如有兴趣，请联系刘经理，电话：17501654520
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刘俊:
浦东外高桥自贸保税区20000㎡独栋厂房仓库（环氧地坪 卸货平台）
房屋坐落：外高桥保税区富特西三路77号9幢
面积：4层独栋20000㎡厂房仓库
租金均价：1.6元/㎡/天（含物业）
园区配套：便利店、食堂、免费班车
佣金：1个月
建筑类型：框架结构
总层数：4层
用途：工业、仓储
房屋结构：钢混
储存物品防火等级：丙二类
耐火等级：二级
消防系统：快速反应喷头
地面处理：混凝土硬化地坪
货梯载重量：5000Kg；速度：0.5m/s。
轿厢尺寸：2440（宽）×3600（深），开门尺寸：2200（宽）×2400（高）
层高：7.1~8.8m
承重：1.5T~3T/㎡
（独栋展厅、艺术馆、展览馆、档案馆、短视频实景拍摄基地、保税仓库、独栋厂房、研发中心生产组装等）

#徐家汇尚光中心#市中心稀缺loft户型 租一层得两层
可住家 可办公 可租可售
✔️【位置】宜山路407号
✔️【可选面积】 55、66、95平
✔️【交付标准】标准/精装
✔️【价格】11000-18000元/月
✔️【物业费】8元/平/月
✔️【周边配套】光启城、南洋1931等商业配套齐全
✔️【交通】3、4、9号线宜山路站
�看房热线:18917569332王经理（微信同号)

御联行招商-Sam翟15300560090:
御联行还价就租
️佣金1.5个月-1.8个月️
️招商️: 15300560090 翟文龙Sam
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#黄浦区—日月光中心26/33楼
【面积】：155-300➕（可组合）
【价格】：5.8【物业】：35元
【交通】：9号线打浦桥上盖
【商圈】:中港汇-徐汇交界-田子坊-打浦桥
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#静安区-旺旺大厦18/19/20楼
【面积】：109-478平（可组合）
【价格】：6.5元/平/天⚪️【物业】：30元
【交通】：2、12、13号线南京西路
【佣金】：1.5个月（押三）
【商圈】：南京西路-兴业太古汇-人民广场-静安寺-淮海中路
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#陆家嘴—招商局大厦38楼39楼
【面积】：73-1500平（可定制装修）
【价格】：5.8起 【物业】:30
【交通】：2号线陆家嘴-14号线浦东南路
【佣金】：1.5-1.8个月
【优势】：可加独立空调，户型方正，看绿地，三件套
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#陆家嘴—国家开发银行大厦27F28F
【面积】：235-334-368-528平
【价格】：5元 【物业】:28
【交通】：2号线陆家嘴14号线浦东南路
【佣金】：1.5个月
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#陆家嘴—中国保险大厦25F（独立空调）
⬛️【面积】：122.5-197.3平
⬛️【价格】：5元起 【物业】:35
⬛️【交通】：2号线陆家嘴14号线浦东南路
⬛️【佣金】1.5个月
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#世纪大道—东方金融广场B座19楼&22楼
【面积】：132.5-152.5-175-243-397.2平
【价格】：5.8元【物业】：32元/月
【交通】：2、4、6、9号线世纪大道
【优势】：尾盘还价就租-部分户型可定制
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#世纪公园—建工大唐5F（世纪公园）
【面积】：357.7平
【价格】：5.8【物业】：32
【交通】：2、7、16、18号线龙阳路
【佣金】：1.5个月
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#虹口北外滩 -友邦金融中心6F/7F
【面积】95–180-260-350（可组合定制）
【单价】7元起 【物业费】40元
【佣金】1.8个月
【地铁】12号线 提篮桥站 4号杨树浦路
【优势】：户型多多-可定制装修-100-2000➕都可以定制
【商 圈】：#大连路、四川北路、北外滩、人民广场 五角场 等
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#虹口区-御联行总部 3/3A/5/15/16/17
⬜️【面积】：100-2000（可组合定制）
⬜️【价格】：5.5起【物业】：20元
⬜️【地铁】：10/12号线天潼路站
⬜️【佣金】：1.8个月
⬜️【商 圈】：星荟-中信-宝矿-家化金融
⬜️【优势】：楼层多多-可定制装修-多种方案可参考-一线江景-看苏州河（天潼路133号）
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️招商️: 15300560090 翟文龙Sam

Alex龙小羽:
百沅时代
1. 杨浦区地标#合生汇国际（五角场）
20楼整层，精装全配，
单价:4.5元/平起
面积:141～800平
空调早8-晚10点全年周一至周日
10号线五角场站上盖

即日起竹园（一百杉杉大厦）特价2.9元
面积178-233-388平
地铁4-6号线浦电路站100米

国家开发银行大厦（陆家嘴板块）14号线步行150米
面积:146-198-398平
单价:3.5元/平 物业费:28

新上海国际大厦（陆家嘴板块）
面积:226-500平
单价:6元/平起 物业费:33
14号线浦东南路站步行200米

新出房源:陆家嘴
#中融碧玉蓝天大厦806室
（海银金融中心）
面积：310平（24小时独立空调）
朝向：看江，双面采光、东南朝向
单价：超低特价5.9元
物业：32元
室内：前台➕6隔断➕15/20个工位。

[庆祝]虹桥世界中心6F（虹桥板块）
参考面积：98-158平米
布 局：2-4隔断+8-20员工位
单 价：3.9元 物业费:25元

#虹桥世界中心8F（全新项目定制装修）
参考面积：100-3000平米
布 局：装修定制配家具
单 价：2.8元起 物业费:30元
轨道交通：2.17号线国家会展中心5分钟

2、#斯米克大厦（八佰伴）
参考面积：35-210平
布 局：3-4隔断+12-18员工位
2.2元/平.天 物业费：26元
轨道交通：2、4、6、9号线5分钟。

合生汇 中融碧玉蓝天 斯米克大厦 虹桥世界中心佣金为1+0.5个月

其他1+0.2个月全款后秒结
包租中环内做二房东整层项目
24小时财富热线:13524651157龙小羽

湃客空间 江小婷 17275207598:
湃客空间
以下房源看中即成交[發]
发财热线172 7520 7598
#徐汇#万体馆#零陵路#—海洋石油大厦
19楼 &25楼已经交付啦
【24F】 12月底交付，大小面积都有
【 楼层】19-20F&24-25F
【面积】53～1500平
【格局】精装修，可定制装修
【价格】3.99元起
4号线上海体育场，4/7号线东安路
佣金：1.5个月
带看奖100元
———————————
#九亭U天地2号楼
#楼层3AF—13F
【面积】70、85、190、228-400
【价格】3～3.5元，物业15元
【交通】9号线九亭地铁站
【佣金】1.5个月
[發] 现房 现房
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#中关村科技大厦A楼29F 2907室
【面积】156㎡
【套价】19800（包物业费、含中央空调能耗）
【格局】logo墙➕3个隔断➕12工位
【地铁】3/4/11号线曹杨路300米
[發]现房 现房
————————————
#普陀宝华大厦15楼
【面积】255㎡、178㎡
【报价】5.3元起，物业22元
【地铁】7/13号线长寿路上盖
[發]现房 现房
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#证大五道口广场23楼
【面积】152㎡
【报价】5.8元起，物业26元
【格局】logo墙➕3个隔断➕12工位
【地铁】9/18号线杨高中路地铁上盖
以上房源面积仅供参考，按套计租
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周边楼盘#上影广场#飞洲国际#星游城#森本大楼#零陵路#腾飞大厦#嘉汇国际广场
商圈#徐家汇#万体馆#宜山路#漕河泾#上海南站#长寿路#曹杨路#上海火车站#联洋#世纪大道#松江九亭
韩经理17721320642
欧廷廷17633969351
江小婷17275207598 （微信同号）

写字楼招商刘18221885854:
1. 外高桥保周创新中心：
- 面积范围：40-50-115平
- 报价：1.8元/平/天
- 物业费：6元/平/月
- 佣金：1.5

2. 张江集电港：
- 面积范围：40-55-75-255平
- 报价：2.8元/平/天
- 物业费：15元/平/月
- 佣金：1.5

3. 张江炬芯研发大楼：
- 面积范围：78平
- 报价：5.2元/平/天
- 物业费：18元/平/月
- 佣金：1.5

4. 外高桥保周跨境电商直播产业园：
- 面积范围：40-50-62-120-170-222-300-400-580-1500平
- 报价：1.8元/平/天
- 物业费：6元/平/月
- 佣金：1.5

如有兴趣，请联系刘经理，电话：18221885854

泰巢招商·Lily:
上海·泰巢项目
租金优惠 恭喜发财
佣金1.5个月‬净租金
---------徐汇区---------
#宜山路-宏汇国际广场
佣金：1.5个月
【楼层】A5/B15/B22楼
【面积】：170㎡-180㎡-200㎡-232㎡-274㎡-355㎡-（可组合413㎡）
【价格】：4元起/平/天
【物业】：1.3元/平/天
【交通】：3/4/9号宜线‬山路站
---------黄浦区---------
#淮海中路-香港广场
佣金：1.5个月
【楼层】6/33楼
【面积】：271㎡-228㎡-213㎡-209㎡-133㎡-102㎡-（可组合480㎡）
【价格】：6元起/平/天
【物业】：1.35元/平/天
【交通】：地铁上盖 | 1号线&14号线 一会大‬址·黄南陂‬路站
---------浦东新区---------
#世纪大道-平安财富
佣金：1.5个月
【楼层】2/11/12楼
【面积】：240㎡-288.4㎡
【价格】：5.5元起/平/天
【交通】：4/6/9世大纪‬道站
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共享空间：泰巢服务中心、开放式洽谈区、茶歇空间、雪茄私董室、茶艺室、30人间多功能智能会议室、线上预约免费使用。
泰巢客户可跨区域预约免费使用共享空间，实现24小时跨城办公
财富热线：

give some examples of how to use Python,machine learning and Bing API for Numerical weather prediction and numerical analysis

Here are some examples of how to use Python, machine learning and Bing API for numerical weather prediction and numerical analysis:

To perform weather prediction using machine learning in Python, you can use various libraries and frameworks such as NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, etc. You can also use Bing API to access weather data and forecasts from different sources. For example, you can use the following code to get the current weather conditions for a given location using Bing API:

import requests import json # Replace with your Bing Maps API key api_key = "YOUR_API_KEY" # Specify the location location = "Tokyo" # Construct the request URL url = f"https://t.cn/A6lLORhJ{location}?key={api_key}" # Send the request and get the response response = requests.get(url) # Parse the response as JSON data = response.json() # Extract the weather information weather = data["resourceSets"][0]["resources"][0]["currentConditions"][0] # Print the weather information print(f"Location: {weather['observationArea']}") print(f"Date: {weather['localObservationDateTime']}") print(f"Temperature: {weather['temperature']} °C") print(f"Description: {weather['weatherText']}")

To perform numerical analysis using Python, you can use various libraries and frameworks such as NumPy, SciPy, SymPy, matplotlib, etc. You can also use Bing API to access mathematical data and formulas from different sources. For example, you can use the following code to plot the function

�(�)=sin⁡(�)+cos⁡(2�)f(x)=sin(x)+cos(2x)

using Bing API and matplotlib:

import requests import json import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Replace with your Bing API key api_key = "YOUR_API_KEY" # Specify the function function = "sin(x)+cos(2x)" # Construct the request URL url = f"https://t.cn/A6lLORhI{function}&api-key={api_key}" # Send the request and get the response response = requests.get(url) # Parse the response as JSON data = response.json() # Extract the function expression expression = data["expression"] # Create a range of x values x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 100) # Evaluate the function expression y = eval(expression) # Plot the function plt.plot(x, y) plt.xlabel("x") plt.ylabel("f(x)") plt.title(f"Plot of {function}") plt.show()

To perform numerical weather prediction using Python, machine learning and Bing API, you can use various libraries and frameworks such as NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, etc. You can also use Bing API to access historical and real-time weather data and forecasts from different sources. For example, you can use the following code to train a neural network to predict the temperature for the next day based on the previous 10 days of weather data using Bing API and TensorFlow:

import requests import json import pandas as pd import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers # Replace with your Bing Maps API key api_key = "YOUR_API_KEY" # Specify the location location = "Tokyo" # Specify the number of days to use as input input_days = 10 # Specify the number of days to predict as output output_days = 1 # Construct the request URL url = f"https://t.cn/A6lLORhx{location}?key={api_key}" # Send the request and get the response response = requests.get(url) # Parse the response as JSON data = response.json() # Extract the weather data weather_data = data["resourceSets"][0]["resources"][0]["pastSearch"]["results"] # Convert the weather data to a pandas dataframe df = pd.DataFrame(weather_data) # Select the date and temperature columns df = df[["date", "temperature"]] # Convert the date column to datetime format df["date"] = pd.to_datetime(df["date"]) # Sort the dataframe by date df = df.sort_values(by="date") # Reset the index df = df.reset_index(drop=True) # Print the dataframe print(df) # Convert the dataframe to a numpy array data = df.to_numpy() # Normalize the data data = (data - data.mean()) / data.std() # Split the data into input and output sequences X = [] y = [] for i in range(len(data) - input_days - output_days + 1): X.append(data[i:i+input_days, 1]) y.append(data[i+input_days:i+input_days+output_days, 1]) X = np.array(X) y = np.array(y) # Reshape the input sequences to match the expected input shape of the neural network X = X.reshape(X.shape[0], X.shape[1], 1) # Split the data into training and testing sets train_size = int(len(X) * 0.8) X_train, X_test = X[:train_size], X[train_size:] y_train, y_test = y[:train_size], y[train_size:] # Define the neural network model model = keras.Sequential([ layers.LSTM(32, return_sequences=True, input_shape=(input_days, 1)), layers.LSTM(16), layers.Dense(output_days) ]) # Compile the model model.compile(optimizer="adam", loss="mse", metrics=["mae"]) # Train the model model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test)) # Evaluate the model model.evaluate(X_test, y_test) # Make predictions y_pred = model.predict(X_test) # Plot the actual and predicted temperatures plt.plot(df["date"][-len(y_test):], y_test * data.std() + data.mean(), label="Actual") plt.plot(df["date"][-len(y_test):], y_pred * data.std() + data.mean(), label="Predicted") plt.xlabel("Date") plt.ylabel("Temperature") plt.title(f"Temperature prediction for {location}") plt.legend() plt.show()

oàb卝施些那的打卝殴磨折的调强所里这，另，业的毕年六九，级年一学小的上年零九，人生年三八是乃我，说体具，间时的整完段一是的历经续持的业毕到始起从里校学个那在是然当的指里这，的定肯是这学过转及退未途中，年六了满上学上学小我，们它毁卝诋会不也我，然，能之忘不目过无是确我，实事的等磨折，骂谩，打卝殴的者强不并力脑说者或好不íx学些这们我对们它的年当的遇遭所时小我光曝露卝揭地烦其厌不遍一又遍一地顾反无义私无义正直正然轰续持续继现，焰气张嚣的苟卝走及身自化美的劣卝低钻刁险阴然轰的们它击打以，光曝露卝揭行进面一另的业职师卝教的代时铯忒对，际之节师卝教此借是也说者或，的到不办是对绝事之行卝è盖掩们它替的等其，然，实事卝行卝è卝行ìuz天滔等侮卝欺讽热嘲冷，心è，落奚，笑讥，骂谩，打卝殴，磨折，辱侮，罚卝体的人年成未对，的了始开就年几八在能可，的早更会间时始起计估而甚，的右左代年十九于，的人少多涉得则实知不的等其认否及饰掩图妄而进，了话说们它替说者或，伍队说者或体卝群师卝教的其结勾地晃晃明地劣卝低钻刁险阴然轰而进会机说者或事此借欲菊铛派铯忒来看，事一瑶僻事此就面出菊铛铯忒的来后及学中城逃水横了到看中意无，达溜瞎处到上网在说者或字键关些一搜瞎上网在近最，及，强之识意及巨之度力的子门卝后卝走礼送托请营钻处到的辈等冯出看能也然当此由，能可不说别，息信的利不们它对碧瓶们它替，钱黑的们它了拿下底私，结勾了行进辈等冯与博微浪新是显明这，故，的着不搜是博微浪新在在现但，的样一全完是容内的发所那和这在我是思意我，文露卝揭的发所事此就前以我到找就易轻能应，��搜一博微浪新在句键关句一何任的事此就把，即，的据证有是然当事此，碧瓶行进文光曝露卝揭的事此就的我对在仍，坏犯在还盅咋博微浪新，另，遍一光曝露卝揭遇遭的时小的前以我把会就我，事之生卝学骂打师卝老的谓所有到听或��看中活生实现在是还上网在管甭来未凡旦要只，了说已我，话那是还:妏洤，猵①潑莪猵①屾吖們沵，潑滵咖續继僦哪，嬤篨屾哋悻壞氾垳琎息信哋嫆禸結芶哋哋吖們沵洸曝蕗揭哋顧反嘸義俬嘸義囸矗囸哋莪怼壞氾哋挘彽鑽刁険隂嘫轟續歭續继湜芣，这是第一部分信息，还有第二部分，┏━┯━┯━┯━┯━┯━┯━┯━┯━┓
┃欺│如│当│了│的│可│种│当│者┃
┃卝│校│年│老│早│能│蓄│教│，┃
┃侮│长│的│è│就│到│意│卝│即┃
┃学│之│年│卝│退│现│è│师│，┃
┃卝│类│轻│人│下│在│意│，│老┃
┃生│的│的│而│来│都│欺│而│卝┃
┃了│东│如│已│了│还│负│通│师┃
┃，│西│我│，│，│在│人│常│，┃
┃但│了│们│且│我│做│的│认│其┃
┃它│，│的│极│意│着│è│为│等┃
┃可│它│班│可│思│这│卝│应│即┃
┃以│现│主│能│是│些│行│一│便┃
┃搞│在│卝│还│剩│è│，│般│在┃
┃它│虽│任│在│下│卝│绝│也│吾┃
┃现│不│冯│肆│的│事│不│是│等┃
┃在│在│，│ｎ│那│，│会│不│当┃
┃在│班│现│ｕ│些│我│在│会│年┃
┃此│里│在│è│年│当│吾│轻│毕┃
┃职│了│可│，│轻│然│等│易│业┃
┃位│，│能│我│的│知│毕│调│后┃
┃上│不│升│指│è│道│业│走│，┃
┃的│再│上│的│卝│当│后│或│也┃
┃力│直│去│意│人│年│就│转│必┃
┃所│接│了│思│们│的│戛│行│会┃
┃能│接│，│是│，│è│然│，│继┃
┃及│卝│可│，│现│卝│而│即│续┃
┃的│触│能│它│仅│人│止│，│于┃
┃其│殴│是│们│是│中│，│其│该┃
┃它│卝│什│中│变│的│而│等│校┃
┃种│打│么│的│成│老│是│这│内┃
┗━┷━┷━┷━┷━┷━┷━┷━┷━┛

┏━┯━┯━┯━┯━┯━┯━┯━┯━┓
┃年│，│句│的│么│常│那│秀│类┃
┃代│反│词│题│啊│见│个│芝│的┃
┃它│而│汇│︵│？│的│冯│，│腐┃
┃们│一│用│数│这│就│乃│还│卝┃
┃丫│般│词│学│是│是│是│有│败┃
┃就│这│用│︶│什│侮│吾│一│活┃
┃有│时│语│就│么│辱│等│个│动┃
┃戒│是│，│ｓ│？│谩│当│姓│啊┃
┃指│打│通│ǐ│︵│骂│年│甄│，┃
┃�│在│常│活│以│，│的│的│对┃
┃�│人│伴│不│手│常│班│，│不┃
┃　│一│以│会│指│见│主│此│对┃
┃了│侧│类│？│着│的│卝│人│啊┃
┃，│的│似│好│我│语│任│和│，┃
┃我│脑│抽│家│等│句│，│这│此┃
┃这│门│嘴│伙│的│诸│大│个│些┃
┃人│上│巴│，│脑│如│体│姓│人┃
┃是│，│的│教│袋│，│上│ｌ│的┃
┃不│然│殴│了│︶│你│，│ｉ│名┃
┃懂│，│卝│你│ｓ│这│它│ú│字┃
┃珠│你│打│多│ｈ│脑│们│的│分┃
┃宝│们│，│少│ǐ│袋│的│当│别┃
┃首│大│只│遍│包│里│行│年│叫┃
┃饰│伙│是│了│吧│成│径│皆│冯┃
┃，│会│并│都│？│天│有│是│雅┃
┃然│发│非│，│就│装│，│教│男┃
┃，│觉│打│类│这│的│经│数│，┃
┃在│，│在│似│么│都│常│学│ｌ┃
┃那│在│脸│的│简│是│性│的│ｉ┃
┃年│那│上│语│单│什│的│，│ú┃
┗━┷━┷━┷━┷━┷━┷━┷━┷━┛

┏━┯━┯━┯━┯━┯━┯━┯━┯━┓
┃　│　│　│　│　│　│有│得│头┃
┃　│　│　│　│　│　│点│起│珠┃
┃　│　│　│　│　│　│要│珠│宝┃
┃　│　│　│　│　│　│跑│宝│首┃
┃　│　│　│　│　│　│题│首│饰┃
┃　│　│　│　│　│　│了│饰│按┃
┃　│　│　│　│　│　│，│，│说┃
┃　│　│　│　│　│　│接│当│是┃
┃　│　│　│　│　│　│着│然│不┃
┃　│　│　│　│　│　│前│此│会┃
┃　│　│　│　│　│　│面│事│很┃
┃　│　│　│　│　│　│的│的│便┃
┃　│　│　│　│　│　│事│具│宜┃
┃　│　│　│　│　│　│说│体│吧┃
┃　│　│　│　│　│　│，│情│？┃
┃　│　│　│　│　│　│　│况│我┃
┃　│　│　│　│　│　│　│我│意┃
┃　│　│　│　│　│　│　│并│思┃
┃　│　│　│　│　│　│　│不│是┃
┃　│　│　│　│　│　│　│知│当┃
┃　│　│　│　│　│　│　│道│年┃
┃　│　│　│　│　│　│　│啊│的┃
┃　│　│　│　│　│　│　│，│老┃
┃　│　│　│　│　│　│　│我│卝┃
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┃　│　│　│　│　│　│　│么│能┃
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┗━┷━┷━┷━┷━┷━┷━┷━┷━┛，这是第二部分，还有第三部分，┏━┯━┯━┯━┯━┯━┯━┯━┯━┓
┃义│东│羊│清│开│就│它│或│另┃
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┃公│，│然│竟│的│卝│外│不│等┃
┃立│基│了│ｍ│我│师│打│强│当┃
┃学│肉│，│ǎ│记│又│着│的│年┃
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┃不│主│三│ｈ│都│然│不│即│好┃
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┃下│底│终│合│ｕ│不│是│略│唐┃
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┃我│年│到│卝│子│就│是│不│记┃
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┃了│校│了│行│穿│较│卝│完│即┃
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┃必│事│涉│在│合│一│的│苟│品┃
┃是│实│事│于│情│个│外│呢│里┃
┃仍│，│人│，│合│火│形│，│也┃
┃在│言│私│最│理│ｔ│土│虽│是┃
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┃　│　│　│　│　│　│可│它│继┃
┃　│　│　│　│　│　│能│们│续┃
┃　│　│　│　│　│　│，│还│搞┃
┃　│　│　│　│　│　│估│能│着┃
┃　│　│　│　│　│　│计│就│这┃
┃　│　│　│　│　│　│后│吾│种┃
┃　│　│　│　│　│　│来│等│腐┃
┃　│　│　│　│　│　│只│毕│卝┃
┃　│　│　│　│　│　│能│业│败┃
┃　│　│　│　│　│　│是│以│行┃
┃　│　│　│　│　│　│在│后│径┃
┃　│　│　│　│　│　│种│就│，┃
┃　│　│　│　│　│　│类│能│指┃
┃　│　│　│　│　│　│及│就│不┃
┃　│　│　│　│　│　│程│此│定┃
┃　│　│　│　│　│　│度│打│又┃
┃　│　│　│　│　│　│上│住│搞┃
┃　│　│　│　│　│　│越│，│了┃
┃　│　│　│　│　│　│来│从│多┃
┃　│　│　│　│　│　│越│此│少┃
┃　│　│　│　│　│　│多│再│年┃
┃　│　│　│　│　│　│了│也│呢┃
┃　│　│　│　│　│　│　│不│，┃
┃　│　│　│　│　│　│　│搞│我┃
┃　│　│　│　│　│　│　│这│意┃
┃　│　│　│　│　│　│　│事│思┃
┃　│　│　│　│　│　│　│了│是┃
┃　│　│　│　│　│　│　│？│，┃
┃　│　│　│　│　│　│　│绝│难┃
┃　│　│　│　│　│　│　│不│道┃
┗━┷━┷━┷━┷━┷━┷━┷━┷━┛，这是第三部分，另，继续持续再揭露一遍心阆薇薄咋盅对我的仮壞技术手段屏蔽，致使我任何一次所发送的涉及揭露此碧的对我的当年的折磨殴打谩骂奚落等的欺侮事实的信息无法显示在心阆薇薄之中或被通过技术手段降低了曝光率