的重要么？或者说，从成本收益角度讲，划算么？我告诉你，不仅不划算，反而完全没有收益。相反，你家里的书房才是最好的“学区房”。在那里你完全可以靠自己，开展以“生产为导向”的家庭教育，成本极低。什么叫“以生产为导向”，去课程里面学。再比如，AI来了，很多人认为写作、语言等基础能力不再重要了。他们花大价钱给孩子报班，任凭商家忽悠，去速成什么和人工智能打交道的能力。大错而特错。孩子适应AI，比你要快得多，他根本不用学。真正重要的，反而是基础能力。在家庭教育中重视孩子基础能力的培养，是成本最低，远期收益最高的选择。教育，可能与很多人想象得不一样。无论是内容，还是方式，甚至它的成本。在这门课里，我会从“内容”与“方式”这两方面分别入手，在证明“真正的教育成本极低”的同时，把操作的关键告诉你。只要“经济焦虑”消灭了，其它的焦虑有一点就有着吧，真没啥。谁适合学这门课呢？说实话，我真不觉得只有“父母”才适合学。往前一点，结婚前就知道这些事儿对选择更合适的伴侣极有帮助；再往前一点，你还在大学读书，也能从这个课程里学到如何让自己获得更多“相对优势”的方法；甚至再往前一点，如果你是中学生，可能从这个课程里获益最多，因为你可以和父母一起讨论真正的教育。对家人也好，对你也罢，都是好事。孩子的未来就是家庭的未来。文件目录000-发刊词：给孩子更多提高的可能性.m3000-发刊词：给孩子更多提高的可能性.df001-先导课：孩子的未来会好吗？——完全无需焦虑.m3001-先导课：孩子的未来会好吗？——完全无需焦虑.df002-问题一：未来社会会更卷吗？——超越竞争.m3002-问题一：未来社会会更卷吗？——超越竞争.df003-问题二：未来什么工作更吃香？——发现任务.m3003-问题二：未来什么工作更吃香？——发现任务.df004-问题三：未来社会要求更高了，怎么办？——关键能力变迁.m3004-问题三：未来社会要求更高了，怎么办？——关键能力变迁.df005-问题四：怎样培养孩子的判断力？——提前步入社会.m3005-问题四：怎样培养孩子的判断力？——提前步入社会.df006-问题五：AI来了，写作和英语还重要吗？——夯实基础能力.m3006-问题五：AI来了，写作和英语还重要吗？——夯实基础能力.df007-问题六：还需要买学区房吗？——自学成为刚需.m3007-问题六：还需要买学区房吗？——自学成为刚需.df008-问题七：未来一定要考名校吗？——教育机会平等.m3008-问题七：未来一定要考名校吗？——教育机会平等.df009-问题八：还要上体育和艺术班吗？——脑体协调训练.m3009-问题八：还要上体育和艺术班吗？——脑体协调训练.df010-问题九：怎样让孩子提前适应社会？——善恶观am金钱观.m3010-问题九：怎样让孩子提前适应社会？——善恶观am金钱观.df011-问题十：怎样让孩子生活更幸福？——社交成为关键.m3011-问题十：怎样让孩子生活更幸福？——社交成为关键.df012-问题十一：如何转变自己的教育观念？——从“设计论者”到“发展论者”.m3012-问题十一：如何转变自己的教育观念？——从“设计论者”到“发展论者”.df013-问题十二：作为家长，你最重要的能力是什么？——活在未来.m3013-问题十二：作为家长，你最重要的能力是什么？——活在未来.df014-用户问答特辑一：监督孩子练琴，真的好么？.m3014-用户问答特辑一：监督孩子练琴，真的好么？.df015-用户问答特辑二：怎么判断孩子有没有“格外擅长”的技能？.m3015-用户问答特辑二：怎么判断孩子有没有“格外擅长”的技能？.df...

2023-05-31

课程介绍课程来自于凌雪衣（青衿名士）-南传子平弟子班6本绝密内部八字资料文档PDF本套凌雪衣（青衿名士）老师的八字命理资料，全套八字资料一共10本。文件目录青衿名士（凌雪衣）传统命理讲座.df凌雪衣-六亲奥诀43页.df凌雪衣-淑造风评62页.df凌雪衣-（青衿名士）传统命理函授教材（拍照版）92页.df凌雪衣-用神精义93页.df凌雪衣-财官子平98页.df凌雪衣-神煞指要129页.df凌雪衣（青衿名士）-子平遗风系列之格局大义140页.df青衿名士（凌雪衣）传统命理讲座189页根据录音整理讲课人凌雪衣.df凌雪衣-格局真传253页.df八字命理...

2023-05-21

课程介绍课程来自于刘文元弟子晓午2022年12月奇门视频+课件df刘文元,北京大学客座教授、清华大学国学班特聘教授、北京华夏儒商国学院学术委员会特骋教授、香港国学研究院执行院长、中国辽宁省周易研究会理事、中国瓦房店市周易文化研究会会长兼法人代表，现年47岁，出身于中医世家，精通黄老之术，从小受祖父的影响,对中医学非常喜爱.自1984年开始拜师习练道家龙门派内丹功法.从1985年开始研读道家内丹修炼方面的一些著作，对《易经》64卦卦辞、爻辞、《周易参同契》、《性命圭旨》、《大成捷要》、《悟真篇》、《道德经》、《黄帝内经》等都下了大量的功夫学习、研究。自1988年开始学习易经，最初从四柱、六爻、梅花易数入手，实践了几年后，于1994年8月亲往西安拜奇门大师张光先生为师，学习正统飞盘奇门遁甲，同年冬季又亲往武汉，受到六壬名家陈维辉先生的亲自指点。在多年的易学研究生涯中，刘文元深入民间，向许多民间高人、隐士学习各门派风水绝学，对各流派风水多有涉猎，尤其在玄空风水及阴宅风水的研究上，有独到的心得和见解。从1997年至2000年期间，刘文元曾多次前往河北省周易研究会，跟随张志春老师学习转盘奇门遁甲，2001年至2004年期间，曾多次前往北京、沈阳、天津等地参加过数次全国性的易学交流研讨会议。2002年，应邀参加了ldquo首届世界华人UFO科学研究会rdquo，并被吸收为会员。2003年，刘文元组织、创办了瓦房店市周易文化研究会，并被聘为首任会长。2004年，应邀参加了第一届易学与当代经济建设国际研讨会，论文《奇门遁甲预测术的优势》荣获大会最佳论文奖项。2005年开始，瓦房店市周易文化研究会首次面向全国招生，全年十分成功地举办了十一期各种类别的易经学习班，有奇门遁甲、大六壬、外应预测学、四柱学等班次，来自全国各地的易学爱好者们对刘文元老师所讲的课给予了极高的评价。。刘文元老师授课的最大特点是敢于现场为学员们进行占断，随机占断能力极强、占断准确性很高。易友们共同评价刘文元老师所主持的瓦房店市周易文化研究会是ldquo易学界的黄埔军校rdquo，培养出大量的实战与理论都十分高端的易学界人才。瓦房店市周易文化研究会是目前国内易学界培训内容最多、科目最多、学术体系最完善、最全面、实用性最强的社会团体。刘文元现在为北京大学客座教授、北京华夏儒商国学院学术委员会特骋教授、香港国学研究院执行院长、中国辽宁省周易研究会理事、中国瓦房店市周易文化研究会会长兼法人代表。刘文元对奇门遁甲、大六壬、玄空风水、阴宅风水、六爻纳甲、梅花易数、面相手相、拆字测字、外应预测、道家符咒、道家内丹养生学说、佛学、中医学、祝由十三科等都有着深入而独到的研究。同时对易经64卦卦辞、爻辞、十翼等都有着极其深刻与独到的研究。刘文元老师尤其注重实占的准确性，常年为各种类型的求测者排忧解难，其预测准确率已受到各界人士的高度认可，很多易界同道称刘文元为ldquo小张延生rdquo。刘文元是现今易界集象数、义理并进研究融一身之大成者，主要研究易经64卦卦辞、爻辞、十翼、太极图、河图、洛书、先后天八卦、奇门、六壬、太乙、玄空风水、阴宅风水、四柱学、六爻纳甲、梅花易数、面相手相、拆字测字、外应预测、道家符咒、道家内丹术、中医知识、祝由十三科等传统方术于一身的为数极少的易界精英人物。现已有《四柱命理正源》、《奇门启悟》两本书分别在台湾滚石出版社、中国商业出版社正式出版。文件目录百度网盘部分截图文件目录/学习智库8/061.刘文元弟子晓午2022年12月奇门视频-课件df|├──第八课||├──奇门遁甲第八课.m4115.0MB||├──奇门遁甲第八课.tx725KB||├──资料介绍.docx302KB|├──第二课||├──1_奇门遁甲第二课.tx726KB||├──奇门遁甲第二课.m4136.0MB||├──十天干和十二地支万物类象.docx14KB||├──资料介绍.docx302KB|├──第九课||├──奇门遁甲第九课.m4118.0MB||├──奇门遁甲第九课.tx672KB||├──资料介绍.docx302KB|├──第六课||├──奇门遁甲第六课.m4106.0MB||├──奇门遁甲第六课.tx756KB||├──资料介绍.docx302KB|├──第七课上||├──奇门遁甲第七课.tx779KB||├──奇门遁甲第七课上.m4158.0MB||├──神诈万物类象.docx11KB||├──资料介绍.docx302KB|├──第七课下||├──奇门遁甲第七课.tx779KB||├──奇门遁甲第七课下.m4129.0MB||├──神诈万物类象.docx11KB||├──资料介绍.docx302KB|├──第三课||├──八卦万物类象.docx13KB||├──奇门遁甲第三课.m4182.0MB||├──奇门遁甲第三课.tx749KB||├──起局.docx35KB||├──资料介绍.docx302KB|├──第十二课||├──奇门遁甲第十二课.m4149.0MB||├──奇门遁甲第十二课.tx802KB||├──资料介绍.docx302KB|├──第十课||├──奇门遁甲第十课.m4153.0MB||├──奇门遁甲第十课.tx831KB||├──资料介绍.docx302KB|├──第十三课||├──奇门遁甲第十三课.m476.0MB||├──奇门遁甲第十三课.tx1.0MB||├──资料介绍.docx302KB|├──第十一课||├──奇门遁甲第十一课.m4122.0MB||├──奇门遁甲第十一课.tx669KB||├──资料介绍.docx302KB|├──第四课||├──九星和八门万物类象.docx17KB||├──奇门遁甲第四课.m4140.0MB||├──奇门遁甲第四课.tx730KB||├──资料介绍.docx302KB|├──第五课||├──奇门遁甲第五课.m4127.0MB||├──奇门遁甲第五课.tx820KB||├──资料介绍.docx302KB|├──第一课||├──奇门遁甲第一课.m4191.0MB||├──奇门遁甲第一课.tx1.0MB||├──资料介绍.docx302KB|├──资料介绍.docx302KB...

2023-06-01 奇门遁甲万物类象详解 奇门遁甲万物类象记忆方法

课程介绍课程来自于词汇倍增计划一到四季（df文档）文件目录目录目录.df第一季第一单元第一季词根词缀讲解（第一单元测试参考答案）.df第一季词汇量倍增计划（第4期）.df第一季词汇量倍增计划（第3期）.df第一季词汇量倍增计划（第2期）.df第一季词汇量倍增计划（第1期）.df第一季词汇量倍增计划（第5期）.df第一季词根词缀讲解（第一单元测试）.df第一季课表.df第一季词根词缀讲解（序章）.df第二单元第一季词汇量倍增计划（第7期）.df第一季词汇量倍增计划（第6期）.df第一季词汇量倍增计划（第8期）.df第一季词根词缀讲解（第二单元测试参考答案）.df第一季词根词缀讲解（第二单元测试）.df第一季词汇量倍增计划（第10期）.df第一季词汇量倍增计划（第9期）.df第三单元第一季词根词缀讲解（第三单元测试参考答案）.df第一季词根词缀讲解（第三单元测试）.df第一季词汇量倍增计划（第12期）.df第一季词汇量倍增计划（第15期）.df第一季词汇量倍增计划（第14期）.df第一季词汇量倍增计划（第13期）.df第一季词汇量倍增计划（第11期）.df第四单元第一季词根词缀讲解（第四单元测试参考答案）.df第一季词汇量倍增计划（第20期）.df第一季词汇量倍增计划（第18期）.df第一季词汇量倍增计划（第17期）.df第一季词汇量倍增计划（第19期）.df第一季词汇量倍增计划（第16期）.df第一季词根词缀讲解（第四单元测试）.df第五单元第一季词根词缀讲解（第五单元测试）.df第一季词根词缀讲解（第五单元测试参考答案）.df第一季词汇量倍增计划（第24期）.df第一季词汇量倍增计划（第23期）.df第一季词汇量倍增计划（第21期）.df第一季词汇量倍增计划（第22期）.df第一季词汇量倍增计划（第25期）.df第六单元第一季词汇量倍增计划（第26期）.df第一季词汇量倍增计划（第30期）.df第一季词根词缀讲解（第六单元测试）.df第一季词汇量倍增计划（第29期）.df第一季词汇量倍增计划（第28期）.df第一季词根词缀讲解（第六单元测试参考答案）.df第一季词汇量倍增计划（第27期）.df第七单元第一季词根词缀讲解（第七单元测试）.df第一季词汇量倍增计划（第34期）.df第一季词汇量倍增计划（第33期）.df第一季词汇量倍增计划（第35期）.df第一季词根词缀讲解（第七单元测试参考答案）.df第一季词汇量倍增计划（第31期）.df第一季词汇量倍增计划（第32期）.df第八单元第一季词汇量倍增计划（第40期）.df第一季词汇量倍增计划（第37期）.df第一季词根词缀讲解（第八单元测试）.df第一季词根词缀讲解（第八单元测试参考答案）.df第一季词汇量倍增计划（第39期）.df第一季词汇量倍增计划（第38期）.df第一季词汇量倍增计划（第36期）.df第九单元第一季词根词缀讲解（第九单元测试参考答案）.df第一季词汇量倍增计划（第42期）.df第一季词汇量倍增计划（第41期）.df第一季词汇量倍增计划（第44期）.df第一季词根词缀讲解（第九单元测试）.df第一季词汇量倍增计划（第45期）.df第一季词汇量倍增计划（第43期）.df第十单元第一季词根词缀讲解（第十单元测试）.df第一季词汇量倍增计划（第48期）.df第一季词汇量倍增计划（第49期）.df第一季词汇量倍增计划（第47期）.df第一季词根词缀讲解（第十单元测试参考答案）.df第一季词汇量倍增计划（第46期）.df第十一单元第一季词汇量倍增计划（第50期）.df第一季词根词缀讲解（第十一单元测试参考答案）.df第一季词汇量倍增计划（第53期）.df第一季词汇量倍增计划（第54期）.df第一季词汇量倍增计划（第51期）.df第一季词汇量倍增计划（第52期）.df第一季词根词缀讲解（第十一单元测试）.df第十二单元第一季词根词缀讲解（第十二单元测试）.df第一季词汇量倍增计划（第56期）.df第一季词根词缀讲解（第十二单元测试参考答案）.df第一季词汇量倍增计划（第59期）.df第一季词汇量倍增计划（第58期）.df第一季词汇量倍增计划（第57期）.df第一季词汇量倍增计划（第55期）.df第十三单元第一季词根词缀讲解（第十三单元测试）.df第一季词汇量倍增计划（第62期）.df第一季词汇量倍增计划（第60期）.df第一季词汇量倍增计划（第64期）.df第一季词汇量倍增计划（第61期）.df第一季词根词缀讲解（第十三单元测试参考答案）.df第一季词汇量倍增计划（第63期）.df第十四单元第一季词汇量倍增计划（第69期）.df第一季词根词缀讲解（第十四单元测试参考答案）.df第一季词汇量倍增计划（第68期）.df第一季词汇量倍增计划（第65期）.df第一季词汇量倍增计划（第67期）.df第一季词根词缀讲解（第十四单元测试）.df第一季词汇量倍增计划（第66期）.df第十五单元第一季词汇量倍增计划（第70期）.df第一季词根词缀讲解（第十五单元测试参考答案）.df第一季词根词缀讲解（第十五单元测试）.df第一季词汇量倍增计划（第73期）.df第一季词汇量倍增计划（第72期）.df第一季词汇量倍增计划（第74期）.df第一季词汇量倍增计划（第71期）.df第十六单元第一季词根词缀讲解（第十六单元测试）.df第一季词汇量倍增计划（第78期）.df第一季词汇量倍增计划（第79期）.df第一季词汇量倍增计划（第75期）.df第一季词根词缀讲解（第十六单元测试参考答案）.df第一季词汇量倍增计划（第77期）.df第一季词汇量倍增计划（第76期）.df第十七单元第一季词根词缀讲解（第十七单元测试）.df第一季词汇量倍增计划（第84期）.df第一季词汇量倍增计划（第83期）.df第一季词汇量倍增计划（第82期）.df第一季词根词缀讲解（第十七单元测试参考答案）.df第一季词汇量倍增计划（第81期）.df第一季词汇量倍增计划（第80期）.df第二季第一单元第二季词根词缀讲解（第一单元测试）答案.df第二季词汇量倍增计划（第2期）.df第二季词汇量倍增计划（第4期）.df第二季词根词缀讲解（第一单元测试）.df第二季词汇量倍增计划（第1期）.df第二季词汇量倍增计划（第3期）.df第二季词汇量倍增计划（第5期）.df第二季课表第二季课表.df第二单元第二季词根词缀讲解（第二单元测试）答案.df第二季词汇量倍增计划（第8期）.df第二季词汇量倍增计划（第7期）.df第二季词汇量倍增计划（第6期）.df第二季词汇量倍增计划（第9期）.df第二季词根词缀讲解（第二单元测试）.df第二季词汇量倍增计划（第10期）.df第三单元第二季词汇量倍增计划（第15期）.df第二季词根词缀讲解（第三单元测试）答案.df第二季词根词缀讲解（第三单元测试）.df第二季词汇量倍增计划（第12期）.df第二季词汇量倍增计划（第14期）.df第二季词汇量倍增计划（第13期）.df第二季词汇量倍增计划（第11期）.df第四单元第二季词汇量倍增计划（第19期）.df第二季词根词缀讲解（第四单元测试）.df第二季词汇量倍增计划（第16期）.df第二季词汇量倍增计划（第18期）.df第二季词汇量倍增计划（第17期）.df第二季词根词缀讲解（第四单元测试）答案.df第二季词汇量倍增计划（第20期）.df第五单元第二季词汇量倍增计划（第22期）.df第二季词汇量倍增计划（第21期）.df第二季词根词缀讲解（第五单元测试）答案.df第二季词汇量倍增计划（第23期）.df第二季词汇量倍增计划（第25期）.df第二季词根词缀讲解（第五单元测试）.df第二季词汇量倍增计划（第24期）.df第六单元第二季词汇量倍增计划（第30期）.df第二季词汇量倍增计划（第27期）.df第二季词汇量倍增计划（第29期）.df第二季词根词缀讲解（第六单元测试）.df第二季词根词缀讲解（第六单元测试）答案.df第二季词汇量倍增计划（第28期）.df第二季词汇量倍增计划（第26期）.df第七单元第二季词汇量倍增计划（第31期）.df第二季词根词缀讲解（第七单元测试）.df第二季词汇量倍增计划（第35期）.df第二季词汇量倍增计划（第34期）.df第二季词汇量倍增计划（第32期）.df第二季词汇量倍增计划（第33期）.df第二季词根词缀讲解（第七单元测试）答案.df第八单元第二季词汇量倍增计划（第39期）.df第二季词根词缀讲解（第八单元测试）.df第二季词根词缀讲解（第八单元测试）答案.df第二季词汇量倍增计划（第37期）.df第二季词汇量倍增计划（第38期）.df第二季词汇量倍增计划（第40期）.df第二季词汇量倍增计划（第36期）.df第九单元第二季词根词缀讲解（第九单元测试）答案.df第二季词汇量倍增计划（第45期）.df第二季词汇量倍增计划（第44期）.df第二季词汇量倍增计划（第43期）.df第二季词汇量倍增计划（第41期）.df第二季词汇量倍增计划（第42期）.df第二季词根词缀讲解（第九单元测试）.df第十单元第二季词汇量倍增计划（第49期）.df第二季词根词缀讲解（第十单元测试）.df第二季词汇量倍增计划（第50期）.df第二季词汇量倍增计划（第48期）.df第二季词汇量倍增计划（第47期）.df第二季词汇量倍增计划（第46期）.df第二季词根词缀讲解（第十单元测试）答案.df第十一单元第二季词根词缀讲解（第十一单元测试）答案.df第二季词根词缀讲解（第十一单元测试）.df第二季词汇量倍增计划（第52期）.df第二季词汇量倍增计划（第55期）.df第二季词汇量倍增计划（第53期）.df第二季词汇量倍增计划（第51期）.df第二季词汇量倍增计划（第54期）.df第十二单元第二季词汇量倍增计划（第59期）.df第二季词汇量倍增计划（第58期）.df第二季词根词缀讲解（第十二单元测试）答案.df第二季词汇量倍增计划（第57期）.df第二季词汇量倍增计划（第56期）.df第二季词根词缀讲解（第十二单元测试）.df第二季词汇量倍增计划（第60期）.df第十三单元第二季词根词缀讲解（第十三单元测试）答案.df第二季词汇量倍增计划（第62期）.df第二季词根词缀讲解（第十三单元测试）.df第二季词汇量倍增计划（第61期）.df第二季词汇量倍增计划（第65期）.df第二季词汇量倍增计划（第64期）.df第二季词汇量倍增计划（第63期）.df第十四单元第二季词根词缀讲解（第十四单元测试）.df第二季词汇量倍增计划（第70期）.df第二季词汇量倍增计划（第66期）.df第二季词汇量倍增计划（第69期）.df第二季词根词缀讲解（第十四单元测试）答案.df第二季词汇量倍增计划（第68期）.df第二季词汇量倍增计划（第67期）.df第十五单元第二季词汇量倍增计划（第71期）.df第二季词汇量倍增计划（第73期）.df第二季词根词缀讲解（第十五单元测试）.df第二季词根词缀讲解（第十五单元测试）答案.df第二季词汇量倍增计划（第72期）.df第二季词汇量倍增计划（第75期）.df第二季词汇量倍增计划（第74期）.df第十六单元第二季词汇量倍增计划（第76期）.df第二季词根词缀讲解（第十六单元测试）.df第二季词汇量倍增计划（第77期）.df第二季词汇量倍增计划（第78期）.df第二季词根词缀讲解（第十六单元测试）答案.df第二季词汇量倍增计划（第79期）.df第二季词汇量倍增计划（第80期）.df第三季第一单元第三季词根词缀讲解（第一单元测试）.df第三季词汇量倍增计划（第5期）.df第三季词根词缀讲解（第一单元测试）答案.df第三季词汇量倍增计划（第3期）.df第三季词汇量倍增计划（第4期）.df第三季词汇量倍增计划（第1期）.df第三季词汇量倍增计划（第2期）.df第二单元第三季词汇量倍增计划（第8期）.df第三季词汇量倍增计划（第7期）.df第三季词汇量倍增计划（第10期）.df第三季词根词缀讲解（第二单元测试）.df第三季词根词缀讲解（第二单元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2023-05-20 词根diet 词根dia

图书名称：《数据驱动的科学和工程机器学习、动力系统与控制详解》【作者】（美）史蒂文·L.布伦顿（STEVENL.BRUNTON），（美）J.内森·库茨（J.NATHANKUTZ）著；王占山，施展，刘莺莺译【丛书名】国外工业控制与智能制造丛书【页数】400【出版社】北京：机械工业出版社,2021.08【ISBN号】978-7-111-68861-7【价格】149.00【分类】数据处理-研究【参考文献】（美）史蒂文·L.布伦顿（STEVENL.BRUNTON），（美）J.内森·库茨（J.NATHANKUTZ）著；王占山，施展，刘莺莺译.数据驱动的科学和工程机器学习、动力系统与控制详解.北京：机械工业出版社,2021.08.图书封面：图书目录：《数据驱动的科学和工程机器学习、动力系统与控制详解》内容提要：高斯奖获得者、美国三院院士StaleyOher教授等多位专家推荐，介绍机器学习和数据挖掘在理工科的应用……《数据驱动的科学和工程机器学习、动力系统与控制详解》内容试读第一部分「降维和变换第1章奇异值分解奇异值分解(SVD)是计算时代最为重要的矩阵分解方式之一，它为本书中几乎所有的数据方法奠定了基础。SVD提供了一种数值稳定的矩阵分解结果，可用于多种应用目的并保证矩阵分解的存在性。我们将用SVD来获得矩阵的低秩近似，并对非方阵求取伪逆来找到方程组Ax=的解。SVD的另一个重要用途是作为主成分分析(PCA)的底层算法，可将高维数据分解为最具统计意义的描述因子，即降维，用少数变量就能够反映原来众多变量的主要信息。SVD/PCA已广泛应用于理科和工科领域解决各种问题。在某种意义上，SVD拓展了快速傅里叶变换(FFT)的概念，FFT将是下一章的话题。许多工程教材会先介绍FFT,因为它是许多经典解析结果和数值结果的基础。然而，FFT是在理想设置情况下工作的，而SVD是一种更为通用的数据驱动技术。因为本书关注的是数据，所以我们从SVD开始，SVD可被认为是针对特定数据而提供的定制的基，而FFT提供的则是通用的基。在许多领域，复杂系统生成的大量数据是以大型矩阵形式排列的，或更通常的是以数组形式排列的。例如，可以将来自实验或仿真的一系列时间序列数据排列成一个矩阵，矩阵中的每一列包含所有给定时间上的测量值。如果在每一时刻上的数据是多维的，就像在三维空间中对天气进行高分辨率仿真一样，可以将这些数据重塑或扁平化为高维列向量，从而形成一个大型矩阵的多个列。类似地，可以将灰度图像中的像素值存储在矩阵中，也可以将这些图像重塑成一个矩阵中大的列向量来表示影像的画面。值得注意的是，这些系统生成的数据通常是低秩的，这意味着存在一些主导模式可用于解释高维数据。SVD是一种从数据中提取这些模式的数值鲁棒和有效的方法。1.1概述在这里，我们将介绍SVD,并通过一些启发示例来展示如何使用SVD,以此建立对SVD的直观认识。SVD为本书中介绍的许多其他技术提供基础，包括第5章中的分类方法、第7章中的动态模态分解(DMD)和第11章中的本征正交分解(POD)。下面几节将讨论详细的数学性质。3高维是在处理复杂系统中的数据时经常遇到的挑战。这些系统可能涉及大型测量数据集，包括音频、图像或视频数据。数据也可以从物理系统生成，例如来自大脑的神经记录、2第一部分降雏和变换来自仿真或实验的流体速度测量值等。在许多自然发生的系统中，可以观察到数据表现出主导模式，其特征可以由低维吸引子或流形来刻画252,25。例如，图像中包含有大量的测量值（像素），它们是高维向量空间的元素。大多数图像是高可压缩的，这意味着相关信息可以在低维的子空间中表示。本书将对图像的可压缩性进行深入讨论。复杂的流体系统，如地球的大气层或车辆后方的湍流尾流，也提供了高维状态空间下存在低维结构的例子。尽管高保真流体的仿真通常需要至少数百万或数十亿个自由度，但在流体中往往存在主导的相干结构，如车辆后方周期性的旋涡脱落或天气中的飓风。SVD提供了一种系统的方法，可以根据主导模式确定高维数据的低维近似值。这种技术是数据驱动的，因为模式完全是从数据中发现的，无须添加任何专家知识或直觉。SVD在数值上是稳定的，并根据由数据内主要相关性定义的新坐标系提供数据的层次表示。此外，与特征分解不同，SVD可以保证对于任何矩阵都是存在的。除了降低高维数据的维数外，SVD还有许多强大的应用。它可用于计算非方阵的伪逆为欠定或超定矩阵方程组Ax=提供解，还可以用于数据集去噪。SVD对于刻画向量空间之间的线性映射的输入和输出几何关系同样重要。这些应用都将在本章中进行探讨，从而为矩阵和高维数据提供一个直观的认识。SVD的定义通常，我们感兴趣于分析大型数据集X∈Cxm:XX2(1.1)列x∈C”可能是来自仿真或实验的测量值。例如，这些列可以表示已经被重塑为具有与图像中的像素一样多的元素的列向量的图像。列向量还可以表示随时间变化的物理系统的状态，例如一组离散点处的流体速度、一组神经测量值或是具有一平方千米分辨率的天气模拟状态。索引k是一个标签，表示第k个不同组的测量。对于本书中的许多例子，X由时间序列4☐数据组成，并且x,=x(k△)。通常，状态维度非常大，可达到数百万或数十亿个自由度的数量级。列通常被称作快照，m表示X中的快照数量。对于许多系统”gtm,结果可表示为一个高瘦的矩阵，相反，当《m时，则是一个矮胖的矩阵。对于每一个复值矩阵X∈Cm,SVD存在唯一矩阵分解：X=UΣV*(1.2)其中，U∈Cmx"和V∈Cmxm是带有标准正交列的酉矩阵9，∑∈Cxm是一个对角元素为非负实数、非对角元素都为零矩阵。这里*表示的是复共轭转置。我们将在本章中发现，U和V是酉的这个条件被广泛地使用。当≥m时，矩阵∑在对角线上最多有m个非零元素，并可以被写成∑因此，0曰如果UU*=U*U=I,则称方阵U是酉的。对于实值矩阵来说，这与常规转置X*=X相同。第1章奇异值分解3可以使用经济SVD来精确表示X:X=UEV*=02v(1.3)满秩SVD和经济SVD如图1.1所示。心-的列张成的向量空间与心张成的向量空间是正交互补的。U的列被称为X的左奇异向量，V的列被称为X的右奇异向量。2∈Cmxm的对角线元素被称为奇异值，它们是由大到小排序的。X的秩等于非零奇异值的个数。满秩SVDV0U经济SVD图1.1满秩SVD和经济SVD中的矩阵示意图SVD的计算SVD是计算科学和工程学的基石，并且SVD的数值实现既重要又具有数学启发性。也就是说，大多数标准数值实现都是成熟的，并且在许多现代计算机语言中存在一个简单的接口，允许我们抽取出SVD计算背后的细节。在大多数情况下，我们只是将SVD作为大型计算工作的一部分，并理所当然地认为存在这种有效且稳定的数值算法。在接下来的章节中，我们将演示如何借助各种计算语言来使用SVD,还将讨论最常见的计算策略和局限性。关于SVD的计算有许多重要的结果212.106,21,22,23。在文献[214]中可以找到有关计算问题的更详尽的讨论。随机数值算法越来越多地用来计算超大矩阵的SVD,这将在1.8节讨论在Matla中，SVD的计算很简单：gtgtXrad(5,3)Createa5x3radomdatamatrixgtgt[U,S,V]vd(x)iigularValueDecomoitio5对于非方阵X,经济SVD效率更高：gtgt[Uhat,Shat,V]vd(X,'eco')$ecoomyizedSVD在Pytho中：第一部分降雏和变换gtgtimortumyagtgtX.radom.rad(5,3)createradomdatamatrixgtgtU,S,V.lialg.vd(X,full_matrice=True)$fullSVDgtgtUhat,Shat,Vhat.lialg.vd(X,fullmatrice=Fale)号ecoomySVD在R中：Xlt-relicate(3,rorm(5))gtlt-vd(X)gtUlt-8$ult-diag(d)Vlt-SV在Mathematica中：I:X=RadomReal[(0,1),{5,3)]I:[U,S,V=igularValueDecomoitio[X]SVD也可以在其他语言中使用，比如Fortra和C++。事实上，大多数SVD的实现6都是基于Fortra中的LAPACK(线性代数工具包)H)。SVD操作在LAPACK中被指定为DGESVD,它被封装在C++库Armadillo和Eige中。历史回顾SVD有着悠久而丰富的历史，从早期建立基础理论的工作发展到现代的关于计算稳定性和效率的工作。Stewart5oa对SVD发展进行了很好的历史回顾，提供了相关背景和许多重要的细节。这篇文章主要介绍了Beltrami和Jorda(1873)、Sylveter(1889)、入Schmidt(1907)和Wyl(1912)的早期理论工作。该文章还讨论了更为近期的工作，包括Golu及其合作者的开创性计算工作22,21。此外，现代著作中也有许多关于SVD的优秀章节524,17,316本书用途和读者要求SVD是降维中许多相关技术的基础。这些方法包括统计学中的主成分分析(PCA)48,6,2列Karhue-Loeve变换(KLT)2o.34o、气候中的经验正交函数(EOF)B4、流体力学中的本征正交分解(POD)25)、典型相关分析(CCA)3。尽管这些方法是在不同领域独立建立起来的，但其中有许多方法只是在如何进行数据收集和预处理等方面有所不同。Gerrad在文献[204]中对SVD、KLT和PCA之间的关系进行了很好的讨论。SVD还广泛应用于系统辨识和控制理论中获得降阶模型，以此实现如下意义上的平衡：根据测量获得的状态观测能力和执行作用获得的状态控制能力实现状态的分层有序3对于这一章，我们假设读者熟悉线性代数，并有一定的计算和数值方面的相关经验。作为回顾，有许多关于数值线性代数的优秀书籍，那里有关于SVD的讨论524.7,3111.2矩阵近似SVD最有用的定义特性可能是它为矩阵X提供了一个最优的低秩近似。事实上，SVD提供了一个分层的低秩近似，因为保留最前面的？个奇异值和向量，并丢弃其余的项，就可以获得秩为r的矩阵近似。第1章奇异值分解5Schmidt(Gram-Schmidt正交化方法提出者之一)将SVD推广到函数空间，并建立了一个近似定理，将截断SVD作为基础矩阵X的最优低秩近似7o。Schmidt的近似定理被Eckart和Youg重新发现o,有时也被称为Eckart-Youg定理。定理1(Eckart--Youg!7o)最小二乘意义下X的最优秩r近似，由秩rSVD截断文给出：argmiX-XIF=UZV*(1.4)7☐文，.t.rak(X)=r其中，0和V分别表示U和V中前”个先导列，2包含∑中的先导r×r维子块。e表示Froeiu范数。在这里，我们建立了一种表示形式，即截断SVD基（以及得到的近似矩阵文）用文=心V*来表示。由于∑是对角矩阵，秩rSVD近似则是由r个不同的秩1矩阵的和给出：文=∑0u以=o1u山1v+2u2吃+…+r山(1.5)k=1这就是所谓的并向量求和。对于给定的秩r,在，意义下，对于X没有比截断SVD近似文更好的近似。因此，高维数据可由矩阵0和立的列给出的几个主导模式很好地描述。这是SVD的一个重要特性，我们将多次讨论它。有很多包含高维测量值的数据集示例，由此产生一个大的数据矩阵X。然而，在数据中往往存在主导的低维模式，截断SVD的基提供了从高维测量空间到低维模式空间的坐标变换。这样做的好处是减少了大型数据集的规模和维数，为可视化和分析提供了一个易于处理的基。本书考虑的许多系统是动态的（见第7章)，SVD的基提供了用于刻画可观测吸引子的层次模式，在此基础上可以投影一个低维动态系统来获得简化的降阶模型（见第12章）。截断截断SVD如图1.2所示，其中立、立和7表示截断的矩阵。如果X不是满秩的，那么中的一些奇异值可能是零，截断SVD可能仍然是精确的。但是，对于截断值”小于非零奇异值的数目（即X的秩），截断SVD只能如下近似X:X≈02V(1.6)截断秩r有许多选择，将在17节中讨论。如果我们选择截断值来保持所有非零的奇异值，那么X≈立V*就是精确的。示例：图像压缩我们用一个简单的示例来说明矩阵近似的思想：图像压缩。贯穿全书的一个主题是大数据集通常包含易于用低秩表示的基础模式。自然图像提供了一个简单又直观的例子，其具有内在可压缩性。一幅灰度图像可以被认为是一个实值矩阵X∈Rxm,其中和m分别表示垂直和水平方向上的像素个数©。取决于表示（像素空间、傅里叶频域、SVD变换坐标）的基，图像可能有非常紧凑的近似。8日尽管将图像大小指定为垂直的而不是水平的情况并不少见（即X”∈R"),但我们坚持用水平表示替代垂直表示，这是为了与常用矩阵表示法保持一致。6第一部分降维和变换满秩SVD7*XU0截断SVD0图1.2截断SVD示意图。下标“rem”表示立、立和V在截断后的剩余项考虑图1.3中雪狗Mordecai的图像，这幅图像有2000×1500像素。可以对该图像进行SVD,绘制对角线奇异值，如图1.4所示。图1.3给出了在不同截断值r下得到的近似矩阵X。当”=100时，重构图像非常精确，奇异值几乎占图像方差的80%。SVD截断导致对原始图像的压缩，因为只有U和V的前100列以及∑的前100个对角元素被存储在心、立和立中。原始图像r=5,保留0.57%r=20,保留2.33%r=100,保留11.67%图l.3SVD在不同的秩r截断后得到的雪狗Mordecail的图像压缩情况（原始图像分辨率为2000×1500)···试读结束···...

2023-05-15 王占山诗词集 盂县王占山

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2023-05-09 余华许三观卖血记读后感 余华许三观卖血记简介

为了建立一个有针对性的极小的生物大数据应用的互联、合作和协调机制，以提高合规性国数据安全保护要求下的开放数据共享水平的，更适合国生物安全系统的建设提供了支持，4月23日中国美国科学院极小的生物研究所中国中国科学院计算机网络信息中心中国由生物技术学会和绿色联盟技术联合举办的“生物技术数据安全管理与跨学科互联实践研讨会”在北京成功举办。李华，科技部基础司司长，科技部国科学技术基本条件平的站台中心王瑞丹经理石磊主任，中国中国科学院网络空间办公室和通信局周德进经理/经理杨旭副主任，国食品安全风险评估中心李宁经理中国疾病预防控制中心传染病研究所研究员崔志刚等主管领导出席了与行业专家的会议，就生物安全新形势下我国在生物领域数据安全管理和互联互通应用的发展要求进行了讨论和交流。第一国极小的生物科学数据的互联互通平的站台正式发布会上，中国首次国极小的生物科学数据隐私平的站台正式发布。中国美国科学院极小的生物和生物研究所中国中国科学院计算机网络信息中心与绿联科技集团合作，目标重要的高致病性自然界致病菌和新型冠状病毒流感等病毒为了满足在安全保护条件下分析和共享数据的需求，使用了一种基于国产可信硬件的隐私计算方案，以确保在加密存储器中分析加密的基因序列。分析完成后，相关机密数据将立即被彻底销毁。在这个过程中，通过尖端的密码学、隐私计算块链使用数据安全技术，确保包括计算和分析服务提供商在内的所有各方对数据可用性不可见。平的站台互联互通的相关数据国密码标准数字签名技术保护；平的站台使用块链该技术已经完成了整个过程的监控，关键过程已经通过哈希和签名等加密技术得到了各方的认证，提供了一个在整个网络中独一无二的科学数据链块链确保数据权限的证书。这个平的站台它是目前中国第一个利用的科学数据领域块链利用隐私计算技术，实现了具有数据风险保护要求的“可用和不可见”科学数据的应用实践，为解决数据安全、数据认证、数据流通利用等长期问题提供了解决方案重要的的示范意义。中国美国科学院极小的生物研究所国极小的生物科学数据中心和中国美国科学院极小的生物科学数据中心经理马俊才介绍了这次会议的背景。他表示，生物安全大数据互联合作机制的核心在于可用性和不可见性、隐私计算以及块链并对目前的技术进行了详细介绍国极小的生物科学数据中心和中国美国科学院极小的生物科学数据中心在这方面取得的成就。中国美国科学院极小的生物研究所国极小的生物科学数据中心经理马俊才中国信息通信研究院云计算与大数据研究所副所长研究所所长魏凯表示，从最初的“大数据战略”开始平的站台施工周期国大数据战略的数据治理时期，现在是“数据生产要素时期”，国数据策略的构建正在逐步完善和明确。魏凯强调“数据”的重要性二十构建数据基础系统的“四梁八柱”，包括属于这些制度是：建立保护权利和遵守使用规定的数据产权制度；建立一个合规、高效的数据元素流通系统，将现场内外结合起来交易系统建立效率和促进公共关系平的的数据元素利润配电系统和建立安全、可控、灵活的配电系统自然界包容性数据要素治理体系的核心也是充分实现数据要素的价值，促进所有人的参与，同时确保数据安全、合规和合法人民共享数字经济发展红利。中国信息通信研究院云计算与大数据研究所副所长研究所所长魏凯中国中国科学院计算机网络信息中心副院长经理周元春表示ì2022年中国中国科学院计算机网络信息中心独立完成科学数据的研发块链引擎，可以基于多个子链的分布式协作联盟链技术架构，形成科学数据存储、认证和可追溯的基础设施平的站台科学数据链接服务平的站台我们可以为科学数据中心提供可靠的证书存储服务，并颁发相关证书。周元春表示平的站台目前，它已被应用于科学研究等领域，并将更好地支持未来科学研究的发展。中国中国科学院计算机网络信息中心副院长经理周元春绿盟科技集团首席创新官刘文茂表示，隐私计算技术在多重因素的共同推动下正在快速发展。隐私计算技术主要包括联邦制xi安全多方计算和可信执行环境中每种不同技术手段对应的应用场景也可能有所不同。绿色联盟技术近的近年来，在隐私计算应用领域进行了大量探索，目前在医疗、科研、教育等行业都有成功的案例。刘文茂博士还在会上对隐私计算的未来发展进行了展望，表示未来隐私计算技术将越来越完善，未来隐私计算市场的规模也将不断扩大。绿盟科技集团首席创新官刘文茂中国美国科学院极小的生物研究所国极小的生物科学数据中心副主任经理吴林环首先介绍了国内外生物安全的发展趋势国策略吴琳环表示，全球生物安全形势严峻，中国的生物安全也面临巨大威胁。重大传染病的预防和控制是生物安全管理的重中之重。然而，由于生物安全数据管理的要求，相关数据目前分散在各个部门，难以实现互联互通。这次国极小的生物科学数据中心和中国中国科学院计算机网络信息中心与绿色联盟技术联合开发国极小的生物科学数据隐私计算平的站台这个平的站台使用块链隐私计算技术确保了数据的安全可靠流动，有助于更好地支持科学数据国预防和控制重大传染病国生物安全大数据系统建设重要的链接中国美国科学院极小的生物研究所国极小的生物科学数据中心副主任经理吴林欢在信息时代，数据是除土地、劳动力、资本和技术之外的第三生产要素，也是国基础自然界战略资源被称为“新黄金”和“新石油”。数字中国施工总平面布置图明确表示，数字化建设中国这是数字时代的进步中国现代风格重要的发动机是国对新的竞争优势的有力支持。据国务院消息，2023年3月机构改革计划，中国集团建国家庭数据局。国成立数据局将更有利于调动各方资源，全面推进数字化发展中国建设、数字经济发展。数字中国建设需要网络安全行业在横向和纵向上的全面支持，以应对不断变化和复杂的网络攻击和数据安全威胁，构建可靠可控的网络和数据安全综合防控体系。绿联科技将继续秉承“巨人背后的专家”的原则使命和中国美国科学院极小的生物研究所中国中国科学院计算机网络信息中心协同创新，实现优势互补、强强联合国为生物安全和疾病预防控制提供支持，巩固数字化基础中国为框架建立数字安全屏障。...

2023-04-26 中国科学院大学计算机网安学院 中科院计算机网络研究所

资源名称：GitHu入门与实践[图灵程序设计丛书][EPUBammoiamPDF电子书]资源简介：本书从Git的基本知识和操作方法入手，详细介绍了GitHu的各种功能，GitHu与其他工具或服务的协作，使用GitHu的开发流程以及如何将GitHu引入到企业中。...

2023-04-17

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2023-04-03

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2023-03-25 必刷题语文电子版 必刷题语文七下答案