张士玉小黑屋

谢景行原本就因为这个男人而克制了很多的情绪，被他这一阻扰刺激得太阳穴都突突地跳动。他条件反射拔出了腰间佩戴的长剑，滋啦的抽剑声寒气逼人，又有些心惊的刺耳。这是本将军的家事，烦请出去。他对贺凌的隐忍已经到了极致。贺凌丝毫不退让：这是我家，管你是什么将军，烦请出去！谢景行恼得直接甩剑直逼他颈脖，眼底腾起浓郁杀气。住手！一直隐忍压抑着的沈青黛大叫一声，蓦地站起来将贺凌拉至了身后。纵使再不情愿面对谢景行，此刻她也无法容忍他伤害自己的救命恩人。谢景行听到沈青黛的声音，立即放下了剑，收回了剑梢中。黛儿他深情唤着，恨不得直接扑过去将她紧紧拥至怀中只有真切地触摸到她的存在，才能证明是真真正正的她啊。若将军只是路过讨杯茶水，农妇自当倒上一杯赠与

Python基础之控制结构0.学习目标1.代码块与缩进2.条件语句2.1if语句2.2if语句的嵌套2.3断言3.循环3.1while循环3.2for循环3.3中断循环4.控制语句综合嵌套5.列表解析式Python基础相关链接0.学习目标Python是简洁、易学、面向对象的编程语言。它不仅拥有强大的原生数据类型，也提供了简单易用的控制语句。在《Python基础教程》的系列博文中，我们已经介绍了Pytho

他们那样的人，是这样了，现在你也只能忍忍了，只要我们家里的情况逐渐好，到时候也不需要再看他们的脸色了，你也不用被他给摆布了。宋柯伸手想要去触碰宋颜的手臂，但没想到宋颜却躲开了。我自己会看着办的。宋颜语气淡淡，表情冷漠。在没有发生这么多事情之前，宋颜觉得，哥哥是可以保护她的。但是在碰见傅铮之后，她觉得她身边所看到的人，都变了样。她不喜欢傅铮，不想面对傅铮。可是身边每个人都在叫她忍受，让她去讨好。包括自己的哥哥，嘴上说保护她，照顾她。可是真正需要他的时候，他去却将她推到了傅铮的怀里。你还说你不怪我？你看看你现在这样，不就是责怪我没有保护好你吗？我也承认，我这个当哥哥的不称职，但是我真的一点办法都没有，我也恨自己，我也感到很愧疚，昨天晚上

论文：InteractiveImageWarping（1993年AndreasGustafsson）算法思路：假设当前点为（x,y）,手动指定变形区域的中心点为C(cx,cy)，变形区域半径为r，手动调整变形终点（从中心点到某个位置M）为M（mx,my），变形程度为strength，当前点对应变形后的目标位置为U。变形规律如下，圆内所有像素均沿着变形向量的方向发生偏移距离圆心越近，变形程度越大距离圆周越近&#

还能是谁，别雨詹啊。挂断电话，白悠悠开始翻找新闻。果然，别雨詹回国的消息已经上了搜热。尽管已经退出娱乐圈这么久，可热度依旧不减。别雨詹身穿休闲服，怀里还抱着一个四五岁的孩子。她放大孩子的照片。孩子和顾然长得很像，漂亮冷漠的眼神，高挺的鼻子，*的嘴巴，感觉都不用亲子鉴定，四舍五入就是顾然的孩子了。白悠悠一阵气闷，她豪言壮志说可以给小三伺候月子。可真面对这一天，她真是做不到。不过也谢谢别雨詹的体贴，孩子挺大了，她倒是不用伺候了，希望她别生二胎。这边气还没生完，那边顾然的电话就打过来。晚上陪我去参加宴会。礼服里面用不用穿防弹衣？白悠悠语气不善。对面楞了一下，不用，就是个单纯的宴会。宴会上。白悠悠在

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顾晗拿着四张门票，他们进去后，一起观赏。感慨中国古代文明。盛念念一行人正在往前走，忽然间碰到了一个老朋友，可不是蒋曼白？刘佩佩立刻急红了眼：怎么哪哪都有你呢？蒋曼白说：应该是我怪你们阴魂不散吧！你当真是这般认为的？盛念念提问。顾晗说：蒋曼白好久不见。盛念念立刻说：我们是前不久刚见过，刘佩佩和她还打了一架呢！蒋曼白脸色变幻莫测，却说不出一句反驳的话。都是记仇的人，所以说，刘佩佩也感觉到有几分羞愧，这么大人了，还打架，说出去，真不是一件光彩的事情。顾晗说：打架？最后是谁赢了？盛念念说：两人都挂彩了。顾晗八卦完就很冷静地说：有问题，就是应该好好沟通，而不是采用拳头的方式，这样子是不对的。刘佩佩和蒋曼白在自己的喜欢的

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秦南浔，你是在骗我的对不对？骗你？秦南浔伸手掐着苏长歌的肩膀，狠狠撞着她，我秦家保家卫国，你的父皇却怕功高震主，一道圣旨屠杀我秦家满门男子，女子皆被卖为官妓。你猜你为什么三年前会在青楼遇到我？那是因为母亲为了不让我死将我扮做女子，而我却在青楼里见到了我的姐妹血亲被践踏欺辱生不如死！他扭过头看向满脸抽搐双眼泛白的皇帝，脸上阴狠的笑容更浓，苏君宴，那些人怎么对付我母亲和姐妹的，我就怎么对付你的女儿。我让她跪在我胯下，她就这跪着。让用什么姿势就用什么姿势，比*都不如！皇帝一口鲜血吐出，想要下令身体却不受控制地摔倒在地。苏长歌并不知道，秦南浔和皇室会有如此血海深仇！可他们五年的时间并不是假的。她把她从青楼里救下时，一开始他冷言少语。夜晚甚至都不肯闭上双

  💬例1：importnumpyasnpA=np.array([[2,3],[3,-6]])w1,V1=np.linalg.eig(A)#计算A的特征值和特征向量print("A的特征值：=",w1)print("A的特征向量：=",V1)B=np.array([[5,2,0],[2,5,0],[-3,4,6]])w2,V2=np.linalg.eig(B)#计算B的特征值和特征向量print("\n")