2014.10.13微博欣赏Microsoft Word 文档
2014.10.10性爱学习 Microsoft Word 文档
女人奇异的性爱幻想排行榜
性幻想几乎人人都有，但是却不一定有人愿意谈论。
即使亲密如夫妻，女性也不太好意思将自己的性幻想告诉对方。
不过性幻想确实是很好的助性方法，而实现性幻想，当然也能让性爱非常激情。
如果能够知道女人的性幻想，并且选择可以实现的，去帮她实现的话，她一
定会爱死你的。
1、关于现实伴侣的性幻想
女人和男人一样，首先将自己现实中性爱伴侣作为性幻想的对象，幻想与床上的情人以自己所能想象出来的方式做爱。
要想了解她想象的性爱方式，可以通过交流知道。
性爱交流的最佳时刻是性生活之后，当你们都获得了高潮的时候，是聊天的最佳时刻，可以聊一聊彼此对
性爱的看法，性幻想等话题。
2、幻想跟旧情人、明星做爱
心理问卷结果表明，几乎所有的女人即使在与最销魂的男人做爱时，都或多或少曾经有过这种关于旧日情人“幻想”的体验。
被幻想对象通常是那类“本来可能，但又不能”的，或者“可望而不可及”的男人。
3、幻想与另一个女人做爱
女人之间要比男人之间更容易被社会接受，较少有人担心自己会成为同性恋。
幻想对象通常是陌生女人。
4、幻想性爱新法儿
这类幻想中包括“甜蜜三人爱”、宣泄性欲为唯一目的的群交和窥人私情。
即使仅仅在头脑中演绎，所得到的快感也会和真实的体验相仿。
5、男人为自己口交的幻想
男人往女人身上涂抹蜜汁、冰激凌、草莓、奶油或饰上鲜花……不仅仅出于爱而以口交的方式满足她的特别欲望，而且还要表现出高亢的激情，数小时为她口交，做她欲望的奴隶。
口交还是很容易实现的，而且还可以彼此互相口交，体验有别于性交的激情。
7 Microsoft Word 文档
3.14提要1. 提振精神重任在肩全市重点企业人士座谈会系列报道引起我市企业界人士的热烈反响和深度思考2、南充港项目建设齐头并进港口物流竞争力明显提升3、中省媒体聚焦南充感受南充乡村文化旅游的独特魅力提振精神重任在肩（先出收起）全市重点企业人士座谈会系列报道引热议南充台：刘伟柏长春严刚报道（采访高坪传）【在年前召开的全市重点企业人士座谈会上，市委书记李仲彬对我市工业发展阐述了新观点，提出了新要求，为企业加快发展指明了方向。
本台及时采编播出了座谈会侧记系列报道，深入解读南充工业发展的潜力和优势。
节目播出后，引起我市企业界人士的热烈反响和深度思考，提振了大家攻坚克难、加快发展的信心。
】在2015年全市重点企业人士座谈会上，市委书记李仲彬指出：南充需要大企业、需要优秀企业家；南充有基础、有潜力让企业家大有作为；南充为企业做大做强的发展环境会越来越好。
市委市政府下大力气发展工业的态度和决心，让企业家倍感振奋。
【南充三环电子有限公司总经理黄飞：（接）让我们看到了市委政府在服务企业发展上的坚定决心，有了这个“定心丸”，我们就可以更加放心地加大投资，力争早日把南充公司打造成整个集团布局西部市场的最重要的战略基地。
】在2015年全市重点企业人士座谈会侧记系列报道中，市委书记李仲彬阐述了企业与政府之间的“主仆”关系，让企业家很受鼓舞和感动。
【南充建国汽车产业园总经理陈婷：李书记强调，政府是仆人，我们企业是主人，（我们）很受鼓舞和感动。
（接）下一步我们（将）对我们的园区扩大规模，增加品牌，增加南充的税收，提供更多的就业平台，为南充的经济（发展）做出更大的贡献。
】经济要发展，工业是关键。
今年，我市将突出抓好重大工业项目建设、推进传统产业转型升级、抓好“9+2”工业发展平台建设、推进工业化和信息化融合发展、营造企业家干事创业的良好环境，力争全年实现销售收入2007亿元、增长8.5%，实现工业增加值576亿元、增长8%。
高2014级 物理周考卷 2014.10.16 Microsoft Word 文档
高2014级 物理周考卷 准A 1、A 2层 命题 胡明会 2014.10.18 高一_________班 第_________小组 姓名_________一 选择题(每小题6分共36分)( )1．如图所示为甲、乙两物体从同一地点沿直线向同一方向运动的vt 图象，则下列说法不正确的是A ．甲、乙两物体在5 s 末相遇B ．前4 s 内甲物体总在乙的前面C ．甲、乙两物体在2.5 s 末相距最远D ．甲、乙两物体在4 s 末相距最远( )2 一物体自t ＝0时开始做直线运动，其速度图线如图所示．下列选项正确的是 A ．在0～6 s 内，物体离出发点最远为30 m B ．在0～6 s 内，物体经过的路程为40 m C ．在0～4 s 内，物体的平均速率为8.5 m/s D ．在5 s ～6 s 内，物体的位移为负( )3．小球做自由落体运动，与地面发生碰撞，反弹后速度大小与落地速度大小相等。
若从释放小球时开始计时，且不计小球与地面发生碰撞的时间，则小球运动的速度图线可能是图中的( )4..某物体由静止开始做变加速直线运动,加速度a 逐渐减小,经时间t 物体的速度变为v ,物体在t 时间内的位移为s .下列说法正确的是 A.t v s 2<B.t v s 2=C.t v s 2>D.无法判断( )5..甲、乙两辆汽车在平直的公路上沿同一方向做直线运动，t =0时刻同时经过公路旁的同一个路标.在描述两车运动的v-t 图中(如图)，直线a 、b 分别描述了甲、乙两车在0～20 s 的运动情况.关于两车之间的位移关系，下列说法正确的是A.在0～10 s 内两车逐渐靠近B.在10～20 s 内两车逐渐远离C.在5～15 s 内两车的位移相等D.在t =10 s 时两车在公路上相遇( )6．一只气球以10m/s 的速度匀速上升，某时刻在气球正下方距气球s 0＝6m 处有一小石子以20m/s 的初速度竖直上抛，则下述正确的是（g 取10m/s 2，不计空气阻力） A ．石子能追上气球 B ．石子追不上气球C ．若气球上升速度为9m/s ，其余条件不变，则石子在抛出后1s 末追上气球D ．若气球上升速度为7m/s ，其余条件不变，则石子到达最高点时，恰追上气球二计算题(共64分,7题24分、8、9题各20分)7.从驾驶员看见到某一情况到釆取制动的时间里,汽车仍然要通过一段距离,这段距离称为反应距离;而从釆取制动到汽车完全停止的时间里,汽车又要通过一段距离,这段距离称为制动距离, 反应距离与制动距离之和叫做停车距离.在一次春游活动中,汽车以正以15m/s的速度匀速运动时司机发现前方有一障碍物经0.5S的反应时间汽车刹车并获得5m/s2的加速度. 求(1)汽车的停车距离(2)汽车停止运动前1S内通过的距离8．甲、乙两汽车沿同一平直公路同向匀速运动,速度均为16 m/s.在前面的甲车紧急刹车,加速度为a1=3 m/s2,乙车由于司机的反应时间为0.5 s而晚刹车,已知乙的加速度为a2=4 m/s2,求(1)从乙开刹车开始计时,甲、乙两汽车达到共同速度的时间(2) 为了确保乙车不与甲车相撞,甲、乙两汽车原来至少应保持多大的车距?9．具有我国自主知识产权的“歼－10”飞机的横空出世，证实了我国航空事业在飞速发展．而航空事业的发展又离不开风洞试验，简化模型如图a所示，在光滑的水平轨道上停放相距x0＝10 m的甲、乙两车，其中乙车是风力驱动车．在弹射装置使甲车获得v0＝40 m/s的瞬时速度向乙车运动的同时，乙车的风洞开始工作，将风吹向固定在甲车上的挡风板，从而使乙车获得了速度，测绘装置得到了甲、乙两车的v－t图象如图b所示，设两车始终未相撞．(1)若甲车的质量与其加速度的乘积等于乙车的质量与其加速度的乘积，求甲、乙两车的质量比；(2)求两车相距最近时的距离．7. 解析: (1) 30m (2) 2.5m8解析:根据题意可知两车不相撞的临界条件是乙追上甲时,二者的速度刚好相等,设为v ,作出二者运动的过程示意图如上图,设甲车刹车的时间为t 则v =v 0－a 1t ① v =v 0－a 2(t －t 0)②由①②得t =2 s v =10 m/s 因此甲乙应保持的车距:,2)(200000t vv t t v v t v s ⋅+--++⋅=代入数据得s =1.5 m. 9．解析： (1)由题图b 可知：a 甲＝10－40t 1 m/s 2，a 乙＝10－0t 1m/s 2 因甲车的质量与其加速度的乘积等于乙车的质量与其加速度的乘积，所以有： m 甲a 甲＝m 乙a 乙 解得m 甲m 乙＝13.(2)在t 1时刻，甲、乙两车的速度相等，均为v ＝10 m/s ，此时两车相距最近 对乙车有：v ＝a 乙t 1 对甲车有：v ＝a 甲(0.4－t 1) 可解得t 1＝0.3 s车的位移等于v －t 图线与坐标轴所围面积，有：x 甲＝(40＋10)t 12＝7.5 m ，x 乙＝10t 12＝1.5 m 两车相距最近的距离为x min ＝x 0＋x 乙－x 甲＝4.0 m. 答案： (1)13 (2)4.0 m。
学习心得Microsoft Word 文档 11
为有源头活水来—“国培”学习随想在乐山国培学习里，我有幸听到了冯丽老师的《英语课堂教学观察》的讲座。
冯老师的讲课娓娓道来，不紧不慢，如一泓清泉滋润了我的心田，似一碗鸡汤滋补了我的心灵。
她的甜美的声音中有一种无法抗拒的力量，使我无法不全身心地投入到这个讲座中去。
通过学习，我有了以下的感悟：一．课堂观察有利于教师的快速成长在观课中，教师们首先要关注教学思想。
因为教学思想体现了教师的课堂设计，它体现出了全体性、全面性和主动性。
其次，要关注教材的处理是否科学、合理和有效。
再次，要注重观教法和学法。
其中，要注重是否对基础知识和基本技能进行启发式教学，对多媒体的的利用是否合理恰当。
最后，观教学效果是很重要的一个环节，重点是达成度是否高，学生生的投入和潜能是否得到了最大限度的发挥。
这不禁让我想起了“做一辈子的老师，一辈子学做老师”这一句话，只有不断地学习才能促进自己的专业成长。
二．优质视频课促进教师更新教学理念观看了重庆七中魏丹老师的课后，我受到了很大的震撼。
她仅有2年的教学经验，但她的课堂有一种别样的风格，给我留下来深刻的印象。
这堂课的主要内容是关于形容词的比较级的语法知识，重点单词有faster，higher，stronger等。
在教学设计时，魏丹老师始终将奥运精神贯穿于课堂，注重情感的营造。
在一系列的教学活动中，注重培养学生的团队协作精神和集体荣誉感。
在小组活动中，她要求孩子们要有宽容大度的精神，学习的目的就是为了交际。
魏丹老师通过真实的或创设的情境使学生理解学的新的语言知识。
再在理解的基础上，通过技能训练和交际来巩固新知识，并使语言知识转换为技能。
最后，通过小活动，孩子们在新的情境中灵活运用所学知识达到掌握听、说、读、写，运用英语进行交际的目的。
魏丹老师的课注重对学生思维的培养，呈现出火花四射、热情涌动的课堂。
在今后的教学中，我将重新审视自己所从事的教育教学工作。
在新课程改革的今天，这些专题讲座和优质视频课无疑为我们提供了教育改革方向的源头活水。
大学计算机基础教案课程
熟练表格的使用
教学重点
教学难点
1重点的是文字和段落的格式化
2难点是制表符的使用
3难点是表格的格式化
教学资料
多媒体电子教室
教学环节
教学内容
备注
引入教学内容
Word的文档欣赏，比较一下，好的文档需要格式化，能更好的表达文章的内容，丰富所叙述的重点内容。
新授内容
一.工具栏的格式化
Word 2003为用户提供了多种工具栏。默认情况下只显示“常用”和“格式”工具栏，其它工具栏一般会在相关操作时自动出现，使用“视图→工具栏”命令显示或隐藏各工具栏。
2.分栏
分栏操作可以将文档内容分为若干栏。使用“格式→分栏”命令，打开“分栏”对话框进行设置，可以设置栏数、栏宽、加分隔线等。
根据上述工具栏进行文档格式化，设置文档格式可以使文档层次分明，更符合日常阅读习惯。文档的格式包括字符格式及段落格式，例如字符的大小，段落的缩进位置等。
二.文档的排版
1.首字下沉
首字下沉通常应用于文章正文的第一个字，包含下沉和悬挂两种方式。可以选择“格式→首字下沉”命令，打开“首字下沉”对话框进行设置，可以设置字体、下沉行数及距正文的距离。
3 windows的文件管理
文件三要素
文件基本操作
？和*的作用
4 windows的磁盘管理
文件系统
思考题
•思考1：向磁盘存储一个大文件和删除一个大文件，哪个快？
•思考2：同磁盘间移动一个文件和复制一个文件哪个快？
•思考3：文件删除了？？？？
硬盘的不同区域介绍
磁盘管理工具
5处理机管理
进程
调度
死锁
任务管理器
这个图片是无线参数的基本设置，这里主要说明的是安全设置，当然你要开启了才可以～～HOHO
Structure of the English words
Classification of the words:
Function words: the words which do not have complete lexical meaning but have grammatical meaning or grammatical function, including determiner, pronoun, preposition, conjunction, auxiliary verbs and interjection. content words: the words which have complete lexical meaning, such as noun, verb, adjective and adverb.
Wd is a unit of expression. It is the smallest of the meaningful linguistic unit which can occur on its own in speech or writing (在口语或书面语中独 立出现的最小的有意义的语言单位).
Root, affix and stem
Stem is any morpheme or combination of morphemes to which an inflectional affix can be added, so friend- in friends, and friendship in friendships are both stems. The former shows that a stem may equal to a root, whereas the latter indicates that a stem may contain a root and one, or more than one derivational affix.
2014.10.25微博欣赏 Microsoft Word 文档
【危害肝脏的5个行为】①吸烟酗酒:吸烟损害肝脏,酒精引起的肝病发病率达4.36%.②爱吃油腻:吃太多油腻食品容易导致脂肪肝.③睡眠不足:养肝最好的办法是卧床休息,保证7小时睡眠时间.④抑郁易怒:生气、忧愁会直接导致肝细胞缺血.⑤乱吃药;服用多种药物容易产生交互作用,伤肝。
没必要为一些没必要的人付出没必要的必要。
『为人处事』可以有权，不可以横行的；可以有钱，不可以奢靡的；可以贫穷，但不可以丧志；可以不说，不可以失信的；可以不为，不可以说谎的；可以收获，不可以贪婪的；可以富足，不可以忘恩的；可以退让，不可以屈节的；可以灵敏，不可以势利的；可以犯错，不可以不改的。
世间最好的感受，就是发现自己的心在微笑。
有人说，遇到对的那个人，不是强烈的动心，而是长久的安心--你知道，“他不会走”，无论你多么落魄多么不修边幅，他也不会走。
你无需装得多么优秀，多么可人，他喜欢的就是你现在这样最自然的样子。
【黄瓜】是非常常见的东西，不仅经济实惠还是美容的圣品！黄瓜片敷脸不单能够促进皮肤新陈代谢，还能扩张皮肤毛细血管，促进血液循环，增加皮肤抗氧化作用！将新鲜的黄瓜切成薄片然后敷在有痘印的地方能够减淡痘印。
坚持几天，发现皮肤也会变得白嫩有弹性。
【秋季必喝养生粥】1、猪肝粥-猪肝粥具有补血明目、养肝健脾的作用，适合贫血头眩、目疾、肝病等患者食用。
2、菠菜粥-菠菜粥具有养血止血、敛阴润燥、通利肠胃的作用。
3、黑米党参粥-具有补中益气、健脾养目的作用，适合气虚体弱、脾胃虚弱、全身倦怠无力、食欲不振等患者食用【人生高度】一靠实力，没有底气的愤怒毫无意义，实力就是你与人抗衡的话语权；二靠选择，做对事只能对一时，选择对可以对一生；三靠坚持，水能穿石杵成针，只要持之以恒地做，小事情能够成就大事业；四靠境界，觉得生活是刁难，一开始你就输了，认为刁难是雕刻，你总会赢的，失去即得到，挫败即成功人见其近，吾见其远，曰高明；人见其粗，吾见其细，曰精明；人见其堵，吾见其通，曰开明。
2014.10.30微博欣赏Microsoft Word 文档
停电，女人温情地对男友密语：“亲爱的，你是我黑暗中的光明。
”男友答：“没错，因为我拿着手电筒。
”【这些食品不宜常吃！】①腌制食物含致癌物二甲基亚硝酸胺，如咸蛋、咸菜；②烧烤食品含强致癌物，如烤串；③熏制食品含苯并芘致癌物，如熏肉、熏豆腐干等；④油炸食品含致癌物多环芳烃；⑤霉变食品含最强烈的致癌物黄曲霉毒素；⑥过咸、过油、过烫的食物，都容易诱发消化道肿瘤。
扩散！农夫的智慧在于知道尊重大自然的规律。
成功的农夫绝对不会在播种之后，每隔几分钟就把它们挖起来看看长得怎么样，他们会让谷物发芽，让它成长，到成熟之后才收获。
你要学会抱紧获利的仓位，才赚得到大钱。
而且，你持有的越久，获利的潜力就越大！要善于等待快速上升期的到来！在很多人眼里，时间等于钱，钱等于爱，爱等于时间。
人们把这三样划上等号，目的是为了永远只敢要其中一样。
在身体基本健康的条件下，人生三有最幸福：有钱、有时间、有爱身上的暖男气质是越来越突出了一切问题，最终都是时间问题。
一切烦恼，其实都是自寻烦恼。
开心时不要给承诺。
愤怒时不要给答复。
伤心时不要做决定。
走过生命的逆旅，人世沧桑，谁都会彷徨，会忧伤，会有苦雨寒箫的幽怨，也会有月落乌啼的悲凉。
但有限的生命不允许我们挥霍那份属于人生的苦辣酸甜。
倘若能够通过自己的体悟，看清世间事物，且能通过自己的细致拿捏，不将事物看穿说破，其人生定将达到超凡脱俗的境界有时候，真希望像电脑一样。
累了、就格式化一下。
生活就像做菜，你想吃什么菜，想要什么样的味道，得靠自己用心选材，调配。
不要奢望任何人能给你想要的生活，平淡中找寻欣喜，低谷中找寻力量，失望中找寻希望，无常中找寻强大的自我.....你是命运的主人，要掌控命运，而不是被命运调摆。
当你掌握了自己的命理规律，心想事成的人生也越来越近。
人生如路，要有耐心。
多一份满足，少一点抱怨；多一份真诚，少一些虚伪；多一份快乐，少一些悲苦；多一份明白，少一些迷惑。
生活其实很简单，想通了，每天都是晴天；幸福其实不遥远，珍惜了，它就在你身边。
2014年高考语文全国广东卷作文范文《留住珍贵,莫让记忆消散》!
2014年高考语文全国广东卷作文范文广东卷：阅读下面的文字，根据要求作文。
黑白胶片的时代，照片很少，只记录下人生的几个瞬间，在家人一次次的翻看中，它能唤起许多永不褪色的记忆。
但照片渐渐泛黄，日益模糊。
数码技术的时代，照片很多，记录着日常生活的点点滴滴，可以随时上传到网络与人分享。
它从不泛黄，永不模糊，但在快速浏览与频繁更新中，值得珍惜的“点滴”也可能被稀释。
要求自选角度，确定文意，自拟标题，文体不限；不要脱离材料内容及含义的范围；不少于800字。
《记忆的重量》在时光的长河中，照片作为记忆的载体，见证了岁月的变迁。
黑白胶片的时代，照片稀少而珍贵，它们定格的瞬间能唤起永不褪色的记忆；数码技术的时代，照片丰富而便捷，却也让值得珍惜的点滴在频繁更新中面临被稀释的风险。
黑白胶片的照片，承载着沉甸甸的记忆。
在那个物质相对匮乏的年代，每一次按下快门都是深思熟虑的决定，每一张照片都蕴含着特殊的意义。
家庭相册里那几张泛黄的照片，记录着孩子的成长、亲人的团聚、岁月的流转。
每当家人围坐在一起，翻看这些照片，那些被时间封存的情感便如潮水般涌来。
照片上的笑容或许已经模糊，但背后的故事却永远清晰，成为家族历史中温暖的篇章。
然而，随着数码技术的普及，我们进入了一个照片泛滥的时代。
智能手机的普及让我们可以随时随地拍摄，记录下生活的每一个瞬间。
从早餐的第一缕阳光到夜晚的星空，从朋友聚会的欢笑到独自旅行的沉思，一切都被数字化地保存下来。
但在这海量的照片中，真正能触动心灵的又有多少？我们在快速浏览和频繁更新中，往往只是匆匆一瞥，那些瞬间的感动很容易被遗忘。
数码照片的便捷性让我们变得更加随意，也让记忆变得更加浅薄。
我们不再像过去那样珍视每一张照片，因为知道随时可以拍摄更多。
这种随意性使得我们难以真正用心去感受和铭记那些瞬间，原本应该深刻的情感体验在不断的拍摄和分享中被逐渐削弱。
但这并不意味着数码技术带来的只是负面的影响。
它让我们能够更全面地记录生活，与远方的亲人朋友即时分享喜悦和悲伤。
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文章编号: 1000-0909(2002)-00-0000-00文章题目作者1，作者2，作者1，作者1（１．天津大学 内燃机燃烧学国家重点实验室，天津 300072；２。
西安交通大学 能源与动力学院，陕西 西安 710049）（到系级单位）摘 要：应完整概括出文章方法、结果及结论；简洁，排除常识内容，避免重复题目；具体，尽量用具体数字来说明该项工作取得的进展或成效，例如某项性能指标提高了百分之多少，避免“效果很好”这类的含糊其辞；便于收录，避免包含公式、上下标等。
摘要常常会通过二次文献（如文摘型数据库、文摘期刊）提供给读者，高质量的摘要有利于文摘被收录及引起同行的重视。
英文摘要一般应和中文摘要对应关键词：关键词1；关键词2；关键词3；关键词4；关键词5 中图分类号： 文献标识码：A收稿日期： ；修订日期： 基金项目：（项目编号：）作者简介：第一作者（1966-），男，教授，博士，主要研究方向为。
联系人：某某，联系地址。
（与第一作者不同时可加）引言注意：您可以直接在本文档的基础上撰写稿件，使您所撰写的文稿符合《内燃机学报》的格式要求。
如果您已经写好了文章想套用本文格式，首先请将本文档另存为模板文件；然后打开您自己的文章，选“工具”－“模板和加载项”加载此模板；然后就可以对文章的各段内容套用相应的样式（在工具栏上字体栏左侧），例如对文章标题套用“标题”样式，可以使其字体、字号、行距等符合模板格式。
本刊一般不在篇首编排符号表，符号请在正文中随文说明。
）引言作为论文的开场白，应以简短的篇幅介绍论文的写作背景和目的，以及相关领域前人的工作、目前研究的重点、存在的问题及作者工作的意义，也可点明本文的理论依据、实验基础和研究方法，简单阐述其研究内容、意义及前景。
写作要求开门见山、言简意赅、突出重点，内容不要与摘要、结论重复，应与结论呼应，最好不要分段论述和插图列表。
1 一级标题(黑体)正文部分。
写作要求：（1）用语简洁流畅、准确；（2）图、表应具有自明性，即只看图表即可了解说明的问题，插图不能用彩色图片；（3）物理量必须用一个字母表示，不同的量可以用下脚标区分。
The Particle Swarm—Explosion, Stability, and Convergence in a Multidimensional Complex Space
The Particle Swarm—Explosion,Stability,and Convergence in a Multidimensional Complex SpaceMaurice Clerc and James KennedyAbstract—The particle swarm is an algorithm for finding op-timal regions of complex search spaces through the interaction of individuals in a population of particles.Even though the algorithm, which is based on a metaphor of social interaction,has been shown to perform well,researchers have not adequately explained how it works.Further,traditional versions of the algorithm have had some undesirable dynamical properties,notably the particles’ve-locities needed to be limited in order to control their trajectories. The present paper analyzes a particle’s trajectory as it moves in discrete time(the algebraic view),then progresses to the view of it in continuous time(the analytical view).A five-dimensional de-piction is developed,which describes the system completely.These analyses lead to a generalized model of the algorithm,containing a set of coefficients to control the system’s convergence tendencies. Some results of the particle swarm optimizer,implementing modi-fications derived from the analysis,suggest methods for altering the original algorithm in ways that eliminate problems and increase the ability of the particle swarm to find optima of some well-studied test functions.Index Terms—Convergence,evolutionary computation,opti-mization,particle swarm,stability.I.I NTRODUCTIONP ARTICLE swarm adaptation has been shown to suc-cessfully optimize a wide range of continuous functions [1]–[5].The algorithm,which is based on a metaphor of social interaction,searches a space by adjusting the trajectories of individual vectors,called“particles”as they are conceptualized as moving points in multidimensional space.The individual particles are drawn stochastically toward the positions of their own previous best performance and the best previous performance of their neighbors.While empirical evidence has accumulated that the algorithm “works,”e.g.,it is a useful tool for optimization,there has thus far been little insight into how it works.The present analysis begins with a highly simplified deterministic version of the par-ticle swarm in order to provide an understanding about how it searches the problem space[4],then continues on to analyze the full stochastic system.A generalized model is proposed,in-cluding methods for controlling the convergence properties of the particle system.Finally,some empirical results are given, showing the performance of various implementations of the al-gorithm on a suite of test functions.Manuscript received January24,2000;revised October30,2000and April 30,2001.M.Clerc is with the France Télécom,74988Annecy,France(e-mail:Maurice. Clerc@).J.Kennedy is with the Bureau of Labor Statistics,Washington,DC20212 USA(e-mail:Kennedy_jim@).Publisher Item Identifier S1089-778X(02)02209-9.A.The Particle SwarmA population of particles is initialized with randompositionsand afunctionimplementation ofa parameter,which limits step size or velocity.The current paper,however,demonstrates that the im-plementation of properly defined constriction coefficients can prevent explosion;further,these coefficients can induce parti-cles to converge on local optima.An important source of the swarm’s search capability is the interactions among particles as they react to one another’s find-ings.Analysis of interparticle effects is beyond the scope of this paper,which focuses on the trajectories of single particles.B.Simplification of the SystemWe begin the analysis by stripping the algorithm down to a most simple form;we will add things back in later.The particle swarm formula adjusts thevelocityisthe best position found so far,by the individual particle in the first term,or by any neighbor in the second term.The formulacan be shortened byredefiningasfollows:a constant as well;wherenormally it is defined as a random number between zero and a constant upper limit,we will remove the stochastic component initially and reintroduce it in later sections.The effectof.Thus,we begin by considering the reducedsystemandand recog-nized that randomness was responsible for the explosion of the system,although the mechanism that caused the explosion was not understood.Ozcan and Mohan [6],[7]further analyzed the system and concluded that the particle as seen in discrete time “surfs”on an underlying continuous foundation of sine waves.The present paper analyzes the particle swarm as it moves indiscrete time (the algebraic view),then progresses to the view of it in continuous time (the analytical view).A five-dimensional (5-D)depiction is developed,which completely describes the system.These analyses lead to a generalized model of the al-gorithm,containing a set of coefficients to control the system’s convergence tendencies.When randomness is reintroduced to the full model with constriction coefficients,the deleterious ef-fects of randomness are seen to be controlled.Some results of the particle swarm optimizer,using modifications derived from the analysis,are presented;these results suggest methods for al-tering the original algorithm in ways that eliminate some prob-lems and increase the optimization power of the particle swarm.II.A LGEBRAIC P OINT OF V IEWThe basic simplified dynamic system is definedbybe the current pointin.Thus,the system is definedcompletelybyare(2.2)We can immediately see that thevalue is special.Below,we will see what this implies.Forsothat (2.3)(notethat).For example,from the canonicalformTABLE IS OME 'V ALUES FOR W HICH THE S YSTEM I S CYCLICSo,if wedefineis a diagonal matrix,so we havesimply.More precisely,we canwritesuchthat,the solutionsforfor which the systemis cyclic.Fig.1(a)–(d)show the trajectories of a particle in phase space,for various valuesoftakes on one of the values from Table I,the trajectory is cyclical,for any other value,the system is just quasi-cyclic,as in Fig.1(d).We can be a little bit more precise.Below,),so we have either:1)even)whichimplies ,not consistent with thehypothesis;2)(or ),which is impossible;3),that is tosay ,not consistent with thehypothesis.So,and this is the point:there is no cyclic behaviorfor and,in fact,the distance from thepoint,which meansthatincreaseslike .In Section IV ,this result is used to prevent the explosion of the system,which can occur when particle velocities increase without control.C.Case In thissituationand there is just one family of eigenvectors,generatedby.Thus,if (that is to say,ifdecreases and/or increases.Let usdefine.By recurrence,the following form isderived:(2.18)where,.The integers can be negative,zero,or positive.Supposing for aparticular.This quantity is pos-itive if and onlyifis not between (or equal to)theroots and the rootsare ,this result meansthat is also positive.So,as soon asbegins to increase,it does so infinitely,but it can decrease,at the beginning.The question to be answered next is,how long can it decrease before it begins increasing?Now take the caseofand .For instance,in the casewherewith(2.20)Finally(2.21)1Notethat the present paper uses the Bourbaki convention of representingopen intervals with reversed brackets.Thus,]a,b[is equivalent to parenthetical notation (a,b).as longas,which means that de-creases as longasIntegerpartthen wehave(2.23)Thus,it can be concluded that decreases/increases al-most linearlywhen(3.4)The general solutionis(3.5)A similar kind of expressionforis now produced,whereThecoefficientsand dependon .If(3.9)i n o r d e r t o p r e v e n t a d i s c o n t i n u i t y.R e g a r d i n g t h e e x p r es s i o n s a n d ,e i g e n v a l u e s o f t h e m a -t r ix)c a n b e m a d e ,p a r t i c u l a r l y a b o u t t h e (n o n )e x -i s t e n c e o f c y c l e s .T h e a b o v e r e s u l t s p r o v i d e a g u i d e l i n e f o r p r e v e n t i n g t h e e x -p l o s i o n o f t h e s y s t e m ,f o r w e c a n i m m e d i a t e l y s e e t h a t i t d e p e n d s o n w h e t h e r w e h a ve(3.10)B .A P o s t e r i o r i P r o o fO n e c a n d i r e c t l y v e r i f y t h a t a n d a r e ,i n d e e d ,s o l u -t i o n s o f t h e i n i t i a l s y s t e m .O n o n e h a n d ,f r o m t h e i r e x p r e s s i o ns(3.11)a n d o n t h e o t h e r h a nd(3.13)C .G e n e r a l I m p l i c i t a n d E x p l i c i t R e p r e s e n t a t i o n sA m o r e g e n e r a l i m p l i c i t r e p r e s e n t a t i o n (I R )i s p a d d i n g f i v e c o e f f i c i e n ts(3.14)T h e m a t r i x o f t h e s y s t e m i s n ow a n d b e i t s e i g e n v a l u e s .T h e (a n a l y t i c )e x p l i c i t r e p r e s e n t a t i o n (E R )b e coThe final complete ER can then be written from (3.15)and(3.16)byreplacingand ,respectively,by is always an integerandandare real numbers.In the ER,real numbers are obtained if and only if,in whichcaseandbecome true complex numbers.This fact will provide an elegant way of explaining the system’s behavior,by conceptualizing it in a 5-D space,as discussed in Section IV .Note 3.1:Ifvalue,there must be some relations among the five real coef-ficientssignsign(3.21)The two equalities of (3.20)can be combined and simplified asfollows:.Inorder to satisfy these equations,a set of possible conditionsis.In thiscase,value and (3.20)is always satisfied.D.From ER to IRThe ER will be useful to find convergence conditions.Nev-ertheless,in practice,the iterative form obtained from (3.19)isvery useful,as shown in (3.24)at the bottom of the page.Although there are an infinity of solutions in terms of the fiveparameters(3.25)In this particularcase,are.Under this additional condition,a class of solution is simply givenbyand,for ex-ample,and acorrespondingsignsign(3.20)3)Class Model:A second model related to the Class 1formula is definedbyhasbeen well studied.See Section IV-C for further discussion.4)Class 2Model:A second class of models is defined by therelationsandvalue is tohave,,andclassdue to the presence of thetermnumberwhen.Nevertheless,if the max-imumand.Now theconditionsbecomeandvalues.Fig.2(a)shows an example ofconvergence(.I.Reality and ConvergenceThe quick convergence seen in the above example suggestsan interesting question.Does reality—using real-valued vari-ables—imply convergence?In other words,does the followinghold for real-valued systemparameters:(for in-stance),sinceand are usually true complex numbers.Thus,the whole system can be represented in a5-DspaceIn this section,we study some examples of the most simple class of constricted cases:the ones with just one constriction coefficient.These will allow us to devise methods for control-ling the behavior of the swarm in ways that are desirable for optimization.A.Constriction for Model Type1Model Type1is described asfollows:,the constrictioncoefficient below isproduced(4.3)B.Constriction for ModelTypeinsteadoffor,that is to say,if,aasf orv a l u e s b e f o u n d?T h ea n s w e r i s n o.F o r i n t h i s c a s e ,i s a r e a l n u m b e r a n d i t s a b s o l u t ev a l u e i s:1)s t r i c t l y d e c r e a s i n g on(g r e a t e r t h a n1);2)s t r i c t l y d e c r e a s i n g onc a n n o t b e t o o s m a l l,de p e n d i n g onc o e f f i c i e n t i s l e s s t h a n1.0w h e'<4:0.These coefficients identify the conditions for convergence of the particlesystem.mean and minimallyacceptable,theconstraint.Note4.1:The above analysis isfor israndom,it is nevertheless possible to have convergence,evenwith a small constriction coefficient,when at leastoneReferring to theClass model,in the particular casewhere,we use the following IR(with(4.9)so it may be interesting to detail how,in practice,the constrictioncoefficient is found and its convergence properties proven.Step1)Matrix of the SystemWe haveimmediatelytrace(4.11)orThediscriminant.Inthis area,the eigenvalues are true complex numbersand their absolute value(i.e.,module)issimplyso that the eigenvalues are true com-plex numbers for a large fieldofvalues as soonas;2)this is the same as in Constriction Type1;3)we know from the algebraic point of view the system is(eventually)convergentlikeis negative onlybetween.The general algebraic formofvalues.Ifand bysolving.This relation is valid as soonas,fortwovalues given in Table II.D.Moderate ConstrictionWhile it is desirable for the particle’s trajectory to converge,by relaxing the constriction the particle is allowed to oscillatethrough the problem space initially,searching for improvement.Therefore,it is desirable to constrict the system moderately,preventing explosion while still allowing for exploration.To demonstrate how to produce moderate constriction,thefollowing ER isused:.In other words,there are many different IRsthat produce the same explicit one.Forexample(4.20)Fig.5.Real parts of y and v,varying'over50units of time,for a range of'values.orRe)of the particles that are typically studied.Wecan clearly see the three cases:1)“spiral”easy convergence toward a nontrivial attractorfor[see Fig.6(a)];2)difficult convergencefor[see Fig.6(b)];3)quick almost linear convergencefor[see Fig.6(c)].Nevertheless,it is interesting to have a look at the true system,including the complex dimensions.Fig.6(d)–(f)shows someother sections of the whole surfacein[center(0,0)andradius(withhas been precisely chosen sothat(a)(b)(c)(d)(e)(f)Fig.6.Trajectories of a particle in phase space with three different values of'.(a)(c)and(e)Real parts of the velocity v and position relative to the previousbest y.(b)(d)and(f)Real and imaginary parts of v.(a)and(d)show the attractorfor a particle with'=2:5.Particle tends to orbit,rather than converging to0.0.(b)and(e)show the same views with'=3:99.(c)and(f)depict the“easy”convergence toward0.0of a constricted particle with'=6:0.Particleoscillates with quickly decaying amplitude toward a point in the phase space(and the search space).thepart tends to zero.This provides an intu-itive way to transform this stabilization into a trueconvergence.(a)(b)Fig.7.“Trumpet”global attractor when '<4.Axis (Re (v );Im (v );'); =8.(a)Effect on 'of the real and imaginary parts of v .(b)Effects of the real and imaginary parts of y .We just have to use a second coefficient in order to reduce theattractor,in thecase,sothat (4.22)The models studied here have only one constriction coeffi-cient.If onesetsis random and twovector terms are added to the velocity.In this section the results are generalized back to the original system as definedby(5.1)Noware defined tobe(5.2)to obtain exactly the original nonrandom system described in Section I.For instance,if there is a cycleforsothatif(5.3)Coming back to the()system,are(5.4)The use of the constriction coefficient can be viewed as a rec-ommendation to the particle to “take smaller steps.”The conver-gence is toward the point().RememberCalculate ; ; ; ; ;Initialize population:random x DoFor i =1to population size2Convergenceimplies velocity =0,but the convergent point is not neces-sarily the one we want,particularly if the system is too constricted.We hope to show in a later paper how to cope with this problem,by defining the optimal parameters.Fig.8.Example of the trajectory of a particle with the “original”formula containing two '(p 0x )terms,where 'is the upper limit of a uniform random variable.As can be seen,velocity v converges to 0.0and the particle’s position x converges on the previous best point p .if f (x)then pFor d =1to dimension'1=rand ()2('=2)'='1+'2p =(('1p ))='x =x v =v v ='v 0( 0(p 0x )Next d Next iUntil termination criterion is met.In this generalized version of the algorithm,the user selectsthe version and chooses valuesforthat are consistent with it.Then the two eigenvalues are computed and the greater one is taken.This operation can be performed as follows.discrim =(( ')+2 '( 0 ))=4a =( + 0 ')=2if (discrim >0)thenneprim 1=abs (a +pdiscrim )neprim 2=abs (a 0pdiscrim )elseneprim 1=in a i i i n a n n n i ni ni n n n m a n i n a a i a a i n a i n a i n n an i i n a i a m a n a m m a a i m m i i a i n a n a i n n i n i n n i i n i i n)<f (~p =~x=min(~p (p 0x )+'i i f fic i i x a par a a a pe f a al i i i v v if it is i d v a p f par i a d p i i a f a in d a v al d a fu i a v a f fu i a ffe f6an d i a an d a i i fu i po p a i f par i a fo i al pe fu i i pe f a v al a i d d aft it a i fr i i an v i a al i ar fo p ar i fu i ar d as a fu i fo p ar i al i diffe ve i a ve ap-pe a d in i a fo a d fo f1f2f4i i f5an d a i i fu i ar a fr a ffe f6fu i is a fr a a i d it i i ve a a diffe fo a i a fu i i ve is d in i a i a v i a p i i a i d at an d d i-i a a i d fu i is a fr i ar i ve in aF UNCTIONS U SED TO T EST THE E FFECTS OF THE C ONSTRICTION COEFFICIENTSTABLE IVF UNCTION P ARAMETERS FOR THE T EST PROBLEMSA.Algorithm Variations UsedThree variations of the generalized particle swarm were used on the problem suite.Type 1:The first version applied the constriction coefficient to all terms of theformulausing .Type 1:The second version tested was a simple constriction,which was not designed to converge,but not to explode,either,as was assigned a value of 1.0.The model was definedaswas initiallydefinedas.If ,then it was multiplied by 0.9iteratively.Once a satisfactory value was found,the fol-lowing model wasimplemented:As in the first version,a “generic”valueof was used.Table IV displays the problem-specific parameters implemented in the experimental trials.B.ResultsTable V compares various constricted particle swarms’per-formance to that of thetraditional particle swarm and evo-lutionary optimization (EO)results reported by [1].All particle swarm populations comprised 20individuals.Functions were implemented in 30dimensions except for f2,f5,and f6,which are given for two dimensions.In all cases ex-cept f5,the globally optimal function result is 0.0.For f5,the best known result is 0.998004.The limit of the control param-eterconstrictionand ,withset to the range of the initial domain for the function.Func-tion results were saved with six decimal places of precision.As can be seen,theTypeand Type 1constricted versions outperformedtheversions in almost every case;the exper-imental version was sometimes better,sometimes not.Further,theTypeand Type 1constricted particle swarms performed better than the comparison evolutionary method on three of the four functions.With some caution,we can at least consider the performances to be comparable.Eberhart and Shi’s suggestion to hedge the search by re-tainingwithType constriction does seem to result in good performance on all functions.It is the best on all except the Rosenbrock function,where performance was still respectable.An analysis of variance was performed comparing the “E&S”version withType,standardizing data within functions.It was found that the algorithm had a significant maineffectE MPIRICAL RESULTSMean best evaluations at the end of 2000iterations for various versions of particle swarm and Angeline’s evolu-tionary algorithm [1].and it is extremely likely that features of the implementation are responsible for some variance in the observed results.The comparison though does allow the reader to confirm that constricted particle swarms are comparable in performance to at least one evolutionary algorithm on these test functions.As has long been noted,theparticle swarm succeeds at finding optimal regions of the search space,but has no feature that enables it to converge on optima (e.g.,[1]).The constriction techniques reported in this paper solve this problem,they do force convergence.The data clearly indicate an increase in the ability of the algorithm to find optimal points in the search space for these problems as a result.No algorithmic parameters were adjusted for any of theparticle swarm trials.Parameters suchas,method,in fact,requires only the addition of a single coefficient,calcu-lated once at the start of the program,with almost no increase in time or memory resources.In the current analysis,the sine waves identified by Ozcan and Mohan [6],[7]turn out to be the real parts of the 5-D attractor.In complex number space,e.g.,in continuous time,the particleis seen to spiral toward an attractor,which turns out to be quitesimple in form:a circle.The real-number section by which this is observed when time is treated discretely is a sine wave.The 5-D perspective summarizes the behavior of a particle completely and permits the development of methods for controlling the explosion that results from randomness in the system.Coefficients can be applied to various parts of the formula in order to guarantee convergence,while encouraging exploration.Several kinds of coefficient adjustments are suggested in the present paper,but we have barely scratched the surface and plenty of experiments should be prompted by these findings.Simple modifications based on the present analysis resulted in an optimizer which appears,from these preliminary results,to be able to find the minima of some extremely complex benchmark functions.These modifications can guarantee convergence,which thetraditional particle swarm does not.In fact,the present analysis suggests that no problem-specific parameters may need to be specified.We remind the reader that the real strength of the particle swarm derives from the interactions among particles as they search the space collaboratively.The second term added to the velocity is derived from the successes of others,it is considered a “social influence”term;when this effect is removed from the algorithm,performance is abysmal [3].Effectively,thevariable[5]Y.Shi and R.C.Eberhart,“Parameter selection in particle swarm adap-tation,”in Evolutionary Programming VII,V.W.Porto,N.Saravanan,D.Waagen,and A.E.Eiben,Eds.Berlin,Germany:Springer-Verlag,1997,pp.591–600.[6] E.Ozcan and C.K.Mohan et al.,“Analysis of a simple particle swarmoptimization problem,”in Proc.Conf.Artificial Neural Networks in Engineering,C.Dagli et al.,Eds.,St.Louis,MO,Nov.1998,pp.253–258.[7],“Particle swarm optimization:Surfing the waves,”in Proc.1999Congr.Evolutionary Computation,Washington,DC,July1999,pp.1939–1944.[8]R.C.Eberhart and Y.Shi,“Comparing inertia weights and constrictionfactors in particle swarm optimization,”in Proc.2000Congr.Evolu-tionary Computation,San Diego,CA,July2000,pp.84–88.[9]K.De Jong,“An analysis of the behavior of a class of genetic adaptivesystems,”Ph.D.dissertation,put.Sci.,Univ.Michigan,Ann Arbor,MI,1975.[10]R.G.Reynolds and C.-J.Chung,“Knowledge-based self-adaptation inevolutionary programming using cultural algorithms,”in Proc.IEEE Int.Conf.Evolutionary Computation,Indianapolis,IN,Apr.1997,pp.71–76.[11]L.Davis,Ed.,Handbook of Genetic Algorithms.New York:Van Nos-trand Reinhold,1991.Maurice Clerc received the M.S.degree in mathe-matics(algebra and complex functions)from the Uni-versitéde Villeneuve,France,and the Eng.degree in computer science from the Institut industriel du Nord, Villeneuve d’Asq,France,in1972.He is currently with Research and Design,France Télécom,Annecy,France.His current research in-terests include cognitive science,nonclassical logics, and artificial intelligence.Mr.Clerc is a Member of the French Association for Artificial Intelligence and the InternetSociety. James Kennedy received the Master’s degree in psychology from the California State University, Fresno,in1990and the Doctorate from the Univer-sity of North Carolina,Chapel Hill,in1992.He is currently a Social Psychologist with the Bu-reau of Labor Statistics,Washington,DC,working in data collection research.He has been working with particle swarms since1994.。
2014.10.24日监理月报Microsoft Word 文档
监理月报11月份2014年总第15期审批：编制：#############MW并网光伏发工程项目监理部2014年10月24日目录一、工程概况二、主要工程形象进度三、图纸交付情况四、设备交付情况五、本月工程质量验收、检查情况六、全文明施工状况评价及分析七、监理通知单签发情况八、周、月例会召开情况九、监理本月主要工作情况十、本月工程投资完成情况及投资控制与工程款支付对比十一、管理体系运行情况：（包括质量、环境、职业健康安全三方面）十二、下月监理工作重点十三、存在问题及建议一、工程概况：1.工程名称：###############期40MW并网光伏发电工程2.建设地点：###############3.自然条件：本工程位于###############，s212省道旁边。
东边距离民勤县70公里，南边距离金昌市60公里。
地势平坦，原始沙土草原。
4.工程地质条件：本工程所在地为沙土结构，表层0.5-0.8米为沙土层，生长少量野草。
下层红土结构。
5.建设规模：本工程三期为40mw。
6.各参建单位：建设单位: #####分公司设计单位：##电力设计院有限公司承建单位：####电力集团公司#######电力工程有限公司监理单位：####建设监理有限公司二、主要工程形象进度：（需要量化、时间点）1.各节点时间：名称时间备注主标施工队伍进场时间2013年9月5日首台箱变逆变器基础开挖时间2013年9月6日首台箱变逆变器垫层浇筑时间2013年9月8日首台箱变逆变器基础浇筑时间2013年9月10日光伏发电并网时间2013年12月30日临时过渡方案末台并网时间2014年升压站开工时间2014年5月1日110kv输出线路开工时间2014年06月01日2．本月主要工程形象进度：场区工程：升压站：1、继保室二次设备安装完成，二次电缆敷设、制作、调试完成；2、SVG变压器安装完成，电缆敷设、电缆头制作完成，隔离刀闸安装完成；3、升压站室外电气安装完成。
2014.11.03微博欣赏 Microsoft Word 文档
停留是刹那，转身是天涯
人生没有完美，遗憾和残缺始终都会存在，懂得遗憾，就懂了人生。
美好的东西太多，我们不可能全都得到！如佛曰：没有遗憾，给你再多幸福也不会体会快乐，我们的人生永远都是不会完美。
你无法决定明天是晴是雨，爱你的人是否还能留在身边，你此刻的坚持能换来什么，但你能决定今天有没有准备好雨伞，有没有好好爱人以及是否足够努力。
永远不要只看见前方路途遥远而忘了自己坚持多久才走到这里
今天尽力做的，虽然辛苦，但未来发生的，都是礼物。
待到风起云涌时，朝天射！金秋岁月，战绩连连；披荆斩棘，硕果累累；风华正茂，人才辈出。
进一步的欢天喜地，又一次的喜出望外。
金碧辉煌，共享繁华盛宴。
表彰大会，齐心协力助天长。
哪里有进步，哪里就有表彰。
无论你的收入是多少，记得分成五份。
增加对身体的投资，让身体始终好用，增加对社交的投资，扩大你的人脉，增加对学习的投资，加强你的自信，增加对旅游的投资，扩大你的见闻，增加对未来的投资，增加你的收益
【护肤---红酒美容法】酿酒红酒的葡萄果中含有大量的抗氧化剂。
其中的SOD能中和身体所产生的自由基，令肌肤恢恢复美白亮泽的健康状态。
而葡萄籽富含的营养物质“多酚”，其抗衰老的能力是维生素E的50倍。
红酒中低浓度的“果酸”还有抗敏、洁肤的美容作用【3大方法为肝排毒】1.吃青色的食物。
推荐青色的橘子或柠檬，连皮做成青橘果汁或是青柠檬水，直接饮用就好。
2.枸杞提升肝脏耐受性。
食用时以咀嚼着吃最好，每天吃一小把。
3.按压肝脏排毒要穴。
这里指的是太冲穴，用拇指按揉3～5分钟，感觉轻微酸胀即可。
2014年高考真题精校精析纯word可编辑·2014高考真题解析 语文北京卷
2014·北京卷(课标语文)一、本大题共7小题，共22分。
[2014·北京卷] 阅读下面的文字，完成1～4题。
“千门万户曈曈日，总把新桃换旧符。
”贴春联是中国人过年时的一项传统民俗活动。
人们通常在除夕这天，将写好的春联贴于门上。
春联的字数可多可少，但上下联必须构成对仗，如四言联“春安夏泰，秋稔．(rěn)冬祥”，六言联“冬尽梅花点点，□□□□□□”。
春联寓意吉祥，言简意赅．(ɡāi)，深受人们喜爱。
春联是仅在春节这一特定时节张贴的对联，而对联还有其他种类，如婚联、寿联、挽联，以及为园林建筑__甲__(题写/题签)的楹．(yínɡ)联等。
对联的撰．写，往往注重其__乙__(蕴涵/内涵)与品味。
尤其是名联佳对，文辞讲究，意蕴．丰富，__丙__(吟咏/涵泳)起来锒锒．．上口，齿颊．．留香。
对联或镌．(jùn)刻或书写，楷行隶篆，其中不乏艺术精品。
1．文中加点字的注音和字形都不正确．．．的一项是(2分)()A．秋稔．(rěn)冬祥意蕴．B．楹．(yínɡ)联齿颊．．留香C．言简意赅．(ɡāi) 撰．写D．镌．(jùn)刻锒锒．．上口1．D[解析] 本题考查字音、字形的辨析。
镌．(juān)刻；“锒锒上口”应为“朗朗上口”。
2．在文中方格处填入下列语句，恰当的一项是(2分)()A．万户杨柳依依B．千家喜气洋洋C．春回爆竹声声D．春来微风缕缕2．C[解析] 本题考查考生对仿写及文学和文化常识的了解及应用。
对联要求上下句字数相等、结构相同、词性相同、词义相对或相近、平仄协调(仄起平收)。
“万户”“千家”与“冬尽”词性、构词方式都不同，排除A、B两项；“缕”属于“仄”声字，用于下联收尾，不符合“仄起平收”的原则，排除D项。
C项“春回爆竹声声”体现“过年”的特点，内容与文意吻合，词性、结构、平仄也合适。
3．在文中甲乙丙处依次填入词语，恰当的一项是(2分)()A．题写内涵吟咏B．题签内涵涵泳C．题写蕴涵涵泳D．题签蕴涵吟咏3．A[解析] 本题考查词语的理解和运用。
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但凡辛苦便是强求
金鱼悠然自得地在精致的玻璃里游来游去，但它永远享受不到战胜风浪的快乐。
人在不同的阶段，会有不同的烦恼。
你们的心事，我也曾经历过，但是如今已经不会困扰到我了。
在每个阶段，好好对待自己，不要潦草度过，就一定会在下一段路里看到更好的风景。
其实人活着，问题只会越来越多，越来越复杂，只不过，你终会知道，每个问题解决完，你就迎来了更好的自己
人生如同没有回头路的拾荒，想走得远，你不能背得太重，必须经常清理背篓，该扔该留不犹豫。
一辈子在于碰：碰对了方向，光彩一辈子；碰对了时运，顺当一辈子；你可以失言，但不能失信；你可以缺钱，但不能缺德；你可以倒下，但不能跪下；你可以求名，但不能盗名
饮食6法则补血养脑睡得好】1、饮食平衡是关键，避免营养不良。
2、适当补充糖分和碳水化合物，为身体供给能量与营养素。
3、牛奶很重要，可提供丰富的钙，强健骨骼。
4、铁的吸收不容忽视。
5、干果是能量补充剂。
6、维生素C抗疲劳效果好，还有助于增强免疫力活着并快乐着，便是最大的幸福。
人生有顺境也有逆境，不可能处处是逆境；无论你的生活是苦还是甜，你都是你自己人生的调味师；无论是忧还是乐，你都是自己人生的调琴师
每个人都希望有一个美好的明天，每个人也都对未来充满了无限的憧憬。
但是，我们应该知道，美好的明天绝不是通过幻想就能得到的，它取决于我们今天的选择。
只有有了正确的选择，才能够描绘出美好的未来蓝图，才能够让明天变得更加辉煌
人生的道路上，有选择，有放弃，有挫折，有担当，有成功，有失败。
有些人，有些事，注定成为生命中不能回首的符号，就像路途的风景，过了就过了，不能回头，即便回头，看到的也非先前的了，留恋注定只是一场荒唐地悲剧。
回首，我们能说的只是我们已走过，除此之外，只剩下无边的沉默。
有些人离开就是离开了，渐渐地，生活变得没什么不同，仿佛那人从未出现过，到头来不过是一场相遇而安。
无论友情还是爱情，留得住就留，留不住就放手，何必为难了别人，作践了自己。
没有谁会一直在原地等谁，原来我们没那么重要，我们并非不可遗忘，面对时间，我们都一样！
意志当如水，你能包容多少，终会收获多少
兰居幽谷，虽孤独亦芬芳，不争不抢，此乃一种淡泊；梅开偏隅，虽寂静亦流香，不愠不火，这是一种优雅；水滴顽石，虽遇阻而不滞，不疾不徐，这是一种坚韧。
人就一辈子，别指望来生。
心态当若兰，凡事都能看得通透；性情当似梅，学会在命运的冬季艳丽地盛开；意志当如水，你能包容多少，终会收获多少
人生短暂几十年，年复一年又一年；走过的路，才知道有短有长；经过的事，才知道有喜有伤；品过的味，才知道有涩有凉。
什么都可以舍弃，但不可舍弃快乐；什么都可以输掉，但不可输掉微笑
在信息如此爆炸，如此多元的时代，如果有人关注你，你应该对这位朋友的关注，报之以谢谢！这是常识常理和常情。
怎么能说是“无聊，求骚扰”？我相信，我们绝不会为那些行尸走肉和麻木不仁的人浪费一秒钟的生命
【水果防晒吃出好肌肤美容护肤必学】苹果所含的大量水分和各种保湿因子对皮肤有保湿作用，维他命C能抑制皮肤中黑色素的沉着，常食苹果可淡化面部雀斑及黄褐斑。
另外，苹果中所含的丰富果酸成分可以使毛孔通畅，有祛痘作用。
人生六敢: 1-敢于梦想（不是为自己，而是为了更多关联的生命）2-敢于决定（自己选择的路，跪着也要走完）3-敢于承诺（公众承诺，获取公众的加持，天，地，人都会帮你）4-敢于担当（用生命担负使命，用一切担负责任）5-敢于借力（让资源良性流动）6-敢于共享（把自己拥有的贡献出来）
电脑辐射是个慢性杀手，每天面对电脑的OL对待自己的皮肤尤其需要，每天认真护肤保持住自己的肌肤龄:【1、面部防护最重要；2、上完网要彻底洁肤；3、常备滴眼液；4、上网之后热敷；5、平日多增加营养；6、肉类、鱼类、奶制品也有助于增加记忆力；7、常做体操消除疲劳
天气已经chill，经常浑身thrill，赶紧秋裤fill，着凉容易ill，不仅浪费bill，还得服用pill 有一种清澈，叫：望穿秋水；有一种叮咛，叫：望穿秋裤。
人有条件享受一点也是应该的；但是第一要量力而行，第二不要过于浪费。
为赶时髦买很多的时装，穿不了压箱底，不久就过时的；人体就像机器，不能过度疲劳地运转。
再忙也要找点娱乐，干累了也需要休息。
有时候娱乐可以放松心情，休息可以补充体力
【防痘12个细节】1每天8杯水；⒉每天排便；⒊切忌熬夜；⒋洗面彻底；⒌少玩电脑；
⒍不用手挤痘痘；⒎床套定期清洗防螨虫；⒏十一点前睡觉不吃宵夜；⒐上火的东西少吃；⒑根据肤质选择护肤品11.喝花茶；12.睡前夹流海避免前额生痤疮.
【桔子美容护肤必知的知识】桔子含有丰富的糖类，据澳洲科学家和食品工业研究机构最新研究显示，每天吃1个桔子可以使人们避免某些癌症，如口腔癌、喉癌和胃癌的侵袭。
橘肉：味甘酸性凉，具开胃理气、止咳润肺、解酒醒神之功，主治呕逆食少、口干舌燥、肺热咳嗽、饮酒过度等病症。