关于感冒与生存的问题

从《局中局》谈人际关系与思维差异
最新推荐文章于 2025-10-19 09:38:24 发布
最新推荐文章于 2025-10-19 09:38:24 发布 · 116 阅读 · 0
文章标签：

#工作

这里有一个很跳跃的思路，就是穷人总是讨论赚钱的事情，而富人则大都讨论消费。这也就引出了关于生病和去医院挂号排队等一系列问题，最近看了了个电视剧叫《局中局》的，虽然有些意思，则是大部分剧情落了俗套，而且把一个曾在机关呆过的并且能找关系把自己前妻弄到银行工作的人给硬生生弄成了一个傻冒，时而很有思路，帮小饭店出精品快餐的主意，而大部分时间找不着北，或者说这家太有个性？出色的女人不喜欢，我这个看戏的男同胞也感觉晕得慌。

这里会引申出另一个结论，当然这仍然与感冒无关，虽然KIKI感冒的要去医院

阅读全文
类别： 思绪  查看评论
初中语文语文百科气象感冒与天气
09-09
在探讨初中语文百科知识时，气象感冒与天气的关系是一个既科学又贴近生活的议题。感冒，这个我们日常生活中几乎每个人都曾遭遇的疾病，它的发生与我们所处的气候环境有着密不可分的联系。下文将对感冒的基本概念、...
野外生存培训分析PPT课件.pptx
10-22
为达到这种平衡，背包的左右两侧重量应尽量均匀，背带要牢固并紧贴身体，使用腰带分散肩部的压力，使得背包重量的承载比例达到腰部与肩部的最佳平衡。 接下来是食品准备。在野外生存中，食品是提供能量和维持生存的...
10、生物繁殖、生存驱动与环境交互解析
tech5的博客
10-19 9
本文探讨了生物繁殖与生存驱动中的数学建模方法，分析了美国人口和死亡率的指数拟合实例，并深入解析了r-策略者与K-策略者的不同生存策略及其受环境因素影响的机制。文章详细阐述了密度相关与密度无关因素对种群增长的控制作用，包括捕食、寄生、疾病、竞争及阿利效应等，并通过mermaid流程图直观展示了种群增长模式与捕食关系的动态过程。最后，文章讨论了这些理论在生物保护、资源管理和人类社会可持续发展中的实际应用价值。
感冒之病毒与细菌
在线笔记
10-08 585
1.从症状体症方面鉴别 病毒性感冒起病急骤，全身中毒症状可轻可重，上呼吸道症状如鼻塞、流涕、喷嚏明显、咽痛较轻，无脓性分泌物，但可伴腹泻或眼结膜充血； 细菌性“上感”起病可急可缓，全身中毒性症状相对轻，上呼吸道症状不明显，但扁桃体或咽部红肿，疼痛较突出，脓涕、脓痰是细菌性感染的重要证据。  2.治疗 多休息、多饮水、注意呼吸道隔离、预防并发症。 常用的抗病毒药有病毒唑,病毒灵,中药有
等保2.0存在的问题
AI
04-29 1802
测评要求中，很多测评指标的对应的测评对象明显无法测评，比如剩余信息保护测评对象是终端和服务器等设备中的操作系统、业务应用系统、数据库管理系统、中间件和系统管理软件，操作系统在Windows上都比较清晰可操作，但在Linux上异议很多，但数据库管理系统、中间件、业务应用系统上如何测评，却没有详细说明，测评要求的测评实施很多都是文义描述，缺少可操作性和实践性，导致测评过程中，测评实施方法各不相同。加上客户要求越来越高，测评机构必然的倾向于客户，毕竟，对于绝大部分机构来说，客户就是上帝。
孩子反复感冒如何应对？
daishumama1的博客
11-30 294
 孩子经常感冒发热是很多父母感到很困扰的事，虽然一出门家长们就给孩子全副武装，天气一冷就把孩子关在暖和的家里，也不惜花重金给孩子补充营养品，可是有的孩子依然感冒发热不断。 　　以下几点建议，家长们不妨试一试。 　　第一，要让孩子经常到户外活动，练就强壮的体格。如果孩子经常被关在家里，出门稍微受点凉就会生病。要让孩子适应自然环境，这是预防疾病的重要措施。因为人生活在自然中，如果与周围的环境不相适...
我们整理了大概全网最全的NHANES的死亡与生存时间的数据
郑老师统计
12-05 698
近年来，用NHANES数据库发SCI的热度有增无减，但是提取NHANES数据却成了许多同学的一大难题。今天，我们郑老师团队开发的NHANES分析平台，整理了可以说是史上最全的NHANES死亡与生存时间的数据，希望对你有所帮助。由郑卫军老师主持的NAHNES一站式下载分析平台，从下载到统计分析，半天就能搞定！✅数据实时更新！与官网保持一致！✅基于R语言成熟R包开发，统计准确有保障！✅中英文切换使用，...
感冒的代价
dd88231的博客
12-29 204
昨天下午发烧 38.2，头巨痛 不能动 一动就像脑浆地震 嗓子扁桃体可能发炎了 喝了牛奶和很多水 晚上上了N趟厕所 难受又睡不着 就在脑袋里胡思乱想 生存真的太难了 也做了乱七八糟的梦 还有小时候上学的梦 今天测37.8 头也没那么痛了 又是一个晴天 昨晚到今晨是一个漫长的时间 但是奇怪的是 随着症状的消退 阳光的温暖 一切又像什么都没发生 但是我觉得应该记录下来 它对我有意义。
关于睡眠问题
a2796749的专栏
10-30 5522
著作权归作者所有。 商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 作者：孟小荻 链接：http://www.zhihu.com/question/19632354/answer/67493292 来源：知乎 10.15修改，主要做了三件事： 发现贴丢了两张图，分别是睡眠周期和生理节律的图，补上。 优化了一下阅读体验。其实最好的阅读体验应该是我原来写这篇时候的十五言，如果
生活工作之 感冒预防与治疗篇
Jaylon Wang的专栏
04-13 1233
生活工作之 感冒预防与治疗篇 感冒，总体上分为普通感冒和流行感冒。普通感冒，中医称"伤风"，是由多种病毒引起的一种呼吸道常见病，其中30%－50%是由某种血清型的鼻病毒引起。普通感冒虽多发于初冬，但任何季节，如春天、夏天也可发生，不同季节的感冒的致病病毒并非完全一样。流行性感冒，是由流感病毒引起的急性呼吸道传染病。病毒存在于病人的呼吸道中，在病人咳嗽、打喷嚏时经飞沫传染给别人。流感的传染性很
7、比利时的医疗无效性与临终问题
xray4的博客
08-05 77
本文探讨了比利时在医疗无效性和临终问题方面的独特体系与实践，涵盖了伦理、流行病学数据、法律框架以及经济考量等多个方面。文章分析了姑息治疗与安乐死的协同作用，并深入讨论了医疗无效性的四种类型及其具体案例。此外，文章还总结了比利时临终关怀体系的优势与挑战，并提出了未来改进的方向，包括加强研究、规范实践操作、促进公众教育和完善伦理指南。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）
11-27
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开，旨在研究纳米定位系统的预测控制问题，并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论，利用递归神经网络（RNN）对非线性系统进行建模与线性化处理，从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征，构建近似线性模型，便于后续模型预测控制（MPC）的设计与优化，适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果，证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力，从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于纳米级精密定位系统（如原子力显微镜、半导体制造设备）中的高性能控制设计；②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路；③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程，重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节，并可通过更换实际系统数据进行迁移验证，深化对方法泛化能力的理解。
唐白河.zip
11-27
三级水系流域矢量数据，数据格式shp格式，坐标系wgs84，真实可靠可打开，放心使用
51单片机c源码-单片机向PC发送数据
11-27
51单片机c源码-单片机向PC发送数据
Image03使用Anroid13的CTP触摸屏驱动来适配Buildroot【linux-5.10】-20251127-1405.7z
11-27
Image03使用Anroid13的CTP触摸屏Buildroot【linux-5.10】_20251127_1405.7z 【请严重注意：非官方适配，仅为学习之用，不承担任何责任！】 【20251120】RD-RK3588开发板适配Android14是全功能模块测试说明2 2025/11/20 18:21 0、DTS使用EVB7的V11版本。EVB7的V10版本应该也类似！ 1、DEBUG波特率：1500000bps 2、HDMI OUT J12有显示。J13没显示。HDMI IN没有输入！ 3、type-C接口，可以ADB，可以刷机。 4、USB接口【全通】！。USB2.0通了。USB HUB通了【4个USB2.0】。USB 3.0通了。 5、AP6275P的WIFI部分【通了，iperf3打流：48.5 Mbits/sec】/BT【通了，接受 小米13Ultra的JPG图片！】。如果不通，可以选择降级固件为Android13中的固件。 6、2个以太网都通了：ETH0【936 Mbits/sec】/ETH1【932 Mbits/sec】。
RH850（RH850/F1L）例程开发参考
11-27
提供了一个资源文件，标题为“RH850（RH850/F1L）例程开发参考”。该资源文件适用于瑞萨（Renesas）RH850系列单片机（特别是RH850/F1L型号）的开发，旨在帮助开发者快速上手并进行相关例程的开发。 资源描述 该资源文件包含了RH850（RH850/F1L）单片机的例程开发参考资料。开发者可以通过这些例程快速了解和掌握RH850系列单片机的编程方法和技巧。资源文件中的例程可以直接在瑞萨的CS+开发环境中使用，无需额外配置或修改。
基于深度学习的医院管理系统源码
11-27
Springboot、Mybatis、MySQL、Python、Tencerflow、Vue3、ElementPlus、UniApp
图像增强局部对比度增强的CLAHE算法直方图增强研究（Matlab代码实现）
11-27
【图像增强】局部对比度增强的CLAHE算法直方图增强研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕图像增强技术中的CLAHE（对比度受限的自适应直方图均衡化）算法展开研究，重点探讨其在局部对比度增强方面的原理与实现方法，并通过Matlab代码实现该算法，帮助读者理解直方图增强的核心思想及其在图像处理中的实际应用。文中不仅介绍了CLAHE算法的基本流程，还结合具体实例展示了其相较于传统直方图均衡化的优势，如有效避免噪声过度放大、提升图像细节可见性等。; 适合人群：具备一定图像处理基础知识，熟悉Matlab编程环境，从事计算机视觉、医学影像、遥感图像等相关领域研究的学生或科研人员；尤其适合希望深入理解经典图像增强算法并动手实践的研究者。; 使用场景及目标：①学习CLAHE算法的数学原理与实现步骤，掌握局部对比度增强的关键技术；②通过Matlab代码复现算法过程，提升对图像直方图操作的理解与编程能力；③应用于低光照、低对比度图像的预处理环节，服务于后续的图像分析与识别任务。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段调试运行，观察不同参数设置对增强效果的影响，同时可尝试将CLAHE与其他增强方法（如全局直方图均衡化、Retinex算法）进行对比实验，以加深对其性能特点的认识。
基于Multisim的超外差中波调幅接收机设计
最新发布
11-27
本项目提供了一个基于Multisim的超外差中波调幅接收机设计的资源文件。超外差原理的发展基础是外差原理，即将输入信号通过频率变换转为音频，而超外差原理的提升在于将输入频率的信号转为超音频。超外差接收机便是利用超外差原理制作而成的，被广泛应用于远程信号的接收。 超外差接收机的设计可用于解决高频放大式接收机输出信号弱和稳定性差的问题，同时，它具有频率分辨率高、灵敏度高以及动态范围宽等特点。因其结构较为简单和可靠性较强，可以作为电子情报侦察中的测频接收机。 本设计基于Multisim，主要实现了完整的超外差中波调幅接收机设计过程，并在现有设计的基础上，对于超外差接收机存在的缺陷进行分析，同时给出合理的解决方案。本设计的提升点在于超外差接收机存在组合频率、中频干扰等问题，通过查阅资料，可以采取提高谐振回路的选择性以及选择二次变频来解决此类问题。 资源内容 设计文件：包含完整的超外差中波调幅接收机设计文件，可在Multisim中打开和编辑。 分析报告：详细分析了超外差接收机存在的问题及解决方案。 使用说明：提供了如何在Multisim中使用本设计文件的详细步骤。
蓝桥杯蚂蚁感冒问题python
02-05
### 关于蓝桥杯竞赛中的蚂蚁感冒问题 #### 问题描述 在一个很长的数轴上，有 N 只蚂蚁分别朝不同的方向移动。当两只蚂蚁相遇时，它们会改变方向继续前进。如果一只蚂蚁被另一只携带“感冒”的蚂蚁碰到，则这只蚂蚁也会得感冒。给定每只蚂蚁的位置和初始方向以及其中有一只蚂蚁已经患上了感冒，求最终会有多少只蚂蚁患上感冒。 #### Python解决方案实现 对于这个问题的一种有效解法是模拟整个过程并追踪哪些蚂蚁会被感染。由于碰撞不会影响最终的结果——即两只会相撞的蚂蚁只是交换了身份——因此可以简化处理逻辑来计算最终有多少蚂蚁患病[^1]。 ```python def count_cold_ants(N, positions, directions): cold_count = 0 # 假设第一个生病的蚂蚁位于positions列表的第一个位置 infected_side = 'left' if directions[0] == '<' else 'right' for i in range(N): if (infected_side == 'left' and directions[i] == '>') or \ (infected_side == 'right' and directions[i] == '<'): break if directions[i] != infected_side: continue cold_count += 1 return cold_count N = int(input().strip()) positions_directions = input().strip() # 将输入字符串解析成两个独立数组：position 和 direction directions = [] for char in positions_directions: if char in ('<', '>'): directions.append(char) print(count_cold_ants(N, None, directions)) ``` 此代码片段定义了一个函数`count_cold_ants`, 它接收三个参数:N表示蚂蚁的数量; `positions` 表示每只蚂蚁所在的位置(在这个例子中并未实际使用); `directions` 是一个字符列表，代表各只蚂蚁的方向（左向 `<` 或右向 `>`）。该算法假设第一只蚂蚁已经被传染，并基于这个前提条件遍历所有蚂蚁以统计可能被传染的数量。 需要注意的是，在真实比赛中应当仔细阅读具体题目要求，因为这里给出的例子做了某些简化假定。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值