机器学习和数据挖掘的联系与区别_光环大数据培训
数据挖掘与机器学习的联系与区别
数据挖掘与机器学习的联系与区别在当今信息爆炸的时代，数据已经成为了一种重要的资源。
为了从大量的数据中提取有用的信息并进行决策，数据挖掘和机器学习成为了热门的研究领域。
虽然它们有着密切的联系，但是又有着一些区别。
数据挖掘是一种从大量的数据中发现模式、关联和规律的过程。
它可以通过使用各种算法和技术来揭示数据中的隐藏信息。
数据挖掘的主要目标是从数据中发现有用的知识，并将其应用于决策和预测。
它可以帮助企业发现潜在的市场机会、改善产品和服务，以及提高业务效率。
而机器学习是一种通过让计算机自动学习和改进性能的方法来解决问题的过程。
它通过训练模型来学习数据的模式和规律，并使用这些模型来进行预测和决策。
机器学习的主要目标是建立一个可以从经验中学习的系统，而不需要明确的编程。
它可以应用于各种领域，如图像识别、自然语言处理和推荐系统。
尽管数据挖掘和机器学习有着相似的目标，但它们在方法和应用上有一些区别。
数据挖掘更侧重于从数据中发现模式和规律，而机器学习更侧重于通过训练模型来进行预测和决策。
数据挖掘可以使用各种技术，如聚类、分类、关联规则和异常检测，而机器学习主要包括监督学习、无监督学习和强化学习。
在数据挖掘中，我们通常需要对数据进行预处理和清洗，以去除噪声和不一致性。
然后，我们可以使用不同的算法来发现数据中的模式和规律。
例如，通过使用聚类算法，我们可以将数据分成不同的组，以发现潜在的市场细分。
而在机器学习中，我们需要将数据分成训练集和测试集，并使用训练集来训练模型。
然后，我们可以使用测试集来评估模型的性能和准确性。
此外，数据挖掘和机器学习在应用上也有一些差异。
数据挖掘可以应用于各种领域，如市场营销、金融、医疗和社交网络。
它可以帮助企业发现潜在的市场机会、改善产品和服务，以及提高业务效率。
而机器学习可以应用于图像识别、自然语言处理和推荐系统等领域。
它可以帮助我们构建智能系统，使计算机能够自动学习和改进性能。
综上所述，数据挖掘和机器学习是两个密切相关的领域，它们都致力于从大量的数据中提取有用的信息。
数据挖掘与机器学习的区别与联系
数据挖掘与机器学习的区别与联系数据挖掘和机器学习是当今科技领域最为热门的话题之一。
虽然这两个领域存在一些相似之处，但它们在方法、目标和应用方面有明显的差异。
本文将详细介绍数据挖掘和机器学习的区别与联系，帮助读者更好地理解和应用于实践中。
一、数据挖掘的定义和特点数据挖掘是一种从大量数据中发现隐含模式、规律和知识的过程。
它利用统计学、人工智能和机器学习等方法，通过对数据进行分析、建模和推理，以解决实际问题和提供决策支持。
数据挖掘的特点在于其强调对数据的探索性分析，着重于从非结构化的数据中发现有用的信息。
数据挖掘的目标是通过对数据的深入挖掘，揭示隐藏在数据背后的模式和规律，进而为业务决策提供参考和支持。
二、机器学习的定义和特点机器学习是一种通过让计算机系统自动学习和优化，从而从数据中提取出规律和知识的方法。
它注重构建模型和算法，以使计算机能够从经验中学习，通过不断优化模型参数，实现对新数据的预测和分类。
机器学习的特点在于其强调使用算法和模型构建，注重从结构化数据中学习，并通过对数据的训练和测试，推断和预测未知数据。
机器学习的目标是建立一个能够自动获取和应用经验的系统，从而实现智能化的决策和行为。
三、数据挖掘与机器学习的区别1. 目标不同：数据挖掘的目标是从数据中发现隐藏的模式和知识，以解决实际问题；而机器学习的目标是通过学习和优化模型参数，实现对新数据的预测和分类。
2. 数据处理的方式不同：数据挖掘更加注重对非结构化数据的分析和挖掘，强调发现隐藏的模式和规律；而机器学习更侧重于对结构化数据进行训练和测试，以构建预测和分类模型。
3. 应用领域不同：数据挖掘主要应用于商业决策、市场营销和用户行为分析等领域，关注业务数据的深度分析；而机器学习广泛应用于图像识别、自然语言处理和智能推荐等领域，关注模型的预测和分类能力。
四、数据挖掘与机器学习的联系尽管数据挖掘和机器学习在一些方面存在差异，但它们在实际应用中往往是相辅相成的。
机器学习与数据挖掘的区别与联系
机器学习与数据挖掘的区别与联系在当今信息时代，数据的价值日益凸显，人们对数据的处理和分析需求也越来越高。
机器学习和数据挖掘作为两种常见的数据处理技术，它们在实际应用中有着不同的目标和方法，同时也存在一定的联系。
一、机器学习的定义和特点机器学习是一种通过对数据进行分析和学习，从中获取知识和经验，进而实现自主决策和预测的技术。
其核心思想是通过构建数学模型，利用大量的数据进行训练和优化，从而实现对未知数据的预测和分类。
机器学习的特点主要有以下几个方面：1. 自主学习能力：机器学习算法可以根据数据的特点和模式，自主学习并优化模型，不需要人工干预。
2. 预测和分类能力：机器学习可以通过已有的数据，预测未知数据的结果，并进行分类和判断。
3. 大规模数据处理能力：机器学习可以处理大规模的数据集，从中提取有用的信息和模式。
二、数据挖掘的定义和特点数据挖掘是一种通过对大量数据进行分析和挖掘，发现其中隐藏的模式和规律，从而提取有价值的信息和知识的技术。
其核心任务是从数据中发现未知的、有用的、可理解的模式，并将其应用于实际问题的解决。
数据挖掘的特点主要有以下几个方面：1. 模式发现能力：数据挖掘可以通过对数据的分析和挖掘，发现其中的模式和规律，揭示数据背后的信息。
2. 多领域应用：数据挖掘不仅可以应用于商业领域，还可以应用于医疗、金融、社交网络等各个领域，为决策提供支持。
3. 数据预处理：数据挖掘在进行模式发现之前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据集成、数据变换等环节。
三、机器学习与数据挖掘的联系机器学习和数据挖掘在实际应用中存在一定的联系，可以相互借鉴和融合。
具体表现在以下几个方面：1. 数据处理：机器学习和数据挖掘都需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据集成、特征选择等。
两者都依赖于高质量的数据，才能取得良好的结果。
2. 特征提取：机器学习和数据挖掘都需要从原始数据中提取有用的特征。
机器学习更注重特征的表达和表示，而数据挖掘更注重特征的选择和提取。
数据挖掘与机器学习算法培训ppt
汇报人：可编辑
2023-12-24
目录
Contents
• 数据挖掘与机器学习概述 • 数据预处理 • 常用数据挖掘算法 • 常用机器学习算法 • 算法选择与模型评估 • 数据挖掘与机器学习实践
01 数据挖掘与机器学习概述
定义与概念
定义
数据挖掘是从大量数据中提取有 用信息和知识的全过程，而机器 学习则是通过计算机算法让机器 自动地学习并改进的一种技术。
02 数据预处理
数据清洗
缺失值处理
对于缺失的数据，可以采用填充缺失 值、删除含有缺失值的记录或使用插 值等方法进行处理。
异常值检测与处理
通过统计方法、基于距离的方法、基 于密度的方差等多种方法检测异常值 ，并选择适合的方法进行处理。
数据集成与融合
数据匹配
通过匹配算法将不同数据源的数据进行匹配，确保数据的一致性和完整性。
通过构建决策树对数据进行分类，适用于具 有明确分类结果的数据集。
K最近邻（KNN）分类
根据数据点的最近邻距离进行分类，适用于 特征空间分布不均的情况。
朴素贝叶斯分类
基于贝叶斯定理的分类方法，适用于特征之 间相互独立的情况。
支持向量机（SVM）分类
通过找到能够将不同分类的数据点最大化分 隔的决策边界进行分类。
概念
数据挖掘和机器学习都是从数据 出发，通过不同的方法和技术， 发现数据中的模式和规律，从而 为决策提供支持。
数据挖掘与机器学习的关系
数据挖掘是应用
数据挖掘是应用驱动的，目的是从大量数据中提取有用的信息和知识，而机器学习则是实 现这一目的的一种技术手段。
机器学习是方法
机器学习是一种自动化的方法，通过训练和学习，让计算机系统能够自动地识别和预测数 据中的模式和规律。
机器学习与数据挖掘的关系
机器学习与数据挖掘的关系机器学习和数据挖掘是两个在信息技术领域中备受关注的领域。
它们都关注于从数据中提取出有用的信息，但又有着一些区别。
本文将讨论机器学习与数据挖掘的关系以及它们之间的联系和区别。
一、机器学习的概念和原理机器学习是一种从经验中学习的人工智能方法。
它旨在通过构建和训练模型，使机器能够从数据中发现规律、做出预测和优化决策。
机器学习的核心原理是通过对大量的数据进行学习，自动发现数据中的模式和关联性，并将其应用于未来的数据。
机器学习有不同的算法和模型，如监督学习、无监督学习和强化学习。
监督学习通过已有的标记数据来训练模型，预测新数据的标签，如分类和回归任务。
无监督学习则不需要标记数据，通过寻找数据中的隐含结构来聚类和降维。
强化学习则是通过与环境互动，通过试错学习来优化决策策略。
二、数据挖掘的概念和应用数据挖掘是从大规模数据集中提取出有价值的信息和模式的过程。
数据挖掘的目标是揭示数据中的隐藏知识，帮助人们做出决策和预测。
数据挖掘的技术包括聚类、关联规则挖掘、预测建模等。
聚类是将数据集分成不同的组，每个组内的数据相似度较高，组间的数据差异较大。
关联规则挖掘旨在找到数据中的关联性，例如超市购物篮分析中的热销商品组合。
预测建模则是通过已有的数据，建立模型来预测未来的趋势和结果。
三、机器学习与数据挖掘的关系机器学习和数据挖掘有很大的关联性，它们都涉及从数据中发现模式和知识。
机器学习更加强调通过机器自动学习的方式，从数据中构建模型和做出预测。
而数据挖掘则更加关注于发现数据中的有价值的信息和模式。
机器学习的算法和模型在数据挖掘中起着重要的作用。
例如，聚类算法可以用于数据挖掘中的样本分类和规律挖掘。
而预测建模则可以应用于数据挖掘中的趋势预测和行为分析。
此外，机器学习和数据挖掘都需要对数据进行预处理和特征工程。
预处理包括数据清洗、归一化等步骤，以保证数据的质量和一致性。
特征工程则是对原始数据进行选择、构造和转换，以提取有用的特征供算法和模型使用。
数据挖掘和机器学习的区别与联系
数据挖掘和机器学习的区别与联系数据挖掘和机器学习是两个在计算机科学领域中非常重要的概念。
虽然它们有一些相似之处，但也存在一些明显的区别。
本文将探讨数据挖掘和机器学习的区别与联系。
首先，让我们来了解一下数据挖掘。
数据挖掘是一种从大量数据中发现模式、关联和规律的过程。
它利用统计学、机器学习和数据库技术等方法，从数据中提取有用的信息。
数据挖掘可以帮助我们发现数据中的隐藏模式，并用于预测和决策制定。
例如，通过对销售数据进行数据挖掘，我们可以发现哪些因素会影响产品销量，从而优化市场策略。
相比之下，机器学习是一种通过训练模型来使计算机系统自动学习和改进的方法。
机器学习算法可以根据给定的输入数据，通过学习和调整模型参数，自动提取数据中的规律和模式。
机器学习广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。
例如，通过训练一个机器学习模型，我们可以实现自动驾驶汽车、语音助手等智能系统。
尽管数据挖掘和机器学习有不同的定义和应用领域，但它们之间存在一些联系。
首先，数据挖掘可以被看作是机器学习的一种应用。
数据挖掘使用机器学习算法来发现数据中的模式和规律。
数据挖掘可以帮助机器学习算法选择合适的特征和模型，从而提高机器学习的性能。
其次，机器学习可以为数据挖掘提供强大的工具和技术。
机器学习算法可以通过训练模型来发现数据中的规律和模式，从而为数据挖掘提供更准确的结果。
例如，使用机器学习算法训练一个图像识别模型，可以用于数据挖掘中的图像分类任务。
此外，数据挖掘和机器学习都依赖于大量的数据。
数据是它们的基础，没有足够的数据，就无法进行有效的数据挖掘和机器学习。
因此，数据的质量和数量对于它们的表现和结果至关重要。
然而，数据挖掘和机器学习也有一些明显的区别。
首先，数据挖掘更注重从数据中发现有用的信息和知识，而机器学习更注重通过训练模型来实现自动学习和预测。
数据挖掘更加强调对数据的分析和解释，而机器学习更加强调模型的构建和优化。
其次，数据挖掘通常是一次性的任务，而机器学习是一个持续的过程。
机器学习与数据挖掘的区别与联系
机器学习与数据挖掘的区别与联系机器学习和数据挖掘是近年来炙手可热的两个领域。
它们都涉及对数据的处理和分析，但在实际应用中，它们有着各自独特的定位和方法。
本篇文章主要讨论机器学习和数据挖掘的区别与联系，帮助读者更好地理解它们的本质和作用。
一、什么是机器学习和数据挖掘机器学习的本质是通过算法对数据进行自动学习，从而发现数据中的模式和规律，并用所学知识来解决类似问题。
机器学习分为有监督学习、无监督学习和强化学习等几种类型，其基本流程是将数据输入算法，让算法对数据进行训练和调整，使得算法能够逐渐提高预测或者分类的精度。
数据挖掘则是用统计学和机器学习的方法来探索数据，发现其中的隐藏模式和价值信息。
数据挖掘的目标是发现数据中的潜在规律和趋势，并用这些信息来识别未来的问题和机会。
数据挖掘的任务涉及到聚类分析、分类预测、异常检测、关联规则挖掘等多种方法。
二、机器学习和数据挖掘的联系机器学习和数据挖掘都是数据分析的工具和方法，二者之间存在一定的联系和互相渗透。
具体来说，机器学习可以被看做是一种高级的算法，在完成一些较为复杂的数据挖掘任务时，需要用到机器学习的技术来完成。
例如，当我们需要从复杂的文本、图像或者音频数据中提取有用的信息时，我们需要结合机器学习的技术，通过对数据的学习和处理来实现目标。
相反，数据挖掘也可以被看作是一个领域，其中涉及到的一些方法和技术可以通过机器学习的方式来加以实现和优化。
比如，在处理大规模数据时，我们可以通过机器学习中的分布式计算等技术来解决算力和存储等问题，同时也可以利用人工智能技术来创造更好的数据挖掘方法和模型。
三、机器学习和数据挖掘的区别虽然机器学习和数据挖掘在某些方面存在相通之处，但它们的问题和目标也不完全相同。
下面列出了它们之间的几个区别。
1. 目标不同机器学习的目标是建立一个可以自动识别特点和模式的模型，从而获得更精准的预测和结果。
而数据挖掘则更重视探索数据中的特征和关系，帮助用户理解数据的本质并作出更好的决策。
数据挖掘与机器学习的关系与区别
数据挖掘与机器学习的关系与区别数据挖掘（Data Mining）和机器学习（Machine Learning）是计算机科学领域两个重要的研究方向，它们在处理大数据和开发智能系统方面起着关键作用。
虽然这两个概念通常被人们同时提及，但它们具有不同的目标、方法和应用。
本文将对数据挖掘与机器学习的关系进行介绍，并分析它们之间的区别。
一、概念介绍数据挖掘是从大规模数据集中提取出有价值、新鲜和隐含的信息的过程。
它将统计学、人工智能和数据库技术相结合，从海量数据中发现隐藏的模式、关联和规律，并利用这些知识做出有效的决策。
数据挖掘的目标是通过将数据转化为可读的形式，帮助人们更好地理解数据背后的规律，从而支持业务决策和预测分析。
机器学习是一种通过从数据中学习并利用这些学习来改善性能的算法。
它是通过数据和经验来改善自身的能力，而不是通过显式地编程来改进。
机器学习关注如何通过算法和模型构建程序，使其能够自动学习和改进，并根据新的数据作出预测或决策。
机器学习的目标是让机器具备根据过去经验和数据进行预测、分类、聚类等任务的能力。
二、关系分析数据挖掘和机器学习有着密切的联系，它们可以相互促进、相互补充。
首先，机器学习是数据挖掘的重要组成部分。
在数据挖掘的过程中，机器学习技术扮演着核心的角色。
数据挖掘需要先进行数据的特征提取和预处理，然后通过机器学习算法对数据进行训练和学习，最终得到模型并进行预测或分类。
机器学习提供了强大的工具和方法，可以自动从数据中归纳出一些有用的规律，并将这些规律应用到实际问题中。
其次，数据挖掘为机器学习提供了数据的来源和背景。
在机器学习中，模型的质量和性能高度依赖于数据的质量和丰富性。
数据挖掘通过对数据的深入分析和处理，帮助机器学习系统获取大量的高质量训练数据，并为机器学习任务提供了基础和支持。
此外，数据挖掘和机器学习的研究问题和方法之间也存在重叠。
例如，分类和聚类是机器学习和数据挖掘中常见的任务。
机器学习研究如何通过训练数据，根据特征将实例分为不同的类别；而数据挖掘则关注如何从大量的数据中发现并提取出一些有意义的类别或规律。
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机器学习和数据挖掘的联系与区别_光环大数据培训
光环大数据培训机构了解到，从数据分析的角度来看，数据挖掘与机器学习有很多相似之处，但不同之处也十分明显，例如，数据挖掘并没有机器学习探索人的学习机制这一科学发现任务，数据挖掘中的数据分析是针对海量数据进行的，等等。
从某种意义上说，机器学习的科学成分更重一些，而数据挖掘的技术成分更重一些。
机器学习(Machine Learning，ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。
其专门研究计算机是怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身的性能。
数据挖掘是从海量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。
数据挖掘中用到了大量的机器学习界提供的数据分析技术和数据库界提供的数据管理技术。
学习能力是智能行为的一个非常重要的特征，不具有学习能力的系统很难称之为一个真正的智能系统，而机器学习则希望(计算机)系统能够利用经验来改善自身的性能，因此该领域一直是人工智能的核心研究领域之一。
在计算机系统中，“经验”通常是以数据的形式存在的，因此，机器学习不仅涉及对人的认知学习过程的探索，还涉及对数据的分析处理。
实际上，机器学习已经成为计算机数据分析技术的创新源头之一。
由于几乎所有的学科都要面对数据分析任务，因此机
器学习已经开始影响到计算机科学的众多领域，甚至影响到计算机科学之外的很多学科。
机器学习是数据挖掘中的一种重要工具。
然而数据挖掘不仅仅要研究、拓展、应用一些机器学习方法，还要通过许多非机器学习技术解决数据仓储、大规模数据、数据噪声等实践问题。
机器学习的涉及面也很宽，常用在数据挖掘上的方法通常只是“从数据学习”。
然而机器学习不仅仅可以用在数据挖掘上，一些机器学习的子领域甚至与数据挖掘关系不大，如增强学习与自动控制等。
所以笔者认为，数据挖掘是从目的而言的，机器学习是从方法而言的，两个领域有相当大的交集，但不能等同。
典型的数据挖掘和机器学习过程
下图是一个典型的推荐类应用，需要找到“符合条件的”潜在人员。
要从用户数据中得出这张列表，首先需要挖掘出客户特征，然后选择一个合适的模型来进行预测，最后从用户数据中得出结果。
把上述例子中的用户列表获取过程进行细分，有如下几个部分。
业务理解：理解业务本身，其本质是什么?是分类问题还是回归问题?数据怎么获取?应用哪些模型才能解决?
数据理解：获取数据之后，分析数据里面有什么内容、数据是否准确，为下
一步的预处理做准备。
数据预处理：原始数据会有噪声，格式化也不好，所以为了保证预测的准确性，需要进行数据的预处理。
特征提取：特征提取是机器学习最重要、最耗时的一个阶段。
模型构建：使用适当的算法，获取预期准确的值。
模型评估：根据测试集来评估模型的准确度。
模型应用：将模型部署、应用到实际生产环境中。
应用效果评估：根据最终的业务，评估最终的应用效果。
整个过程会不断反复，模型也会不断调整，直至达到理想效果。
机器学习&数据挖掘应用案例
1 尿布和啤酒的故事
先来看一则有关数据挖掘的故事——“尿布与啤酒”。
总部位于美国阿肯色州的世界著名商业零售连锁企业沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统。
为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。
沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据，在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用NCR数据挖掘工具对这些数据进行分析和挖掘。
一个意外的发现是：跟尿布一起购买最多的商品竟然是啤酒!这是数据挖掘技术对历史数据进行分析的结果，反映了数据的内在规律。
那么，这个结果符合现实情况吗?是否有利用价值?
于是，沃尔玛派出市场调查人员和分析师对这一数据挖掘结果进行调查分析，从而揭示出隐藏在“尿布与啤酒”背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒。
产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买完尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。
既然尿布与啤酒一起被购买的机会很多，于是沃尔玛就在其各家门店将尿布与啤酒摆放在一起，结果是尿布与啤酒的销售量双双增长。
2 决策树用于电信领域故障快速定位
电信领域比较常见的应用场景是决策树，利用决策树来进行故障定位。
比如，用户投诉上网慢，其中就有很多种原因，有可能是网络的问题，也有可能是用户手机的问题，还有可能是用户自身感受的问题。
怎样快速分析和定位出问题，给用户一个满意的答复?这就需要用到决策树。
下图就是一个典型的用户投诉上网慢的决策树的样例。
3 图像识别领域
百度的百度识图能够有效地处理特定物体的检测识别(如人脸、文字或商品)、通用图像的分类标注。
来自Google研究院的科学家发表了一篇博文，展示了Google在图形识别领域的最新研究进展。
或许未来Google的图形识别引擎不仅能够识别出图片中的对象，还能够对整个场景进行简短而准确的描述。
这种突破性的概念来自机器语言翻译方面的研究成果：通过一种递归神经网络(RNN)将一种语言的语句转换成向量表达，并采用第二种RNN将向量表达转换成目标语言的语句。
而Google将以上过程中的第一种RNN用深度卷积神经网络CNN替代，这种网络可以用来识别图像中的物体。
通过这种方法可以实现将图像中的对象转换成语句，对图像场景进行描述。
概念虽然简单，但实现起来十分复杂，科学家表示目前实验产生的语句合理性不错，但距离完美仍有差距，这项研究目前仅处于早期阶段。
下图展示了通过此方法识别图像对象并产生描述的过程。
4 自然语言识别
自然语言识别一直是一个非常热门的领域，最有名的是苹果的Siri，支持资源输入，调用手机自带的天气预报、日常安排、搜索资料等应用，还能够不断学习新的声音和语调，提供对话式的应答。
微软的Skype Translator可以实现中英文之间的实时语音翻译功能，将使得英文和中文普通话之间的实时语音对话成为现实。
Skype Translator的运作机制如图。
在准备好的数据被录入机器学习系统后，机器学习软件会在这些对话和环境涉及的单词中搭建一个统计模型。
当用户说话时，软件会在该统计模型中寻找相似的内容，然后应用到预先“学到”的转换程序中，将音频转换为文本，再将文本转换成另一种语言。
虽然语音识别一直是近几十年来的重要研究课题，但是该技术的发展普遍受到错误率高、麦克风敏感度差异、噪声环境等因素的阻碍。
将深层神经网络(DNNs)技术引入语音识别，极大地降低了错误率、提高了可靠性，最终使这项语音翻译技术得以广泛应用。
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