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🩸天然稀释血液的食物🌿 大自然提供了许多强大的食物,它们有助于改善血液循环、减少血栓形成并维护心脏健康——所有这些都无需合成药物。以下是一些天然的血液稀释超级食物,您可以轻松地将它们添加到日常饮食中👇 🌾 :1. 姜黄 含有姜黄素,一种强效抗炎化合物,可改善血液流动并防止血栓形成。 🧅 2. 洋葱 天然富含硫化合物,可降低胆固醇并减少血小板聚集。 🌰 3. 奇亚籽 富含omega-3脂肪酸——它们能改善血液循环,保持血液顺畅流动。 🐟 4. 野生鲑鱼/鱼油 富含EPA和DHA,这些omega-3脂肪酸可以防止血液凝固,维护心脏健康。 🌶️ 5. 辣椒 辣椒素能促进血液循环,强化动脉,并防止血小板粘连。 🧄 6. 大蒜 它是自然界最强效的抗凝血剂之一——有助于减少血栓形成并降低血压。 🍍 7. 菠萝 含有菠萝蛋白酶,这是一种可以减轻炎症并帮助溶解纤维蛋白(导致血栓的蛋白质)的酶。 🍊 8.柑橘类水果 富含维生素C的水果,如橙子和柠檬,可以强化血管,促进血液循环。 🫚 9. 姜 促进血液循环,减少炎症,并有助于防止血小板聚集。 ✨保持血液自由流动,保持心脏健康——自然而然! 一芭芭拉
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11个非法网站,能让你的生活更加轻松 不要问是谁告诉你的... [🔖保存,以备以后使用]
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阅读国外专业的学术论文,光理解内容就挺费劲了,如果还要总结内容、生成思维导图,更是让人头疼。 可以试下,Paper Burner X 这个开源工具,集文献识别、翻译、阅读与智能分析于一体,在浏览器上打开就能用。 一个纯前端实现的 Agent 智能分析系统,可自主调用工具进行多步推理,还能翻译长论文,保留公式、图表等复杂格式。 GitHub:github.com/Feather-2/paper-b… 主要功能: - 支持 PDF、Word、PPT、EPUB 等多种格式导入和处理; - 极速并发翻译,长论文仅需数十秒,保留原文格式; - 前端 Agent 智能分析,支持复杂问答和信息提取; - 自动生成思维导图、流程图和结构化文献矩阵; - 原译文智能对齐对比,支持高亮标注和目录导航。 直接访问在线版或部署到 Vercel 即可使用,所有数据存储在本地,保护隐私的同时无需安装任何软件。
几毛钱就能获得的国外电话卡服务 -- 接码平台 什么是接码平台? 简单说,接码平台就是提供虚拟手机号(尤其是国外手机号)的在线服务。 你付点小钱(几毛到几块一条),平台给你一个临时手机号码,能接收短信验证码。用完即丢,不留痕迹。 核心流程 1. 用户在平台充值(支付宝、微信、USDT等)。 2. 选国家/运营商(如中国移动、美国AT&T)。 3. 下单获取号码。 在目标网站(如TikTok、Google等)填写号码,验证码实时显示在平台后台。 4. 复制验证码完成注册,号码自动释放或销毁。 技术原理 平台批量采购真实SIM卡(或虚拟卡),放进机房“卡池”,用API对接自动化收发短信。 高端平台还支持黑卡(不实名)和白卡(可长期租用)。 接码电话号用途 1. 隐私保护:不想暴露个人号码注册论坛、App。 多账号管理:电商刷单、社交媒体运营需要批量号。 2. 海外用户:国内注册Netflix、Google时绕墙。 3. 灰色地带:营销号工厂:一天注册上千抖音/小红书账号。 4. 黑产链条:结合“猫池”设备,实现全自动养号、刷量。 5. 绕过风控:银行卡绑定、支付验证时用临时号避开实名。 数据显示,2024年国内接码平台日活跃用户超百万,交易额破亿。巨头如“云接码”“SMS-Activate”“PVACodes”月入千万。 热门平台横评(2025最新)
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什么是情商? 1、情商就是: 吃饭前,先夸一下做饭的人。 对于自己没出力就享福的事情, 从不抱怨只会感恩。 2、情商就是: 别人犯错时,不盯着漏洞追问,而是先递个台阶,让对方不至于太难堪。 比如朋友不小心打翻了水杯,先拿抹布帮忙收拾,而不是说“你怎么这么不小心”。 3、情商就是: 听人说话时,眼神不飘,不打断,等对方把话说完再回应。 哪怕观点不同,也先肯定“你这么想有道理”,再慢慢说自己的想法。 4、情商就是: 收到别人的好意,哪怕不合心意,也认真说声“谢谢你想着我”。 不会冷着脸说“这东西我不喜欢”,让一番心意落了空。 5、情商就是: 自己得意时,不把优越感挂在嘴边。 升职了、孩子考得好,不会追着别人说“我家那口子/孩子啊……”,懂得把炫耀藏起来,不给人添堵
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以防有人不知道: OpenAI为了打开印度市场,决定面向全体印度国民,限时免费发放1年ChatGPT Go会员 只要你把IP地址改到印度,在添加付款方式时把IP地址改到法国,然后用PayPal付款,就能白嫖
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昨晚熬夜开了个瑞士银行账户,还带一张万事达卡,支持欧元,美元,甚至虚拟币的存款和消费,无敌了这卡,中国大陆也可网上免费申请开通,最重要的是还可以用来美股投资入金到券商,如果还没有境外银行账号的,赶紧注册吧,开户链接safepal.com/zh-cn/bank/regis… 下面我写详细攻略
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我希望自己十年前就知道的十条投资经验:🧵 1. 成为一个不断学习的人 最优秀的投资者永远在学习。让学习成为你的首要任务。
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100个终身学习网站大部分免费🆓
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《简单的逻辑学》这本书太有用了。 作者用最通俗的语言,把逻辑变成一种人人能学的思维工具。 从论证、推理到28种常见谬误,教你识破生活中那些“貌似有道理”的胡说八道。 读完才发现,逻辑混乱才是最普遍的病。 真的,希望身边的人都读一读。 评论区立即阅读👇
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AI领域三大突破正在重新定义2025: 1⃣ Claude Sonnet 4.5 —— 编程之王 • 连续工作30小时+不停歇 • 占据42%代码生成市场(OpenAI仅21%) • 上下文窗口达100万token(是GPT-5的2.5倍) 2⃣ Gemini 3.0 Pro —— 推理革命 • 在ARK AGI 2排行榜登顶 • 达到GDP Evo基准的人类专家水平 • 创意解决问题能力飞跃 3⃣ Google DeepMind癌症AI突破 • C2S-Scale 27B模型破解"冷肿瘤"难题 • 让免疫系统"看见"顽固癌症 • AI在医疗领域的里程碑时刻 这不仅仅是技术进步,而是AI从助手到同事的质变。 未来已来。你准备好了吗?
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人生最好的投资, 就是这12个能让你每天进步1%的习惯
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记忆力不是天赋, 而是方法。12个技巧帮你越记越快
背1000句不如跟一句。 真正让你敢开口说英语的方法在这里👇
近日央行行长潘功胜表示继续打击境内虚拟货币的经营和炒作,这绝不是空穴来风! 还在墙内做加密货币相关产业的朋友最近要注意了,给大家15条建议: 1、单独买一台手机来安装加密软件 2、建议买港版苹果或三星,更安全 3、买一个硬钱包来存放你的大额加密资产 4、不要跟亲戚朋友说你是做加密货币的 5、线下少参加行业聚会,少吹牛逼 6、在社交媒体上尽量不要露脸 7、最近国内各大社交媒体对加密内容的相关审核比较严了,少更新敏感话题 8、没有护照的尽早办个护照,有条件的搞个海外身份 9、最近出金一定要选择币安C2C神盾商家,即使出现问题还有币安100%赔付; 没注册的用这个地址:binance.com/join?ref=4841450… 10、敏感话题多用telegram交流,少用微信 11、Web3相关文档尽量存放在Google云盘,不要存在国内或个人电脑上 drive.google.com/ 12、有些事能不做尽量不做:地推项目,线下的web3相关收费培训,收费的微信群,在国内开发web3项目 13、去香港,最好是新加坡办一张银行卡用于出入金,汇丰、渣打、众安银行都行 14、如果你在国内搞Web3相关服务尽量不要收人民币,避免不必要的纠纷 15、国内偷偷挖矿的能停留停一下,也不要再用国内的云厂商部署节点了
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AI 让“干中学”成为了最聪明的学习方式。 以前想学点东西,总想着—— “先看几门课”“先弄懂原理再说”。 结果一拖,就是几个月。 但现在有了 AI,学习的顺序彻底反了: 不是「学会再干」,而是「干着干着就会」。 我自己的经验是👇 用几个 AI 工具辅助学习与实践: 1️⃣ 用 ChatGPT 做“速查+信息搜集 + 答疑解惑” - 卡住一个概念、一个函数,就直接问 ChatGPT。 - 想做产品原型和项目规划,先通过对话确定demo。 2️⃣ 用 NotebookLM 做“资料整理+深度理解” - 我把报告、PDF、设计文档往里一丢,它帮我提炼重点、生成思维导图。 - 从“看懂”→“抓住重点”→“输出”路径缩短很多。 3️⃣ 用 Claude Code 做“自动化任务+代码生产” - 如果项目涉及代码,用 Claude Code 这个强大的 AI 编程助手开发,能很大程度加快开发速度。 - 还可以用它处理一些自动化任务,帮助我做低质量重复性的工作。 4️⃣ 用 Figma 做“设计+可视化” - 想把想法画出来、结构梳理,直接在 Figma 提出 prompt,生成草图、流程图。 5️⃣ 把它们串起来:做 → 查 → 反思 - 做:先选一个小项目/写段代码/画个设计稿。 - 查:遇到障碍,用 ChatGPT 查;整理资料用 NotebookLM;代码用 Claude Code;设计用 Figma。 - 反思:结束后,用 AI 帮你回顾、总结、提炼下一步行动。 说实话,AI 让“学习”变廉价了,很多偶尔用到一次的内容或许不必再系统学习。 但是如果你对某一方面有较高的要求 / 专业性,那么你还是要踏踏实实学基础、原理,AI 目前还只是提效的工具,或者说是第二大脑。
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费曼学习法爆火后,最多人问我: "有没有工具能让费曼学习法更高效?" 有。而且用了之后,可能停不下来。 YouMind + 费曼学习法 = 新一代数字化学习系统。 想把知识转化为复利式增长的认知资产? 今天介绍费曼学习法的数字化超级助推器。 费曼学习法很强,但有3个痛点:讲完就忘、卡壳难追踪、知识难串联。 YouMind完美对齐费曼学习法的4步,并做了数字化增强: 1. 选定主题 → YouMind剪存与分组 瞬间从信息碎片化到知识体系化,为后续讲解提供坚实根基。 2. 教授输出 → YouMind AI助手 你的即时AI听众。极速生成讲解或总结,帮你"教会自己",立即验证理解是否到位。 「1-2的核心升级」:AI驱动极速输出,检验知识内化。 3. 查漏补缺 → YouMind动态注释与修改 发现卡壳点,即时标记和修正。知识漏洞实时闭环,深化真正理解,避免知识结构断层。 4. 简化再表达 → YouMind跨文章串联 将孤立知识点网络化、系统化。助力知识迁移和创新整合,形成高价值的个人知识资产。 「3-4的核心升级」:动态修正机制,实现认知迭代的闭环。 YouMind驱动的费曼法,启动了"数字+认知"双飞轮: 效率飞轮: 自动化剪存/分组/AI辅助,大幅提升学习速度。 质量闭环: AI实时陪练 + 动态修正,知识内化更彻底。 每一次学习、输出、修正,都在为个人知识体系积累复利。 学习成果不再是线性叠加,而是指数级增长。 YouMind是最适合现代高知创作者的费曼学习工具。 它将费曼法从"学习技巧"升级为"认知和创作迭代系统"。 用YouMind,你不是在管理笔记,而是在构建你的知识复利引擎和资产。 纳瓦尔说:"那种睡着的时候都能为你赚钱的资产。" 你的知识体系,就是这样的资产。
没想到啊!昨天分享的费曼学习法,大家热情太高直接干到了180k! 更让我意外的是,我发现咱们昨天聊的可能只是“经典版”,AI加持下已是2.0升级版! 费曼学习法升级版:双向费曼技术,用AI+输出驱动,深度内化知识! 传统费曼四步太被动?试试这个AI时代变体:解释概念→AI实时反馈→迭代输出成果(如代码/流程图)。 从“知道”到“会用”,学习效率翻倍! 1. AI辅助反馈循环 向AI解释概念,AI评估清晰度/准确性,指出漏洞。如“零向量为什么必须存在?” 反复修正,直到像教小孩一样简单。即时反馈,避开找人尴尬,知识缺口秒识别! 2. 输出驱动学习 别止于解释!转化成果:画流程图、写教学大纲、敲代码。AI多维打分(准确/完整/创新),建议优化。 迭代后,理解从浅入深,记忆长效:输出=内化! 3. 五阶段实施流程 - 拆概念+设目标(选线性代数“向量空间”)。 - AI解释+反馈。 - 补缺口(AI提问题,搜资源)。 - 创建输出+迭代(做教学笔记)。 - 归档复习(建知识图谱)。 - 从小步开始,1周见效! 借助 AI 的精准反馈和深度输出,告别学习焦虑,建立元认知,让你在职场上实现滚雪球式成长 试试双向费曼:挑个概念,向AI解释+输出。评论区有原文! x.com/servasyy/status/197871…
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读了费曼物理学讲义,我觉得博主写的太复杂了 我跟费曼学习的这5年,就下面这个方法最有效,也很容易执行: 1. 建立连接:读大量的书,读大量的书,知识才扎实,才会在脑袋里形成足够的连接和想象力,费曼最牛逼的是类比想象力 2. 加深记忆:每本书的关键部分我都会拍照OCR或者手抄,读第一遍是了解的过程,抄第二遍核心是懂得的过程 3. 以讲代学:我喜欢懂得一个知识以后,公开通过博客或者社交媒体分享我的感悟,分享的这一步才是最重要的,分享就需要你重新按照自己的语言去重新组织,去向陌生人讲解深刻的道理,当你可以用类比的白话再讲解一遍后,那就是融会贯通、顿悟的时刻 这就是我从费曼身上学习到最简单也是最有效的学习方法 配图是青海大环线的翡翠湖
费曼学习法之所以变得有效,本质是用输出来设定验收条件。 很多人说大模型有幻觉,其实人的幻觉更大,总是自己觉得自己会了,其实并不会,所以就需要输出来验证,倒逼学习质量。 在团队管理中,如果你不给定可交付的验收条件(Deliverable),那么你无法得到期待的结果,其实学习也是一样。 在敏捷项目管理中,验收条件(AC, Acceptance Criteria)是衡量一个任务质量的关键要素。 测试驱动开发(TDD)本质和费曼学习法没有区别,通过先写一个测试来设定验收条件(Case),再写实现就能提高代码的质量和代码可靠性。 在很多公司培养人的方式就是写博客、分享,我自己也组织了一个每周的技术分享社群(暂时不对 X 开放,没有经历扩大运营规模),通过分享验证自己的想法是否正确(很多人默认自己想法是正确的,这个很不好),其实通过输出也可以检验自己的能力。 不过我倒是没想到在 X 上费曼学习法需要一个教程。 费曼写过几本非常容易读的书《别闹了,费曼先生》(豆瓣评分9.0)《费曼物理学讲义》。这两本书都有他学习东西的思想。 《别闹了,费曼先生》这本书之前读的中文,找到了英文版,老规矩 👇
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AI 学习模式:先学后做 ➡️先做后学 在没有AI的时代,你很难或无法先上手。因为没有背景知识,你寸步难行,必须先学理论,门槛极高。 但现在,只要你有“想法”,AI就能帮你处理执行细节,让你立刻开干。这就重塑了高效的学习路径: 1️⃣ 先上手:带着你的观察和思考去实践,不能甩手只发号施令。 2️⃣ 积累问题:在实践中“碰壁”,发现具体问题。 3️⃣ 针对性学习:把实践中遇到的问题抛给AI,有针对性地思考和学习。 这是个不断迭代的“干中学”(Learning by Doing),因为AI填平了想法与行动之间的鸿沟,也改变了学习的起点。
我个人比较推荐的学习方式: -> 学习理论(借助AI快学学习理论,答疑解惑) -> 动手实践(可以用 AI 但不要依赖 AI) -> 解决实践遇到的问题(借助 AI 解决问题,但是搞懂威神恶魔) -> 公开分享学习心得、经验教训(费曼学习法) -> 持续上面的循环
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我个人比较推荐的学习方式: -> 学习理论(借助AI快学学习理论,答疑解惑) -> 动手实践(可以用 AI 但不要依赖 AI) -> 解决实践遇到的问题(借助 AI 解决问题,但是搞懂威神恶魔) -> 公开分享学习心得、经验教训(费曼学习法) -> 持续上面的循环
Replying to @dotey
那么请问一下在AI时代如何更好的学习呢?