Dota里超神了是不是说的Holly shit?

这个...其实是一个脏话!文明一点解释,就是"该死"...holy就是"太,真的"的意思.所以holy shit就是"太该死"的意思.

bah

我了个去

holy shit不是褒义一不是贬义就相当与wow!明白了吧.好有holy cow!也是这个意思.

谈不上一定骂人了，比如你杯子掉地上了 holy shit

这个是英文holy shit的谐音，也可以说成厚礼蟹，表示惊叹的意思

这些都是骂人的话,fuck:日hell:地狱

holy ..........................

抱歉，我无法提供此类信息。shit是不道德的词汇，可能会对他人造成伤害和不适，请注意保持对他人的尊重和合法性。

go to hell

Defence of The Ancient

firstbloodDouble killkilling spreetriple killunstoppablewhickedsickmonster killgodlikeMegaKillHoly shit

表达一种惊叹的语气，大意为我的天呐，略带贬义(根据语境不是一定是贬义)。

holy shitHoly shit 是表达一种惊叹的语气，大意为我的天呐...略带贬义(根据语境不是一定是贬义)相当于Oh my god或是说 Oh my fucking god!Holy直译为神圣，这里只是表示强调语气..文明点的后面不一定跟shit..如"美国派"里就用到过holy potato,《生活大爆炸》中女主角也说过holy smokes.其实表达意思一样，只是shit比较不文明..Shit直译为屎，意义可以理解为靠，日.等等表达一种或是抱怨的情绪.或是惊讶的情绪.

同上厚礼谢特。

是哪个网站！！！太欺负人了！居然这样说我们的小巨人！这是骂人的。类似还有：Shit! Damn it! Bullshit! 等等

是

triple kill 3杀 是指短时间内（6秒）杀了3个英雄Holy shit 是表达一种惊叹的语气...略带贬义(根据语境不是一定是贬义) 相当于Oh my god或是说 Oh my fucking god! Holy直译为神圣 这里只是表示强调语气..文明点的后面不一定跟shit..如"美国派"里就用到过holy potato!其实表达意思一样，只是shit比较不文明.. Shit直译为屎 意义可以理解为靠，日.等等表达一种或是抱怨的情绪.或是惊讶的情绪. ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- holy shit 在魔兽争霸 DOTA地图中 连续杀死10位敌人 就会 有holy shit 的配音出现。 同时会出现beyond godlike(中文版本 已经超越神了） 意思也是同样..表示惊叹

dissimilarity. because“a shit” It means something is bad. however“the shit” It means something is good. taboo： You can"t say it in public： shit

米田共。

[1]《查理和巧克力工厂》是世界奇幻文学大师罗尔德.尔达写的,刚看了几页，就被书中栩栩如生的人物吸引住了，便开始聚精会神地读了起来。故事讲述了：查理家很穷，他们家附近有一个全世界最大的巧克力工厂。一天巧克力工厂的主人威利.旺卡先生说他在5块普通的巧克力包装中分别放了5张金奖券，得到金奖券的孩子可以参观巧克力工厂，还可以有一辈子都吃不完的糖果。贫穷的查理通过三次尝试，最终发现了金券，成为了最后一位幸运儿。参观巧克力工厂的过程是一次奇特的经历。每个参观者都感到惊叹不已和迷惑不解，他们看到了飞流直下的巧克力瀑布、川流不息的巧克力大河、郁郁葱葱的口香糖草地……这些 “糖衣炮弹”让其他四个孩子都失去了控制，过度张扬自己的调皮个性，都遇上了不可收拾麻烦，退出了参观。可是查理却还是我行我素、不为所动，专心致志地参观巧克力工厂，让威利.旺卡先生很是喜欢，所以查理成为了巧克力工厂的新主人。我们要在生活中遵守规则，只有遵守规则才能得到别人的信任，自己也就会收获幸福和快乐。在我们的生活中，有很多人都是为了自己的利益违反了规则，比如：有些司机爱喝酒，喝完酒之后还在马路上乱开车，只为了快速到达目的地，最终导致人仰马翻甚至遗恨终身。这是血淋淋的教训。我们不能像暴饮暴食、不爱思考的奥古斯塔斯，被家人宠坏、娇气霸道的维鲁卡，嚼口香糖冠军、只在意自己战利品的维奥莉特和爱炫耀自己、痴迷于电视的迈克学，因为他们一个比一个自以为是，总会让人觉得很讨厌。虽然查理非常贫穷，但他却孝敬父母，尊敬长辈，从一个小小的举动就能看出：在生日的时候，查理只有一小块巧克力，可查理还是分给了自己的家人。世界上最伟大、最珍贵的莫过于是亲情了，都说家庭都是我们最坚强的后盾，可我们却很任性，生在福中不知福，从不好好珍惜，总是把自己看成小或小公主，不会体谅家人，这点我们要向查理学习。 [2]伴随着笑声，我看完了《查理和巧克力工厂》这本有趣的书。故事的主人公查理是一个家境贫寒的小男孩，在他家生活的小镇上有一个全世界最大的巧克力工厂，工厂非常神秘。有一天，查理在巧克力工厂举办的抽奖活动中，幸运地得到了一张金奖劵，所以他就成为五个幸运儿中的一个，来到这家古怪工厂，经历了一场奇特的参观过程。在五个幸运儿中，除查理外的四个孩子都有很多缺点。奥古斯塔斯·格卢普，非常贪婪，总是不厌其烦地吃。维奥利特·博雷加德，她总是不停地嚼着一片口香糖，还把口香糖粘在电梯按钮上。维鲁卡·索尔特，她是一个被父母宠坏的小女孩，娇纵成性，只要是自己想要的东西就必须得到。迈克·蒂维，整天沉迷于电视。他们还有一个共同的缺点：根本不听旺卡老板的劝告，所以分别受到了相应的惩罚。但查理不一样，他很懂事，“不肯吃我们省给他的食物”；他很善良，生日得到的巧克力“要让每个人都尝一尝”；他也很听话，在工厂里一直拉着爷爷的手；他能控制自己，虽然他特别喜欢巧克力，但如果没有旺卡老板的允许，他从来不去碰一下巧克力糖果。最后，旺卡老板将整座巧克力工厂送给了查理。查理是幸运的，但奇迹的发生不完全是因为幸运，而是因为查理有良好的行为习惯。我们应该学习查理，学习他的懂事、他的善良、他的自律，还有他对家人的爱。我们应该改掉身上或多或少存在的坏习惯，不自私贪婪，不任性狂妄，远离电视（电脑游戏），亲近书本，做一个行为规范的好少年。[3]近几天我读了一遍又一遍《查理和巧克力工厂》这本书，简直爱不释手。故事通过描写一个贫穷小男孩查理和四个孩子一同被邀请去当地一家全世界最大的巧克力加工厂的经历，把我们带入了一个奇妙、刺激而又不可思议的世界，许多闻所未闻创造发明如飞流直下的巧克力瀑布、大餐口香糖、看上去圆滚滚的方糖、电视巧克力、快如火箭的玻璃大电梯……让我对书的作者罗尔德.达尔充满了敬佩。小主人公查理家境贫寒，全家七口人仅靠父亲一点微薄的收入勉强度日。然而一家人相互关心、和睦相处，让小查理的内心充满了爱和温暖。就连他的生日礼物"一块6便士的小巧克力"也要全家人一起分享。在参观参观巧克力工厂的过程中，胖胖的男孩奥古斯特因为贪吃被吸进了大玻璃管中；每天不停吃口香糖的维奥莉特变成了一个巨型蓝莓；由于父母过度娇纵而自私霸道的小姑娘维鲁卡则和她的父母一起被送进了垃圾处理槽；天天坐在电视机前，身上挂着无数支大小不同的玩具枪，不动脑筋只羡慕打打杀杀暴力场面的男孩迈克.蒂维，他钻进电视巧克力糖里面被缩小成还不到一英寸高，却依然不知悔改。最后只剩下我们的小查理，由于他出色的表现而被巧克力工厂的主人旺卡先生选为接班人，全家人一起搬进巧克力工厂幸福地生活。在生活中，我们应该向查理?巴克特学习，管好自己，不随便动别人的东西，以免带来不必要的麻烦，也要听别人的劝告，所谓：“忠言逆耳利于行。”不能像维奥莉特?博雷加德那样，已经告诉她那个口香糖有问题，她还吃，结果变成一个大蓝莓。小查理的诚实自律，不为外面的诱惑所动摇，成为了最终的胜利者。我应该向他学习，坚守自己的信仰，说不定幸运也会降临到我身上哦。[4]世上最珍贵的莫过于亲情，无论发生了什么，家庭都是我们最坚强的后盾，哪怕只是一句关心的话语，一顿热腾腾的饭菜，都能抚平我们心头的伤痛。天下没有不爱孩子的父母，只是关爱的方式不同，不要因此和家人产生误会，破坏与家人之间的血肉亲情。多一些谅解，多一些关心，像查理一样成为最懂事，最能体谅父母的孩子。在这篇如童话一般的故事中，最感人的一个情节就在于亲情。查理是一个穷人家的孩子，他的爷爷奶奶和外公外婆整天都 只能呆在床上，一家七口人都得靠查理父亲微薄的工资维持生活，每天的晚饭就是圆白菜，但查理是个特别懂事的孩子，他不会像其他孩子那样向家里要自己想要的东西，当父母为实现他的愿望，提前把一块旺卡巧克力给他当生日礼物时，他并没有找到金券，全家人的希望一下子落空了，但查理并没有哭泣，他把巧克力分给了他的家人。当爷爷阻止时，他坚决地说：“这是我的巧克力，我要给谁就给谁。”那一刻，我的泪瞬间掉了下来，被他的举动深深感动。而当查理发现最后一张金券后，并没有被喜悦冲昏了头，最先考虑到的是他的家庭，他说：“一位太太出了500元买这张金券，一定会有人出更高的价，我们需要的是钱，不是巧克力。”看到这里，相信每一位观众都会为之感动，被查理异常的懂事和成熟所震撼。该书故事情节童趣纯真，引人入胜，一气呵成，让我印象最深刻的共有三个地方。第一：懂得感恩。当查理买了一块巧克力，满心期望能得到一张金奖券，可打开一看，里面除了巧克力什么也没有，这时书中这样写到：查理抬起眼睛，床上四张慈详的脸紧张地看着他，查理向他们微笑——难过地微微一笑。接着他耸耸肩，拣起块巧克力糖，把它递给他的妈妈说：“吃吧，妈妈，吃一口。我们把他分了吃。我要每个人都尝一尝。”读完这段后，我的感触很多，虽然查理的巧克力里没有金奖劵，但他没有感到过分失落，仍然用微笑面对，还让全家人尝尝巧克力。 第二：四个坏习惯的孩子 第一个是贪吃的奥古斯塔斯，他每天唯一想做的就是把糖果填进肚子；接下来是被宠坏的维鲁卡，一旦父母未能满足她的要求，她立刻就会大哭大叫；随后是维奥莉特，她是泡泡糖锦标赛的冠军，惟一关心的就是自己的战利品；第四位是迈克，他每时每刻都想表现得比别人聪明许多。可是后来在巧克力工厂了，奥古斯塔斯掉进了巧克力河、维奥莉特变成了糖果，维鲁卡被送进了废品炉，迈克钻进电视变成了信号微粒。四个坏习惯的孩子最终都在巧克力工厂得到了惩罚。 第三：四个娇纵孩子的父母 。四个坏习惯的孩子都有四个娇纵孩子的父母,他们爱孩子的做法就是对孩子贪婪、自私、任性、狂妄的缺点一味的包容和默许，没有及时做出正确的引导和教育。四个娇纵孩子的父母都在失落中带着坏习惯的孩子走出了巧克力工厂。读完这本书，我希望自己也和查理一样有一颗善良感恩的心，学习他的善良、他的诚实、他的温和、他的自律、还有他的体贴家人、爱他的亲人的好品质，争做阳光好少年。我也希望所有家长一定不要做一个娇纵孩子的父母，会继续与孩子一起共同成长，一起学习，一起进步，希望孩子能在成长的道路上克服各种困难险阻，像善良的查理一样诚实、善良，秉承这种优良品质，健康成长，做一个阳光好少年！[5]《查理和巧克力工厂》读后感奇异的幻想，精彩的叙述，幽默的情节，惊喜的结局……《查理和巧克力工厂》，处处洋溢着欢乐与诙谐。在达尔的文字海洋里，埋藏着诱人的宝藏。本书围绕主人公查理，展开了一个巧克力味的故事长卷：在查理生活的小镇上，有一个全世界最大的巧克力厂。工厂常年大门紧锁，很是神秘。有一天，工厂的主人旺卡先生发出告示，他将请五个幸运的孩子参观自己的工厂，前提是找到藏在巧克力装里的金奖券。没想到，查理也成为了幸运儿之一！查理在工厂里看到了奇妙的加工场面，经历了许多啼笑皆非的事情。最终，他经历层层“选拔”留到最后，成为了巧克力厂的继承人。达尔的想象力令人惊喜。他用轻松的笔触，描绘一幅幅壮观的幻想世界：深入地下的车间，纵横交错的走廊，各式各样的原料，矮小可爱的工人……还有那些诱人的，奇异的，好玩的巧克力糖，足以吸引读者读到最后一页。不可思议的情节一浪高过一浪，把读者的吸引力不断地延伸。想象的力量激发出智慧的火花，让字里行间充满焕然一新的奇妙感受。达尔大胆的想象让我们眼前一亮，这种惊异的想象力使这本书上升到一个新的高度。同时，达尔把人生的宝藏也埋藏在了文字之间。在他天马行空的屏障之下，揭示了成功的真理：成功者没有过多的奢求，只是默默地努力。成功者善于见机行事，绝不草率下手。成功者有一颗谦卑的心，打破虚荣的光环。成功者懂得走正确的道路，不陷入错误的方向……他用浅显的文字让我们在阅读故事时，深入思考其中的内涵，真是一举两得。最后，来探讨故事的幽默性。如果说想象是美味可口的菜肴，幽默就是其中的配料。适当的加入幽默元素，不仅缓解了读者的疲劳，还增添一份欢笑。《查理和巧克力工厂》做到了这一点。我们常常会感到,许多书读来索然无味。是因为文字没有加入“配料”。从这点，我们能借鉴到：要在文字里加入符合“主菜”风味的“配料”,才能使这道菜色香味俱全。读了达尔的故事，你一定被他独特的故事风格所吸引。他的作品就像一口深井，向下努力的深入，才能喝到最甘甜的井水。你，喝到“水”了吗？[6]《查理和巧克力工厂》讲述了拥有世界上最大规模巧克力工厂的威利?旺卡先生想为自己的巧克力工厂找一个接班人，有五个孩子成为了幸运儿，其中有贪吃的奥古斯塔斯，有被父母极度娇惯的小女孩维鲁卡，有因为自己的成就而骄傲的维奥莉特，有总认为自己比别人聪明别人都是傻瓜的小男孩迈克和家里贫穷却很懂事的查理。五个孩子们进入工厂后，参观了许多不可思议的景象，但除了查理以外的四个孩子，都因为不听威利?旺卡的话对眼前的诱惑失去了控制，最终得到了应有的下场。最后，懂事的查理成为了工厂的接班人。他们的生活也越来越好，一家人生活得很幸福。当查理拆开装有金券的巧克力时，曾经有人要买，查理就想把它卖了，赚个好价钱，因为他们家穷，三餐不继，填不饱肚子；当走到每一个工作间时，只有查理最听话，从不闯祸；当每一个孩子离开工厂时，查理都很担心他们……查理是一个可爱的小男孩，是一个懂事的小男孩，是一个善良的小男孩……他走在街上也许很不起眼，没人注意他，但他却赢得了工厂，成为了最幸福的人！他以前没有其他孩子有钱，但他比其他孩子幸福！世界上最珍贵的就是亲情，无论发生什么事情，家都是我们温暖的港湾。即使你的家是贫穷的，但只要有亲人在身边就会有无限的动力，因为有亲人的房子才是真正的家，否则只是一个住所罢了。我要像查理一样做个懂事、善良、关心他人的好孩子！它告诉我一个深刻的道理——不管在哪里、不管做什么，都要懂礼貌、讲卫生、守规矩。另外，要牢记亲情比财富更重要。这本书还以科幻的方式告诉了我们在这个世界上有着许多奇特的地方！也有着许多不可思议的人！我们要怀着一种希望去发现他们！也告诉了我们做人要善良，不能太贪婪了否则会有与你期望中相反的结果！

smokefree意思就是这里不能有烟，换个角度就是禁烟了，这里的smoke不是动词而是名词差不多一个名词加free就是”没有xx“比如食品中的suggerfree就是无糖，这里的free就是”没有“的意思

这是雪花啤酒的一种新款包装形式。

品牌型号：华为MateBook D15 系统：Windows 11 LOAD按键意思是读取进度。汽车LOAD按钮使用十分简单，在中控台找到CD机，并在其旁边找到并按下LOAD按钮。等待CD机的指示灯由黄色变为绿色，同时弹出碟片放置托盘。放入CD碟片，等待CD机读取，读取完成后就可以播放CD音乐了。 CD机是一种用微电脑控制的智能化高保真立体声音响设备，汽车装载的CD机属于便捷式CD机，当在机器中插入CD碟片时，CD机就会显示LOAD字样，表示正在读取，当读取完毕时，便会开始播放CD内的音乐内容。 CD机采用了先进的激光技术、数码技术、计算机技术和各种新型元器件，具有高密度记录、放音时间长（达60~75分钟）、操作简便、选曲快速等优点。它能高精度地还原所录制的内容，层次分明，使听者有临场感。其音响技术指标很高，动态范围大，频响宽度达5~2000Hz，失真度小到0.003%。

纠缠

1，奥古斯塔斯·格鲁普来自德国杜塞尔多夫，第一个发现金奖券的小孩，爱暴饮暴食，对于食物毫无抵抗力。贪吃的奥古斯塔斯-格卢普掉进了巧克力河里，送进了做巧克力的玻璃管道，挤成了一个像稻草一样瘦的人2、威路卡·索尔特来自英国白金汉郡，第二个发现金奖券的小孩。傲娇的小千金，自我心强，自己想要什么就发着脾气向父母索取。娇惯蛮横的维鲁卡-索尔特得罪了正在剥核桃的松鼠，被扔进了垃圾槽。3、维奥莱特·博勒加德喜欢嚼口香糖，并用口香糖捉弄人来自佐治亚州亚特兰大，第三个发现金奖券的小孩。鲁莽的维奥莉特-博雷加德不听劝告，抢吃了一片还没有调试成功的口香糖，竟然变成了一个圆鼓鼓的蓝莓。4、迈克-蒂维他在拿到黄金券时一点不像别的孩子那么兴奋，他赶走了所有为他庆祝的人。他先是胡乱操纵可以向四方移动的电梯，粗鲁的电视狂冒冒失失地想做第一个被电视机传送的人，结果了变成了一个约一英寸高的小人。5、查理·巴克特不贪吃，不冒失，很守规矩，坚持到了最后，得到了威利-旺卡先生的赏识，被选为巧克力工厂的继承人。扩展资料：查理和巧克力工厂剧情简介威利u2022王卡是一位伟大的巧克力发明人和制造商，经营着全世界最大的巧克力工厂——王卡巧克力工厂。那是座神秘的工厂，大门紧锁，15年来，从来没有看见有工人从大门进去或出来过，可是却能闻到浓郁的巧克力香味。工厂出产的旺卡牌巧克力销往世界各地，深受孩子们的喜爱。有一天，威利u2022旺卡先生贴出告示：他在出产的巧克力里面埋藏了五张金券，谁吃到了，就有机会参观工厂，还能得到足够吃一辈子的巧克力糖和其他糖果。小孩子们疯狂抢购，最终五个小客人成为幸运儿。其中有一个小客人叫查理，家庭非常贫寒，在经历两次失败后，他发现了最后一张金券，巧克力工厂的大门因此为他打开。五个孩子开始在这个魔幻工厂中冒险，吸引他们的除了神奇壮观的巧克力制造世界之外，还有威利u2022王卡的“神秘礼物”。参考资料来源：百度百科—查理和巧克力工厂

这个酒看起来比较酷，主打的就是年轻人市场，像明星王嘉尔，近年来火的不要不要的，粉丝们争相追捧，号召力也比较强。勇闯天涯superX这个啤酒喝着还挺好，去年跟我哥们在一块喝过。

禁止吸烟是No smoking!

DFGHFKFGIUIUITYDFOKDFKTOKLYKLTKYLOYKDLYDDLSPOKYSTOPKUOPKYOSEPKYSOPYKSPYYPKSE[EYKOUKOKUOSEK[Y,HKHO[SHKOSEKY[EYKSYES[YKTPOYSKYKYKKYTOUSKUOTUKYOS"THKLSKFS,L;DGKD;KTOYE[TYKTEE[TKYTOETYKOKOFDKFKY

选手名：Stone Cold Steve Austin——冷血 史蒂夫·奥斯汀真实姓名：Steve Williams出生日期：1964年12月18日家乡：德克萨斯州维多利亚市婚姻状况：第一任妻子未知姓名，第二任妻子Jeanie（于1999年离婚，育有两个子女）第三任妻子Debra（与2003年离婚）第四任妻子Tess Broussard（与2004年离婚）身高：188CM（6英尺2英寸）体重：115kg（255磅）教练：Chris AdamsBronko LubichSkandor Akbar首次登台：1990年曾用角色名："Stunning" Steve Austin （WCW）"Superstar" Steve Austin （ECW）"Ringmaster" Steve Austin （WWF）"Stone Cold" Steve Austin （WWF）"The Rattlesnake"终结技：Million Dollar DreamStone Cold Stunner常用技： Driving Elbow Drop from Middle RopeDriving Elbow DropMudhole stompingThe SpinebusterLou Thez PressThe ClotheslineBack Body DropStungunHollywood Invine曾获荣誉：WCW世界电视冠军，1991年6月3日战胜了Bobby EatonWCW世界电视冠军，1992年5月23日战胜了Barry Windham （May 23，1992）WCW世界双打冠军，1993年3月2日与Brian Pillman搭档战胜了Steamboat & Shane DouglasWCW美国重量级冠军，1993年12月27日战胜了Dustin RhodesWCW美国重量级冠军，1994年9月18日Ricky Steamboat by forfietWWF擂台之王，1996年6月23日战胜了Marc Mero & Jake RobertsWWF皇家大战冠军，1997年1月19日将最后一名选手Bret Hart扔出擂台获胜WWF双打冠军，1997年5月26日与Shawn Michaels组队战胜了Owen Hart和British BulldogWWF双打冠军，1997年7月14日与Dude Love搭档战胜了Owen Hart和British BulldogWWF洲际冠军，1997年8月3日的PPV-Summerslam上战胜了Owen HartWWF洲际冠军，1997年11月9日的PPV-Survivor Series上战胜了Owen HartWWF皇家大战冠军，1998年1月将最后一名选手The Rock扔出擂台获胜WWF重量级冠军，1998年3月29日的PPV-Wrestlemania 14上战胜了Shawn MichaelsWWF重量级冠军，1998年6月29日的RAW上战胜了KaneWWF双打冠军，1998年7月26日与Undertaker组队战胜了Mankind/KaneWWF重量级冠军，1999年3月28日的PPV-Wrestlemania 15上战胜了The RockWWF重量级冠军，1999年6月28日上战胜了The UndertakerWWF皇家大战冠军，2001年1月21日将最后一名选手Kane扔出擂台获胜WWF重量级冠军，2001年4月1日的PPV-Wrestlemania 17上战胜了The RockWWF双打冠军，2001年4月30日与Triple H组队战胜了Undertaker/KaneWWF重量级冠军，2001年10月8日战胜了Kurt Angle双打拍档：Brian Pillman（The Hollywood Blondes）Shawn MichaelsThe Undertaker Triple H长期对手：Chris Adams （USWA）Sandman （ECW）Dustin RhodesRicky SteamboatShane DouglasBobby EatonSavio VegaBret HartBrian PillmanOwen HartShawn MichaelsVince McMahonThe RockMick FoleyUndertakerTriple HKaneKurt AngleRob Van DamBooker TEddie GuerreroChris JerichoChris BenoitRic FlairScott HallEric Bischoff

加载文件或数据。load是一种用于加载文件或数据的接口，它可以从本地文件系统或远程服务器加载数据，并将其转换为可以在应用程序中使用的格式。

在勇闯天涯玻璃啤酒系列中，superx的劲最大，口感也最为醇正。superx的酒精度数达到了3.3%vol。

歌曲名:Tangled (Like A Spider In Her Hair)歌手:Don McLean专辑:Homeless BrotherTangledI"m full of regretFor all things that I"ve done and saidAnd I don"t know if it"ll ever be ok to showMy face "round hereSometimes I wonder if I disappearWould you ever turn your head and lookSee if I"m goneCause I fearThere is nothing left to say to youThat you wanna hearThat you wanna knowI think I should goThe things I"ve done are way too shamefulYour just innocentA helpless victim of a spider"s webAnd I"m an insectGoin after anything that I can getSo you better turn your head and runAnd don"t look backCause I fearThere is nothing left to sayTo youThat you wanna hearThat you wanna knowI think I should goThe things I"ve done are way too shamefulAnd I"ve done you so wrongTreated you badStrung you alongOh shame on myselfI don"t know how I got so tangled uphttp://music.baidu.com/song/2886901

smoke free

司法人员经常考虑使用rule-based和symbol-based方法解决任务，NLP研究者主要考虑data-driven和embedding方法。 在这篇文章中就主要讨论Legal AI的历史、现况、和未来的研究方向。 进行了一些试验来对现有的工作进行更有深度的分析，分析他们的优缺点，并揭示一些未来的研究方向。 可解释性强的symbolic models的效率不高，embedding-methods有更好的性能，但通常没有好的解释性，在一些道德相关的问题上有比较大的问题：经典性别和种族偏见。 我们总结了symbol-based methods和embedding-based方法共同面临的三个主要的挑战： 本文的研究贡献主要如下： 字和词嵌入很重要。 直接从司法案情描述中学习出专业词汇很困难。为了克服这种困难，可以同时捕捉 语法信息 和 司法知识 。 knowledge graph methods在司法领域很有前景，但是在实际使用之前，还是有两个主要的挑战： 这两种挑战让LegalAI通过embedding进行知识建模不平凡（non-trivial）。研究者在未来会尝试去克服这些困难。 预训练的语言模型（Pretrained language model，PLM）比如BERT，最近集中于很多NLP的领域。鉴于预训练模型的成功，在LegalAI中使用预训练模型是一个很合理很直接的选择。但是在司法文本中，这里还有一些不同，如果直接使用这些PLM会导致不好的性能。这些不同就来自于司法文本中所包含的术语和知识。为了解决这些问题，Zhong(2019)提出了一个中文司法文档的预训练模型，包括民事和（civil）刑事（criminal）案件的文档。针对司法领域设计的PLM给LegalAI任务提供了一个更有质量的baseline系统。我们在实验中对比不同的BERT模型应用于LegalAI任务。 对于在未来探索LegalAI中的PLM，研究者可以把目标放在整合knowledge进入PLM。整合knowledge进入预训练模型可以帮助推理司法概念之间。很多工作已经做了，去把general domain融入模型。 symbol-based methods也被叫做structured prediction methods。 符号化的司法知识包括：事件（events）和关系（relationship），这些可以提供可解释性。 深度学习方法可以用于提高symbol-based methods的性能。 信息提取（information extraction，IE）已经被广泛地在NLP中被研究。IE强调从文本中提取有价值的信息，一些技术比如：实体识别（entity recognition），关系提取（relation extraction），事件提取（event extraction）。 为了更好的使用司法文本，研究者尝试使用本体论（ontology）或者全球一致性（global consistency）在LegalAI的命名实体识别（named entity recognition）任务中。为了从司法文本中提取关系和事件，研究者尝试去使用不同的方法，包括：人工规则（hand-crafted rules），CRF（不知道这是啥），联合模型比如SVM，CNN，GRU，或者（scale-free identifier network）（不知道这是啥）。 现存的工作已经做出了很大努力去改善IE的效果，但我们需要跟多的注意力放在怎么好好利用这些提取出来的信息。这些提取出来的符号有司法基础（legal basis）而且可以对司法应用提供可解释性。所以我们不能只把目标定在方法的性能。在这里我们展示两个利用提取出的符号来提高LegalAI可解释性的例子： 在未来的工作中，我们需要更多注意，应用提取的信息在LegalAI任务中。这些信息的利用取决于特定任务的要求，而且这些信息可以提供更多的可解释性。 除了NLP中的共同的symbol，LegalAI有独有的symbol，称作legal elements。提取legal element专注于提取一些关键元素，比如：某个人是不是被杀了，或者某个东西是不是被偷了。这些元素是犯罪活动（crime）的基本组成元素，而且我们可以基于这些元素，直接给犯罪者定罪。利用这些元素，不仅可以给判决预测任务带来直接的监管信息，而且可以让模型的预测结果更加可解释。 从这个例子可以看出，提取元素可以决定判决结果。这些元素对于下游任务很有用。 为了更深度分析基于元素的symbol，Shu(2019)构造了用于提取元素的三个数据集：离婚纠纷，劳工纠纷，贷款纠纷。这些数据集需要我们检测相关元素是否被满足，并把这个任务规范化为一个多标签的分类任务。为了展示现存方法在element extraction上的性能，我们进行了一系列实验，如下表格所示。 我们实现了NLP中几个经典的encoding模型，为了检验elemetnt extraction。包括TextCNN，DPCNN，LSTM，BiDAF，BERT。我们用了两种不同的BERT预训练参数（原始BERT、用中文司法文档训练的BERT：BERT-MS）。从这个结果中可以看到，在广泛领域（general domain）上的预训练模型效果不如在特定领域（domain-specific）训练的预训练模型，这就是在LegalAI中推进PLM的必要性。paper的以下部分，我们就会使用在legal documents上预训练的BERT来达到一个更好的表现。 从目前的element extraction的结果来看，现存的方法已经达到了一个很好的性能，但是在相关的应用上仍然不够。这些元素可以被看作是预先定义好的legal knowledge并且帮助下游任务。怎么改善element extraction也是需要进一步研究。 介绍几个典型的应用： Legal Judgment Prediction Similar Case Matching Legal Question Answering Legal Judgment Prediction 和Similar Case Matching可以看作民事法律（Civil Law）和普通法系（Common Law System，英美法系，普通法系）判决的核心功能。Legal Question Answering可以给不懂法律的人提供咨询服务。因此探究这三个任务可以基本上涵盖LegalAI的大部分方面。 Legal Judgment Predction（LJP）在民事法律体系中很中国要。在民事法律体系中，判决结果是基于事实和法律条文。LJP主要关心怎么通过 事实描述 和民法中 相关条文 ，来预测判决结果。 下面将介绍LJP方面的研究进展，和未来的研究方向。 早期的工作包括：使用统计和数学方法在特定场景下分析司法案件。同时结合数学方法和司法规则让预测结果具有可解释性。 为了LJP的进展，Xiao(2018)提出了一个大规模的中文刑事判决预测数据集，C-LJP（c指chinese）。这个数据集包含2.68 million个司法文档，是一个LJP的有效的benchmark。C-LJP包含三个子任务：相关文章relevant articles，应用的指控applicable charges，刑期term of penalty。前两个可以被formalize为多标签分类任务，最后一个是回归任务。英文的LJP也有，但是规模比较小。 随着NLP发展，研究者开始考虑在LJP中使用NLP任务。这些工作可以分为两个主要方向：1. 使用更新的模型提高性能：Chen(2019)用门机制提高预测刑期（term of penalty）的性能，Pan(2019)提出使用多尺度（multi-scale）的attention，来处理含有多个被告的案件。除此之外，其他的研究者探究怎么使用legal knowledge和LJP的一些属性。Luo(2017)在fact和law articles之间使用attention来帮助预测可应用的指控（applicable charges）。Zhong(2018)使用拓扑图来利用不同LJP不同任务之间的关系。Hu(2018)整合了是个可辩别的（discriminative）司法属性（legal attributes）来帮助预测低频率的指控。 一系列在C-LJP上的实验 实验结果： 可以看到很多模型在预测高频率指控（high-frequency charges）和文章（articles）中达到了很好的性能。 但是在低频率的标签上表现不好，表现为micro-F1和macro-F1之间有很大的差距。 Hu(2018)展示了把few-shot learning应用于LJP。然而他们的模型需要额外的人工添加一些属性信息，这就导致很费劲，而且难以在其他的数据集上应用。除此之外，我们发现BERT的性能不够好，因为在一些模型参数较少的模型上没有什么提升。主要的原因是司法文本的长度一般较长，但是BERT最长的文本长度是512。根据统计数据，最长的司法文本长度是5w多字，15%文档场都超过了512。因此LJP需要一些文本理解（document understanding）和推理技术（reasoning technique）。 虽然embedding-based方法已经有很好的效果了，但是在LJP中我们需要结合embedding-based和symbol-based。拿TopJudge作为一个例子，这个模型规范化LJP任务中（symbol-based part）的拓扑序， 并使用TextCNN用于编码fact description。 （有点好奇这个TopJudge里是怎么通过symbol-based搞一个拓扑序的？对模型是怎么样有用的。）通过结合symbol-based和embedding-based，TopJudge达到了一个很好的效果。通过对比TextCNN和TopJudge可以发现加judgements 的顺序（order）可以提升性能。 为了更好的LJP性能。 一些挑战需要研究者来探索： 在使用Common Law System（这好像可以解释为卷宗法律系统，通过相似的案件来判案）的国家中，比如美国，加拿大，印度，判决决策是通过相似案件和有代表性的（representative）案件来进行的。因此，怎么识别出相似的案件，时Common Law System中所最需要的。 为了更好的预测Common Law System的判决结果，Similar Case Matching（SCM）成了LegalAI的一个重要的话题。SCM中对于相似度（similarity）的定义也是多种多样。SCM需要从不同的信息粒度（information of different granularity）来建模（modeling）案件之间的关联（relationship），比如事实级别（fact-level），事件级别（event-level），和元素级别（element-level）。换一种话说，就是SCM是语义匹配的一种特殊形式（semantic matching），这个对于提取司法信息（legal information retrieval）有帮助。 传统的IR方法集中于使用统计方法来衡量term-level 的相似性，比如TF-IDF。除此之外，其他研究者还尝试利用元信息（meta-information），来捕捉语义相似度。许多机器学习方法也被应用于IR，比如SVD或者矩阵分解（factorization），随着深度学习发展，多层感知机（multi-layer perceptron），CNN，RNN也被应用于IR。 已经有一些LegalIR的数据集：COLIEE，CaseLaw，CM。COLIEE和CaseLaw都被用于从大的语料库中提取最相关的文章。CM中的数据样例提供了三个司法文档用于计算相似度。这些dataset都提供了一个benchmark。许多研究者专注于建立易用的司法搜索引擎（legal search engine，司法版google）。 以计算语义级别（semantic-level）的相似度为目标，深度学习方法被用于LegalIR。Tran(2019)提出了一个CNN-based model，结合了文档级别（document-level）和句子级别（sentence-level）的池化（pooling），在COLIEE上达到了SOTA的效果。 为了对当前的LegalIR进展有一个更好的理解视角，我们使用CM(Xiao 2019)来进行实验。CM包含8964个三元组，每个三元组包含三个司法文档（A, B, C）。CM的任务就是分辨出B和C哪个更接近A。我们实现了几个不同类型的baseline： 我们发现，能够捕捉语义信息的模型性能超过了TF-IDF，但是应用到SCM还不够。如Xiao(2019)所说，主要的原因是司法人员认为数据集中的elements定义了司法案件之间的相似度。司法人员会比较看重两个案件是否有相关的元素（elements）。只考虑term-level和semantic-level的相似度是不足够的。 更深的SCM研究有以下几个方向需要努力： Legal Question Answering（LQA）：司法方面的问答系统。 司法专业人员的一个很重要的任务是向不懂法的人提供可靠的、高质量的司法咨询服务。 LQA中，问题的形式会有比较大的变化：有的问题强调对于司法概念的解释，有的问题主要考虑对于特定案件的分析。另外，从专业人员和非专业人员口中表达专业词汇可能会有差别。这些问题给LQA带来了很多挑战。 LegalAI中有很多数据集，Duan(2019)提出CJRC，一个司法阅读理解数据集，和SQUAD 2.0有相似的格式，包括span extraction（不懂），yes/no questions，unanswerable questions。另外COLIEE包含500个yes/no questions。另外，律师资格考试（bar exam）对于律师来说是一个很重要的考试，因此律师资格考试数据集会比较难，因为需要专业的司法知识和技能。 除了这些数据集之外，研究者还用了很多方法在LQA上。rule-based systems在早期的研究中效果显著。为了更好的性能，研究者利用更多的信息，比如概念解释（explanation of concepts）或者把相关文档格式化为图（formalize relevant documents as graph）来帮助推理。机器学习和深度学习方法比如CRF，SVM，CNN也用于LQA。但是，大多数现存方法只在小数据集上进行了实验。 我们选择JEC-QA来作为实验的数据集，因为这是从律师资格考试中收集到的最大的数据集，保证他的困难程度。JEC-QA包含了28641个多项选择、多项回答问题，还包含了79433个相关的文章来帮助回答问题。JEC-QA把问题分为知识驱动问题（knowledge-driven questions, KD-Questions）和案件分析问题（case-analysis questions），并且提供了人类的表现。我们实现了几个有代表性的QA模型，包括BiDAF、BERT、Co-matching、HAF，这些实验结果在表6中呈现。 对比发现，这些模型不能在回答这些司法问题上跟回答open-domain的问题时有一样好的效果。在LQA上，模型和人类之间有巨大的差距。 为了有更好的LQA方法，这里有几个困难需要克服： 除了这篇文章中的，还有其他的LegalAI任务：司法文献概述（legal text summarization），从司法合同中进行信息提取（information extraction from legal contracts）。不管怎样，我们都能够应用embedding-based方法来提高性能，结合symbol-based方法提高可解释性。 三个主要的挑战： 未来的研究者可以主要结合embedding方法和symbol方法解决这三个挑战。 对于一些任务，还没有数据集，或者数据集不够大。我们可以尝试构建规模大、质量高的数据集，或者使用few - shot / zero - shot learning方法来解决这些问题。

前缀：pre-load， after-load， up-load， down-load后缀：load-able，load-in， load-out， load-ing

不是，勇闯天涯superX的X-code意识代码是利用了AI人工智能的基础上，将年轻人的意识代码X-code作为设计指令，设计出五款独特的X-code包装，分别代表5位各具性格的Z时代年轻人的侧影。希望通过用更新颖更前卫的表达与年轻的消费者们建立沟通。毕竟勇闯天涯superX的主流消费者都是年轻人。

《查理与巧克力工厂》主要内容：查理·巴克他和父母、爷爷奶奶、外公外婆住在一起。查理一家非常穷困。有一次幸运的查理得到了去世界上最大的巧克力工厂的机会——和另外四个幸运的孩子一起。工厂里有巧克力瀑布，棕色糖浆河，的口香糖草地，还有牛奶糖山。工厂里的工人全是酷爱巧克力的小矮人。其他孩子都没有挡住诱惑，只有查理坚持到了最后，工厂的主人威利·旺卡打算把巧克力工厂送给查理。但是从此不许和家人们生活在一起。查理为了家人拒绝了。最后查理让旺卡懂得了亲情的可贵，明白了父亲的良苦用心。最后旺卡和他的父亲与查理一家人都搬进了工厂，生活在一起。扩展资料：主要人物介绍1、奥古斯塔斯第一个拿到金券的幸运儿。一个贪吃的小胖墩，眼睛里总是闪烁着贪婪的目光，他每天惟一想做的就是把糖果填进肚子。他的金券是一块一块不停地吃巧克力才得到的。用他妈妈的话来说，奥古斯塔斯要是得不到黄金券，那真是没天理了。贪吃的奥古斯塔斯在别人细细品尝薄荷软糖的时候，大把大把地抓起工厂里的糖豆，塞进嘴和口袋里。最后奥古斯塔斯因为偷饮巧克力河里的巧克力而掉进河里，并被卷到软糖制作室。2、维鲁卡·索尔特第二个拿到金券的幸运儿。霸道、傲慢、目中无人的小女孩，喜欢用“一哭二闹三打滚”的方式要挟父母，富裕的爸爸每次都会满足她的愿望。索尔特的爸爸命令他所有女工人花了三天的时间剥巧克力糖纸，终于找到了黄金券。到了巧克力工厂的她依然霸道地要求得到一切东西，糖果船、巧克力河、会剥壳的松鼠。结果被松鼠们当成坏坚果丢到了垃圾场里。3、维奥莉特第三个拿到金券的幸运儿。拿冠军、嚼口香糖是维奥莉特的最爱。她还经常将嚼过的口香糖粘在电梯按钮上捉弄乘电梯的人们。她是一个刻薄的小孩，经常嘲弄自己的妈妈。为了得到黄金券她放弃了一段时间吃口香糖。参观工厂时，她经常将口香糖吹得很响，使旺卡先生感到十分的生气。最后，她因为迫不及待地吃下旺卡先生没有研制好的口香糖，变成了一个紫色的大浆果气球飞上了14 英尺的空中。4、迈克第四个拿到金券的幸运儿。有暴力倾向、酷爱看电视的男孩。通过破解旺卡先生设计的幸运程序而拿到黄金券时他一点都不兴奋，还赶走打扰他玩匪徒枪战游戏的人们。迈克总是认为自己很“勇敢”，在巧克力工厂里，他先是胡乱操纵可以向四方移动的电梯，后来又想把自己变成世界上第一个被电视机传送出去的人。最后他在电视巧克力房自作主张乱传送自己，被电视机变成了一个像手指一样大的小人儿。5、查理最后一个拿到金券的幸运儿。平日里的查理，他从不因为肚子饿而吃长辈们省给他的那份饭，他宁愿大口地闻不远处飘来的巧克力香，也不逼着大人给他买一块巧克力。贫穷的小查理用雪地上发现的钱币买下了旺卡的巧克力，想要尝尝每日里闻到美妙的巧克力香的旺卡牌巧克力的味道，他幸运的获得了最后一张金券。在参观期间，查理陪着爷爷参观奇妙的巧克力工厂，没有贪念，没有犯错，他也因此获得旺卡巧克力工厂的继承权。6、威利·旺卡威利·旺卡是一个没有家庭温暖的超级富豪，同时也是一个才气四溢的孤行者，他拥有了世上的一切，却缺少最宝贵的亲情，这与一贫如洗的小查理对比的非常鲜明。其实威利·旺卡代表着并不是大人，他也是一个迷失了自已的孩童，他是介于成年与孩童两者之间的一个异数。参考资料来源：百度百科—查理与巧克力工厂

加载中......开机系统运行而已

无烟区

以在WIN10操作系统、希沃白板5为例，如需下载课件可以登录进入。然后点击对应的课件，选择获取。在获取到课件以后进入云课件页面点击下载按钮。将文件的下载存储位置设置为U盘即可。具体的下载方法如下：1、在电脑上双击打开该希沃白板的软件进入。2、在打开的该软件登录界面中输入账号和密码点击登录。3、登录进入到该软件后台以后点击课件库按钮。4、在出现的页面中选择需要下载的课件，然后点击获取按钮。5、此时可以看到获取该课件成功，点击云课件按钮进入。6、在出现的云课件界面中点击需要下载课件后面的下载按钮。7、在弹出的文件下载对话框中选择U盘，然后点击保存按钮。8、等待文件的下载进度完成可以看到其下载成功的提示消息。9、打开U盘即可看到已经将希沃白板中的课件下载到U盘了。

那个必须死，救不了

可以去京东买，或者咸鱼，有人出售就可以买，在者可以去百度贴吧，找人收《如龙7》是世嘉制作发行的一款动作角色扮演游戏，于2020年1月16日在PS4发售，为《如龙》系列作品之一，《如龙6：生命诗篇。》的续作。游戏由新角色春日一番担任主角，在全新的舞台“横滨·伊势佐木异人町”与伙伴们一起咸鱼翻身，最终击碎强大的邪恶势力的热血戏剧。背景设定2001年1月1日。隶属东城会旗下三次组织“荒川组”的黑道分子春日一番，在组长荒川真澄的恳求之下，替犯下杀人案的若头泽城丈顶罪，主动向警方自首。为了热爱的组、为了尊敬的老爹……春日度过了长达18年的坎坷牢狱生活，到2019年才终于出狱。然而，却没有任何人前来迎接出狱的春日。春日一个人孤单地回到了故乡神室町。

能。裁判文书网公示后，都会在后台或者档案里进行记录的，法院内部官网也能够查到该案件的相关信息。

......也有空闲的意思，意思是把烟闲下来...........（望采纳

洗衣机显示load是负载,负荷,用于接通和分断电路的电器。由于内部线路接触不良或与通信相关的组件故障造成的。通讯失败,最好寻求专业的售后解决。如果攻击修复,可以重新连接电缆之间的板。

口感不错，喝起来比较鲜，口味好啊。

因为程序都只能在内存中运行，所以存放在硬盘、光盘、软盘之类的外存上的程序代码，在运行时都要先“复制”到内存中去，这个“复制”的过程就是 Load 了。这里说“复制”只是简单的比喻，其实 Load 过程因程序不同而不同，可能非常复杂，比如先解压缩，再写入内存中。总体来说，load可以理解为从外存（硬盘、光盘等）中将数据传输到内存中的过程。一般翻译为加载、载入、读取。

【法律分析】：可以登录中国裁判文书网查询判决结果。网上查看法院判决结果的具体步骤如下：1、打开中国裁判文书网。2、输入想要检索的案由、关键词、法院、当事人、律师等。3、按关键词、案由、法院层级、时间等筛选查询想要的具体内容。【法律依据】：《最高人民法院关于人民法院在互联网公布裁判文书的规定》第三条 人民法院作出的下列裁判文书应当在互联网公布：（一）刑事、民事、行政判决书；（二）刑事、民事、行政、执行裁定书；（三）支付令；（四）刑事、民事、行政、执行驳回申诉通知书；（五）国家赔偿决定书；（六）强制医疗决定书或者驳回强制医疗申请的决定书；（七）刑罚执行与变更决定书；（八）对妨害诉讼行为、执行行为作出的拘留、罚款决定书，提前解除拘留决定书，因对不服拘留、罚款等制裁决定申请复议而作出的复议决定书；（九）行政调解书、民事公益诉讼调解书；（十）其他有中止、终结诉讼程序作用或者对当事人实体权益有影响、对当事人程序权益有重大影响的裁判文书。第四条 人民法院作出的裁判文书有下列情形之一的，不在互联网公布：（一）涉及国家秘密的；（二）未成年人犯罪的；（三）以调解方式结案或者确认人民调解协议效力的，但为保护国家利益、社会公共利益、他人合法权益确有必要公开的除外；（四）离婚诉讼或者涉及未成年子女抚养、监护的；（五）人民法院认为不宜在互联网公布的其他情形。【温馨提示】以上回答，仅为当前信息结合本人对法律的理解做出，请您谨慎进行参考！如果您对该问题仍有疑问，建议您整理相关信息，同专业人士进行详细沟通。

Natalie Shall