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原标题：一个迷思：神奇女侠为什么那么吸引男性影迷？ 本文为专家约稿，作者：有大暗 橘子君注：关于《神奇女侠》，橘子君其实最好奇的一个问题是：作为一位女“英雄”，女主戴安娜吸引到的死忠粉中，男性比例似乎并不低于女性，这到底是为什么呢？仅是因为她腿长貌美吗？还是现在女性力量与坚韧美得到了更多男性的欣赏呢？ 我们请了一位男性作家来探讨这个问题，他从男性视角分析了一下神奇女侠戴安娜的魅力。 他说这篇文章的目的，是“让女性更好地了解男人这东西”。 萝卜白菜，各有所爱。100个男人心目中可能会有1000种女神的形象。然而，夜幕降临，男人们闭上双眼，双手扪心，隔绝了现实的干扰，进入幻想中的太虚幻境，他们脑海中的完美女性就会浮现。你会发现，在很多男人的潜意识幻想中的这个女人并不完整，她身体或者精神上的某一部分会被夸大，其他部分则模糊地隐去，大胸、长腿、水蛇腰、天使的脸庞、白皙的皮肤、温柔、高贵、勇敢、正义……即使有些男人幻想中的那个女生是现实生活中的某位女性，也一定是被想象改造了的。 将这些男人潜意识中浮现的这些女人身体和精神的碎片组合成一个女人，她就是男人心目的阿尼玛原型。这个完美的女人沉淀并形成东莞广济医院

恒星诞生时的假想画面。（日本国立天文台） 原标题：史上首次！人类拍到恒星诞生震撼画面 海外网6月14日电 日本国立天文台的研究团队于昨（13）日发表观测结果，研究团队利用世界上最大的阿塔卡马电波望远镜观察到了这个震撼的景象，这也是人类第一次捕捉到这个画面，此画面成为解开巨大恒星诞生之谜的线索。 研究团队利用电波望远镜捕捉的恒星画面，这是人类史上首次亲眼所见恒星诞生过程。（产经新闻） 据日本国立天文台网站，国立天文台的团队使用南美智利的阿塔卡马望远镜（ALMA），来观测距离地球1400光年外的猎户座星云中的巨大恒星，此望远镜能捕捉到过去无法观测的微弱电波。刚诞生的恒星是由宇宙中的尘埃与气体不断旋转后聚集而成，由于恒星扩张后离心力变强，周遭就会形成漩涡状的双极外流（bipolar outflow），过去天文学家以理论得出此推测，而也是人类第一次观测到此震撼场景。 而质量大于太阳数倍的巨大恒星，在寿命的尽头将会成为超新星并爆炸，进而产生黑洞，而究竟恒星是如何诞生与成长，这之中还存在许多谜团。研究团队的代表广田鹏也表示：“能清楚观测到让恒星诞生时气体的移动画面真的很让人吃惊，未来会持续研究恒星诞生的巨大结构，希望能解东莞广济医院

原标题：她是中国史上最强女海盗，让多少洋人感受过被她支配的恐惧她出身低贱，年轻时靠卖身为生，却阴差阳错成了海盗头子的“压寨夫人”。丈夫死后，身为一介女子，统领万余名海盗，专劫官船，惊动朝廷。官军数次清剿，数次败在她手下。她不怕官府，更不怕洋人，绑架过东印度公司官员，炮击过英国军舰，“海盗郑寡妇”之名，一时震惊西方。如此惊涛骇浪的一生，结局却是出人意料：做过妓女、当过海盗头子的她，竟以诰命夫人的身份，安享晚年……百余年后，她的名字在中国湮没无闻，而在西方，却一直都流传着她的传说。意大利作家卡尔维诺曾以她为原型，写过一篇名为《女海盗郑寡妇》的短篇小说。在《加勒比海盗3》中，中国女海盗头子“清夫人”，也是以她为原型↓↓↓她被称为“史上最强十大海盗”之一，她的名字也常常与西方著名女海盗安妮·波尼、玛丽·里德等相提并论。至今，还有不少人画出自己想象中的这个“东方女海盗”，或是美艳，或是凶悍↓↓↓而真正的她，到底是什么样的呢？历史记载中，只知道她姓石，小名香姑。做海盗头领时，她曾经被清军通缉过，通缉令上的这张画像，可以看得出她容貌甚美，甚至称得上英气勃勃。石香姑的身世，原本东莞广济医院

作者：淡淡 图片：网络 性格 只要阅历够高，看人只看脸就够了。 细节 想知道一个家到底被经营的好不好，就看厨房和卫生间，这是最无法掩饰真相的地方。一个人，鞋子往往最能出卖人的品位和状态。 价值不菲但落满灰尘，他可能对事物不够珍惜，对细节不严谨。 衣服很昂贵，鞋子却很廉价，就要小心他对待事物的方式。 人品 一个人的眼神，会卖人品。 有一次，一向过得好的同学家里出事了。大家都围上去表示关心，有个人，嘴上虽然说着滴水不漏的客气话，但却被捕捉到他转过身背后的那个还略有得意的眼神。 人品，总会从眼神泄露。 活法 胖不仅仅是肉而已。 胖更像一张自白书。羞耻地写上：我自控力差、我没钱或者没有精力去健身、我邋里邋遢，此生也就这样了…… 抛开美丑不谈，想知道一个人的生活方式，看体型就知道了。 情绪 对一个成年人最高级的考核，就是ta的情绪控制力。 一个无法控制自己情绪的人，在婚姻可能是孩子和伴侣的噩梦，在朋友圈可能是被拉黑的必要条件，在单位可能是同事的魔鬼，对自己，则是向上走的绊脚石。 看一个人的情绪控制力，就听ta的声音。 家教 我见过在茫茫中等待接机的人们。东莞广济医院

原标题：不均衡数据怎么破？对付它的七种武器！ 先问大家一个问题： 银行欺诈识别、市场实时交易、网络入侵检测等领域的数据集，有哪些共通点？ 答案是：“关键”事件在数据中的占比经常少于1%（例如：信用卡行骗者、点击广告的用户或被攻破的服务器的网络扫描）。 然而，大多数机器学习算法在不均衡数据集的表现都不太好。以下七种技术可以帮到你，训练一个分类器用于检测不正常类别数据。 1. 使用正确指标评估权值 对于不均衡数据生成的模型，使用不恰当的评估方法很危险。架设训练数据是上图展示的数据。若准确度是衡量模型好坏的指标，把所有测试样本为划分为“0”，将得到非常高的准确率(99.8%)，但显然，这模型不能为我们提供任何有价值的信息。 对于这个情况，可以用其它评估指标： 准确率（Precision/Specificity）: 选择的实例有多少是相关的； 召回率（Recall/Sensitivity）: 选择了多少相关实例； F值（F1 score）: 准确率与召回率的调和平均数； MCC: 观察值与预测值之间的相关性系数； AUC: 正阳性与假阳性的关系。 2. 训练集重抽样 除了使用不同的评估标准，还可以想办法获取其他数据集。有两种方法东莞广济医院