这个想必是大家不常见到的。小米辣是云南非常出名的一种辣椒，听说，他们当地人都很"怕"它呢!这就可以想象了，用它炒出辣的牛肉到底是有多辣!牛肉剁成粉末状，你吃上一口，可能是满口的辣椒呢! 4.邵阳米粉. 5.剁椒鱼头. 它为什么叫了一个这样的 ...
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夢中的裙子 它被認為是令人嚮往的景象之一，因為衣服或衣服通常是每個人的遮蓋物和遮蓋物，但夢見裙子的解釋因做夢者在夢中所見而異。. Ibn Sirin 夢中的裙子 夢中的裙子. 如果一個人在夢中看到一件衣服並且未婚，那麼這表明上帝很快就會賜福給他一個美麗善良的女孩，這可能是預示者吝嗇或 ...
白色室內門是室內風水設計中常用顏色，但是如果 ，能起到生旺護主作用。 東門（震方）東方屬木，喜水來相生及木來相助；忌金來相剋、洩耗：土影響，列為中等。 東南門（巽方）東南方是屬於木，喜水來相生及木來相助；忌金來相剋、洩耗；土影響，列為中等。 南門（離方）：南方屬火，喜木來相生及火來相助；忌水來剋及土來洩耗；金之影響力，列為中等之論。 西南門（坤方）：西南方屬土，喜火來相生及土來相助；忌木來相剋、金來洩耗；水影響力，列為中等。 西門（兑方）西方屬金，喜土來相生及金來相助；忌火來剋及水來洩耗；木影響力，列為中等之論。 西北門（幹方）：西北方屬金，喜土來相生及金來相助：忌火來剋及水來洩耗，木影響力，列為中等之論。
辛金，是金银珠宝之金，小刀小剪之类的。 喜欢珠光宝气，光鲜亮丽。 辛金代表玄学，如果命里有辛金喜用神，再旺象，天赋杠杠的。 辛金与十天干的关系，来： 甲木：辛金和甲木谈不上相互喜欢，但两个互为贵人。 为啥互为贵人呢？ 因为辛金是甲木的官，辛金虽然克不动甲木，扫扫边还是可以的，但辛金能克乙木，能把甲木周围的杂草清理干净，缠绕甲木的藤蔓清理干净，保护甲木成长，现实中就是清理了小人。 辛金最怕土重金埋，无处发挥，全靠甲木破土解救辛金。 所以辛金和甲木相互为对方的贵人。 乙木：辛金是乙木的杀。 属于能克死乙木，斩其身，断其根。 乙木要想存活，要么需要水来通关，要么需要生个孩子丙火来合住辛金。 丙火：丙辛合，丙火爱上了辛金，必须要放弃自己的特性，才能和辛金在一起，所以丙火遇辛金是为爱放弃前程。
分类 以角度分類 锐角三角形 銳角三角形的所有內角均為 銳角 。 钝角三角形 鈍角三角形是其中一角為 鈍角 的三角形，其余兩角均小於90°。 直角三角形 有一个角是 直角 （90°）的三角形为 直角三角形 。 成直角的两条边称为「 直角邊 」（cathetus），直角所对的边是「 斜邊 」（hypotenuse）；或最長的邊稱為「弦」，底部的一邊稱作「勾」（又作「句」），另一邊稱為「股」。 斜邊乘上斜邊上的高÷2=勾股相乘÷2=此直角三角形面積（ch=ab） 三角函数 直角三角形各邊與角度的關係，可以三角比表示。 以邊長分類 不等邊三角形 三條邊邊長皆不相等的三角形稱為 不等邊三角形 。 等邊三角形 等邊三角形 （又称正三角形），为三边相等的三角形。 其三個內角相等，均為60°。
「粉色房間」佈置第一步：決定粉紅色配色 粉紅色配色 1：莫蘭迪粉＋莫蘭迪藍 粉紅色配色 2：粉紅色＋大地色系 粉紅色配色 3：粉紅色＋綠色 粉紅色配色 4：粉紅色＋黑灰白 「粉色房間」佈置第二步：挑選家具配件 「粉色房間」家具配件 1：粉紅色寢具 「粉色房間」家具配件 2：粉紅色抱枕 「粉色房間」家具配件 3：粉紅色沙發 「粉色房間」家具配件 4：粉紅色地毯 「粉色房間」家具配件 5：粉紅色植栽 「粉色房間」家具配件 6：粉紅色掛畫、掛布 「粉色房間」家具配件 7：粉紅色牆面 「粉色房間」家具配件 8：粉紅色窗簾 「粉色房間」家具配件 9：粉紅色燈飾 安庭家居粉色寢具推薦! 1. 40支天絲/50%萊賽爾/淡玉粉 晴空藍 雙色配 2. 60支天絲/100%萊賽爾/雪蓮粉 珍珠白 雙色配 結論
有一幅著名的佛畫《攀藤食蜜圖》，描述一名旅人被餓虎追逐至懸崖邊，腳下是萬丈深潭，深潭裡三條毒龍張著血盆大口，興風作浪。 情急之下，旅人順著藤條攀下峭壁，暫時避開惡虎追捕，卻發現不知從哪爬來一白一黑兩隻老鼠，開始啃嚙那根救命的藤條。 千鈞一髮之際，旅人看到蜜蜂在釀蜜，情不自禁地伸出舌頭、閉上眼睛，細細享受那一小滴蜂蜜的甜美，全然忘卻了自己身處的無邊險境⋯⋯ 這是出自《佛說譬喻經》，世尊以猛虎喻死亡、毒龍喻貪瞋痴 三毒、黑白老鼠喻白晝黑夜（亦即時間的流逝），蜂蜜喻世間的五欲六塵，再經過畫師的彩繪，構成一幅生動鮮明的圖像，喻示我們生命無常、煩惱熾盛和五欲過患，讓人生起存在是苦的悚懼感。 唯有了知無常的本質，認清所有的人、事、物都非永恆不變，以正見向內降伏自心的種種煩惱，方能有自在平安的人生。
ROC 曲線是 Receiver Operating Characteristic Curve 的縮寫，此名稱來自於起源的 二戰軍事用途 ，ROC 曲線的功能是呈現 分類器在不同閾值下的決策品質 。 一般機器學習教科書提及 ROC 曲線都是直接從算式定義開始講解，一堆 TPR、FPR 等等術語，令人頭昏眼花。 如果你跟我一樣，也是常常忘記算式與定義的類型，我認為只要優先搞懂以下這個 分類模型的關鍵問題 ，就能深度理解 ROC 曲線、不會再忘記了： 分類模型只會輸出 機率 ，不會真的幫你「分類」 在機器學習領域的分類問題，我們通常會把分析模型稱為 分類器 （Classifier），好像模型會幫我們做好分類一樣，但實際上 不是如此 !
出名 - 我喜歡了他十年 -
