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  • 操作系统长期调度、中期调度和短期调度之间的区别  许多进程或线程都准备使用CPU进行任务处理时,就会... 如上图所示,调度,分为长期、中期和短期三种。    长期调度,又称为作业调度或高级调度,这种

    操作系统中长期调度、中期调度和短期调度之间的区别


        在许多进程或线程都准备使用CPU进行任务处理时,就会存在资源竞争和分配的问题。一般都会将进程或线程先放在一个缓冲池中,等待合适的时机调度程序从中选择一个进程或线程进行交给CPU进行处理。
     
       
     
        如上图所示,在调度中,分为长期、中期和短期三种。
        
        长期调度,又称为作业调度或高级调度,这种调度将已进入系统并处于后备状态的作业按某种算法选择一个或一批,为其建立进程,并进入主机,当该作业执行完毕时,还负责回收系统资源,在批处理系统中,需要有作业调度的过程,以便将它们分批地装入内存,在分时系统和实时系统中,通常不需要长期调度。它的频率比较低,主要用来控制内存中进程的数量。

        中期调度,又称为交换调度。它的核心思想是能将进程从内存或从CPU竞争中移出,从而降低多道程序设计的程度,之后进程能被重新调入内存,并从中断处继续执行,这种交换的操作可以调整进程在内存中的存在数量和时机。其主要任务是按照给定的原则和策略,将处于外存交换区中的就绪状态或等待状态的进程调入内存,或把处于内存就绪状态或内存等待状态的进程交换到外存交换区。
        
        短期调度,又称为进程调度、低级调度或微观调度。这也是通常所说的调度,一般情况下使用最多的就是短期调度。它的主要任务是按照某种策略和算法将处理机分配给一个处于就绪状态的进程,分为抢占式和非抢占式。
        
        可以从下图中清晰的看到这些调度之间的区别。
        
        
        从另一个角度来说,短期调度执行的频率最高。短期调度在内存作业中选择就绪执行的作业,并为他们分配CPU。中期调度作为一种中等程度的调度程序,尤其被用于分时系统,一个交换方案的实施,将部分运行程序移出内存,之后,从中断处继续执行,从而改善进程组合或者因内存要求的改变引起了可用内存的过度使用而需要释放内存。长期调度确定哪些作业调入内存以执行. 它们主要的不同之处是它们的执行的频率。短期调度必须经常调用一个新进程,由于在系统中,长期调度处理移动的作业时,并不频繁被调用,可能在进程离开系统时才被唤起。
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  • 此示例,神经网络用于使用2011年4月至2013年2月期间的数据预测都柏林市议会公民办公室的能源消耗。 每日数据是通过总计每天提供的15分钟间隔的消耗量来创建的。 LSTM简介 LSTM(或长期短期存储器网络)允许分析...

    原文链接:http://tecdat.cn/?p=6663

    原文出处:拓端数据部落公众号

    此示例中,神经网络用于使用2011年4月至2013年2月期间的数据预测公民办公室的电力消耗。

     每日数据是通过总计每天提供的15分钟间隔的消耗量来创建的。

    LSTM简介

    LSTM(或长短期记忆人工神经网络)允许分析具有长期依赖性的有序数据。当涉及到这项任务时,传统的神经网络体现出不足,在这方面,LSTM将用于预测这种情况下的电力消耗模式。

    与ARIMA等模型相比,LSTM的一个特殊优势是数据不一定需要是稳定的(常数均值,方差和自相关),以便LSTM对其进行分析。

    自相关图,Dickey-Fuller测试和对数变换

    为了确定我们的模型中是否存在平稳性

    1. 生成自相关和自相关图
    2. 进行Dickey-Fuller测试
    3. 对时间序列进行对数变换,并再次运行上述两个过程,以确定平稳性的变化(如果有的话)

    首先,这是时间序列图:

    据观察,波动性(或消费从一天到下一天的变化)非常高。在这方面,对数变换可以用于尝试稍微平滑该数据。在此之前,生成ACF和PACF图,并进行Dickey-Fuller测试。

    自相关图

     

    偏自相关图

     

    自相关和自相关图都表现出显着的波动性,这意味着时间序列中的几个区间存在相关性。

    运行Dickey-Fuller测试时,会产生以下结果:

     当p值高于0.05时,不能拒绝非平稳性的零假设。

      
     STD1
    954.7248
    4043.4302
    0.23611754 
    

    变异系数(或平均值除以标准差)为0.236,表明该系列具有显着的波动性。

    现在,数据被转换为对数格式。

    虽然时间序列仍然不稳定,但当以对数格式表示时,偏差的大小略有下降:
     

    此外,变异系数已显着下降至0.0319,这意味着与平均值相关的趋势的可变性显着低于先前。

    STD2 = np.std(数据集)
    mean2 = np.mean(数据集)
    cv2 = std2 / mean2 #变异系数
    std2
     0.26462445 
    mean2
     8.272395 
    cv2
     0.031988855 

    同样,在对数数据上生成ACF和PACF图,并再次进行Dickey-Fuller测试。

    自相关图

    偏自相关图

    Dickey-Fuller测试

    ... print('\ t%s:%。3f'%(key,value))
    1%:-3.440
    5%: -  2.866
    10%: -  2.569 

    Dickey-Fuller检验的p值降至0.0576。虽然这在技术上没有拒绝零假设所需的5%显着性阈值,但对数时间序列已显示基于CV度量的较低波动率,因此该时间序列用于LSTM的预测目的。

    LSTM的时间序列分析

    现在,LSTM模型用于预测目的。

    数据处理

    首先,导入相关库并执行数据处理

    LSTM生成和预测

    模型训练超过100期,并生成预测。

    #生成LSTM网络
    model = Sequential()
    model.add(LSTM(4,input_shape =(1,previous)))
     model.fit(X_train,Y_train,epochs = 100,batch_size = 1,verbose = 2)
    
    #生成预测
    trainpred = model.predict(X_train)
    
    #将标准化后的数据转换为原始数据
    trainpred = scaler.inverse_transform(trainpred)
    
    #计算 RMSE
    trainScore = math.sqrt(mean_squared_error(Y_train [0],trainpred [:,0]))
     
    #训练预测
    trainpredPlot = np.empty_like(dataset)
     
    #测试预测
    
    #绘制所有预测
    inversetransform,= plt.plot(scaler.inverse_transform(dataset))
    

    准确性

    该模型显示训练数据集的均方根误差为0.24,测试数据集的均方根误差为0.23。平均千瓦消耗量(以对数格式表示)为8.27,这意味着0.23的误差小于平均消耗量的3%。

    以下是预测消费与实际消费量的关系图:

    有趣的是,当在原始数据上生成预测(未转换为对数格式)时,会产生以下训练和测试误差:

     在每天平均消耗4043千瓦的情况下,测试的均方误差占总日均消耗量的近20%,并且与对数数据产生的误差相比非常高。

    让我们来看看这增加预测到1050天。

    10天

    50天

    我们可以看到测试误差在10天和50天期间显着降低,并且考虑到LSTM模型在预测时考虑了更多的历史数据,消耗的波动性得到了更好的预测。

    鉴于数据是对数格式,现在可以通过获得数据的指数来获得预测的真实值。

    例如,testpred变量用(1,-1)重新调整:

    testpred.reshape(1,-1)
     array([[7.7722197,8.277015,8.458941,8.455311,8.447589,8.445035,
     ......
    8.425287,8.404881,8.457063,8.423954,7.98714,7.9003944,
    8.240862,8.41654,8.423854,8.437414,8.397851,7.9047146]],
    dtype = float32)

    结论

    对于这个例子,LSTM被证明在预测电力消耗波动方面非常准确。此外,以对数格式表示时间序列可以提高LSTM的预测准确度。


    参考文献

    1.在python中使用lstm和pytorch进行时间序列预测

    2.python中利用长短期记忆模型lstm进行时间序列预测分析

    3.使用r语言进行时间序列(arima,指数平滑)分析

    4.r语言多元copula-garch-模型时间序列预测

    5.r语言copulas和金融时间序列案例

    6.使用r语言随机波动模型sv处理时间序列中的随机波动

    7.r语言时间序列tar阈值自回归模型

    8.r语言k-shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类

    9.python3用arima模型进行时间序列预测

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  • DL入门(4):长短期记忆网络(LSTM)

    万次阅读 2021-01-18 10:57:42
    简单了解长短期记忆网络LSTM和门控循环单元网络GRU与一般RNN的不同,并掌握它们的工作原理。

      写在前面:看预测论文综述时,面临这样一个问题:很多DL的方法只是会简单运用,却不是特别了解其详细原理,故针对CNN、RNN、LSTM、AutoEncoder、RBM、DBN以及DBM分别做一些简单总结,以达到了解的目的,此篇为LSTM。

    1.RNN的缺陷

      RNN在构建实际应用程序如语言翻译、文本分类和更多的序列化问题方面非常常见,but在处理大型序列时存在梯度消失和梯度爆炸等问题。
       RNN结构共享一组U,W,b,这样梯度在反向传播过程中是不断连乘的,这样会使得梯度越来越大或者越来越小,带来梯度爆炸or梯度消失。所以当神经元个数非常多,也就是我们在处理很长一段序列的时候,往往得不到预期的结果。
      梯度下降与梯度爆炸
      梯度的表达式为:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    可以看到,当r>1,t-k→∞时,γtk\gamma^{t-k}→∞,造成梯度爆炸问题;相反,γ<1,t-k→∞时,γtk\gamma^{t-k}→0,会出现梯度消失问题。
      而循环神经网络中经常使用的激活函数为Sigmoid函数和Tanh函数,其导数值都小于1,并且权重矩阵U的值也不会太大,因此如果时间间隔t-k过大,就会导致误差δt,kδ_{t,k}趋于0,出现梯度消失问题。在这种情况下,当目前的预测又需要用到比较久远的信息时,就会出现长期依赖问题。

    2.LSTM

    2.1 LSTM的结构

      既然是RNN的变种,那么二者之间肯定还是有很大关联的。实际上,LSTM的神经元还是基于输入x和上一级的隐藏层输出h来计算,只不过相比RNN,LSTM的内部结构更为复杂,RNN的计算表达式为:
    在这里插入图片描述
      LSTM相比于RNN,引入了输入门i、遗忘门f、输出门o以及内部记忆单元c。其结构如下所示:
    在这里插入图片描述

    2.1.1遗忘门f

    在这里插入图片描述
      如上图所示,遗忘门f用于控制输入x和上一层隐藏层输出h被遗忘的程度大小。WfW_{f}是遗忘门的权重,bfb_{f}是遗忘门的偏置,需要指出的是,所有遗忘门共用一组W和b。
      实际上,上述公式也可以写成:
    ft=σ(Wfxt+Ufht1+bf) f_{t}=\sigma(W_{f}x_{t}+U_{f}h_{t-1}+b_{f})
    这样便能与前面的RNN对应起来,UfWfbfU_{f}、W_{f}、b_{f}是所有遗忘门的一组权重参数。

    2.1.2 输入门i

    在这里插入图片描述
      如上图所示,输入门i用于控制输入x和当前计算的状态更新到记忆单元的程度大小。相应地,其表达式可以改为:
    it=σ(Wixt+Uiht1+bi)C~t=tanh(WCxt+UCht1+bC) i_{t}=\sigma(W_{i}x_{t}+U_{i}h_{t-1}+b_{i})\\ \tilde{C}_{t}=tanh(W_{C}x_{t}+U_{C}h_{t-1}+b_{C})

    2.1.3 内部记忆单元c

      观察上图可以发现,iti_{t}C~t\tilde{C}_{t}汇聚到了一起,经过一个加号变成CtC_{t},如下所示:
    在这里插入图片描述
    内部记忆单元表达式如下:
    Ct=ftCt1+itC~t C_{t}=f_{t}*C_{t-1}+i_{t}*\tilde{C}_{t}
    其中ftf_{t}为遗忘门输出,C~t\tilde{C}_{t}是当前输入的单元状态,CtC_{t}是当前时刻单元状态。

    2.1.4 输出门o

    在这里插入图片描述
    同样可改写为:
    ot=σ(Woxt+Uoht1+bo)ht=ottanh(Ct) o_{t}=\sigma(W_{o}x_{t}+U_{o}h_{t-1}+b_{o})\\ h_{t}=o_{t}*tanh(C_{t})
      可以看到,隐藏层输出是由输出门和内部记忆单元决定的。
      以上所有表达式中的σ\sigma通常是指sigmoid函数,主要是起到门控作用,因为其输出为0~1,当输出接近0或者1时,符合物理意义上的关或开。

    2.2 一些总结

      循环神经网络中的隐状态h存储了历史信息,可以看做一种记忆。在简单的RNN模型中,h在每一个时刻都是改变的,都会被重写,因此可看作一种短期记忆。而在LSTM中,记忆单元c可以在某个时刻捕捉到某个关键信息,并有能力将此关键信息保存一定的时间间隔。记忆单元c中保存信息的生命周期要长于短期记忆,但又远远短于长期记忆,因此将LSTM称为长短期记忆(Long Short-Term Memory)

      在深度网络参数学习时,参数初始化的值一般都比较小。但是在训练LSTM网络时,过小的值会使得遗忘门的值比较小,这意味着前一时刻的信息大部分都丢失了,这样网络很难捕捉到长距离的依赖信息。 并且相邻时间间隔的梯度会非常小,这会导致梯度弥散问题。因此遗忘门的参数初始值一般都设得比较大,其偏置向量bfb_{f}设为1或2。

    3.门控循环单元网络GRU

    3.1 基本结构

      门控循环单元(Gated Recurrent Unit, GRU)网络是一种比LSTM网络更加简单的循环神经网络。其结构如下所示:
    在这里插入图片描述
    GRU相比于LSTM有以下两点不同:

    1. 将输入门i、遗忘门f、输出门o变为两个门:更新门(Update Gate)和重置门(Reset Gate)。
    2. 直接在当前状态hth_{t}和历史状态ht1h_{t-1}之间引入线性依赖关系。

       具体来讲,GRU将遗忘门和输入门合并成更新门,将内部记忆单元和隐藏层输出合并成重置门,进而让整个结构变得更加简单,性能可能会有所增强。

    3.2 工作原理

    在这里插入图片描述
    重置门rtr_{t}与候选状态h~t\tilde{h}_{t}的表达式为:
    rt=σ(Wrxt+Urht1+br)h~t=tanh(Whxt+Uh(rtht1)+bh) r_{t}=\sigma(W_{r}x_{t}+U_{r}h_{t-1}+b_{r})\\ \tilde{h}_{t}=tanh(W_{h}x_{t}+U_{h}(r_{t}\odot h_{t-1})+b_{h})
    重置门用于控制候选状态是否依赖上一时刻状态,通过重置门rtr_{t}表达式我们可以发现:

    1. rt=0r_{t}=0时,候选状态只与当前输入xtx_{t}有关,和历史状态无关。
    2. rt=1r_{t}=1时,候选状态和当前输入xtx_{t}以及历史状态ht1h_{t-1}都有关,这就与一般的RNN一致了。

    更新门ztz_{t}与当前状态hth_{t}的表达式为:
    zt=σ(Wzxt+Uzht1+bz)ht=ztht1+(1zt)h~t z_{t}=\sigma(W_{z}x_{t}+U_{z}h_{t-1}+b_{z})\\ h_{t}=z_{t}\odot h_{t-1}+(1-z_{t})\odot \tilde{h}_{t}

    通过hth_{t}的表达式我们可以发现:

    1. zt=0z_{t}=0时,当前状态就是候选状态,与前一状态ht1h_{t-1}之间为非线性关系。
    2. zt=1z_{t}=1时,当前状态就是前一状态,二者之间为线性关系。
    3. 因此,更新门用于控制前一隐藏状态有多少信息转移到当前隐藏状态,类似于LSTM中的内部记忆单元。

    因此,综合二者并观察状态更新表达式我们发现:

    1. zt=0rt=1z_{t}=0,r_{t}=1时,GRU退化为简单RNN。
    2. zt=0rt=0z_{t}=0,r_{t}=0时, 当前状态hth_{t}只和当前输入xtx_{t}相关, 和历史状态ht1h_{t-1}无关,即隐藏状态被迫忽略前一时刻隐藏状态。
    3. zt=1z_{t}=1时,当前状态就是前一状态。
    展开全文
  • 短期记忆网络(LSTM,Long Short-Term Memory)是一种时间循环神经网络,是为了解决一般的RNN(循环神经网络)存在的长期依赖问题而专门设计出来的,所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。标准RNN...

    一、LSTM描述

    长短期记忆网络(LSTM,Long Short-Term Memory)是一种时间循环神经网络,是为了解决一般的RNN(循环神经网络)存在的长期依赖问题而专门设计出来的,所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。在标准RNN中,这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构,例如一个tanh层。[概念参考:百度百科]

    LSTM网络结构如下图:[图片来源:OPEN-OPEN]

    单个LSTM主要包括以下四个步骤。

    (1)遗忘门

    (2)更新输入信息

    (3)更新网络状态

     

    (4)网络输出信息

    更详细的分析,此处不再描述,本文着重实现和解决问题。

     

    二、问题描述

    已有一个月的电力负荷数据,该负荷数据为每15分钟一个数据点,要求通过对该数据进行学习,对未来的负荷数据进行预测。

    采用单向LSTM长短期记忆网络进行深度学习,采用MATLAB平台实现。

     

    三、MATLAB实现

    3.1 加载原始数据

    原始数据需要构建为行向量,即时间序列值。

    %%
    %加载数据,重构为行向量
    datayears = load('RPD_data.mat');
    datayears = datayears.Prpd;
    data = datayears(length(datayears)-96*(31):end);
    data = data';
    
    %很多人问我这个datayears是什么,这里解释一下,以上代码是加载数据
    %把你的负荷数据赋值给data变量就可以了。
    %data是行向量。要是还不明白,就留言吧。
    
    figure
    plot(data)
    xlabel("Days")
    ylabel("Loads")
    title("Daily load")

    运行结果如下:

    3.2 数据预处理

    %%
    %序列的前 90% 用于训练,后 10% 用于测试
    numTimeStepsTrain = floor(0.9*numel(data));
    dataTrain = data(1:numTimeStepsTrain+1);
    dataTest = data(numTimeStepsTrain+1:end);
    
    %数据预处理,将训练数据标准化为具有零均值和单位方差。
    mu = mean(dataTrain);
    sig = std(dataTrain);
    dataTrainStandardized = (dataTrain - mu) / sig;
    
    %输入LSTM的时间序列交替一个时间步
    XTrain = dataTrainStandardized(1:end-1);
    YTrain = dataTrainStandardized(2:end);

    3.3 创建LSTM网络

    %%
    %创建LSTM回归网络,指定LSTM层的隐含单元个数96*3
    %序列预测,因此,输入一维,输出一维
    numFeatures = 1;
    numResponses = 1;
    numHiddenUnits = 96*3;
    
    layers = [ ...
        sequenceInputLayer(numFeatures)
        lstmLayer(numHiddenUnits)
        fullyConnectedLayer(numResponses)
        regressionLayer];
    
    %指定训练选项,求解器设置为adam, 250 轮训练。
    %梯度阈值设置为 1。指定初始学习率 0.005,在 125 轮训练后通过乘以因子 0.2 来降低学习率。
    options = trainingOptions('adam', ...
        'MaxEpochs',250, ...
        'GradientThreshold',1, ...
        'InitialLearnRate',0.005, ...
        'LearnRateSchedule','piecewise', ...
        'LearnRateDropPeriod',125, ...
        'LearnRateDropFactor',0.2, ...
        'Verbose',0, ...
        'Plots','training-progress');
    %训练LSTM
    net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);

    3.4 预测数据

    !!!!这里补充一下很多人说没有看到的XTest YTest:

    dataTestStandardized = (dataTest - mu) / sig;
    XTest = dataTestStandardized(1:end-1);
    YTest = dataTest(2:end);

    这里采用上一时刻的观测值来预测下一时刻的预测值。

    net = resetState(net);
    net = predictAndUpdateState(net,XTrain);
    
    YPred = [];
    numTimeStepsTest = numel(XTest);
    for i = 1:numTimeStepsTest
        [net,YPred(:,i)] = predictAndUpdateState(net,XTest(:,i),'ExecutionEnvironment','cpu');
    end
    
    %使用先前计算的参数对预测去标准化。
    YPred = sig*YPred + mu;
    
    %计算均方根误差 (RMSE)。
    rmse = sqrt(mean((YPred-YTest).^2))

    3.5 查看预测结果

    %将预测值与测试数据进行比较。
    figure
    subplot(2,1,1)
    plot(YTest)
    hold on
    plot(YPred,'.-')
    hold off
    legend(["Observed" "Predicted"])
    ylabel("Loads")
    title("Forecast with Updates")
    
    subplot(2,1,2)
    stem(YPred - YTest)
    xlabel("Days")
    ylabel("Error")
    title("RMSE = " + rmse)
    
    
    figure
    subplot(2,1,1)
    plot(dataTrain(1:end-1))
    hold on
    idx = numTimeStepsTrain:(numTimeStepsTrain+numTimeStepsTest);
    plot(idx,[data(numTimeStepsTrain) YPred],'.-')
    hold off
    xlabel("Days")
    ylabel("Loads")
    title("Forecast")
    legend(["Observed" "Forecast"])
    subplot(2,1,2)
    plot(data)
    xlabel("Days")
    ylabel("Loads")
    title("Daily load")

    可以看到预测效果非常的好。

    其他:

    深度学习--Matlab使用LSTM长短期记忆网络对负荷进行分类

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  • 摘要] 相对于大型企业来说,我国的小企业实行会计电算化的过程存在一系列问题,如会计电算化的制度不健全、企业领导和会计人员观念落后、会计电算化系统安全隐患等等。本文针对我国小企业会计电算化...
  • 理解长短期记忆(Long Short Term Memory, LSTM)模型
  • 理解长短期记忆网络(LSTM NetWorks)

    千次阅读 2016-12-22 17:30:42
    语言模型例子,因为它仅仅看到了一个代词,也许我们想去输出与动词相关的信息,这种情况下会发生什么呢?例如,也许输出是否这代词时单数还是复数。如果是动词的话,我也知道动词是否需要进行词形的变化。  ...
  • 深度学习(2)LSTM长短期记忆网络

    千次阅读 2018-07-08 14:08:17
    RNN,采用了Sigmoid函数,它的导数值域范围是(0,1/4]内,每次反向传播都会以1/4的速度递减,时间越远梯度减小越明显。 例:若当前时刻为t,(t-3)时刻时,梯度将减少至少(0.25*0.25*0.25=1/64) ,这就是...
  • 写给自己的备忘内容:RNN的基础1概述Recurrentneural network,循环神经网络,普通多层BP神经网络基础上,增加了隐藏层各单元间的横向联系,通过一个权重矩阵,可以将上一个时间序列的神经单元的值传递至当前的...
  • 如何从10亿数据快速判断是否存在某一个元素

    千次阅读 多人点赞 2021-02-26 11:02:49
    采用这种方案最好将 key 设置一个短期失效时间,否则大量不存在的 key 被存储到 Redis ,也会占用大量内存。 布隆过滤器(Bloom Filter) 针对上面缓存穿透的解决方案,我们思考一下:假如一个 key 可以绕过第 1 ...
  • 为保护原持有人利益,防止资金利用假期短期套利,目前有超过50只货币基金或短期理财基金发布端午节前限购公告。  最近几天多家基金公司宣布旗下货币基金暂停申购。南方基金日前就公告,决定5月29日开始暂停南方...
  • 短期电力负荷预测是电力系统安全调度、经济运行的重要依据 , 随着电力系统的市场化 , 负荷预测的精度直接影响到电力系统运行的可靠性、经济性和供电质量。LSTM 为短期电力负荷预测提供了一个新的研究方向。本文将...
  • “T5”腾讯是怎么样的存在?这个问题,如果给两万名腾讯技术人员来回答,大部分的答案估计只有一个字 ——神。要知道,腾讯职级能力体系里,大多数人达到T3已殊为不易,已...
  • 训练神经网络(例如长短期记忆复现神经网络)时,可能需要缩放序列预测问题的数据。 当输入数据序列分布并不标准,或者变化幅度(标准差)过大时,这会减慢网络的学习和收敛速度,也会阻碍网络的学习效率。 因此...

空空如也

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在短期中存在