吉謙

吉謙,子醜寅日2023


113.01.07

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你能想到的第一句以"窗"字开头的诗词有哪些?

24、窗前时节羞虚掷,世上风流笑苦谙。——光 威 裒《联句》 25、窗前桃蕊娇如倦,东风泪洗胭脂面。——纳兰性德《菩萨蛮·窗前桃蕊娇如倦》 26、窗隙微风入飞絮,竹边清露养孤花。——郑刚中《初夏忆故园》 27、窗前祝融老僧竹,壁上九疑狂客诗。

脱去蓝衫换红袍是什么意思?

这句话出自一首诗:"一身骨肉最清高,早入学门姓名标,待看年将三十六,蓝衫脱去换红袍。 " 意思是为人品性刚直,做事公开有才能,通过自己的努力,事业一步一个台阶,待到三十多岁时,就可以功成名就,步入仕途。 郑重声明:以上内容仅供参考,请勿盲目迷信。 抢首赞 评论 分享 举报

杨筠松《撼龙经》全文完整收藏版

《撼龙经》是唐代风水大师杨筠松的代表作之一,是龙脉风水的最权·威圣典,被誉为"中国古代测绘学之·最",是了解与运用龙脉风水最佳典籍。 本文含其《统论》、《垣局》、《贪狼星第一》、《巨门星第二》、《禄存星地三》、《文曲星第四》、《廉贞星第五》、《武曲星第六》、《破军星第七》、《左辅星第八》、《右弼星第九》、《九星变穴第十》全部章节。 完整度高,价值巨大。 《撼龙经·统论》 须猕山是天地骨,中镇天地为巨物。 如人背脊与项梁。 生出四肢龙突兀。 四肢分出四世界,南北西东为四派。 西北崆峒数万程,东入三帏为杳冥。 惟有南龙入中国,胎宗孕祖来奇特。 黄河九曲为大肠,川江屈曲为膀胱。 分枝劈脉纵横去,气血钩连逢水住。 大为都邑帝王州,小为郡县居公侯。 其次偏方小镇市,亦有富贵居其地。

家裡有喇牙代表什麼?看到先別急著殺,消滅蟑螂就靠它|MamiBuy編輯部

(圖/翻攝自爆廢公社二館) 內容編輯/Anny Huang 相信很多人曾在家裡看過喇牙,喇牙是一種面惡心善的蜘蛛,不僅毒性低,還是滅蟑高手,但毛茸茸的、粗壯的8隻腳、跑得很快,讓人聞之色變。 下列就為大家介紹,家裡有喇牙代表什麼、喇牙有毒嗎? 以及如何趕走喇牙。 吐絲但不結網的蜘蛛-喇牙 喇牙的正式名稱叫「白額高腳蛛」,又稱為「高腳蜘蛛」、「大蜘蛛」、「喇牙」、「擒老」,牠是一種大型蜘蛛,是全球分布最廣的高腳蛛科動物,原生於熱帶地區,近代隨著人類活動擴張至部份副熱帶地區,也是台灣常見的蜘蛛之一。 喇牙的形狀較扁,張開腳時有一個手掌那麼大,會吐絲但不結網,沒有定點居住的習性,常棲息在室內、牆壁、陰暗處。 家裡有喇牙代表什麼? 牠是蟑螂剋星!

棕櫚(棕櫚科棕櫚屬植物)

"在《日華子本草》中有記載。 [11-12] 此外,棕櫚樹形優美,也是庭園綠化的優良樹種。 棕片可製成棕繩、蓑衣、棕墊、地毯、棕刷等棕櫚製品,還可製成自然降解的包裝材料等。 棕苞具有高纖維、高鉀和低脂肪、熱量的營養優點,是天然的綠色食品。 北宋文同《竹棕》"凌犯雪霜持勁節,遮藏煙雨長輕筠",讚譽了棕櫚經霜不凋的節操美。 [9] 中文名 棕櫚 拉丁學名 Trachycarpus fortunei (Hook.) H. Wendl. 別 名 唐棕 拼棕 中國扇棕 棕樹 山棕 界 植物界 門 被子植物門 綱

【生物多樣性的美好日常】聽取吉凶 鳥占文化的靈鳥——繡眼畫眉

略為球形般的身形、獨特的鳴唱聲線,偶爾在清晨或黃昏時從山邊的樹梢傳來接續的鳥鳴,即使周邊自然音豐富,仍可清晰地聽見那婉轉清亮的歌聲,是繡眼畫眉(Alcippe morrisonia)。 繡眼畫眉屬噪眉科鳥類,是台灣特有種。體長約12公分,暗灰色的頭頸部、身體羽翼為黃綠色,醒目的白色眼圈是其 ...

闲时想喝茶,教你打造家中"小茶馆"

找一个温暖正好的地方,放置一张长桌子,配上一套实用的茶具,应该包括:煮茶器、茶壶或盖碗、品茗杯等。 还能放置一些插花、图书或者香炉。 这样个人的小茶馆就初步成型了,但是不知道大家有没一种感觉,好像缺了点东西,怎么也没有茶馆的气氛。 很简单,那就是少了一张茶席! 在素雅的环境里,文气悠长,心境更为平静。 拥有一方素雅悠然的茶席,更是能够让人舒心,给生活增添美好。 明代陈继儒在《小窗幽记》中说:"知蓄书史,能亲笔砚,布景物有趣,种花木有方,名曰清致。 "茶席的清致与美,与陈眉公所言又是何等的相似! 平常爱喝茶之人也爱泡茶,都想在家里布置一方素雅的茶席,下班之后,不管在外面做什么,回到家,只想做回纯粹的自己。

圖解 Roc 曲線:精通 Roc 與 Auc 用法、輕鬆記熟定義 • 好豪筆記

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 !

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