出生年：1997
身高：165
职业：舞蹈老师
收入：12w
学历：本科
星座：白羊座
现居：杭州
车房：无房有车
婚史：未婚
自我介绍：
关于本人：普通家庭，性格有点大大咧咧，不喜欢计较，不好的事隔天就忘，喜欢旅游、运动游泳，喜欢读一些诗集。听一些钢琴曲，偶尔也喜欢研究茶道
择偶标准：希望对方年龄25-35，身高172及以上，学历各方面差不多，有养家能力，最重要是善良、责任心，相处愉快，这是大致的一个要求，其实遇到了那个人，很多要求就是浮云
身高：165
职业：舞蹈老师
收入：12w
学历：本科
星座：白羊座
现居：杭州
车房：无房有车
婚史：未婚
自我介绍：
关于本人：普通家庭，性格有点大大咧咧，不喜欢计较，不好的事隔天就忘，喜欢旅游、运动游泳，喜欢读一些诗集。听一些钢琴曲，偶尔也喜欢研究茶道
择偶标准：希望对方年龄25-35，身高172及以上，学历各方面差不多，有养家能力，最重要是善良、责任心，相处愉快，这是大致的一个要求，其实遇到了那个人，很多要求就是浮云
主题阅读的效果真不错，它会让你沉浸在这个主题里面，更快地形成你的认知。最近在研究关于“自我的发展”的主题。
我把有感觉的、研究自我方面的心理学书籍都聚焦在一起阅读。好处是各知识点融汇贯通，左右逢源，互相弥补。
如果是你喜欢的作者，你也可以同时看好几本他写的书，也是很有用的，让你更加理解他要表达的意思。
如果你也想研究一个主题，可以试试带着目的，有一个主题的阅读方法。
#世界阅读日##读书##蔓读书心疗愈#
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一个月内各经济体的病死情况及其与此前情况的对比（参见表四）。通过这一对比，我们可以清楚地看到，所谓奥密克戎病毒毒性弱化的说法，事实上缺少全球范围内统计数据的支持，不排除是境外某些国家为了强行解封而制造出来的借口，然后又被中国的某些专家引进了中国，成为“躺平派”的理论武器。
1、在表四里面，C列、D列的内容与表三相同。E列是把C列简单除以24。这样处理的原因是，各个经济体因新冠疫情出现病死病例的时间参差不齐，但大体上都是2020年3月之后的事，所以我们直接把前面两年的死亡总数平均分到24个月上去（当然这样做也是非常的简单粗暴，因为无法看出这2年多来死亡率的具体变化，但考虑到龙王本人不是专业做疫情分析的，也就只能这样简单处理，相信大家都可以接受）。F列是最近一个月内病死人数的净增加数，即一个月内新增了多少病死的病例。
2、从F列我们可以看到，在54个经济体中，有4个经济体的病死人数超过了1万，其中，美国病死了29918人，俄罗斯病死了16276人，智利病死了14199人，巴西病死了10143人。有26个经济体的病死人数在1000-10000之间，病死人数在100-1000之间的经济体有18个，只有6个经济体的病死人数低于100。可以说，大多数经济体的病死人数绝对值仍然很高，一个月内病死人数超过1000人的经济体仍然太多！以中国人的“生死观”，绝大多数的中国人都不会接受每个月因感染病毒而病死成千上万的人，更何况，以中国的国情，这一数字可能还要大上好些甚至几倍呢！
3、G列是上月死亡数与此前24个月平均死亡数的比值，的确我们可以看到好些经济体都是负数，似乎意味着很多经济体的病死率似乎是在下降，但那是在前面24个月平均死亡率很高的基础之上显现出来的假象（参见上文），所以，“病死人数”的确看起来是在“下降”，病死者的绝对数值却仍然处于“高位”。同时，我们也会注意到，有两个经济体的比值出现了1万以上的暴增，这就是香港的16760和新西兰的10314，这毫无疑问是在奥密克戎病毒来袭后“躺平”导致的恶果，毕竟它们此前的抗疫成绩都相当不错。另外，还有好几个经济体的这一比值在100以上，它们分别为韩国2267、挪威1276、智利704、芬兰670新加坡454、丹麦441、日本344、澳大利亚260、泰国124，基本上都是完全“躺平”后病毒大杀四方的结果。其中，韩国、新加坡和澳大利亚之前都堪称“抗疫模范生”，结果还是未能守住阵地，导致短短一个月内死亡人数大增。
4、H列计算的是一个月内病死人数的净增长率，考虑到“指数级增长”（类似于股票市场的“复利效应”）的巨大威力，龙王认为，这个增长率不能高于1%，那么，按照这个标准，我们可以看到，真正做到了这一点的只有10个经济体，有8个经济体的这一增长率超过了两位数，有2个经济体超过了三位数，其数据都非常恐怖！
5、I列考察的是最近一个月内的百万人口病死率，即短短一个月内在一百万人口中要病死多少人。这个数字当然以中国香港最高，达到了可怕的936人，智利紧随其后，也有780人，其他的经济体数字各有高低，但低于10人的只有10个。这个数字给你的印象可能不会太深，但如果你看一下J列，你就能感觉到它的“威胁”。
6、J列还是采用前面的办法，按照各个经济体的病死率，计算中国可能要相应死掉多少人，不过，这一次用的是一个月内各经济体的病死率。在条件不变的情况下，对应香港的病死率，一个月内中国大陆要死掉132万人，对应智利的病死率，一个月内中国大陆要病死110万人，以此类推，还有14个经济体，对应的病死率可以让中国大陆一个月内死掉10-25万人，有28个经济体的病死率可以相应让中国大陆一个月内死掉1万到10万不等，这一数字介于1000到1万之间的只有5个经济体，而低于1000的也才有5个经济体，而且还包括了中国大陆自己在内。也就是说，按照这54个经济体的病死率，能够让中国大陆一个月内相应病死1万以上的经济体达到了44个之多，所谓“奥密克戎毒性减弱，致死率降低”的说法，显然已经不攻自破。事实上，即使按照这54个经济体的相应病死水平来平均，中国大陆也要每月少的死掉76000多人（加上了中国大陆本身的优良数据），多的要死掉93000多人（排除了中国大陆本身的优良数据）。显然，国内某些医生和专家宣扬的“病毒毒性弱化、重症病例很少、致死率大大降低”，可能只是存在于国内特殊条件下的一种假象，最多只能算是“部分的事实”，至于具体原因，有待于专家们去深入研究。问题在于，很多人常常喜欢说要“与国际接轨”，那么，在考察病毒致死率是否降低这一涉及到大量人命的问题上，为什么就不先去考察一下全世界的情况呢？
7、也许有人会争辩说，中国国内的疫苗接种率相当高，应该能够对国民提供较强的保护力，从而大大降低上文所说的“相应病死率”，这一说法其实也不靠谱。从K列可以看出，中国大陆的疫苗接种率的确比较高，达到了每百人227剂，但这并没有特别大的优势。在“相应病死人数”超过10万的16个经济体中，只有罗马尼亚的疫苗接种率较低，为每百人87.51剂，大多数国家都超过或接近200剂，显然，即便这些经济体的疫苗接种率都不低，对人群的保护作用却并不明显，更不能过度吹嘘！
1、在表四里面，C列、D列的内容与表三相同。E列是把C列简单除以24。这样处理的原因是，各个经济体因新冠疫情出现病死病例的时间参差不齐，但大体上都是2020年3月之后的事，所以我们直接把前面两年的死亡总数平均分到24个月上去（当然这样做也是非常的简单粗暴，因为无法看出这2年多来死亡率的具体变化，但考虑到龙王本人不是专业做疫情分析的，也就只能这样简单处理，相信大家都可以接受）。F列是最近一个月内病死人数的净增加数，即一个月内新增了多少病死的病例。
2、从F列我们可以看到，在54个经济体中，有4个经济体的病死人数超过了1万，其中，美国病死了29918人，俄罗斯病死了16276人，智利病死了14199人，巴西病死了10143人。有26个经济体的病死人数在1000-10000之间，病死人数在100-1000之间的经济体有18个，只有6个经济体的病死人数低于100。可以说，大多数经济体的病死人数绝对值仍然很高，一个月内病死人数超过1000人的经济体仍然太多！以中国人的“生死观”，绝大多数的中国人都不会接受每个月因感染病毒而病死成千上万的人，更何况，以中国的国情，这一数字可能还要大上好些甚至几倍呢！
3、G列是上月死亡数与此前24个月平均死亡数的比值，的确我们可以看到好些经济体都是负数，似乎意味着很多经济体的病死率似乎是在下降，但那是在前面24个月平均死亡率很高的基础之上显现出来的假象（参见上文），所以，“病死人数”的确看起来是在“下降”，病死者的绝对数值却仍然处于“高位”。同时，我们也会注意到，有两个经济体的比值出现了1万以上的暴增，这就是香港的16760和新西兰的10314，这毫无疑问是在奥密克戎病毒来袭后“躺平”导致的恶果，毕竟它们此前的抗疫成绩都相当不错。另外，还有好几个经济体的这一比值在100以上，它们分别为韩国2267、挪威1276、智利704、芬兰670新加坡454、丹麦441、日本344、澳大利亚260、泰国124，基本上都是完全“躺平”后病毒大杀四方的结果。其中，韩国、新加坡和澳大利亚之前都堪称“抗疫模范生”，结果还是未能守住阵地，导致短短一个月内死亡人数大增。
4、H列计算的是一个月内病死人数的净增长率，考虑到“指数级增长”（类似于股票市场的“复利效应”）的巨大威力，龙王认为，这个增长率不能高于1%，那么，按照这个标准，我们可以看到，真正做到了这一点的只有10个经济体，有8个经济体的这一增长率超过了两位数，有2个经济体超过了三位数，其数据都非常恐怖！
5、I列考察的是最近一个月内的百万人口病死率，即短短一个月内在一百万人口中要病死多少人。这个数字当然以中国香港最高，达到了可怕的936人，智利紧随其后，也有780人，其他的经济体数字各有高低，但低于10人的只有10个。这个数字给你的印象可能不会太深，但如果你看一下J列，你就能感觉到它的“威胁”。
6、J列还是采用前面的办法，按照各个经济体的病死率，计算中国可能要相应死掉多少人，不过，这一次用的是一个月内各经济体的病死率。在条件不变的情况下，对应香港的病死率，一个月内中国大陆要死掉132万人，对应智利的病死率，一个月内中国大陆要病死110万人，以此类推，还有14个经济体，对应的病死率可以让中国大陆一个月内死掉10-25万人，有28个经济体的病死率可以相应让中国大陆一个月内死掉1万到10万不等，这一数字介于1000到1万之间的只有5个经济体，而低于1000的也才有5个经济体，而且还包括了中国大陆自己在内。也就是说，按照这54个经济体的病死率，能够让中国大陆一个月内相应病死1万以上的经济体达到了44个之多，所谓“奥密克戎毒性减弱，致死率降低”的说法，显然已经不攻自破。事实上，即使按照这54个经济体的相应病死水平来平均，中国大陆也要每月少的死掉76000多人（加上了中国大陆本身的优良数据），多的要死掉93000多人（排除了中国大陆本身的优良数据）。显然，国内某些医生和专家宣扬的“病毒毒性弱化、重症病例很少、致死率大大降低”，可能只是存在于国内特殊条件下的一种假象，最多只能算是“部分的事实”，至于具体原因，有待于专家们去深入研究。问题在于，很多人常常喜欢说要“与国际接轨”，那么，在考察病毒致死率是否降低这一涉及到大量人命的问题上，为什么就不先去考察一下全世界的情况呢？
7、也许有人会争辩说，中国国内的疫苗接种率相当高，应该能够对国民提供较强的保护力，从而大大降低上文所说的“相应病死率”，这一说法其实也不靠谱。从K列可以看出，中国大陆的疫苗接种率的确比较高，达到了每百人227剂，但这并没有特别大的优势。在“相应病死人数”超过10万的16个经济体中，只有罗马尼亚的疫苗接种率较低，为每百人87.51剂，大多数国家都超过或接近200剂，显然，即便这些经济体的疫苗接种率都不低，对人群的保护作用却并不明显，更不能过度吹嘘！
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