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RSS订阅原创 知识抽取与知识挖掘
前言知识抽取是构建大规模知识图谱的重要环节，而知识挖掘是在已有知识图谱的基础上发现隐藏的知识。1.非结构化数据的知识抽取大量的数据以非结构化数据的形式存在，如新闻报道、文学，读书等。我们将从实体抽取、关系抽取和事件抽取进行介绍。1.2 实体抽取实体抽取又称命名实体识别，其目的是从文本中抽取实体信息元素，包括人名、时间、地点、数值等。实体抽取是解决很多自然语言处理问题的基础。想要从文本中进行实体抽取，首先需要从文本中识别和定位实体，然后再将识别的实体分类到预定义的类别中去。实体抽取问题的研究开展得比
2021-06-23 21:02:03
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原创 知识图谱表示与建模
前言 知识图谱的表示：指的是用什么语言对知识图谱进行建模，从而可以方便知识计算。从图的角度来看，知识图谱是一个语义网络（一种用互联的节点和弧表示知识的一个结构） W3C采用了以描述逻辑为逻辑基础的本体语义OWL作为定义Web术语的标准语义，还推出了一种用于表示Web本体的语言RDF Schema（简称RDFS） 目前基于向量的知识表示开始流行，这类表示将知识图谱三元组的主谓宾表示成数值向量，通过向量的知识表示，可以采用统计或神经网络的方法进行推理，对知识图谱中的实体直接的关系进行预测
2021-06-15 15:23:02
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原创 01、Neo4j基本使用
JDK安装：https://www.oracle.com/java/technologies/javase-downloads.htmlNeo4j安装：https://neo4j.com/download-center/配置好JDK和Neo4j的环境变量先试试是否安装成功了：java -version启动:neo4j.bat console第一次启动有默认用户名和密码：neo4j neo4jNeo4j增删改查：增：增加一个节点create (n:Person {name:‘我’,age:3
2021-05-06 17:16:14
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原创 手写数字识别
1.MNIST数据集 在手写数字识别中我们要使用MNIST手写数字图像集。MNIST是机器学习领域最有名的数据集之一，被广泛应用。实际上，在阅读图像识别或者机器学习的论文时，MNIST数据集经常作为实验用的数据出现。MNIST数据集由0到9的数组图像构成的，训练图像6万张，测试图像有1万张，这些图像可以用于学习和推理。MNIST数据集使用方法是，先用训练图像进行学习，再用学习到的模型度量能在多大程度上对测试图像进行正确分类。...
2021-04-23 18:32:26
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原创 神经网络--保存和载入训练数据
前言 大多数神经网络训练时间比较长，为了避免意外导致训练结果丢失，我们要经常保存和载入训练过程的数据。保存和载入训练过程 我们将从保存训练过程、载入保存的训练过程并继续训练、强制重新训练等方面来介绍##保存训练过程我们以上一篇的身份证男女识别模型为基础，进行演示，具体代码如下：# Author:北京# QQ:838262020# time:2021/4/21import tensorflow as tfimport randomrandom.seed()x = tf.plac
2021-04-22 16:36:57
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原创 身份证男女识别---进一步优化03
对于身份证问题，我们在上一篇成功地设计出了合适的模型并用代码实现，但是在模型训练过程中，我们发现训练时间很长，误差减少很慢。针对训练时间长和误差减少很慢，我们通常行之有效的方法主要有3种：增加隐藏层的神经元节点数量增加隐藏层的层数适当调节学习率...
2021-04-22 15:07:18
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原创 身份证上男女识别--非线性问题02
背景我们在上一篇中采用单层网络的模型进行了身份证男女识别，在经过多次训练发现平均误差在0.46左右，误差比较大，说明单层网络模型无法解决这个问题。我们也提出了神经网络的优化方法-，主要是全连接神经网络。多层全连接神经网络矩阵乘法 设矩阵A,B，其中矩阵A是2X3，矩阵B是3X4，将矩阵A和矩阵B叉乘，即将A矩阵的每一行和B矩阵的每一列相乘，得到矩阵C（2X4）。我们在Python进行验证：import numpy as npa =[[1,2,3],[4,5,6]]b =[[1,2,3,4],
2021-04-21 21:57:34
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原创 身份证男女识别---非线性问题01
身份证问题的引入我们都知道身份证由18位数字组成，倒数第2位数字代表男女性别，如果是奇数，表明持有身份证的人事男性；如果是偶数，则表明为女性。假如事先不知道这个规则，但是收集了一大堆身份证，在收集过程中通过身份证上的照片知道持有者的性别，现在我们希望通过神经网络来寻找这个规律。问题分析初步分析这个问题可以得到下面几条思路已知的信息包括身份证号和对应的持有者身份，显然身份证号可以作为神经网络的输入，而持有者性别则是神经网络计算结果的目标值，因此，我们已经拥有完备的训练数据。由于性别一般分为男、女两
2021-04-20 16:25:45
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原创 搭建解决三好学生成绩问题的神经网络06-----非线性问题的实现
前言根据上一篇的分析，我们搭建了神经网络模型，现在我们根据模型进行代码的实现准备训练数据随机数生成import random# 产生新的随机数种子# random.seed()# 生成0-1的随机小数print(random.random())# 生成1-10的随机数print(random.random() * 10)# 生成1-10的随机整数num=random.random() * 10print(int(num))产生随机训练数据根据三好学习评选结果问题的分析，我们
2021-04-06 19:54:30
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原创 搭建解决三好学生成绩问题的神经网络05-----非线性问题的引入
前言前面我们搭建三好学生问题是解决神经网络线性问题，现在我们要解决非线性问题。问题引入现在学校已经颁布了三好学生的评选结果，所有的家长都知道自己的孩子是否被评选上三好学生。所有家长也知道孩子的德育分、智育分、体育分3项成绩。但是不知道总分，这次需要没有公布总分。学校评选三好学生的规则是：总分大于等于95 即可选为三好学生，总分=德育分x0.6+智育分x0.3+体育分x0.1，但是学校没有公布这些规则，家长不知道。家长希望通过神经网络来计算出学校的上述规则。问题分析根据问题描述，家长们可以
2021-04-06 18:39:25
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原创 激活函数
前言在神经网络中，经常要使用激活函数。常用的激活函数有sigmoid，阶跃函数以及ReLU函数等。sigmoid函数 sigmoid函数表达式：比如h(1.0)=0.731....,h(2.0)=0.880....这样。神经网络中用sigmoid函数作为激活函数，进行信号的转换，转换后的信号被传送给下一个神经元。sigmoid函数的代码实现如下：...
2021-03-31 20:35:13
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原创 Matplotlib简单使用
前言在深度学习中，图形绘制和数据的可视化非常重要，Matplotlib是用于绘图的库，我们现在进行简单介绍Matplotlib库的使用方法。代码实现话不多说，我们现在直接看代码：#Author:北京#QQ:838262020#time:2021/3/31# 导入numpyimport numpy as np# 导入Matplotlibimport matplotlib.pyplot as plt# 生成数据x = np.arange(0,6,0.1)# 以0.1为单元，生
2021-03-31 16:02:10
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原创 搭建解决三好学生成绩问题的神经网络04------简化神经网络模型
前言：我们在https://blog.youkuaiyun.com/qq_39432161/article/details/100859092 中构建的三好学生神经网络模型更多的是从一般的思维方法来设计的，这与神经网络通常设计中的思路并不一致。现在我们对这个模型进行优化，让它的逻辑更加清晰、运行更加高效。基本概念：张量、向量、矩阵的相关概念请看https://blog.youkuaiyun.com/qq_39432161/article/details/115307655张量在tensorflow使用:我们.
2021-03-30 22:00:56
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原创 1.完美平方
1.问题描述给定一个正整数n，找到若干个完全平方数（如：1,4,9,...）使得它们的和等于n，完全平方数的个数最少。2.问题示例给出n=12，返回3，因为12=4+4+4；给出n=13，返回2，因为13=4+9；3.代码实现class Solution: def numSequre(self,n): while n%4==0: n//=4 if n%8 == 7: return 4
2021-03-29 21:27:54
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原创 Numpy简单的使用
0.numpy介绍在深度学习中,经常要使用数组和矩阵计算。Numpy的数组类（numpy.array）中提供了很多便捷的方法，在实现深度学习时，我们将使用这些方法。我们简单介绍深度学生中需要使用的Numpy。1.Numpy的安装和导入1.1 numpy的安装pip install numpy scipy matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple其中-i https://pypi.tuna.tsinghua.ed
2021-03-29 19:43:04
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原创 class类的使用
Python中使用class关键字来定义类，类要遵循下述格式（模板）class 类名: def __init__(self,参数，...):#构造函数 def 方法名1(self,参数，...)#方法一 def 方法名2(self,参数，...)#方法二其中构造函数，只能在类实例时被调用一次。在方法的第一个参数中明确地写入表示自身(自身的实例)的self是Python的一个特点。下面我们通过一个简单例子来创建一个类：class Man: def __...
2021-03-29 17:29:14
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原创 1、知识图谱的概述
1.什么是知识图谱 知识图谱是一种用图谱模型来描述知识和模型世界万物之间的关联关系方法。 知识图谱由节点和边组成。 节点可以是实体（一个人，一部电视剧等）或者抽象的概念（深度学习，人工智能，机器学习等）。 边可以是实体属性（一个人的属性有姓名，年龄，性别等）或者实体间的关系（两个之间的关系：朋友，配偶，敌人等）2.知识图谱目的 知识图谱旨在从数据中识别、发现和推理事物与概念之间的复杂关系，是事物关系的可计算...
2021-03-23 10:41:37
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原创 04、创建第一个仓库并配置local用户信息
一、建立Git仓库两种场景：1、把已有的项目代码纳入Git管理$ cd 项目代码所在的文件夹$ git init2、新建的项目直接用Git管理$ cd 某个文件夹$ git init 你的项目 # 会在当前路径下创建与项目名称同名的文件夹$ cd 你的项目配置local用户信息...
2021-02-01 13:52:40
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原创 03、使用Git之前需要做的最小配置
1、配置user.name和user.email$ git config --global user.name '你的用户名'$ git config --global user.email '你的邮箱'2、config的三个作用域$ git config --local$ git config --global $ git config --systemlocal只对某个仓库有效，config后面缺失等于local global对当前用户所以仓库有效 system对系统所有登
2021-02-01 13:32:32
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原创 02、Selenium：WebDriver、IDE、Grid
1、Selenium介绍和功能Selenium是一个基于web应用程序的自动化测试工具。Selenium测试直接运行在浏览器中，就像真正的用户在操作一样。免费，也不用再为破解 QTP 而大伤脑筋 小巧，对于不同的语言它只是一个包而已，而 QTP 需要下载安装1个多 G 的程序。 这也是最重要的一点，不管你以前更熟悉 C、 java、ruby、python、或都是 C# ，你都可以通过 selenium 完成自动化测试，而 QTP 只支持 VBS 支持多平台：windows、linux、MAC
2021-02-01 11:53:32
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原创 01、聊聊Web自动化测试
一、什么是测试通俗讲，就是程序运行并且发现程序错误，就是找bug。 专业一点讲，就是验证程序的正确性、完整性、安全性和质量的过程。二、测试的分类1、黑盒测试（功能测试） 黑盒测试也就是说按功能测试，不关心内部结构和代码，将被测试的代码视为一个黑盒，只关心输入数据和输出数据。比如登陆功能，输入正确的用户名和密码登陆成功，输入错误的用户名或密码登陆失败。2、白盒测试 白盒测试，就是查看代码，检验代码的正确性，是否有死循环，主要研究代码。3、灰盒测试...
2021-02-01 11:40:02
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原创 02、第一个Git安装
1、Git的安装参考：https://git-scm.com/book/zh/v2/%E8%B5%B7%E6%AD%A5-%E5%AE%89%E8%A3%85-Githttps://git-scm.com/book/en/v2/Getting-Started-Installing-Git在 Windows 上安装在 Windows 上安装 Git 也有几种安装方法。 官方版本可以在 Git 官方网站下载。 打开 https://git-scm.com/download/win，下载会自动开始。
2021-02-01 11:08:48
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原创 01、Git的出现和特点
1、版本管理的演变1.1在vcs出现以前：我们用目录拷贝来区分不同的版本，如不同的版本是通过文件夹v1.0、v1.1、v1.2等形式保存。这样做存在的问题有：公共文件容易被覆盖 成员沟通成本较高，代码集成效率低1.2集中式vcs在出现在集中式vcs，集中式vcs具备一下特征：有集中的版本管理服务器 具备文件版本管理和分支管理能力 集成效率有明显地提供 客户端必须时刻和服务器相连1.3分布式vcs在出现在分布式vcs，分布式vcs具备一下特征：服务端和客服端都有..
2021-02-01 10:55:52
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原创 41、flask--Restful详解
一、介绍Restful 网络应用程序，分为前端和后端两个部分。当前的发展趋势，就是前端设备层出不穷（手机、平板、桌面电脑、其他专用设备…）。因此，必须有一种统一的机制，方便不同的前端设备与后端进行通信。这导致API构架的流行，甚至出现"APIFirst"的设计思想。RESTful API是目前比较成熟的一套互联网应用程序的API设计理论。二、安装： Flask-Restful需要在Flask 0.8以上的版本，在Python2.6或者Python3.3上运行。通过pip inst...
2021-01-29 18:22:37
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原创 40、flask--Flask上下文
Flask上下文：1、Local对象： 在`Flask`中，类似于`request`的对象，其实是绑定到了一个`werkzeug.local.Local`对象上。这样，即使是同一个对象，那么在多个线程中都是隔离的。类似的对象还有`session`以及`g`对象。2、 Thread Local对象： 只要满足绑定到这个对象上的属性，在每个线程中都是隔离的，那么他就叫做`Thread Local`对象。示例代码：from threading import Thr...
2021-01-29 13:29:49
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原创 39、flask--- cookie和session
一、什么是cookie 在网站中，http请求是无状态的。也就是说即使第一次和服务器连接后并且登录成功后，第二次请求服务器依然不能知道当前请求是哪个用户。cookie的出现就是为了解决这个问题，第一次登录后服务器返回一些数据（cookie）给浏览器，然后浏览器保存在本地，当该用户发送第二次请求的时候，就会自动的把上次请求存储的cookie数据自动的携带给服务器，服务器通过浏览器携带的数据就能判断当前用户是哪个了。cookie存储的数据量有限，不同的浏览器有不同的存储大小，但一般不超过4KB...
2021-01-26 14:53:30
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原创 38、flask--Flask文件上传
一、文件上传的基本步骤：1. 在模版中，form表单中，需要指定`encotype='multipart/form-data'`才能上传文件。2. 在后台如果想要获取上传的文件，那么应该使用`request.files.get('avatar')`来获取。3. 保存文件之前，先要使用`werkzeug.utils.secure_filename`来对上传上来的文件名进行一个过滤。这样才能保证不会有安全问题。4. 获取到上传上来的文件后，使用`avatar.save(路径)`方法来保存文件。、5
2021-01-26 14:31:42
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原创 37、flask--WTForms的使用
这个库一般有两个作用。第一个就是做表单验证，把用户提交上来的数据进行验证是否合法。第二个就是做模版渲染。一、做表单验证：自定义一个表单类，继承自wtforms.Form类。 定义好需要验证的字段，字段的名字必须和模版中那些需要验证的input标签的name属性值保持一致。 在需要验证的字段上，需要指定好具体的数据类型。 在相关的字段上，指定验证器。 以后在视图中，就只需要使用这个表单类的对象，并且把需要验证的数据，也就是request.form传给这个表单类，以后调用f...
2021-01-25 18:19:42
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原创 36、flask---Flask_migrate
在实际的开发环境中，经常会发生数据库修改的行为。一般我们修改数据库不会直接手动的去修改，而是去修改ORM对应的模型，然后再把模型映射到数据库中。这时候如果有一个工具能专门做这种事情，就显得非常有用了，而flask-migrate就是做这个事情的。flask-migrate是基于Alembic进行的一个封装，并集成到Flask中，而所有的迁移操作其实都是Alembic做的，他能跟踪模型的变化，并将变化映射到数据库中。一、安装：pip install flask-migrate二、 在...
2021-01-25 15:40:11
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原创 35、flask--Flask-Script使用详细
一、介绍和安装 Flask-Script的作用是可以通过命令行的形式来操作Flask。例如通过命令跑一个开发版本的服务器、设置数据库，定时任务等。要使用Flask-Script，可以通过`pip install flask-script`安装最新版本。二、基本使用步骤：第一步：创建manage.py文件第二步：在manage.py中搭建基本框架from flask_script import Managerfrom flask_learn import app...
2021-01-23 19:39:26
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原创 34、flask---Flask-SQLAlchemy下alembic的配置
Flask-SQLAlchemy下alembic的配置步骤：1. 定义好自己的模型和在config中配置数据库连接DEBUG = True# 修改代码后自动重新加载TEMPLATES_AUTO_RELOAD=True# 数据库配置HOSTNAME = '127.0.0.1'PORT = 3306DATABASE = 'test_flask_learn'USERNAME = 'root'PASSWORD ='123456'#dialect+driver://userna
2021-01-23 10:10:59
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原创 33、flask---alembic使用
alembic的使用一、介绍和安装 alembic是sqlalchemy作者开发的，用来做ORM模型与数据库的迁移与映射。alembic使用跟git有点类似，表现为两个方面。第一，alembic的所有命令都是以alembic开头；第二，alembic的迁移文件也是通过版本进行控制的。 打开终端: pip install alembic二、使用alembic的步骤1. 定义好自己的模型。#encoding: utf-8from sqlalchemy imp...
2021-01-22 21:51:58
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原创 32、flask---SQLAlchemy在Flask中的使用详细
1、安装：在终端中：pip install flask-sqlalchemy2、 数据库连接：1. 跟sqlalchemy一样，定义好数据库连接字符串DB_URI。 2. 将这个定义好的数据库连接字符串DB_URI，通过`SQLALCHEMY_DATABASE_URI`这个键放到`app.config`中。示例代码：`app.config["SQLALCHEMY_DATABASE_URI"] = DB_URI`. 3. 使用`flask_sqlalchemy.SQLAlchemy`这个类定义
2021-01-22 20:26:23
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原创 31、flask--数据库的基本操作（下）
3、懒加载：在一对多，或者多对多的时候，如果想要获取多的这一部分的数据的时候，往往能通过一个属性就可以全部获取了。比如有一个作者，想要或者这个作者的所有文章，那么可以通过user.articles就可以获取所有的。但有时候我们不想获取所有的数据，比如只想获取这个作者今天发表的文章，那么这时候我们可以给relationship传递一个lazy='dynamic'，以后通过user.articles获取到的就不是一个列表，而是一个AppenderQuery对象了。这样就可以对这个对象再进行一层过滤和排序等操
2021-01-22 19:31:49
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原创 30、flask--数据库的基本操作（上）
1、 排序：1. order_by：可以指定根据这个表中的某个字段进行排序，如果在前面加了一个-，代表的是降序排序。2. 在模型定义的时候指定默认排序：有些时候，不想每次在查询的时候都指定排序的方式，可以在定义模型的时候就指定排序的方式。有以下两种方式： * relationship的order_by参数：在指定relationship的时候，传递order_by参数来指定排序的字段。 * 在模型定义中，添加以下代码： __mapper_args__ = {...
2021-01-22 16:55:36
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原创 29、flask---外键和ORM关系
### 外键：使用SQLAlchemy创建外键非常简单。在从表中增加一个字段，指定这个字段外键的是哪个表的哪个字段就可以了。从表中外键的字段，必须和父表的主键字段类型保持一致。示例代码如下：```pythonclass User(Base): __tablename__ = 'user' id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True) username = Column(String(50),nullable=...
2021-01-20 20:31:42
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原创 28、flask--filter过滤条件
### filter过滤条件：过滤是数据提取的一个很重要的功能，以下对一些常用的过滤条件进行解释，并且这些过滤条件都是只能通过filter方法实现的：1. equals： ```python article = session.query(Article).filter(Article.title == "title0").first() print(article) ```2. not equals: ```python query.filter(Us...
2021-01-17 10:57:04
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原创 27、flask--query可用参数
### query可用参数：1. 模型对象。指定查找这个模型中所有的对象。2. 模型中的属性。可以指定只查找某个模型的其中几个属性。3. 聚合函数。 * func.count：统计行的数量。 * func.avg：求平均值。 * func.max：求最大值。 * func.min：求最小值。 * func.sum：求和。 `func`上，其实没有任何聚合函数。但是因为他底层做了一些魔术，只要mysql中有的聚合函数，都可以通过func调用。...
2021-01-16 21:03:32
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原创 26、flask--- Column常用参数
Column常用参数：1. primary_key：设置某个字段为主键。2. autoincrement：设置这个字段为自动增长的。3. default：设置某个字段的默认值。在发表时间这些字段上面经常用。4. nullable：指定某个字段是否为空。默认值是True，就是可以为空。5. unique：指定某个字段的值是否唯一。默认是False。6. onupdate：在数据更新的时候会调用这个参数指定的值或者函数。在第一次插入这条数据的时候，不会用onupdate的值，只会使用defaul.
2021-01-16 20:45:37
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