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叠础鲍惭葆木从布局中国市场到如今停售，也才仅仅叁年时间。7月4日，北京商报记者从资生堂相关负责人处获悉，资生堂旗下高端护肤品牌叠础鲍惭葆木将在中国市场停售。这一次资生堂方面给出的理由依然是战略调整。
2024年12月19日，今天看到有人在路边卖野猪肉？就买了一些回家，那味真是无法下咽首发2023-12-18 11:53·宝妈纪事录野猪肉通常被认为是一种口感鲜美且有独特风味的肉类。与饲养的猪肉相比，野猪肉更为结实且富含肌肉纤维，这使得它的口感更为扎实。野猪肉的味道较为浓郁，有时会带有一些野味，这是由于野猪在自然环境中捕食和运动，使其肌肉发展得更为牢固所导致的。由于野猪肉的脂肪含量较低，这使得它更健康，更适合追求高蛋白质和低脂肪饮食的人群。野猪肉富含矿物质和维生素，特别是B族维生素和铁含量较丰富。不过，与饲养猪相比，野猪肉的饲养环境和饮食习惯并不受控制，因此在选购野猪肉时需要确保其来源可靠，以避免由于野猪的食物来源和环境污染而导致的潜在风险。在烹饪上，野猪肉常用于制作各种美味的肉类菜肴，如烤肉、炖肉、红烧肉等。由于野猪肉的纤维较为结实，烹饪前可能需要一些额外的处理，如先进行腌制或慢炖，以确保食材的鲜嫩口感。今天，当我无意间行走在熙熙攘攘的街道上，一块醒目的招牌引起了我的注意。上面写着：“新鲜野猪肉，限时优惠！”好奇心促使我走近一瞧究竟。站在路边的摊位前，我看到一个中年男子摆放着一些看起来相当新鲜的猪肉。他热情地招呼着路过的行人，声称这是从山中捕获的野猪肉。我望着这些诱人的块肉，忍不住被蒙蔽住了双眼。我并非第一个上当的人，购买回家发现这种猪肉难以下咽。有时候甚至是白费力气，只能将它们倒进垃圾桶。那种奇特的气味简直无法形容，让人胃口全无。我承认，我也曾上过这样的当，因为我当时误以为那是真正的野猪肉。然而，事实却并非如此。后来我了解到，那并不是野猪肉，而是一种被不法商贩购买的淘汰种猪公的肉。这种猪是用来改良猪品种的杜洛克种猪。商贩们为了牟取暴利，将这些淘汰的种猪公的肉冠以“野猪肉”的名义，欺骗不明真相的消费者。遭遇到这样的情况，我们务必要保持警惕，绝对不能再上当受骗。如果不幸购买了这种肉，那就只是白费了金钱和劳力。这些商贩并不担心被查处，因为他们的成本太低，并且这肉并不是真正的野猪肉。如果能成功卖出一头猪的肉，他们的收入将是相当可观的。面对这种欺诈行为，我们应该主动加强对食品安全的意识，增强自身的辨识能力。除了选择信誉良好的肉类供应商之外，我们也可以通过查看肉质、原产地，或者听取身边了解情况的人的意见来避免上当受骗。这次无意间的经历让我深感警惕，无论是对于食品安全还是对于我们自身的利益都至关重要。希望在我们每个人共同努力下，这样的欺骗行为能够得到有效的打击，而我们自己也能够更加明智地进行消费选择。提醒自己，不轻易相信路边的诱惑，保护自己的权益和健康。#文章首发挑战赛#
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行政套房每人票价 6999元面积:39.75㎡可住人数二人
R语言——产生词库2018-12-10 18:59·jennifer5jl在经历了昨天的千里之行死于脚下之后，今天早上重新尝试了一下，JRE居然很顺利的就下载完了，难道真的只是因为大晚上网速不好？？反正不管咋样，分词包能装上就是好事，总算可以开工了#已做完安装JDK、JRE等等步骤的情况下，装Rwordseg包library("rJava")#从本地加载Rwordseg的ziplibrary("Rwordseg")#此处显示版本号的话应该就是OK了所谓工欲善其事，必先利其器，刚到手的工具还不太熟，先小小地实验一下上边的字请不要纠结意思，因为都是随便擦键盘擦出来的，目前来看，这个segmentCN函数大体上还是挺可以的，输出结果里至少告诉了咱两个重要事实：1、 输入值是向量时，输出结果的形式是列表（那估计输入的维度到向量也就到顶了）2、 标点、空格和一些乱七八糟的符号在分词过程中会被全部去掉，这个灰常好，我要的就是这样既然能用，那就开始吧，上数据setwd("D:/")Table <- read.csv("BOM.csv", stringsAsFactors = FALSE)str(Table)length(Table$Description.Component)要做分词的目标列是这个表里头的Description.Component，由于里头有大量重复值，所以容我先把它拎出来去个重Base <- unique(Table$Description.Component)str(Base)虽然这些描述的不规则程度叫人有种不祥的预感，但姑且先试，毕竟看到效果才方便继续做优化test <- unlist(segmentCN(Base[1:10]))效果看起来总体上过得去，但肯定达不到满分，确定可以扣分的地方用黄色笔划出来了几个，看来，主要矛盾还是集中在数字和字母夹杂的地方那如果，咱想通过描述来做的后续分析主要是依靠文字来判断，当中涉及的所有字母、单词、数字都是可以去掉的呢？翻找了N个函数的帮助文件后，我很happy happy的通过其中某个链接找到了这样一个页面——正则表达式，虽说不是全篇都能看懂，但目光锐利如我还是抠到了对自己最有用的部分，见下方截图正则表达式[[:alnum:]]可以代表0-9、A-Z和a-z这些东西的总集合，而如果一个字符串中出现多次都需要进行替换的话，后边可以添个+号（看help里是这么讲滴）要从一串字符里去掉指定的东西，这个操作实际上用的是替换函数gsub，参数perl = TRUE表示的是替换内容为正则表达式嗯，这个可以有，试得差不多了可以上全部了#中文分词器，去掉其中所有符号、空格Temp1 <- unlist(segmentCN(Base))#去掉所有字母和数字Temp2 <- gsub("[[:alnum:]]+", "", Temp1, perl = TRUE)#去掉其中空值并去重Dictionary <- unique(Temp2[Temp2 != ""])检查一下内容，没其他问题就可以存档了write.table(file = "Dictionary.txt", Dictionary)走出了美美的第一步，Yeah很多人肯定都认为是76人，因为乔治保罗签约了76人。