天天吃就会要命的食物,大家小心呀!

本文记录了几起因不当饮食习惯导致的健康悲剧,包括长期食用麻辣烫、米线引起的细菌感染,频繁食用速食杯面导致的胃壁附蜡,以及佩戴隐形眼镜烧烤引发的眼睛失明等案例,提醒人们注意饮食和个人健康。

该篇文字是由别处看到,整理的,经常出差,不按时吃饭,不做饭吃,偷懒的人,一定要注意哦!!!

 

 

广州海珠广场李宁店20岁女营业员于十几天前去世,该女曾觉得身体不适,去医院就医,医生看完她的X光片后大惊,因为该女五脏六腑和皮肤下全都是细菌虫,肝脏被侵蚀的只剩下一点点,医生告诉她直接准备后事了,经查致病原困是该女常年吃麻辣烫和米线,医生说这两种食品细菌严重超标,且佐料经过加工后也极易增长细菌,与店面卫生无关,请吃这两种食品的人以后少吃或不吃,请转发给你所关心的每一个      

 

 

 

有个留学生喜欢吃速食杯面,后来,这位留学生因身体不适去医院看病,医生发现他的胃壁附着一层蜡!原来,杯面的容器里包含一种可食用的蜡!各位下次吃杯面的时候摸摸看杯壁是不是觉得滑滑的,那就是了。而长时间的食用杯面,将造成我们的肝脏无法分解这种食用蜡。最后,这位留学生不得不寻求手术治疗以移除这层蜡,不幸去世。

提醒:

吃泡面的时候,尽量把面拿出来,另外用碗来泡食,不要用碗面、杯面所附的容器直接冲开水食用。哪怕是出差,也要带上一只大茶缸泡面用。为了自己的身体,不要偷懒啊!

  

 

 

一件很可怕的事:有一天,一个21岁男生戴着隐形眼镜去参加一个烤肉野聚会!就在他开始以木炭生火之后的几分钟,他突然大叫一声,然后很痛苦的跳来跳去,在地上打滚……全场的人都吓呆了,没人知道究竟发生了什么事?大家赶紧送他到医院,医生检查后遗憾地说,他的眼睛失明了!

提醒:

参加野外烧烤或任何有可能接触到火源的时候,请不要戴隐形眼镜!因为隐形眼镜是用塑胶制成的,过热的温度会熔化我们眼中的隐形眼镜!

 

源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GA与PSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
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