春風若有憐花意,1981年生肖五行

春风若有怜花意，可否许我再少年。这个全文是哪种，作者是谁呢？

春风若有怜花意，可否许我再少年。两句，大意是：春风来了，花又开了。可见春风爱意和德行，可是，春风啊，你能不能更进一步，把你的怜花之心施于人类，让我们人类也能够从新来一次，返老还童呢？后十二句是独立的一首诗。咏苍髯》放在前面，相当于引言。【一声啼哭来人间】就是首句。【生我我生把债还】：父母生我，我再生子，上代为下代操劳不过是还债罢了。编辑于 2023-11-27 20:44 赞同 1 添加评论分享收藏喜欢

170平的c字型花园设计

上海善庭景观工程有限公司景观设计师今天分享一期170平C字型现代庭院设计。一.项目介绍：杭州别墅、院子形状为C字型、面积为170平二.现场照片前院侧院后院三.客户需求：现代风格，一定要高端大气上档次，其他的根据设计来（明确说明大水池不要，亭子不要）四.总平图总平图（上图）的朝向是上北下南五.设计理念：设计区域总体为三个方向，分别为前院侧院及后院（前院及后院有入户门）前院：前院俯视图前院为院子的大门处，此处为北侧，所以植物的选择上面为耐阴植物，整体是铺装结合砂砾的形式；前院细节图一前院细节图二前院细节图三同时在砂砾处设计了多肉植物及日式水钵的造景。漫步其中依然有景可赏。前院细节图四西北角为花坛植物，在花坛上还添加了雕塑小品，提供美化的功能。侧院：

給過？郭台銘暗示票投「老虎」朱：是馬英九

鴻海創辦人郭台銘，昨天在臉書留言4個表情符號，分別是「投票」、「老虎」、「愛心」、「國旗」，由於郭台銘生肖屬虎，也被解讀意在暗示 ...

【台灣10大陰廟】陰廟求財禁忌

陰廟禁忌有三：避免在入夜後前往，因為晚間陰氣相對較重。體質比較特殊的民眾不小心拜到陰廟可能會卡到、身體不適。拜陰廟一定要還願，因為陰廟並非有具體神祇的廟宇，因此遵守諾言顯得尤為重要。最後，應先了解拜訪的陰廟是否有特殊的禁忌，比如某些神明不能供奉特定供品，可詢問廟公或往來信眾後再進行參拜。陰廟的定義陰廟是指專門主祀無名孤魂的廟宇，例如萬應公廟、義民廟等（「公」、「爺」等字可用「媽」、「婆」等字替代）。陰廟通常是在發現無名屍骸時興建，以祭奠亡魂，避免冤魂在地方作祟。根據屍體的發現或處理方式，陰廟可分為水流公廟（發現於海邊或河岸）、金斗公廟（使用金斗甕裝盛）、大墓公廟（建墓祭拜）等類別。陰廟通常規模較小，常見於江邊山畔或險阻之處，有時也建築在墳墓之上。

手痣相10種｜手指有痣有貴人/手背有痣善於理財等於福氣命即測「貴福氣命

手痣相10種｜算命是吉是兇？拇指有痣＝非富則貴福氣命. 有人表示痣生在手中，有著能夠掌握大權或是管理者的象徵；亦有人認為手上有痣是吉利的象徵，手上有痣就是大吉之人，人中龍鳳；又有人指手上的痣是代表上輩子的戀情，憑痣找回今生的真命天子，到底手上不同位置的痣有何含義？

属羊的年份有哪几年属羊的年份对照表

属羊之人出生年份有：1931年、1943年、1955年、1967年、1979年、1991年、2003年、2015年等。 1931年出生的属羊人，2019年实岁98岁，虚岁100岁。 1943年出生的属羊人，2019年实岁76岁，虚岁77岁。 1955年出生的属羊人，2019年实岁64岁，虚岁65岁。 1967年出生的属羊人，2019年实岁52岁，虚岁53岁。 1979年出生的属羊人，2019年实岁30岁，虚岁41岁。 1991年出生的属羊人，2019年实岁28岁，虚岁30岁。 2003年出生的属羊人，2019年实岁16岁，虚岁17岁。 2015年出生的属羊人，2019年实岁4岁，虚岁5岁。属羊的出生年份五行查询：木羊 (乙未年—1895、1955年出生)

女生下巴反复长了一根黑毛怎么回事，怎么办

女生下巴反复长了一根黑毛可能是生理原因，也可能是病理原因，比如营养不良、多囊卵巢综合征等，应该根据具体原因进行处理。一、生理原因经常摩擦、揉搓或使用化妆品、洗脸产品等，可能会刺激毛囊，导致毛发生长加速，并且变得更明显。通常可不用特殊治疗，改善以上不良习惯即可。二、病理原因 1、营养不良：缺乏维生素、矿物质等营养物质，会影响毛发生长和代谢，导致毛发异常增生。可利用激光脱毛的方式进行改善，但是建议到正规的医院，由专业的医生进行。 2、多囊卵巢综合征：是一种内分泌紊乱的疾病，通常会使雄激素升高，导致毛发频繁生长。建议遵医嘱使用黄体酮软胶囊、炔雌醇环丙孕酮片、屈螺酮炔雌醇片等药物调理激素水平，从而缓解症状。另外，可能还有其他原因，例如药物因素、遗传因素、甲状腺功能亢进等情况。

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 !