张士玉小黑屋

　　雪晴一口黑血吐出去，整个人就晕了过去。　　“晴儿！”母后脸色大变，差点跟着昏厥。　　明玥皱起眉：“我没有……”　　不等她说完，父王凝了一掌法力就重重击向她：“孽女，你对她做了什么！”　　明玥迅速捏诀形成屏障抵挡，可到底被打中了心脉！　　她连退几步，捂着心口嘴角流出一缕血，不可置信：“父王？”　　“我没有你这样心思歹毒的女儿！”父王疾言厉色，“说，你在仙骨里下了什么毒？”　　不等明玥开口，司瑾庭一把抓住了她的手腕，但第一句话却不是关心紧张，反而也是质问：“明玥，我说过我一定会娶你，你为何非要将晴儿逼死？”　　“快把解药拿出来！”　　明玥身心俱痛，用力将他甩开：“我没有害她！当年她意外中毒，当晚你们便将我剖骨，我何时能往里面埋毒？如果有毒，你们又怎么会发现不了？”　　这样拙劣的谎言，他们竟然

　　之后的画面，明玥再不敢看。　　她仓皇移开目光，可刚才那一幕已经像针一样刺进她的心里。　　这不是雪晴第一次故意做这样的事给她看。　　其实明玥不明白，她们明明是亲姐妹，本该是最亲密的人。　　可为什么雪晴要一次次陷害自己，让父母厌恶自己。　　难道就是为了得到父王母后的偏爱吗？　　但她已经得到了，还有什么不满的？　　千百年来，她在族中受尽冷眼　　直到五百岁那年，她单枪匹马击退魔族，得了天帝的封赏。　　这才在族中勉强能够抬起头，终于有人想起来她也是凤族公主。　　后来遇到了司瑾庭，两人暗生情愫，有次重伤，他自愿耗费三成灵力来救她。　　是司瑾庭给她的承诺让她心生底气，所以她才带着他回到凤族，将他介绍给族人认识。　　因此也没有在意，雪晴见到司瑾庭时眼中的觊觎。　　可不过几许光阴，一切都变了。　　为何这世

　　司瑾庭到底还是食言了。　　他一夜未归，明玥也一夜无眠。　　第二天一早她推开殿门，才发现殿内的喜庆装饰早被拆得干干净净。　　有两个背对她的小仙低声议论着：“明玥上神真可怜，这可是龙凤两族的大喜事，竟也能说黄就黄了。”　　“我看呐，这婚事还会继续，但嫁给天界太子的人是谁，可就说不定了。”　　“可小声点，不然被明玥上神听见，多难过啊。”　　明玥垂下黯然的眼。　　她以为自己经历了这么多次，就不会再难过了。　　可心到底还是刺痛。　　她关上了殿门，转身回到寝宫。　　她与司瑾庭两人的喜服被她悬挂起来。　　她望着，幻想着他们穿着喜服拜堂行礼的场景。　　又想起司瑾庭曾经对她许下的承诺：“玥儿，你是这天地间最神武的女战神，所以这独一无二的嫁衣，代表着我司瑾庭惟爱你一人的承诺。”　　唯爱她一人……　　如今这承

　　从出生那刻起，明玥就注定了一生无人爱她。　　她拥有的东西是妹妹不要的，只要是妹妹喜欢的，她都必须让。　　她让出自己的仙骨，让出珍宝，最后……她让出了夫君。　　后来，她死在守护了几百年的昆仑山顶。　　死在未婚夫司瑾庭与妹妹雪晴的大婚之日。　　再后来，她的棺材与爱人的喜轿……擦肩而过。　　……　　天界，玲珑殿内。　　天界唯一的女战神明玥，卸下银甲换上了红袍。　　镜中的她头冠华丽，美得不可方物。　　明日，她就要嫁与天帝之子司瑾庭，与他生同衾，死同穴。　　想到司瑾庭，明玥不禁露出了笑容。　　谁料房门“嘭”的一声被推开。　　她平日优雅从容的母后，此刻却惊慌失措：“玥儿，你妹妹知道你和司瑾庭要成亲，刚才昏过去了。”　　“算母后求你，你让司瑾庭这些时日多陪陪晴儿，婚事……就先延后几天行吗？”　　又是雪

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1.本地自动标注X-Anylabeling1.1简介与项目地址常用LabelImg和Labelme两款主流的本地标注软件，熟练的标记人员可以很快标注，但在标注后期欠缺自动标注的手段，之前使用过labelgo自动标记软件。限制挺多，比如只能yolov5的模型以及不能实现关键点、分割等自动标注，还容易崩溃。然后我遇见了X-Anylabeling，它无需复杂配置，下载即可用，支持自定义模型的同时有CPU和GPU版本，极大提升效率。AnyLabeling=LabelImg+Labelme+ImprovedUI+Auto-labeling项目地址X-Anylabeling功能：支持GPU推理加速；支持图像和视频处理；支持单帧和批量预测所有任务；支持自定义模型和

在第一部分，将了解多种时间序列的模型，如经典的时间序列模型监督学习模型基于深度学习的模型在第二部分，将建立几个时间序列模型来预测股市的应用案例，并了解一些时间序列建模技术。这些模型将相互比较，以选择表现最好的一个。时间序列数据集和预测首先回顾一下时间序列到底是什么。时间序列是一种特殊类型的数据集，其中一个或多个变量随着时间的推移被测量。我们所处理的大多数数据集都是基于独立的观察。即数据集中的每一行（数据点）都代表一个单独的观察值。例如，在一个网站上，你可以跟踪每个访问者，每个访问者都有一个用户ID，他或她将独立于其他访问者。时间序列数据实例：具有独立观测值的数据集而在时间序列中，观测值是随着时间的推移而测量的。你的数据集中的每个

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