传奇GT-R，连续三次打破自己赛道纪录，热血视频一睹为快！
挑战即是完成不可能。
NISMO大使Marc Gené先后驾驶
GT-R R35、GT-R Track Edition、
GT-R NISMO，
挑战长达1756米的
西班牙国家航空航天技术研究所赛道 ，
释放出极致速度，
三次刷新赛道记录！
GT-R R35率先出发，
在Marc Gené高水平的驾控下，
以1:06.93的成绩打破记录。
他驾驶GT-R Track Edition进行挑战，
跑出了1:06.39的非凡成绩，
再次取得突破。
为赛道而生的GT-R NISMO压轴出场，
在油门轰鸣的瞬间，
它血液中所流淌的赛车基因，被一触即发，
与Marc Gené默契配合，
创下了1:05.83的最快赛道纪录！
驰骋风雨，无畏挑战，
这才是它展现风采的绝佳场地！
以惊人的速度成就荣耀时刻，
NISSAN GT-R再次用实力征服人心。
责任编辑：
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今日搜狐热点【算法理解】—— 快速排序（三向切分）
&&&&大家好，依然是天灾依然是随机。本来打算上周末写，但是谁知道上周各种加班，各种忙成汪…终于闲下来，于是开始介绍另一篇之前学习过的算法。
&&&&写这篇博文的目的有两个：
&&&&&&&&1、在上一篇博文中，并没有针对“快速算法”做一个简单的介绍，所以这里做一个补充；
&&&&&&&&2、想让大家理解一句话：没有最好的算法，只有在不同情况下存在最好的算法。
&&&&另外，我收到了邮件的反馈，关于我上篇博文的建议。所以我打算在本篇博文改进一下思路。如果有不合适的地方，可以发邮件到我的QQ邮箱，我会第一时间回复，并进一步改善自己的写作思路。
&&&&废话不多说，进入正文。
&&&&在我的上一篇博文中，介绍了“快速排序”算法的整个运行流程。但是并没有针对该算法做一个简单的介绍。所以在本博文中，针对“快速排序”进行一个补充介绍。
关于“快速排序”的理解，请戳这里
&&&&首先，一个算法的好坏的决定因素主要有两点：
&&&&&&&&1、运行所需要的内存空间；
&&&&&&&&2、运行所需要的时间。
&&&&那么关于“快速排序”算法的优缺点如下：
&&&&&&&&优点：
&&&&&&&&&&&&1、原地排序（只需要一个很小的辅助栈，内存消耗小）；
&&&&&&&&&&&&&&&&因为该算法主要是通过交换“比参照物大的数值”和“比参照物小的数值”来实现排序。除了记录“左右指针”以外，仅仅在交换位置的时候，创建了一个变量；
&&&&&&&&&&&&2、排序一个长度为N的数组，所需的时间和【NlgN】成正比，所需耗时的增长数量级为“线性对数级别”（关于增长耗时的增长数量级，本人打算另写一篇博文，关于该概念的理解）。
&&&&&&&&&&&&3、内循环比大多数排序算法都要短小，例如：
&&&&&&&&&&&&选择排序需要循环N-1-i（i表示外循环的变量）次，才能完成一次内循环；
&&&&&&&&&&&&而快速排序的内循环次数，根据数组的有序程度而定。区间在1 ~ N / 2 - 1的范围内。
&&&&&&&&缺点：非常脆弱，编写时容易出现错误，导致实际性能只有“平方级别”。
以上是本人针对官方说明的理解，下面用一张图来表示“快速排序”的优势：
上面是各种主流排序算法针对于100W条随机数据进行排序的耗时，由此可见“快速排序”果然法如其名。
别问我“选择排序”和“插入排序”去哪了，我跑了5分钟，没出结果，最后放弃了。
好了，到这里就是关于快速排序的介绍。那么快速排序已经这么NB了，为啥还需要优化？
某位伟人曾今说过：没有最好的算法，只有在不同情况下存在最好的算法。（别问我是谁说的，再问自杀）
数学家们发现，虽然快速排序已经很快了，但是在一种情况下存在可以优化的余地：【数组中存在大量重复数据】。
因为，“左右指针”分别找“比参照物大的元素”和“比参照物小的元素”，所以“等于参照物的元素”就原封不动的放在原地，在下一级迭代排序中继续参与排序。
这时候，天空一声巨响，快速排序（三向切分）横空出世。
&&&&在上一篇博文中，由于本人不大会用CSDN的编辑器，采用了截图的方式，但是有博友发邮件跟我说，代码不能Copy…（虽然我很想说，身为一名Code Generator不能天天Copy code。但是为了各位博友的方便，在下闭关学习编辑器的使用，目前略有小成）。
* 快速排序
private static void sort(Comparable[] arr) {
sort_three_split(arr, 0, arr.length - 1);
* 三向切分的快速排序
private static void sort_three_split(Comparable[] arr, int begin, int end) {
if (begin &= end) return;
Comparable refer = arr[begin];
int i = begin + 1, lt = begin, gt =
while (i &= gt) {
int result = arr[i].compareTo(refer);
if (result & 0) swap(arr, i, gt--);
else if (result & 0) swap(arr, i++, lt++);
sort_three_split(arr, begin, lt - 1);
sort_three_split(arr, gt + 1, end);
代码就这么多，上面的 a-f 的标记，是为了接下来讲解方便加上的，别问我为什么程序运行不了…
&&&&接下来，咱们对快速排序（三向切分）进行分步讲解。各位同学别急着看上面的代码，跟着在下的节奏往下走。
a、迭代结束判断，如果迭代到了只剩余1个元素，无需继续进行下面操作，防止死循环；
b、跟快速排序一样，使用当前排序部分的第一个元素作为参照物；
c、这里与快速排序不一样了。
&&&&&&&&快速排序中仅记录了“左右指针”；
&&&&&&&&这里记录了“小于参照物的指针”【lt】、“大于参照物的指针”【gt】，以及“当前指针”【i】。
&&&&&&&&这里的三个指针分别是有什么用呢？ 让我们往下看。
d、开始进行“分类”操作
&&&&&&&&i、获取当前值和参照物比较的结果；
&&&&&&&&ii、如果当前的值arr[I]大于参照物，交换当前值的位置【i】和【gt】的位置（先别急，暂时理解为把较大的值，放到数组的后端）；
&&&&&&&&iii、如果当前的值arr[I]小于参照物，交换当前值的位置【i】和【lt】的位置（暂时理解为把较小的值，放到数组的前端）；
&&&&&&&&iv、如果当前的值arr[I]等于参照物，则将当前值的指针【i】的位置后移一位。
e、迭代排序位置begin到位置lt + 1的部分；
f、迭代排序位置gt + 1到位置end的部分。
// 4, 最终迭代比较“小于参照物”的部分和“大于参照物”的部分
sort_three_split(arr, begin, lt - 1);
sort_three_split(arr, gt + 1, end);
首先，看一下流程e和f。这两段代码和快速排序中的最后两段代码几乎一致，就是下标稍微有点变化：
&&&&&&&&1、快速排序中，仅有一个下标【j】。然后对【j】的左边部分，和【j】的右边部分分别进行下一级迭代排序；
&&&&&&&&2、而这里，有两个下标【lt】和【gt】。分别对【lt】左边的部分、【gt】右边的部分进行下一级迭代排序。
首先，我们能够得出结论：“【lt】左边的元素不大于参照物，【gt】右边的元素不小于参照物”。
因为，根据上面代码，没有针对【lt】位置到【gt】（包括【lt】和【gt】）的部分进行下一级的排序，如果不符合上面推断出来的结论，那么该算法并不能达到排序效果。
然后，通过上面的结论，我们能够推出另外一个“待证实”的结论：
“下标【lt】到下标【gt】的部分（包括【lt】和【gt】），所有元素的值相等。”
原因如下：
&&&&1、【lt】左边的元素不大于参照物，【gt】右边的元素不小于参照物。但是，这也有可能等于参照物；
&&&&2、根据本博文的命题，快速排序三向切分算法，就是为了解决对等于参照物的元素，做不必要的向下迭代排序的问题。
不过上面的结论仅仅是猜测，并不能作为正式的结论。
Comparable refer = arr[begin];
int i = begin + 1, lt = begin, gt = end;
while (i &= gt) {
int result = arr[i].compareTo(refer);
if (result & 0) swap(arr, i, gt--);
else if (result & 0) swap(arr, i++, lt++);
别着急，接下来咱们分析流程b、流程c和流程d。
流程b，将数组当前部分（arr[begin] 到 arr[end]）的第一个元素作为参照物。
流程c，将数组当前部分（arr[begin] 到 arr[end]）的第一个元素的下标begin，作为【lt】的值；
&&&&&&&&将当前部分的最后一个元素的下标end，作为【gt】的值；
&&&&&&&&最后将数组当前部分的第二个元素的下标，作为【i】的值。
&&&&&&&&仅仅看这里，并不能理解【i】、【gt】和【lt】下标的意义。所以咱们接着向下看。
流程d，当【i】小于等于【gt】时，继续循环进行“分类”操作。
&&&&&&&&流程i、记录当前位置【i】的值和参照物的比较结果；
&&&&&&&&流程ii、当前位置【i】的元素大于参照物的时候，交换【i】和【gt】的位置，然后将【gt】向左移动一位。
&&&&&&&&&&&&&&&&这里的操作类似于插入排序的操作，先将【i】和【gt】替换之后，【gt】再左移动一位。
&&&&&&&&&&&&&&&&就相当于将“比参照物大的元素”插入数组的尾部。
&&&&&&&&&&&&&&&&但是注意，如果是单纯的将元素插入数组尾部，需要将当前位置【i】之后的一共gt - i个元素，全部向前移动一位；而此处仅仅移动了两个元素的位置，相对于插入排序，大大减少了对数组的操作次数。
&&&&&&&&&&&&&&&&另外，之所以将【gt】向左移动一位的原因是：
&&&&&&&&&&&&&&&&交换数据之后，此时【gt】位置所代表的是大于参照物的值，并且已经放到数组尾部。所以不用参与接下来的“分类”操作，故将【gt】向左移动一位。
&&&&&&&&流程iii、当位置【i】的元素小于参照物的时候，交换【i】和【lt】的位置，然后将【lt】和【i】向右移动一位。
&&&&&&&&&&&&&&&&同样类似于插入排序，相当于将“比参照物小的元素”插入数组的前端。
&&&&&&&&&&&&&&&&之所以将【lt】和【i】都向右移动一位的原因是：
&&&&&&&&&&&&&&&&交换数据之后，此时【lt】位置所代表的元素是小于参照物的值。所以该值不用参与接下来的“分类”操作，故将【lt】向右移动一位。
&&&&&&&&&&&&&&&&* 命题：【lt】恒指向第一个等于参照物的元素。该命题将在下面的举例说明中验证。
&&&&&&&&&&&&&&&&此时【i】和【lt】在同一个元素上，所以根据上面的命题，【i】指向的是参照物，所以【i】需要向右移动一位（没有必要将参照物与参照物进行对比）。
&&&&&&&&流程iv、当参照物与【i】指向的元素的值相等时，仅将【i】向右移动一位。这样，便将等于参照物的元素“分类”到一起。
分析到这里，就结束了。接下来将举例帮大家进一步理解，建议大家可以看完举例之后，再回来消化一下，效果更好。
由于上一篇博客中，有博友留言说手机客户端的排版格式出现错乱，所以下面采用截图的方式做图例说明。
举例数组：{ 5， 3， 6， 5， 7， 4， 5}
注意：请记住上面的命题，观察【lt】是否恒指向第一个等于参照物的元素。
Comparable refer = arr[begin];
int i = begin + 1, lt = begin, gt = end;
while (i &= gt) {
int result = arr[i].compareTo(refer);
if (result & 0) swap(arr, i, gt--);
else if (result & 0) swap(arr, i++, lt++);
经过b、c流程之后，结构应该如下所示：
———————————— 第一轮循环 ————————————
i、当前元素[3]和参照物[5]进行比较，比参照物要小；
iii、交换【i】和【lt】的位置
&&&&并且【lt】和【i】都向右移一位
———————————— 第二轮循环 ————————————
i、当前元素[6]和参照物[5]（上图）进行比较，比参照物要大；
ii、交换【i】和【gt】的位置，
&&&&并且【gt】向左移一位
———————————— 第三轮循环 ————————————
i、当前元素[5]和参照物[5]（上图）进行比较，等于参照物；
iv、【i】向右移动一位
———————————— 第四轮循环 ————————————
i、当前元素[5]和参照物[5]（上图）进行比较，等于参照物；
iv、【i】向右移动一位
———————————— 第五轮循环 ————————————
i、当前元素[7]和参照物[5]（上图）进行比较，比参照物要大；
ii、交换【i】和【gt】的位置，
&&&&并且【gt】向左移一位
———————————— 第六轮循环 ————————————
i、当前元素[4]和参照物[5]（上图）进行比较，比参照物要小；
iii、交换【i】和【lt】的位置
&&&&并且【lt】和【i】都向右移一位
———————————— 第七轮循环 ————————————
由于【i】已经大于【gt】，所以跳出循环。最终结果如下：
运行到这里，大家可以看到，【lt】左边的数据恒比参照物小，【gt】右边的数据恒比参照物大。
除此之外，还验证了上面关于“下标【lt】到下标【gt】的部分（包括【lt】和【gt】的元素），所有元素的值相等”的猜测。
&&&&接下来，把上面的内容稍微梳理一下。
private static void sort_three_split(Comparable[] arr, int begin, int end) {
if (begin &= end) return;
Comparable refer = arr[begin];
int i = begin + 1, lt = begin, gt = end;
while (i &= gt) {
int result = arr[i].compareTo(refer);
if (result & 0) swap(arr, i, gt--);
else if (result & 0) swap(arr, i++, lt++);
sort_three_split(arr, begin, lt - 1);
sort_three_split(arr, gt + 1, end);
a、当开始位置begin不小于结束位置end的时候，说明已经只有一个元素，直接返回不进行排序；
b、使用数组当前部分（begin - end）的第一个元素作为参照物；
c、使用begin位置作为【lt】下标，使用end位置作为【gt】下标，并使用begin+1作为【i】下标；
&&&&&&&&因为【lt】左侧是比参照物小的值，所以使用begin作为初始值，因为初始化的时候并没有比参照物小的值；
&&&&&&&&而【gt】右侧是比参照物大的值，所以使用end作为初始值，因为初始化的时候并没有比参照物大的值。
&&&&&&&&而【i】表示需要与参照物比较的元素，所以从参照物之后的第一个元素开始。
d、当【i】第一次大于【gt】的时候，也就是【gt + 1】的位置。由于【gt】的右侧全部是大于参照物的值，所以没必要进行“分类”操作了。所以当【i &= gt】的时候，才需要继续进行“分类”操作；
&&&&&&&&i、记录当前值和参照物的比较结果；
&&&&&&&&ii、当 当前值 大于参照物时，将当前的值置换到数组的前端部分；
&&&&&&&&&&&&之后将【lt】的位置向右移动一位，让【lt】重新指向参照物；
&&&&&&&&&&&&再将【i】向右移动一位，避免和【lt】重合（因为【lt】指向的是参照物）
&&&&&&&&iii、当 当前值 小于参照物时，将当前值置换到数组的末端部分；
&&&&&&&&&&&&之后将【gt】的位置向左移动一位，因为当前【gt】指向的是“大于参照物的值”；
&&&&&&&&&&&&这里【i】并不移动的原因，是因为把“比参照物大的值”和【gt】进行置换，
&&&&&&&&&&&&但是此时并不知道原来【gt】位置的值比参照物大还是小，所以需要将该值进行比较。
&&&&&&&&iv、当 当前值 等于参照物的值时，仅将【i】向右移动一位。
&&&&&&&&&&&&这也是该算法相对于快速排序最关键的不同点，这样将等于参照物的值和参照物连接在一起。
e、对【lt】左边的部分（小于参照物的部分）进行下一级“分类”操作，分类操作到了最后仅剩2~3个元素的时候，实际加上就是排序；
f、对【gt】右边的部分（大于参照物的部分）进行下一级“分类”操作。
上面的d流程总结的比较复杂，实际上用一句话能概括其中心思想：
将比参照物小的放到数组左端，将比参照物大的放到数组右端，将等于参照物的元素与参照物放在一起。
这样，等于参照物的元素就不用参与下一级的“分类”操作，降低了“分类”的操作次数，提高了快速排序的性能。
我先喝口水…
终于分析完了，此时此刻早已泪流满面。
按耐不住自己鸡冻的心情，写好了Demo准备运行。一运行…
我又运行了十几次，结果依然和上图一致（数值不同，结果相同）。
然后我花了20分钟检查自己的代码，一行一行跟源码进行比对，想着哪里写错了。结果并木有写错。
最后我把源代码Copy过来一运行，结果竟然还是一样…
WTF ? ! 这跟说好的不一样啊！说好的优化呢？！
我出去吃了半边西瓜冷静了一下，想了慢慢看了看资料。发现了问题：
我创建了100W条在数值范围在0 - 500W之间的随机数组，但是当前算法的优化方案针对的是有大量重复数据的情况下进行的优化。
于是，我默默的将区间设置为0 - 50，然后再一运行：
再一次，我泪流满面…
运行结果分析
虽然我们得到了自己想要的结果，但是，为什么数据不一样的时候，运行耗时差距这么大呢？
问题的关键，就在于快速排序和快速排序（三向切分）的“分类”机制略微不同：
&&&&1、快速排序，“左右指针”找到位置之后，仅进行一次交换，便将“比参照物小的元素”放到前端以及将“比参照物大的元素”放到的末端；
&&&&2、三向切分，【gt】指针和【i】交换，仅仅将“比参照物大的元素”放到了末端，但是交换的另外一个值（原来在【gt】位置的元素的值），并不知道该值的大小，需要再循环一次判断该值的大小。所以仅仅将【gt】向左移动一位，而【i】依然在原来的位置。
从上面不难看出，在没有重复内容的数组中，三向切分的数组交换次数要比快速算法多得多。
所以，“快速排序（三向切分）”算法仅适用于重复值较多的数组。例如：
针对于性别、年龄、薪资等重复较多的数据进行排序。
&&&&通过上面的运行结果的分析，也刚好验证了上面那个不知名的伟人说过的话：“没有最好的算法，只有在不同情况下存在最好的算法”。要想设计一个合适的算法，我们必须了解每一个算法它们的优劣势，并根据数据的内容（重复内容的比率，数组的长度等因素）来设计。
&&&&不知不觉已经天黑了，站起来动了动胳膊，穿上衣服出去觅食。走到楼下，抬头仰望星空，眉头紧锁，长叹一口气：马丹，忘带钥匙了…
&&&&最后，各位博友针对本博文有什么问题，随时欢迎发邮件到我的QQ邮箱，或者下方留言。本人会及时回复，大家相互讨论。
没有更多推荐了，学长以上限6小时后回答,QQQ
<img onerror="imgDelByClass('comimg_box');" class="piczoom mpic" alt="型号识别
你好!!!这是俄相关信息的通古斯卡炮弹合一防空车
通古斯卡防空系统
“通古斯卡”（2C6式）自行防空系统是俄罗斯的新型弹炮结合型自行防空系统，60年代末以图拉仪器技术设计局为中心开始开发，于1988年开始在苏军服役。是某些坦克团防空营的主要装备。 　　“通古卡斯”自行防空系统是一种新概念的防空系统，其火力覆盖了整个中低空防空空域。它是世界上第一种正式装备的弹炮一体化防空武器系统。
“通古斯卡”采用MT-T履带式底盘，车体和炮塔全是焊接钢装甲结构，可防轻武器和炮弹碎片。 在炮塔两侧各装有2门30毫米机关炮，各炮下方装有一部四联装导弹发射装置（共装8枚”萨姆”19防空导弹）。 在“通古斯卡”炮塔后部安装了一部搜索雷达，最大搜索距离18千米，炮塔前部装有一部跟踪雷达，最大跟踪距离13千米，当目标进入13千米距离内，跟踪雷达便开始跟踪，当目标进入射程即可发射导弹或进行高炮射击。车体为改进型MT-C装甲输送车、火控系统包括搜索雷达、跟踪雷达、光电设备、敌我识别装置和数字式弹道计算机。可行进中射击。是目前世界上火力最强的防低空机动武器系统。
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“通古斯卡”采用MT-T履带式底盘，车体和炮塔全是焊接钢装甲结构，可防轻武器和炮弹碎片。 在炮塔两侧各装有2门30毫米机关炮，各炮下方装有一部四联装导弹发射装置（共装8枚”萨姆”19防空导弹）。 在“通古斯卡”炮塔后部安装了一部搜索雷达，最大搜索距离18千米，炮塔前部装有一部跟踪雷达，最大跟踪距离13千米，当目标进入13千米距离内，跟踪雷达便开始跟踪，当目标进入射程即可发射导弹或进行高炮射击。车体为改进型MT-C装甲输送车、火控系统包括搜索雷达、跟踪雷达、光电设备、敌我识别装置和数字式弹道计算机。可行进中射击。是目前世界上火力最强的防低空机动武器系统。
全长：7.93米 　　全宽：3.236米 　　全高：4.021米 　　战斗全重：34吨 　　乘员：4人 　　最大功率：780马力 　　最大速度：65千米/小时 　　最大行程：500千米 　　爬坡能力：60% 　　主要武器装备：30毫米2A38联机关炮2挺、9M311对空导弹8枚
你好!!!这是用纳粹德国虎式的底盘,外加一门37毫米高炮,拼装成的一辆自行高炮!!!!
你好!!!这是M163式自行高炮
简介&#034;
“火神”M163式自行高炮(也译作“伏尔康”自行高炮)于1968年8月研制成功，并开始装备美军。Vulcan是罗马神话...
答: 美国加息对中国经济的影响?
答: 其实长征没什么军事意义，都是后来根据形势加的。如果非要有的话，那我就说几句吧：
⒈迫于当时形势，中共必须进行战略迁徙，而当时城市，县镇都还在国军的统治下。所以选...
答: 这个问题我也很想知道！！
什么叫民主？？？中国的民主体现在哪里？？？
有可能搓纸轮需要清洗一下了,如果清洗了还是不行的话,那估计需要更换搓纸组件了
做鲫鱼汤很重要的一点是注意火候的把握。
步骤如下：
买新鲜现杀的鲫鱼两条，个头要适中。洗的时候要把鱼鳞全部弄干净，鱼肚里也要洗净，免得汤有腥味；
洗好后，在鱼身上涂抹适当食盐，腌放十分钟；
准备好香葱三根，洗净，打结备用；
切好姜片若干（根据鱼的大小和量）；
均匀涂抹姜汁于锅内（防止鱼皮粘锅），倒入色拉油，点火；
油不宜太热，将火旋小，轻轻放鱼入锅，同时放入姜片，把火调大；
煎至鱼皮微露金黄色，将鱼轻轻翻身，直至也微呈金黄色；
煎的过程中，注意转动锅，使鱼均匀煎透；
把火调小，加冷水至淹没鱼为止，放入备好的葱结，开大火，煮沸；
把鱼翻身，再煮五分钟，放入适量的盐，继续煮，直至汤呈现奶白色；
加味精，煮两分钟。
同时准备好吃鱼的料：蘸鱼的陈醋少许倒入碗中，放少许盐，糖，味精，搅拌均匀。
将鱼单独盛在大碗里，鲫鱼汤盛在汤碗里；鱼蘸着料吃，汤即喝。
^_^，美味的鲫鱼汤呈现在你的眼前了，还有香喷喷的鱼肉……
有2个拉电子基团啊，怎么稳定，联想一下“五马分尸”~~
问：住房公积金的缴存是否是强制的？
答：住房公积金的缴存是强制的，符合缴存条件（外省市城镇常住户口职工、个体工商户、自由职业者除外）的单位和个人必须根据住房公积金的相关法律法规依法缴纳住房公积金。
住房公积金缴存的对象和范围是什么？
答：按照国务院《住房公积金管理条例》规定，住房公积金缴存对象为本市的国家机关、国有企业、城镇集体企业、外商投资企业、城镇私营企业及其他城镇企业、事业单位、民办非企业单位、社会团体以及与上述类型单位有劳动关系的，具有本市城镇常住户口的在职职工，另外，在本市参加工作的外省市城镇常住户口职工、个体工商户、自由职业者也可以参加本市住房公积金制度。
问：住房公积金的缴存比例和缴存额上下限如何确定？月缴存额如何计算？
答：住房公积金的缴存比例和缴存额上下限，每年由市公积金管理中心会同有关部门提出，经市住房公积金委员会审核同意，并报市人民政府批准后公布执行。住房公积金的月缴存计算方式为，职工本人上一年度的月平均工资乘以职工、单位的住房公积金缴存比例之和，职工住房公积金月缴存额计算到元，元以下四舍五入。
考虑是由于天气比较干燥和身体上火导致的，建议不要吃香辣和煎炸的食物，多喝水，多吃点水果，不能吃牛肉和海鱼。可以服用（穿心莲片，维生素b2和b6）。也可以服用一些中药，如清热解毒的。
确实没有偿还能力的，应当与贷款机构进行协商，宽展还款期间或者分期归还； 如果贷款机构起诉到法院胜诉之后，在履行期未履行法院判决，会申请法院强制执行； 法院在受理强制执行时，会依法查询贷款人名下的房产、车辆、证券和存款；贷款人名下没有可供执行的财产而又拒绝履行法院的生效判决，则有逾期还款等负面信息记录在个人的信用报告中并被限制高消费及出入境，甚至有可能会被司法拘留。
第一步：教育引导
不同年龄阶段的孩子“吮指癖”的原因不尽相同，但于力认为，如果没有什么异常的症状，应该以教育引导为首要方式，并注意经常帮孩子洗手，以防细菌入侵引起胃肠道感染。
第二步：转移注意力
比起严厉指责、打骂，转移注意力是一种明智的做法。比如，多让孩子进行动手游戏，让他双手都不得闲，或者用其他的玩具吸引他，还可以多带孩子出去游玩，让他在五彩缤纷的世界里获得知识，增长见识，逐渐忘记原来的坏习惯。对于小婴儿，还可以做个小布手套，或者用纱布缠住手指，直接防止他吃手。但是，不主张给孩子手指上“涂味”，比如黄连水、辣椒水等，以免影响孩子的胃口，黄连有清热解毒的功效，吃多了还可导致腹泻、呕吐。
合肥政务区网络广告推广网络推广哪家公司比较好 一套能在互联网上跑业务的系统，被网络营销专家赞为目前最 有效的网络推广方式！
1、搜索引擎营销：分两种SEO和PPC，即搜索引擎优化，是通过对网站结构、高质量的网站主题内容、丰富而有价值的相关性外部链接进行优化而使网站为用户及搜索引擎更加友好，以获得在搜索引擎上的优势排名为网站引入流量。
良工拥有十多位资深制冷维修工程师，十二年生产与制造经验，技术力量雄厚，配有先进的测试仪器，建有系列低温测试设备，备有充足的零部件，包括大量品牌的压缩机，冷凝器，蒸发器，水泵，膨胀阀等备品库，能为客户提供迅捷，优质的工业冷水机及模温机维修和保养。
楼主，龙德教育就挺好的，你可以去试试，我们家孩子一直在龙德教育补习的，我觉得还不错。
成人可以学爵士舞。不过对柔软度的拒绝比较大。　　不论跳什么舞，如果要跳得美，身体的柔软度必须要好，否则无法充分发挥出理应的线条美感，爵士舞也不值得注意。在展开暖身的弯曲动作必须注意，不适合在身体肌肉未几乎和暖前用弹振形式来做弯曲，否则更容易弄巧反拙，骨折肌肉。用静态方式弯曲较安全，不过也较必须耐性。柔软度的锻炼动作之幅度更不该超过疼痛的地步，肌肉有向上的感觉即可，动作(角度)保持的时间可由10馀秒至30-40秒平均，时间愈长对肌肉及关节附近的联结的组织之负荷也愈高。
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