作者： xuenhua

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月食和日食计算

基本参数

地球公转周期 365.2564 天
月球公转周期 27.32166 天
月球轨道面与地球轨道面交角 α=5°09′\alpha=5°09'
地球和月球都是椭圆轨道，但是考虑离心率都很小，可以近似为圆形。

计算思路


计算月食或者日食即计算向量 SunEarth⃗\overrightarrow{SunEarth} 和 EarthMoon⃗\overrightarrow{EarthMoon} 的夹角如果接近0，即太阳、地球、月球一线月食发生。类似，若夹角180度，即日食发生。

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谏逐客书

秦·李斯

臣闻吏议逐客，窃以为过矣。昔缪公求士，西取由余于戎，东得百里奚于宛，迎蹇叔于宋，来丕豹、公孙支于晋。此五子者，不产于秦，而缪公用之，并国二十，遂霸西戎。孝公用商鞅之法，移风易俗，民以殷盛，国以富强，百姓乐用，诸侯亲服，获楚、魏之师，举地千里，至今治强。惠王用张仪之计，拔三川之地，西并巴、蜀，北收上郡，南取汉中，包九夷，制鄢、郢，东据成皋之险，割膏腴之壤，遂散六国之从，使之西面事秦，功施到今。昭王得范雎，废穰侯，逐华阳，强公室，杜私门，蚕食诸侯，使秦成帝业。此四君者，皆以客之功。由此观之，客何负于秦哉！向使四君却客而不内，疏士而不用，是使国无富利之实，而秦无强大之名也。(缪 一作 穆)

　　今陛下致昆山之玉，有随、和之宝，垂明月之珠，服太阿之剑，乘纤离之马，建翠凤之旗，树灵鼍之鼓。此数宝者，秦不生一焉，而陛下说之，何也？必秦国之所生然后可，则是夜光之璧不饰朝廷，犀象之器不为玩好，郑、卫之女不充后宫，而骏良駃騠不实外厩，江南金锡不为用，西蜀丹青不为采。所以饰后宫，充下陈，娱心意，说耳目者，必出于秦然后可，则是宛珠之簪、傅玑之珥、阿缟之衣、锦绣之饰不进于前，而随俗雅化佳冶窈窕赵女不立于侧也。夫击瓮叩缶，弹筝搏髀，而歌呼呜呜快耳者，真秦之声也；《郑》《卫》《桑间》《昭》《虞》《武》《象》者，异国之乐也。今弃击瓮叩缶而就《郑》《卫》，退弹筝而取《昭》《虞》，若是者何也？快意当前，适观而已矣。今取人则不然，不问可否，不论曲直，非秦者去，为客者逐。然则是所重者，在乎色、乐、珠玉，而所轻者，在乎人民也。此非所以跨海内、制诸侯之术也。

　　臣闻地广者粟多，国大者人众，兵强则士勇。是以太山不让土壤，故能成其大；河海不择细流，故能就其深；王者不却众庶，故能明其德。是以地无四方，民无异国，四时充美，鬼神降福，此五帝三王之所以无敌也。今乃弃黔首以资敌国，却宾客以业诸侯，使天下之士退而不敢西向，裹足不入秦，此所谓“藉寇兵而赍盗粮”者也。(太山 一作：泰山；择 一作：释)

　　夫物不产于秦，可宝者多；士不产于秦，而愿忠者众。今逐客以资敌国，损民以益仇，内自虚而外树怨于诸侯，求国无危，不可得也。

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银行推销的“低息”贷款到底划算吗？

1. 前言

我们经常收到银行的贷款推销，有的利息较高，我们通常就直接拒绝了，但是有些看似利息较低甚至可以“赚差价”的，没有仔细计算就接受了。如果仔细计算，就会发现其实中了圈套。

真实案例：
贷款分12期还款，贷款10000的话，每月还款848.333（等额本息），总计还款10180，年化利率1.8%？虽然1年期存款利率目前已经进入1时代，但是有些小银行或者理财产品可以做到2左右。按2%的平均利息水平粗略一算，10000块存起来可以赚200利息，贷款利息180，还能赚20块钱。聪明的读者，这样算对吗？能赚到利息差价吗？

乍一看，好像是赚了20块钱，但实际上赔了73块。下面我给大家详细算一下。

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中印生育行为影响家庭暴力的经济学分析pdf

武汉大学优秀硕士论文pdf，知网下载量高达12927，还在不断增长中，大胆猜测应该是知网建网以来最大下载量。知网下载收费，从B站视频整理成pdf，分享给大家欣赏。【下载 】

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正文第2页 编造了《离婚法》，第4页新中国成立时间写成1049年，这种文章也能被中国知网收录！

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torch FashionMNIST数据集导出图片

import numpy as np
import struct
 
from PIL import Image
import os

path_home='./data/FashionMNIST/raw/'
data_file = path_home+'train-images-idx3-ubyte'
# It's 47040016B, but we should set to 47040000B
data_file_size = 47040016
data_file_size = str(data_file_size - 16) + 'B'
 
data_buf = open(data_file, 'rb').read()
 
magic, numImages, numRows, numColumns = struct.unpack_from(
    '>IIII', data_buf, 0)
datas = struct.unpack_from(
    '>' + data_file_size, data_buf, struct.calcsize('>IIII'))
datas = np.array(datas).astype(np.uint8).reshape(
    numImages, 1, numRows, numColumns)
 
label_file = path_home+'train-labels-idx1-ubyte'
 
# It's 60008B, but we should set to 60000B
label_file_size = 60008
label_file_size = str(label_file_size - 8) + 'B'
 
label_buf = open(label_file, 'rb').read()
 
magic, numLabels = struct.unpack_from('>II', label_buf, 0)
labels = struct.unpack_from(
    '>' + label_file_size, label_buf, struct.calcsize('>II'))
labels = np.array(labels).astype(np.int64)
 
datas_root = 'mnist_train'
if not os.path.exists(datas_root):
    os.mkdir(datas_root)
 
for i in range(10):
    file_name = datas_root + os.sep + str(i)
    if not os.path.exists(file_name):
        os.mkdir(file_name)
 
for ii in range(numLabels):
    img = Image.fromarray(datas[ii, 0, 0:28, 0:28])
    label = labels[ii]
    file_name = datas_root + os.sep + str(label) + os.sep + \
        'mnist_train_' + str(ii) + '.png'
    img.save(file_name)