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五年前的腊月廿八，半夜突然心绞痛兼五脏六腑翻江倒海，那时候多年没回家，好不容易能在家过年，便不想打扰他们休息，原以为只是吃错了东西，缓缓就会好，没想到越来越痛，终于还是敲开了他们的房门，凌晨四点到了医院。医生淡定的检查完，初步认定是急性胆囊炎。住院观察治疗。
躺在病床上的日子特别不好受。南方的冬天很阴冷，病房有点破旧，周围躺着的都是一脸麻木或者痛苦呻吟的病人，自己越看越病。当时不到22岁，来看我的
前两天在花名册上看到这组 《Vogue》法国版2011年香艳月历 , 非常惊艳，看得我身为一个女人心里都砰砰直跳，想起从前写过一篇关于法国女人的文章，遂翻出来又看了一遍。文章写于04年左右，那时候我和现在很不同，对于法国电影，也是刚刚开始看出点滋味来，主要时候喜欢看电影里的法国女人，开始体会到什么叫高级性感，于是就忙不迭的写了点什么，现在看来，那时候体会得也不是很准确，很表面的，但有些今天东西看
《On The Water》，赵易作品。它用8分钟的时间，道尽人的一生。如同一首没有歌词的歌，一幕没有台词的戏，一种没有论点的哲学，但更像一首泰戈尔的诗：“我们的生命就似渡过一个大海，我们都聚在这个狭小的舟中。死时，我们便到了岸，各往各的世界去了。”
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台湾导演吴念真公益短片《台湾查某人》，用闽南语旁白和记录片式的拍摄手法讲述台湾女人遭受歧视的地位，默默付出的生活，以及最辛苦却又最温柔的人生态度
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韩国好声音《能再次相爱吗》
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我出生在山东北部临近渤海的一个叫丁家村的小村落，祖祖辈辈都是本村人。我印象中看过家谱，似乎我们这一支是明朝从四川迁来。确否，还待考证。母亲出生在邻村，那里有春秋时期的杨家窑文化遗址，挖出国陶制的坛坛罐罐，是古代人熬盐用的。传说中曾经把治水的大禹吓了一跳的徒骇河，在我们村旁流过。因为临近渤海，家乡有大片盐碱地，当地叫做“碱场”，又叫“洼”。碱场里庄家无法生长，但并非不毛之地，那里长满各种生命力顽强
来源：东方早报打喷嚏链接：http://www.dapenti.com/blog/more.asp?name=agile&id=74402
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因内含玻璃碴宣布召回50万包“LeanCuisine”品牌馄饨后不久，世界上最大的食品制造商雀巢公司旗下的一款巧克力产品又遇上了麻烦。
根据国家质检总局公布的2013年1月进境不合格食品、化妆品信息中，因违规使用化学物质山梨糖醇，一批从意大利进口总计2.7吨的雀巢奇巧榛子味牛奶巧克力脆谷棒，目前已采取销毁方式处理。另外，卡夫、宜家、家乐福等国际知名品牌的部分产品也位列其中。
雀巢中国区相关
Copyright &&2006- haibao.com&&京ICP备号-150&&京ICP证010391号&&京公网安备:&&& &最近在看《机器学习实战》这本书，因为自己本身很想深入的了解机器学习算法，加之想学python，就在朋友的推荐之下选择了这本书进行学习。&
一 . K-近邻算法（KNN）概述&
& & 最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时，便可以对其进行分类。但是怎么可能所有测试对象都会找到与之完全匹配的训练对象呢，其次就是存在一个测试对象同时与多个训练对象匹配，导致一个训练对象被分到了多个类的问题，基于这些问题呢，就产生了KNN。
& & &KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，其中K通常是不大于20的整数。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。
& & &下面通过一个简单的例子说明一下：如下图，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。
由此也说明了KNN算法的结果很大程度取决于K的选择。
& & &在KNN中，通过计算对象间距离来作为各个对象之间的非相似性指标，避免了对象之间的匹配问题，在这里距离一般使用欧氏距离或曼哈顿距离：
& & & & & & & & & & &&
同时，KNN通过依据k个对象中占优的类别进行决策，而不是单一的对象类别决策。这两点就是KNN算法的优势。
&& 接下来对KNN算法的思想总结一下：就是在训练集中数据和标签已知的情况下，输入测试数据，将测试数据的特征与训练集中对应的特征进行相互比较，找到训练集中与之最为相似的前K个数据，则该测试数据对应的类别就是K个数据中出现次数最多的那个分类，其算法的描述为：
1）计算测试数据与各个训练数据之间的距离；
2）按照距离的递增关系进行排序；
3）选取距离最小的K个点；
4）确定前K个点所在类别的出现频率；
5）返回前K个点中出现频率最高的类别作为测试数据的预测分类。
二 .python实现
首先呢，需要说明的是我用的是python3.4.3，里面有一些用法与2.7还是有些出入。
建立一个KNN.py文件对算法的可行性进行验证，如下：
#coding:utf-8
from numpy import *
import operator
##给出训练数据以及对应的类别
def createDataSet():
group = array([[1.0,2.0],[1.2,0.1],[0.1,1.4],[0.3,3.5]])
labels = ['A','A','B','B']
return group,labels
###通过KNN进行分类
def classify(input,dataSe t,label,k):
dataSize = dataSet.shape[0]
####计算欧式距离
diff = tile(input,(dataSize,1)) - dataSet
sqdiff = diff ** 2
squareDist = sum(sqdiff,axis = 1)###行向量分别相加，从而得到新的一个行向量
dist = squareDist ** 0.5
##对距离进行排序
sortedDistIndex = argsort(dist)##argsort()根据元素的值从大到小对元素进行排序，返回下标
classCount={}
for i in range(k):
voteLabel = label[sortedDistIndex[i]]
###对选取的K个样本所属的类别个数进行统计
classCount[voteLabel] = classCount.get(voteLabel,0) + 1
###选取出现的类别次数最多的类别
maxCount = 0
for key,value in classCount.items():
if value & maxCount:
maxCount = value
classes = key
return classes
接下来，在命令行窗口输入如下代码：
#-*-coding:utf-8 -*-
import sys
sys.path.append("...文件路径...")
import KNN
from numpy import *
dataSet,labels = KNN.createDataSet()
input = array([1.1,0.3])
output = KNN.classify(input,dataSet,labels,K)
print("测试数据为:",input,"分类结果为：",output)
回车之后的结果为：
测试数据为： [ 1.1& 0.3] 分类为： A
答案符合我们的预期，要证明算法的准确性，势必还需要通过处理复杂问题进行验证，之后另行说明。
这是第一次用python编的一个小程序，势必会遇到各种问题，在此次编程调试过程中遇到了如下问题：
1 导入.py文件路径有问题，因此需要在最开始加如下代码：
import sys
sys.path.append("文件路径")，这样就不会存在路径有误的问题了；
& &2 在python提示代码存在问题时，一定要及时改正，改正之后保存之后再执行命令行，这一点跟MATLAB是不一样的，所以在python中最好是敲代码的同时在命令行中一段一段的验证；
3&在调用文件时函数名一定要写正确，否则会出现：'module' object has no attribute 'creatDataSet'；
4&'int' object has no attribute 'kclassify'，这个问题出现的原因是之前我讲文件保存名为k.py,在执行
output = K.classify(input,dataSet,labels,K)这一句就会出错。根据函数式编程的思想，每个函数都可以看为是一个变量而将K赋值后，调用k.py时就会出现问题。三 MATLAB实现
之前一直在用MATLAB做聚类算法的一些优化，其次就是数模的一些常用算法，对于别的算法，还真是没有上手编过，基础还在，思想还在，当然要动手编一下，也是不希望在学python的同时对MATLAB逐渐陌生吧，走走停停，停很重要。
首先，建立KNN.m文件，如下：
trainData = [1.0,2.0;1.2,0.1;0.1,1.4;0.3,3.5];
trainClass = [1,1,2,2];
testData = [0.5,2.3];
%% distance
row = size(trainData,1);
col = size(trainData,2);
test = repmat(testData,row,1);
dis = zeros(1,row);
for i = 1:row
for j = 1:col
diff = diff + (test(i,j) - trainData(i,j)).^2;
dis(1,i) = diff.^0.5;
jointDis = [trainClass];
sortDis= sortrows(jointDis');
sortDisClass = sortDis';
class = sort(2:1:k);
member = unique(class);
num = size(member);
for i = 1:num
count = find(class == member(i));
if count & max
label = member(i);
disp('最终的分类结果为：');
fprintf('%d\n',label)
运行之后的结果是，最终的分类结果为：2。和预期结果一样。
& & &之前，对KNN进行了一个简单的验证，今天我们使用KNN改进约会网站的效果，个人理解，这个问题也可以转化为其它的比如各个网站迎合客户的喜好所作出的推荐之类的，当然，今天的这个例子功能也实在有限。&
& & &在这里根据一个人收集的约会数据，根据主要的样本特征以及得到的分类，对一些未知类别的数据进行分类，大致就是这样。&
& & &我使用的是python 3.4.3,首先建立一个文件，例如date.py,具体的代码如下：
#coding:utf-8
from numpy import *
import operator
from collections import Counter
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
###导入特征数据
def file2matrix(filename):
fr = open(filename)
contain = fr.readlines()###读取文件的所有内容
count = len(contain)
returnMat = zeros((count,3))
classLabelVector = []
for line in contain:
line = line.strip() ###截取所有的回车字符
listFromLine = line.split('\t')
returnMat[index,:] = listFromLine[0:3]###选取前三个元素，存储在特征矩阵中
classLabelVector.append(listFromLine[-1])###将列表的最后一列存储到向量classLabelVector中
index += 1
##将列表的最后一列由字符串转化为数字，便于以后的计算
dictClassLabel = Counter(classLabelVector)
classLabel = []
kind = list(dictClassLabel)
for item in classLabelVector:
if item == kind[0]:
elif item == kind[1]:
classLabel.append(item)
return returnMat,classLabel#####将文本中的数据导入到列表
##绘图（可以直观的表示出各特征对分类结果的影响程度）
datingDataMat,datingLabels = file2matrix('D:\python\Mechine learing in Action\KNN\datingTestSet.txt')
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.scatter(datingDataMat[:,0],datingDataMat[:,1],15.0*array(datingLabels),15.0*array(datingLabels))
plt.show()
## 归一化数据,保证特征等权重
def autoNorm(dataSet):
minVals = dataSet.min(0)
maxVals = dataSet.max(0)
ranges = maxVals - minVals
normDataSet = zeros(shape(dataSet))##建立与dataSet结构一样的矩阵
m = dataSet.shape[0]
for i in range(1,m):
normDataSet[i,:] = (dataSet[i,:] - minVals) / ranges
return normDataSet,ranges,minVals
def classify(input,dataSet,label,k):
dataSize = dataSet.shape[0]
####计算欧式距离
diff = tile(input,(dataSize,1)) - dataSet
sqdiff = diff ** 2
squareDist = sum(sqdiff,axis = 1)###行向量分别相加，从而得到新的一个行向量
dist = squareDist ** 0.5
##对距离进行排序
sortedDistIndex = argsort(dist)##argsort()根据元素的值从大到小对元素进行排序，返回下标
classCount={}
for i in range(k):
voteLabel = label[sortedDistIndex[i]]
###对选取的K个样本所属的类别个数进行统计
classCount[voteLabel] = classCount.get(voteLabel,0) + 1
###选取出现的类别次数最多的类别
maxCount = 0
for key,value in classCount.items():
if value & maxCount:
maxCount = value
classes = key
return classes
##测试(选取10%测试）
def datingTest():
rate = 0.10
datingDataMat,datingLabels = file2matrix('D:\python\Mechine learing in Action\KNN\datingTestSet.txt')
normMat,ranges,minVals = autoNorm(datingDataMat)
m = normMat.shape[0]
testNum = int(m * rate)
errorCount = 0.0
for i in range(1,testNum):
classifyResult = classify(normMat[i,:],normMat[testNum:m,:],datingLabels[testNum:m],3)
print("分类后的结果为:,", classifyResult)
print("原结果为：",datingLabels[i])
if(classifyResult != datingLabels[i]):
errorCount += 1.0
print("误分率为:",(errorCount/float(testNum)))
###预测函数
def classifyPerson():
resultList = ['一点也不喜欢','有一丢丢喜欢','灰常喜欢']
percentTats = float(input("玩视频所占的时间比?"))
miles = float(input("每年获得的飞行常客里程数?"))
iceCream = float(input("每周所消费的冰淇淋公升数?"))
datingDataMat,datingLabels = file2matrix('D:\python\Mechine learing in Action\KNN\datingTestSet2.txt')
normMat,ranges,minVals = autoNorm(datingDataMat)
inArr = array([miles,percentTats,iceCream])
classifierResult = classify((inArr-minVals)/ranges,normMat,datingLabels,3)
print("你对这个人的喜欢程度:",resultList[classifierResult - 1])
新建test.py文件了解程序的运行结果，代码：
#coding:utf-8
from numpy import *
import operator
from collections import Counter
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import sys
sys.path.append("D:\python\Mechine learing in Action\KNN")
import date
date.classifyPerson()
&运行结果如下图：&
以上，是对本次算法的整理和总结。
阅读(...) 评论()没有什么相关信息依据
喷嚏反射，俗称"打喷嚏"或"打嚏喷"，是鼻黏膜受刺激所引起的防御性反射动作。但是在传统的民间风俗中，它曾被当作某种异常行为或事物发展趋势的征兆，而对此种种解释，更令人有如堕云雾之中的感觉。
一说打喷嚏就是有人在思念。此说有《诗经·终风》和相关的解释为证。如陈子展先生认为，这首诗采自民俗歌谣，属于男女打情骂俏一类的题材，诗云"寤言不寐，愿言则嚏"，当解为"醒来了可睡不成，我思念了就喷嚏"。在他之前，汉郑玄对此的笺注是："我其忧惮而不能寐，女(汝)思我心如是，我则嚏也。"似该译作你也以同样的心情思念我，我就打喷嚏了。又宋苏轼《元日》诗云："晓来频嚏为何人?"既可照郑玄的笺注来理解，也可照陈子展的直译来理解。惟虽有思念或被思念的区别，但属于亲情之思则无疑。至今农村常有这样的现象：小孩打了个喷嚏，妈妈说"外婆在想你了"，接下来便计划回娘家探亲--正是以喷嚏为有人在思念我的征兆。
一说打喷嚏就是有人在"说我"。宋洪迈《容斋随笔》卷四："今人喷嚏不止者，必?e唾祝云：'有人说我'，妇人尤甚。"宋马永卿《懒真子》卷三："俗说以人嚏喷为人说。"因为有人说我而要吐口水念咒语...
没有什么相关信息依据
喷嚏反射，俗称"打喷嚏"或"打嚏喷"，是鼻黏膜受刺激所引起的防御性反射动作。但是在传统的民间风俗中，它曾被当作某种异常行为或事物发展趋势的征兆，而对此种种解释，更令人有如堕云雾之中的感觉。
一说打喷嚏就是有人在思念。此说有《诗经·终风》和相关的解释为证。如陈子展先生认为，这首诗采自民俗歌谣，属于男女打情骂俏一类的题材，诗云"寤言不寐，愿言则嚏"，当解为"醒来了可睡不成，我思念了就喷嚏"。在他之前，汉郑玄对此的笺注是："我其忧惮而不能寐，女(汝)思我心如是，我则嚏也。"似该译作你也以同样的心情思念我，我就打喷嚏了。又宋苏轼《元日》诗云："晓来频嚏为何人?"既可照郑玄的笺注来理解，也可照陈子展的直译来理解。惟虽有思念或被思念的区别，但属于亲情之思则无疑。至今农村常有这样的现象：小孩打了个喷嚏，妈妈说"外婆在想你了"，接下来便计划回娘家探亲--正是以喷嚏为有人在思念我的征兆。
一说打喷嚏就是有人在"说我"。宋洪迈《容斋随笔》卷四："今人喷嚏不止者，必?e唾祝云：'有人说我'，妇人尤甚。"宋马永卿《懒真子》卷三："俗说以人嚏喷为人说。"因为有人说我而要吐口水念咒语，可见这个"说我"应理解为"说我坏话(或闲话)"。元康进之《李逵负荆》杂剧中，有住在梁山泊附近的两个光棍冒充宋江、鲁智深，强抢卖酒老汉王林的女儿满堂娇，等到真相被梁山好汉揭穿并准备惩罚冒名行凶者时，光棍连打喷嚏道"打嚏耳朵热，一定有人说"，--也是以喷嚏为有人在说我坏话或闲话的征兆。
一说打喷嚏是好事将至的吉兆。如《燕北录》记："戎主太后喷嚏，近侍臣僚齐声呼'治夔离'，犹汉人呼'万岁'也。"直到今天，有些人还保留着类似的习俗：旁人打喷嚏，他马上喝彩祝吉："好!长命百岁!"
也有说恰恰相反--打喷嚏是坏事要来的不祥之兆，旁人所谓"长命百岁"，不是祝吉，而是及时禳解以祷平安，意义近似洪迈笔下的"必?e唾祝"。如明刘侗、于奕正《帝京景物略》记，元旦五鼓时，人们如果睡在床上打喷嚏，就必须马上起床，否则便会患病。起床，便是一种补救措施。对这种说法，早就有人质疑：如果喷嚏是不祥之兆，理该打嚏者本人及时设法补救，何以要等旁人祝祷禳解呢?所以亦有人推测，可能是古人以为闻人打嚏对自己有妨碍，所以必须说点什么以消灾。类似的风俗，在其他一些国家也有。
一说应以打喷嚏的时日来占验事情的发生以及吉凶。如明履靖《占验录》称，打喷嚏，子日表示有酒食口福，丑日表示忧疑连连，寅日表示有外事牵连，卯日表示大吉大利，辰日表示有结婚或相会之事，巳日表示有口舌是非的发生，午日表示有喜事登门，未日表示无凶无吉，申日表示平平而已，酉日表示有客人将至，戌日表示有人在相思着你，亥日表示被人牵挂……听起来颇似兵家的"十面埋伏"，凶吉祸福，被人思念，口舌是非，全说到了。有无缘故因果的解释?没有。
从上述诸说及所引资料可知，以打喷嚏为兆验的习俗，至少在《诗经》时代就已经有了，也许还可以追溯到更久远。《汉书·艺文志》上载有《嚏耳鸣杂占》十六卷，到隋唐时已基本亡失，所以唐宋及以后人杜撰的各种杂占书，未必能作为探索这一古老风俗起源、形成的原因以及文化隐义的可靠根据。而它在民间传承的过程中，又可能经过种种变异，殊非原貌，因而产生出种种解说，不少相关的资料记载也可引申出不同的结论。
其他答案（共1个回答）
吧。不过我倒觉得是个挺不错的说法，起码打个喷嚏也有人想，不错啊，你说呢
打喷嚏就是有人在思念的说法出自《诗经·终风》，陈子展先生认为，这首诗采自民俗歌谣，属于男女打情骂俏一类的题材，诗云"寤言不寐，愿言则嚏"，当解为"醒来了可睡不成...
恩，是有的。呵呵~~~~~~~~~~那感觉很奇妙。
谁也无法解释为什么，彼此在同时做着同样的事情。我经历过几次，希望对方能怎样，象是许愿，结果愿望真的实现了。或...
有些人在想自己特别想做的事情会这样
都说 “一想二骂三感冒”当然一点科学根据都没有拉 呵呵 打喷嚏只能说有刺激物当时刺激到了鼻黏膜了
空气消毒的话，就我用过的俐津生物的那个金莞香就有空气消毒的作用，用电热型的直接在空气中消毒，84的话最多就能表面消毒，没办法空气消毒的，
打喷嚏的现象是指在将进入鼻腔的异物（如灰尘、细菌、花粉等）驱赶时出现的一种无意识的“反射”。异物进入以后，位于鼻粘膜上的三叉神经向作用于肺部的呼吸肌肉发出指令，猛烈地...
打喷嚏的现象是指在将进入鼻腔的异物（如灰尘、细菌、花粉等）驱赶时出现的一种无意识的“反射”。异物进入以后，位于鼻粘膜上的三叉神经向作用于肺部的呼吸肌肉发出指令，猛烈地...
打喷嚏的现象是指在将进入鼻腔的异物（如灰尘、细菌、花粉等）驱赶时出现的一种无意识的“反射”。异物进入以后，位于鼻粘膜上的三叉神经向作用于肺部的呼吸肌肉发出指令，猛烈地...
打喷嚏的现象是指在将进入鼻腔的异物（如灰尘、细菌、花粉等）驱赶时出现的一种无意识的“反射”。异物进入以后，位于鼻粘膜上的三叉神经向作用于肺部的呼吸肌肉发出指令，猛烈地...
B.20世纪上半叶，人类经历了两次世界大战，大量的青壮年人口死于战争；而20世纪下半叶，世界基本处于和平发展时期。
“癌症的发病率”我认为这句话指的是:癌症患者占总人数口的比例。
而B选项说是死亡人数多，即总体人数下降了，但“癌症的发病率”是根据总体人总来衡量的，所以B项不能削弱上述论证
餐饮业厨房产生的油烟，顾名思义，废气中主要污染物为油烟，一般采用静电除油。
液化气属较清洁能源，废气污染程度不高，主要含二氧化碳一氧化碳吧。
柴油属石油类，废气含二氧化硫和氮氧化物，二氧化硫碱液喷淋即可去除，氮氧化物主要以一氧化氮为主，要催化氧化成二氧化氮才能被碱吸收，造价成本非常高，一般的柴油发电机尾气难以治理，除非大型发电厂。
煤炭废气含二氧化硫多，一般常用的脱硫工艺即可。
根本就没有正式的国际驾照，如果到国外开车，正式的程序：
1、到公证处办理驾照的公证书，可以要求英文或者法文译本（看看到哪个国家而定）；
2、拿公证书到外交部的领事司指定的地点办理“领事认证”，可以登录外交部网站查询，北京有4、5家代办的，在外交部南街的京华豪园2楼或者中旅都可以。
3、认证后在公证书上面贴一个大标志；
4、有的国家还要到大使馆或者领事馆盖章一下。
偶前几天刚刚办过。
目前我们的生活水平必竟非同以往．吃得好休息得好，能量消耗慢，食欲比较旺盛，活动又少，不知不觉脂肪堆积开始胖啦。 减肥诀窍：一．注意调整生活习惯，二。科学合理饮食结构，三。坚持不懈适量运动。
具体说来：不要暴饮暴食。宜细嚼慢咽。忌辛辣油腻，清淡为好。多喝水，多吃脆平果青香焦，芹菜，冬瓜，黄瓜，罗卜，番茄，既助减肥，又益养颜，两全其美！
有减肥史或顽固型症状则需经药物治疗．
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早期患者要做针对性的治疗首先要根据患者的病情。如果是没有特殊临床表现症状的话，一般不需要特别的治疗。但是最好到医院做一下全身的检查听从医师的嘱咐做相应的配合。还要注意适当的休息。对有一些表现症状的早期患者来说，大部分的话采用的都是西医治疗的药物治疗方法。采取一些抗结核的药物。比如说链霉素。但是由于患者个人体质不同，这些药物并不适用于每一个患者。并且患者所服用的药物的药量都有差异。最好到正规医院接受药物治疗。早期患者除了积极配合医生治疗之外，还要注意平时做一些适当的体育锻炼但是要避免幅度过大激烈的运动。在饮食上面患者也要注意平时饮食清淡健康饮食为主。不要吃一些油炸或者辛辣刺激的食物。利用药物治疗的患者应该要注意一般药物治疗是有一定周期的。部分患者短期疗程就可治愈，但是仍然有一部分患者，药物治疗的疗程较长，病情仍不见好转。还是要在病情没有得到好转的时候，及时再到医院做一下全身检查。
全面了解患者病史及相关检查结果，全悉病情后方能有的放矢的治疗疾病。高血糖治疗：健康教育很重要：规律生活，戒烟限酒，预防感染。补充能量；适当锻炼；④规律监测血糖的变化；⑤合理选择降糖药物，掌握其适应症；⑥胰岛素治疗；⑦防止并发症；高血压治疗：密切监测血压变化，这是治疗高血压最重要的一步；降压药物的选择：高血糖合并高血压，高血压防治指南建议选用ACEI或ARB类降压药治疗；血压控制在130/80mmHg以下；④监测电解质变化，防治高血钾。其他治疗：高血糖治疗可给予营养神经药物，防治周围神经病变；合并有血脂代谢异常者给予他汀或贝特类调制药；病程时间漫长者，给予阿司匹林抗血小板治疗，防治血管血栓形成，预防冠心病。1、密切监测血糖、血压变化，根据测量值调节药物剂量；2、低盐低脂饮食；3、加强运动锻炼；4、使用胰岛素时，注意低血糖反应；5、使用降压药是监测电解质（高血钾）；6、戒烟限酒。
药物治疗：在早期的时候，主要是通过药物来控制炎症和滑膜增生。常用的药物有非甾体类抗炎药、肾上腺皮质激素等，但由于这些药物长期使用都会很大的副作用，会破坏胃肠道粘膜，因此，一旦症状炎症缓解，或服用后有头晕、过敏等不良反应，则应马上停药。药量需让有经验的专家根据自身病情而定，患者本人不能私自更改。五联一体清痹疗法：此方法是北京骨科医院专家根据疾病的发病特点研究出来的综合治疗方法，能够有效清除炎性物质和病变细胞，控制风湿活动，促进受损组织的修复。若是病变侵犯到人体的膝关节，还可使用关节镜技术对其进行相应的修复的治疗。手术治疗：如果患者病程持续太久，并且已经有明显的关节变形，则需进行手术治疗，对畸形进行矫正，尽可能保留受累关节的功能。关节炎的种类是不少，在青少年中常见的多是风湿性关节炎。若是在急性期当然是以休息为重，但是在慢性阶段还是有必要参加适当的体育锻炼，否则关节有可能强直或疏松。
首先小孩呼吸道感染很大程度上是由于平时不注意，日常喂小孩服用的水比较少，然后患有咽喉炎引起的，所以这个时候就要吃一些消炎药来帮助消炎，例如口服小苏打琥乙红霉素等，这些药品能够帮助小孩慢慢消除在呼吸道上的炎症，但是一定要注意不能持久服用。其次小孩呼吸道感染，可能是由于嗓子发炎咳嗽引起的，这时候吃一些治疗咳嗽的药物也是有一定效果的，例如甘草片或止咳糖浆，从而来降低机体的易感性，缓解咳嗽，在吃咳嗽药的同时，伴随着服用板蓝根颗粒，这样能够有效的止咳消炎。还有一种就是不太常用的，就是含着服用华素片或者是一些润喉片等，华素片和润喉片对于缓解嗓子发炎和呼吸道感染有极好的作用。但是对于较小的小孩，最好不要采用这种方法和药物，以免带来不必要的麻烦。注意治疗呼吸道感染的药物不论是哪张，都最好不要长久的服用，因为药物中含有好多成分，对小儿的身体不好，所以短期服用以后，然后按照医师的嘱托进行饮食调整。
当然针对白血病这种疾病的话，一般都是考虑血液方面的检查，当然用来确诊白血病这种疾病的话，还是需要通过骨髓穿刺才能确诊。当然骨髓穿刺的话也会给患者带来一定的负担，因为骨髓穿刺的话对人体的疼痛还是相对比较大的。所以，还是比较重要的。所以在治疗白血病这种疾病的话，建议有家属的陪伴，这样有利于该患者增强信心，有利于该患者战胜恐惧，有利于该患者治疗疾病，恢复身体健康，这一些方面都是相对比较重要的问题。所以针对白血病这种疾病话，我们要提高对于疾病的警觉性。当然如果该患者白血病的病情相对比较严重，到达该疾病的晚期，该患者的死亡率还是相对比较高的。针对没有进行骨髓移植这种手术的患者来说，都是考虑通过放射化疗来控制病情的发展。放射化疗的话有利于抑制血液变得浓稠，缓解该患者病情加重的时间，针对这一方面在治疗。不管是谁都是需要引起重视。这样有利于病情的控制，具体可以存活多久，还是需要根据病情的发展。
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就我熟知商务软件本就不多，你还要社交，你还要好用，拒绝很高了可以说。
照这情况不能引荐有朋商旅了，显然是商务社交，但是好用的话，我实在还行吧，算不俗。
我也是在享趣花艺学的，学习的内容很丰富，现已开花店了。
加装注意事项（1）按上下方向正立摆放为原则，禁令腿用于电池。（2）不要在蓄电池上给与异常的振动与碰撞。（3）在加装过程中要留意绝缘。（4）不要把机器加装成密封形结构。（5）在加装过程中要留意让电池之间维持一定的间距，以确保空气流通。（6）请不要把有所不同种类的蓄电池混合用于。（7）不要让电池与有机溶剂认识。
这个主要看你租什么车，商务车也有高中低档的，低档的话一天也就200到300块钱左右。
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