恭喜利物浦！8000萬鎊，替代薩拉赫，與皇馬競爭姆巴佩，曼聯放棄
妈咪快跑：爹地追来了

薩拉赫在利物浦的發揮越出色，越能激起沙特聯賽對薩拉赫的興趣，在本賽季開始前，沙特聯賽就爲利物浦送上了鉅額報價，來簽下埃及射手。遺憾的是，由於克洛普的力保，最終利物浦還是讓薩拉赫繼續留在了球隊的陣容當中，這並不是利物浦的管理層沒有心動，在對方報價達到1.5億英鎊的時候，利物浦的管理層就已經緊急召開了會議，討論放棄薩拉赫的可能性。

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從本賽季的前面幾場英超比賽來看，31歲的薩拉赫依然是球隊的頭號進攻手，雖然進球數據相較於上賽季沒有提升，但是他在右路的統治力依然存在，還是目前世界足壇最好的右邊路進攻手。在英超聯賽進行的前面6輪比賽當中，薩拉赫全部首發，並且打進了3粒進球，送出了4次助攻，是英超聯賽發揮最好的球員之一，也是參與進攻並製造進球最多的球員之一。

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不過，沙特聯賽很快就會捲土重來。據英格蘭媒體的報道，利物浦已經表示不會在1月份出售薩拉赫，但是會考慮他在2024年轉會期離開的可能性。而沙特聯賽對薩拉赫的轉會費報價並沒有設置上限，最多可以支付超過2億英鎊的轉會費，這個報價對於利物浦來說是很難拒絕的，薩拉赫的合同將會在2025年到期，而且他的年齡還是會繼續增長，未來的狀態無法得到保障。

對於利物浦來說，接受在明年薩拉赫離隊的事實雖然說並不容易，但是這已經是他們最好的選擇了。薩拉赫的離隊可以爲球隊帶來大筆的轉會費，而且本賽季球隊的狀態和競爭力還可以得到保證，在明年的夏窗用出售薩拉赫獲得的轉會費，可以繼續完成對球隊的更新換代，讓更多年輕人加入利物浦的陣容，甚至可以參與到姆巴佩的競爭當中，這樣的結果足以給球迷一個交代。

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但是，想要競爭姆巴佩的難度還是比較大的，比較現實的情況是選擇合適的右邊鋒替代者，包括那不勒斯的克瓦拉茨赫利亞以及尤文的邊路進攻手基耶薩都是他們的選擇目標之一。尤其是基耶薩，在從傷病當中恢復過來之後，本賽季延續了此前的狀態，在意甲聯賽已經打進了4粒進球，是意甲發揮最好的邊路球員之一，而尤文即使標出了8000萬英鎊的轉會費，利物浦也有很大的希望完成球員的交易，而對基耶薩保持了關注的曼聯也沒有機會和利物浦進行競爭。

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re:Invent 重磅回顧 | 第二週活動精彩速遞！

在亞馬遜re:Invent 2020的第二週， Amazon Web Services (AWS) 的技術領袖爲我們帶來了精彩的主題演講，在會上共宣佈了 41款機器學習和大數據服務的新發布。今天我們就來一起回顧一下，上一週亞馬遜 re:Invent的精彩內容吧！

01

重點回顧

我也许曾喜欢你不好的地方

12月9日， Amazon Web Services (AWS) 人工智能副總裁 Swami Sivasubramanian 在亞馬遜 re:Invent 大會上發表機器學習主題演講，展示了  AWS 關於人工智能與機器學習的最新全景藍圖，並宣佈了一系列新服務和新功能。

Swami 在主題演講中表示，“機器學習是我們這一代人能遇到最具顛覆性的技術之一，目前已經有超過10萬客戶在使用 AWS 的機器學習服務，很多客戶已經將機器學習用於其核心業務。

據德勤發佈的《全球人工智能發展白皮書》預測，到2025年，世界人工智能市場規模將超過6萬億美元。面對數字經濟的發展機遇，多個國家和地區已將人工智能列爲優先發展的國家戰略。

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2020年11月21日，國家工業信息安全發展研究中心在《2020人工智能與製造業融合發展白皮書》中指出了目前融合存在的諸多難點，其中人才匱乏問題尤爲嚴重。而人社部官網的報道中測算，目前我國人工智能人才的缺口超過500萬，國內的供求比例爲1:10，供需比例嚴重失衡。

德勤發佈的《全球人工智能發展白皮書》指出，在人工智能衆多的分支領域中，機器學習是人工智能的核心研究領域之一。包括 89% 的人工智能專利申請和 40% 人工智能範圍內的相關專利均爲機器學習範疇。

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AWS 是雲計算的引領者，也是機器學習的翹楚。面對機器學習這樣一個充滿前途的事業，以及當前嚴重缺乏人才的處境，AWS 通過多種方式，採取一系列措施，着重通過技術創新，爲機器學習擴圈。

首次推出開箱即用的

工業領域機器學習解決方案

在本次亞馬遜 re:Invent 大會上，AWS 發佈了五項用於工業領域的機器學習服務，分別是 Amazon Monitron、Amazon Lookout for Equipment、AWS Panorama 一體機、AWS Panorama SDK 和 Amazon Lookout for Vision。這是 AWS 首次推出開箱即用的工業領域機器學習解決方案。

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Amazon Monitron 和 Amazon Lookout for Equipment 通過機器學習支持預測性維護。Amazon Monitron 面向沒有建立傳感器網絡的客戶，提供由傳感器、網關和機器學習服務組成的端到端機器監控系統，檢測異常並預測何時需要維護工業設備。Amazon Lookout for Equipment 面向已經擁有傳感器、但不希望自己構建機器學習模型的客戶，由 AWS 爲其構建模型並返回預測結果，檢測異常設備行爲。

AWS Panorama 通過計算機視覺改善工業運營和工作場所安全。AWS Panorama 一體機是一個硬件設備，將它連接到工業場所的網絡中，它就可以自動識別攝像頭數據流，與工業攝像頭進行交互。AWS Panorama 軟件開發套件（SDK），方便工業相機制造商在新相機中嵌入計算機視覺功能。

Amazon Lookout for Vision 爲工業客戶提供高精度、低成本的產品質量異常檢測解決方案。它通過機器學習技術，每小時可以處理數千張圖像，發現產品缺陷和異常。客戶可以將攝像頭圖像批量或實時發送到 Amazon Lookout for Vision，找出異常，例如機器部件的裂紋、面板上的凹痕、不規則形狀或產品上的顏色錯誤等。

目前已經使用 AWS 工業領域機器學習服務的客戶和合作夥伴包括 Axis、凌華科技、BP、德勤、Fender 芬達、GE 醫療和西門子交通等等。

打造包羅萬象的工具箱

賦能每一位 AI 工作者

AWS 打造全面豐富的工具集，爲每一項工作都提供一個趁手的工具。AWS 提供的機器學習工具集包括三個層面。

工具集的底層，面向那些技術能力超強的客戶，希望將人工智能和機器學習作爲自己的核心競爭力。AWS 爲他們提供強大的算力、全面的算力選擇、豐富的機器學習框架選擇。AWS 支持主流的機器學習框架，客戶還可以通過容器部署的方式，自帶機器學習框架；AWS 可以提供基於英偉達、英特爾、AMD、賽靈思等芯片廠商的最新處理器的強大算力，同時還通過自主設計的處理器，極大地降低機器學習的算力成本。

工具集的中間層，面向那些技術能力較強的客戶，他們有大量的數據可以進行機器學習模型訓練，有一定的算法人才，不要花精力管理基礎設施，專注於自己的應用和業務創新。Amazon SageMaker 爲他們提供了首個全託管的機器學習集成開發環境，併爲這個開發環境不斷增加新功能，從數據準備、到模型訓練、參數調優與模型迭代、到模型部署、模型質量監控，在整個過程中最大限度地提高他們開展機器學習的效率，降低他們開展機器學習的門檻。

工具集的頂層，面向技術能力相對薄弱的客戶，他們有一定的數據，但沒有算法人才，他們希望在業務場景中直接引入人工智能。AWS 爲他們提供開箱即用的人工智能服務，目前已經涵蓋機器視覺、語音文字轉換、機器對話、文本處理、電商業務、客服、企業內信息搜索、開發與運維、工業 AI 等方面。

通過這樣一個全面的工具集，AWS 可以覆蓋和賦能所有的人工智能工作者。

拓展到數據庫開發者和數據分析師

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將機器學習拓展到數據開發者和數據分析師。數據庫開發者、數據分析師這個羣體，人數比機器學習開發人員羣體大得多，他們沒有機器學習的知識和技能，但是不缺少機器學習的想法。於是，AWS 將機器學習能力跟數據庫進行嫁接，讓數據庫開發者、數據分析師沿用數據庫查詢的方式，讓他們的機器學習想法落地到業務應用中。Amazon Aurora 是 AWS 著名的關係型數據庫服務，AWS 針對 Amazon Aurora 推出了新功能 Amazon Aurora ML。數據庫開發者發起數據庫查詢（SQL）時，只要選擇一個機器學習模型，就會喚醒機器學習服務，Amazon Aurora ML 自動將查詢結果交給機器學習模型進行推理，返回結果。例如，要查詢一個客戶評價是正面還是負面，數據庫開發者只管做數據庫查詢、選擇這個模型，返回來的查詢結果就會自動附加正面或負面判斷。類似地，出海電商想把數據庫中的商品信息變成多語種，數據庫開發者只管查詢商品信息、選擇多語種翻譯，返回的結果就會自動包含商品信息的多語種翻譯。

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Amazon Athena 是數據分析師經常用到的服務。通過這項服務，可以直接從 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3) 上的對象文件中，利用 SQL 語句進行數據查詢（SQL 是結構化查詢語言，原本用於關係型數據查詢，而 Amazon S3的對象文件不是關係型數據）。AWS 也推出了新功能 Amazon Athena ML，查詢返回的結果也可以自動附帶機器學習推理的結果。

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Amazon Redshift 是雲原生的數據倉庫。AWS 推出的新功能 Amazon Redshift ML，甚至把選擇模型這一步省了。舉一個例子，電商領域經常會哪些客戶有可能流失，這時你可能並沒有一個模型來判斷什麼樣特徵的客戶有可能會流失。通過 Amazon Redshift ML，數據分析師只管 SQL 查詢，Amazon Redshift ML 可以把數據導入 Amazon S3，然後與 Amazon SageMaker 的 Autopilot 功能結合。Autopilot 是一個自動建模的功能。這樣的 Amazon Redshift ML 可以自動進行數據清洗、模型訓練，選擇最優的模型進行預測。

Amazon Neptune 是 AWS 的一個圖數據庫，主要用於知識圖譜、身份圖譜、欺詐檢測、推薦引擎、社交關係、生命科學等場景，用圖的方式表示各個數據實體之間的關係，例如，好友關係圖。對圖數據庫，只是表示出數據的相關性顯然不夠，用戶更需要的是，根據這些相關性進行機器學習推理。新功能 Amazon Neptune ML，就是將圖數據庫和機器學習打通，通過機器學習模型去訪圖數據庫，進行更精準的預測。

Amazon QuickSight 是 AWS 的一個商業智能（BI）服務，可以輕鬆地調用各種數據進行分析和展現。AWS 於2020年5月推出了 Amazon QuickSight ML 新功能，它也跟 Amazon SageMaker 的 Autopilot 功能進行了結合，數據分析人員可以用它開展欺詐檢測、銷售預測等工作。

在今年的亞馬遜 re:Invent 大會上，AWS 推出了更酷的機器學習新功能 Amazon QuickSight Q。通過它，可以用自然語言對數據進行提問，獲得想要的數據洞察。例如，直接在查詢框中輸入“我們的同比增長率是多少？”幾秒鐘之內就可以得到高度準確的答案。如果按以往的方式，需要在模型中預先定義增長率、更新模型、處理數據，可能需要幾天甚至幾周時間。

AWS 還推出了 Amazon Lookout For Metrics，它利用機器學習技術，通過企業多種數據的比對，檢測出數據異常。

此外，AWS 還發布了利用機器學習的運維服務 Amazon DevOps Guru，它可以幫助應用開發人員自動檢測運維操作的問題，給出建議補救措施，提高應用程序可用性。此前，AWS 已經推出了 Amazon CodeGuru，可以讓開發人員使用機器學習自動進行代碼審覈，並且提供指導和建議。

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02

重要發佈

在第二週發佈的新服務中，其中最重磅的當屬在機器學習領域的新發布，除此之外，AWS 還發布了在大數據存儲、轉化、分析等方面的新服務，接下來我們就來一起看看吧~

Amazon SageMaker 再添九項新功能

快上加快，比簡更簡

Amazon SageMaker 是面向機器學習開發者的一個集成開發環境，是一項全託管的服務。它消除了機器學習過程中每個階段的挑戰，化繁爲簡，使開發人員和數據科學家能夠從根本上更輕鬆、更快速地構建、訓練和部署機器學習模型。Amazon SageMaker 的功能也在快速迭代中，過去一年就交付了50多項新功能。在今年的 re:Invent 大會上，AWS 再次發佈了9項新功能。

Amazon SageMaker Data Wrangler

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數據特徵提取器

Amazon SageMaker Data Wrangler 可以簡化機器學習的數據準備工作。機器學習訓練中有一個重要的工作，稱爲特徵工程，就是從不同來源、格式多樣的數據提取數據，形成規範化的數據字段（也稱爲特徵），作爲機器學習模型的輸入，這項工作非常耗時。通過 Amazon SageMaker Data Wrangler，客戶可以將各種數據存儲中的數據一鍵導入。Amazon SageMaker Data Wrangler 內置了300多個數據轉換器，讓客戶無需編寫任何代碼，就可以機器學習用到的特徵進行規範化、轉換和組合。客戶可以通過在 Amazon SageMaker Studio（首個用於機器學習的端到端集成開發環境）中查看這些轉換，快速預覽和檢查這些轉換是否符合預期。

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Amazon SageMaker Feature Store

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數據特徵存儲庫

鑑於有大量的特徵需要管理，AWS 爲 Amazon SageMaker推出了一項新功能，名爲 Amazon SageMaker Feature Store。它一個用於更新、檢索和共享機器學習特徵的專用庫。通過 Amazon SageMaker Data Wrangler 把特徵設計出來以後，可以保存在 Amazon SageMaker Feature Store 中，以供重複使用。一組特徵會用於不同的模型，被多個開發人員和數據科學家使用，需要有效地跟蹤、管理這些特徵，及時更新，保持一致性。模型訓練和利用模型進行推理（也就是實際運用模型），對特徵的使用場景也不同。在訓練過程中，模型可以離線、批量地訪問特徵，使用時間長。而對於推理，通常只用到特徵庫的一部分，不過需要實時訪問，幾毫秒內返回預測結果。因此，如何特徵庫的管理是一件複雜的事兒，Amazon SageMaker Feature Store 就用於解決這些問題。

Amazon SageMaker Pipelines

自動化工作流

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跟傳統編程一樣，編排和自動化可以提高機器學習的效率。Amazon SageMaker Pipelines 是第一個專爲機器學習構建的、方便易用的 CI/CD（持續集成和持續交付）服務。

Amazon SageMaker Clarify

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模型偏差檢測

通過 Amazon SageMaker Clarify，開發人員可以方便地檢測整個機器學習工作流中的統計偏差，爲機器學習模型所做的預測做出解釋，識別偏差，清晰描述可能的偏差來源及其嚴重程度，指導開發人員採取措施減小偏差。

Deep Profiling for Amazon SageMaker Debugger

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對模型訓練進行剖析

通過 Deep Profiling for Amazon SageMaker Debugger，能夠自動監控系統資源利用率，例如 GPU、CPU、網絡吞吐量和內存 I/O，對訓練過程中的資源瓶頸進行告警，讓開發者及時調度資源，更快地訓練模型。

Distributed Training

大型複雜深度學習模型的分佈式訓練

AWS 提供了兩種方法，模型訓練拆分到幾百、幾千個 CPU 上進行。一個是數據並行引擎，對數據集進行拆分。一個是模型並行引擎，自動剖析、識別分割模型的最佳方式，在多個 GPU上高效分割具有幾十億參數的大型複雜模型。通過對訓練進行拆分，Amazon SageMaker 可以將訓練大型複雜深度學習模型的速度比當前的方法快兩倍。

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Amazon SageMaker Edge Manager

邊緣端模型質量監控和管理

Amazon SageMaker Edge Manager 可以幫助開發人員優化、保護、監控和維護部署在邊緣設備集羣上的機器學習模型。模型部署到邊緣設備以後，仍然需要管理和監控模型，確保它們持續以高精度運行。當模型的準確性隨着時間的推移而下降時，開發人員可以重新訓練模型，不斷提高模型的質量。

Amazon SageMaker JumpStart

快捷起步工具

通過 Amazon SageMaker JumpStart，客戶可以快速找到跟自己類似的機器學習場景相關信息。新手開發人員可以從多個完整的解決方案進行選擇，例如欺詐檢測、客戶流失預測或時序預測，直接部署到自己的 Amazon SageMaker Studio 環境中。有一些經驗的用戶則可以從100多個機器學習模型中選擇，快速開始模型構建和訓練。

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不斷豐富的新功能，讓 Amazon SageMaker 備受客戶歡迎。它推出短短三年時間，已經有幾萬家客戶在使用，包括3M、ADP、阿斯利康、Avis、拜耳、Bundesliga、Capital One、Cerner、Chick-fil-A、Convoy、達美樂比薩、富達投資、GE醫療、Georgia-Pacific、赫斯特、iFood、iHeartMedia、摩根大通、Intuit、聯想、Lyft、國家橄欖球聯盟、Nerdwallet、T-Mobile、湯森路透、Vanguard等等。

Amazon CodeGuru 新功能

1)  Python 支持的 CodeGuru Reviewer and Profiler

CodeGuru 現在支持用 Python 編寫的應用程序。它以預覽模式提供了改進和調優 Python 代碼的建議，這將降低基礎設施成本並提高應用程序性能。

2) Security detectors for CodeGuru Reviewer

這些檢測器識別 Java 代碼中的安全漏洞，並在檢測到問題時提供補救措施。安全工程師可以使用這些檢測器專注於特定應用程序的安全最佳實踐，而代碼審閱人員可以專注於其他改進。

3) Memory profiling for CodeGuru Profiler

Memory profiling 會標識應用程序中的內存不足，並提供必要的方法來優化其內存使用。

其他新發布的服務

Automatic Table Optimizations (ATO) for Amazon Redshift 是一項新的自調優功能，使用機器學習來自動優化任務，如設置排序和分發鍵，而不需要管理員干預。

Amazon Forecast Weather Index 的發佈，提高了機器學習模型利用當地天氣信息預報的準確性。該工具利用機器學習，結合歷史天氣事件的天氣指標和當前的預報，以發展準確的預報。AWS的客戶可以添加美國和歐洲地區的14天天氣預報，以創建準確的需求預測。

Amazon HealthLake 供醫療保健提供商存儲、轉換和分析雲中的所有數據，以確定趨勢、發現異常並對患者的健康狀況進行預測。Amazon Lookout for Metrics 是一項由機器學習支持的異常檢測服務，用於檢測指標中的異常情況，並監控客戶業務的健康狀況。這項服務將幫助組織及早發現缺陷，節省材料成本，改善客戶體驗。現有客戶包括 Digitata Networks、NextRoll 和 Playrix。Amazon Lookout for Metrics 現在已經在美國、亞太地區和歐洲推出了預覽版。

Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR)是一個使用開源工具快速處理大量數據的大數據平臺，如 Apache Spark、Hive、HBase、Presto 和 Flink。Amazon EMR 在 Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) 上的普遍可用性，意味着允許客戶在 Amazon EKS 上自動提供和管理開源工具。當 Amazon EKS 上的 Amazon EMR 構建、配置和管理容器時，客戶可以專注於運行分析工作負載。目前，該服務已在美國和歐洲開放使用。

Amazon Redshift Data 共享預覽發佈將使組織可以夠跨多個 Amazon Redshift 集羣安全地共享實時數據，而不需要複製或移動數據。數據共享提供對數據的實時訪問，以便爲客戶配備最新的數據和一致的信息。

AWS Audit Manager 是一種新的法規遵循服務，用於審計 AWS 的使用情況，並簡化組織評估風險以及遵守法規和行業標準的方式。它預先構建了框架來映射 AWS 資源，以滿足法規的要求，如 GDPR、PCI-DSS 和 CIS AWS 基礎基準測試。

在澳大利亞墨爾本推出新的 AWS Region，AWS 現在於全球24個地理區域內運營着77個可用區，並宣佈計劃在澳大利亞、印度、印度尼西亞、日本、西班牙和瑞士新增6個 AWS 區域，同時再增加18個可用區。

以上就是上一週亞馬遜 re:Invent 2020的重磅回顧

在本週，亞馬遜 re:Invent 2020精彩繼續

還有其他 AWS 大咖和技術高管

爲你帶來乾貨十足的演講內容

記得持續關注哦！

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END

卡戎（CARON）

亞馬遜 re:Invent 2020

中國網站演講視頻現已上線！

《美股》消息面：叶伦、雷蒙多可能访问北京；金价首度收复2000美元

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小陳紅著臉，話語都開局故作姿態四起，“你要教我跳操嗎？”
鬚眉說：“這邊困頓，咱們到事前的貨場敘吧。”
“好。”小陳又問，“你駕車來的嗎？”
“磨滅，你帶我昔年吧。”
小陳旋踵就職，從床墊下邊塞進搌布，把軟墊後半一切擦了兩遍，才說，“來吧。”
鬚眉笑呵呵的拍板，扶著小陳的肩坐上軟臥。
“您好輕啊。”小陳慨然。
賽博朋克：邊緣行者 （賽博浪客、賽博朋克：邊緣跑手）
先生敦促，“別說那些，趁早疇昔吧。”
男人所指的滑冰場，縱使小陳家小區有言在先的果場，一到夜幕就有聚在那跳飼養場舞，唯獨光天化日沒事兒人。
小陳找了個犄角停水，“你要在此處教我嗎？”小陳舉手，“提早說一晃，我腳傷還沒好全，得不到跑跳。”
“她們自愧弗如報你，引氣入體不息一種門徑。”男士哂道：“你要得呼喊神仙，借神道的靈力。”
小陳睜大目，“借神道……”
漢子手持紙，“這便呼籲神靈的符文，你倘然用他人的血液照著丹青作圖，就能借來靈力。”
“用水液？”小陳面頰有點軋，“我焉聽著略為不爽呢？”
當家的抑或堅持含笑，“渾博取都是要有付給的，倘然幾許血，就能借來靈力，不對比你艱辛備嘗跳操淺顯多了嗎？”
小陳垂眸想了好漏刻，“你說的有原因。”她接過男兒給的紙，“過兩天我就碰。”
“幹嘛過兩天？”鬚眉臉蛋兒的笑影差點寶石連發，“茲就強烈品嚐。”
“今日蹩腳。”
“何故？”那口子不甚了了。
小陳：“我現行沒血啊。”
“焉叫沒血？你戳破指尖不就有血了？”
小陳聽得起雞皮疙瘩，“幹嘛戳手指啊，過兩天就備。”小陳說，“我更年期挺定時的。”
光身漢皺眉頭，“嗬喲意？”
“啊？”這下換小陳納悶了，“你連進行期都不認識嗎？”小陳正想問一句：你沒媽嗎？
但多虧她是個唐突的人，憋住了。
但經這段對話，小陳對愛人的反感度剎那滑降，連樂理常識都陌生的成年人，很難讓人憑信他是個正常人。
“不詳很怪僻嗎？”官人還在說。
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小陳卻沒關係耐性跟他死氣白賴了，“有勞你的措施。”小陳單騎農用車，“過兩天我再用，回見。”
說完全小學陳擰為把將要走。
而沒走成，她的車被男人拉了，很難想像，他這一來輕的人，會像此大的力氣，“好，你既然要過兩天，那就過兩天吧，我輩加個聯絡不二法門，等你喚起的歲月，我來做你的引誘。”
小陳此刻早已漸次從女色中猛醒回升了，一番正常人，被人幾度的准許之後，還會這般傾心盡力的幫旁人嗎？
那遲早不會啊。
小陳或給了具結道道兒，但拿定主意，返家就把這人拉黑。
毫無二致時候，處於畿輦的廖正芳盯著共事才送到的彙報，有或多或少個妖習用全人類的證，混上了出遠門海外的鐵鳥。他盯著諮文上，被盲用證的影，簡直想不通該署狐狸精要去海外胡。
就在廖正芳想著要不要給方老打個對講機的際，湖邊的戰機猛地響了造端。
廖正芳剛接聽，就聽公用電話那頭奇心潮起伏的說：“我要稟報！我要告青寧市繼站領導方錦華不所作所為，放浪其它門派偷我門派功法。”
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“請你幽深，你是安門派的？”
“我是芽芽山的掌門。”
廖正芳：“我記下來了，這件事件我會複核後來給你解惑。”
電話機那頭再者更何況些咋樣，廖正芳及時掛了話機，想了想想不開那人再打平復，開啟天窗說亮話把外線拔了。
廖正芳飛給老方打去機子，率先說了和氣接了一通上訴有線電話，問起：“方老，那芽芽山歸根結底出了哪些事？”
老方說：“既他呈報了，那你就有道是派人上來核試，而不對直接掛電話問我。”
廖振芳賠笑，“我喻您的人格，您一律不會作出他說的那幅事，我令人信服之中有陰差陽錯。”
老方嘆息，“他的功法是被騷貨偷出來的，這是原形，可我跟他說，他不信任啊。我沒流光跟他轇轕，無他到何處去告我吧。”
“方老，您可別不論。”廖正芳說，“我雖然坐在本條職位上，可我心神辯明，我能坐在這邊，多是憑您，您都收拾連連的事，他告到我這邊，我也沒門徑啊。”
廖正芳和老方磨了半個鐘點，掛斷流話後，老方如故去了一趟芽芽山。
廖正芳有一句話說對了，那時妖類活潑，修齊者次不要能再互本著。
這事得去殲擊掉。
芽芽山掌門顧老方時，冷著一張臉，猶是在等老方的道歉。
但老方是嘿人，他為什麼或許向主力過之和睦的人折衷？
“我了了，昇仙咒被洩露，你心裡明確不肯切，但定局得計實，你要我哪樣做？”老方問他。
“低等要抓到偷盜的人。”
老方：“我跟你說過，來偷物件的是隻蚰蜒精，現早就死了。”
“這種話吐露來，誰會猜疑？”
老方獰笑了兩聲，多多少少人，踏實是越活越師心自用。
“隨便你相不信得過，這儘管傳奇。”老方說，“你要給與不絕於耳，霸氣協調去查，我不勸阻你。不過我得隱瞞你，你有煞是查的時，別人就已經學在你事先了。”
“您是鐵了心要……”
老方沒等他說完，直接阻塞，“我再給你警戒，你們門派管的昇仙咒，本即或撿來的，是你師門先輩佔在手裡，閉門羹給其他門派看，這才改成爾等的工具。”
老方說完後站了下床，“揣摩我吧，再慮求實情景，你是要連線反映？仍然加緊辰修煉？隨你。”
芽芽山掌門不告了，他無處可告。真格處境縱盡數門派都有了昇仙咒，付之一炬哪隻狼咬住了肉，還肯自供的。
楚靖宇亦然間一隻。
他不只咬住了，還恪盡的把肉往腹內裡咽。
就在多數修煉者還在磋商二頁昇仙咒的光陰，楚靖宇已經學好第十三頁了。
他當今連覺都不睡，只幹三件事，修煉、喝靈泉，學習昇仙咒。
自，他據此學的諸如此類快，非但鑑於她努，主要的出處是，他河邊有個林芫。

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“師兄，我明確你無法擔當，但這是謎底。”
三翁迎著尹空中高興的秋波，遲滯道。
“豈論蕭盛的偉力，如故蕭晨的國力，你都視界到了……我不問生出了啥子，但你能歸，何嘗不可驗明正身了哪樣。”
“那也力所不及撥動檀香山！”
尹上空冷聲道。
“馬放南山便是神的苗裔，不行敵。”
“神的後嗣……”
三翁暴露個調侃的笑臉，急若流星又煙雲過眼了。
“師兄，不怕真激揚，她們爺兒倆也能弒了，你信麼？”
“束原州，你這樣的論，處身黑雲山上，是要長久懷柔的！”
尹漫空怒聲道。
“師哥，我是魯山一小錢，我也想世界屋脊一觸即潰，但實質上……這些年來，密山一味在衰竭，在無數工作上，也做錯了。”
三翁搖頭。
“益是以前的事務，蕭盛匪夷所思，烽火山卻提倡了他們……如若，我是說萬一，那時候錫鐵山供認了蕭盛，本就不會是這麼美觀，不過祁連山藉著蕭晨，會如故傲立紅塵。”
“哼，秦山無須借重全勤人，依然可傲立凡間。”
尹長空膽戰心驚的氣，在屋子中動盪。
“師兄，蕭晨還未築基。“
三耆老看著尹漫空。
“一朝他大作築基，你看西山……還穩麼？”
聽著三老者來說，尹空中心曲一震，他沒築基？
奈何可能性！
“師兄，你久在崑崙山閉關鎖國，不知外邊的五湖四海……不，非徒是你，再有那幅兔崽子。”
三叟慢慢吞吞道。
“蕭晨，說是陳霄，他一劍斬了要員……我探望過了，那一劍，袁廷毫不抵擋之力，直白被勾銷了！磁山上，有幾人能遮蔽這樣一劍？生怕不犯一隻手！”
“蕭晨，陳霄……大筆築基。”
尹漫空魂不附體的味，灰飛煙滅一空，坐在桌前，咕唧著。
“你我，都擋沒完沒了。”
三站老再道。
“喬裝打扮，他過得硬輕易殛你我……你沒死，真覺著他是怕了巫峽？理所當然，終將也魯魚亥豕給我表面，以便他心底，還不想與武當山齊備撕開臉，由於他媽是巫峽的天女，他好容易半個藍山的人。”
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“你是說，他想返國三臺山，失掉恆山開綠燈？”
尹空間緩過神來，問津。
“……”
三耆老無語，都這時光了，你哪還沒知曉？
“他無需拿走盡人的準，至少梁山缺乏資歷……其時蕭盛想佳績到認同，橋巖山決絕了他，撮合了她們！現今，他們的崽來了。”
“他要投誠玉峰山。”
尹漫空接了一句。
“對，他要讓錫鐵山屈從，並藉著這機遇，默化潛移原原本本天空天。”
三遺老首肯。
“殺雞儆猴……羅山，就是那隻雞。”
“……”
尹漫空啾啾牙，很不盡人意他對大黃山的舉例。
可再思慮，恰似……有事理。
“師哥，這是個極好的時，咱能為雪竇山做事情的火候。”
三遺老再道。
“毫無備感，為蕭晨和蕭盛做些專職，就算造反了峽山……有咱在，他倆勢必能激化與圓山的幹，過錯麼？”
“……”
尹長空視三老頭，確這般？
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“我亦然梅山的人，又爭會反資山，我比整人都意在獅子山能好……但象山，不破不立，必須要調換了。”
三老頭兒緩聲道。
“你想什麼樣做？”
尹空間悄聲問道。
“還沒想好，然則這件事體，要以天女賜稿，咱倆得幫他找還母親，救出母……”
三老頭說著他的一對拿主意。
尹空間逐級沒那麼樣擰了，他對三老者是令人信服的。
雖三父與蕭盛團結，費心裡必然一仍舊貫左袒關山的。
所做一概，也是為檀香山。
“她倆給我下了毒，我痛感他倆事後，早晚要讓我受助工作……只，天心我也去不絕於耳，救迭起他的親孃。”
“天心？她被處死在天心？”
三老翁訝異。
“難怪啊，我已該想到的。”
“嗯……你我過得硬議論一霎吧，該若何做。”
尹半空中懨懨，端起眼前的茶，一飲而盡。
……
問情樓的歡韶光，反之亦然極度快的。
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雖則沒和女們短距離戰爭，但聽了曲兒的蕭晨，神志奇精良。
再想開次日就要居家了，他的意緒就更好了。
出去太久了，也不顯露趕回，還能不行慣。
蕭晨和慕容月、段青雪分開了問情樓。
而趙日天，也單單約了姜伶，想要與她侃。
至於陸強壓他倆，則留在了問情樓，延續歡暢。
“你們說，他能解決姜伶麼？”
回旅途，蕭晨問津。
“決不能。”
慕容月決然道。
“陸強大都業經罷休了，你覺得趙日天又能對峙多久。”
“啥子？陸強已佔有了？”
蕭晨愣了下，以前他還道這娃娃轉性了，刻意了呢。
“是啊，你沒見他今夜玩得很欣喜麼？”
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慕容月頷首。
“可以，我的心情都在你們身上了，沒戒備他人。”
蕭晨隨口道，心尖多疑，真真切切得意，那手一早晨就在老姑娘裳裡沒握緊來過。
審時度勢那幼女，都很想說一句‘仁兄喝杯小吃攤，別摸了’。
返出口處後，蕭晨思悟呀，取出傳音石。
“給誰傳音？”
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段青雪怪模怪樣。
“呵呵，過命的人。”
蕭晨笑笑，他可沒忘了穹廬種。
“過命的人？”
段青雪愣了下。
“哪樣事。”
快速，傳音石上傳出山海君不甘心意接，卻又不得不接的響動。
“湖水，幾日不相關了，可有相思？”
蕭晨點上煙，笑眯眯地語。
“間接說事。”
山海君硬挺，誰和你記掛。
“澱，你這作風就似是而非了，咱但是過命的交誼。”
蕭晨厲聲道。
“……”
山海君這邊牙險乎咬碎了。
“對了，山海樓的人，在天庭城拍下一番用具，叫‘天體種’，這錢物對名作築基使得。”
蕭晨也沒再費口舌，直道。
“我須要這工具，等你漁了，找天時給我。”
“怎麼著？我報你，你別過分分了！”
山海君大怒。
“怎麼，這就超負荷了？憑你我的情義，這點兔崽子都不給？”
蕭晨故作驚歎。
“再不，我去山海樓找你？”

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“我叫方曉玲，初場考的天道，吾輩在一樣個試場，對我有印象嗎？”
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妙齡怔怔地看著她，點頭曰：“一些影像都遠非。”
方曉玲喧鬧少間，從儲物半空又拖出一具貧困生的死人，“他呢？有影象嗎？”
“啊！”豆蔻年華短期就認出了生貧困生，“是試場上的十分忍者！他看上去厲害，沒悟出還也死了……”
“公斤／釐米試死了叢人，不停你一番。”方曉玲將死人取消儲物空中，承講話，“我把通盤人的屍首都帶到來了，還魂你也是為我這於今缺口，不理解你可否盼望幫我？”
妙齡思想了稍頃，磋商：“如果我不想幫你，會有怎的效果嗎？”
“不會，還有那麼多人呢，我想電視電話會議有人祈望扶助的。”方曉玲笑著共謀，“要你不想佑助，現就劇居家去了。”
未成年看了方曉玲不一會兒，拱手雲：“我不用知恩不報之人，既是是你給了我劣等生，此後我這條命，視為你的！”
“沒那末緊要，我唯獨祈你能留在聖芙爾一段時候，素常的復壯喝點咖啡茶好傢伙的。”方曉玲張手掌做了個“請”的四腳八叉，示意未成年人在她對門坐下，“請坐吧，你叫嗬喲名字？”
“回奴隸，我叫安娜，墜地在ZS15號平行全球的火靈島。”
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“毫不叫我物主，你仍是獲釋身，事事處處都銳挨近這裡。”方曉玲對這位豆蔻年華的記念很是的，就此也毛遂自薦道，“我叫方曉玲，你過後兇叫我曉玲姐。
安娜，這名字……聽發端微像女童的名？”
少年愣了一晃兒，抓撓有的尷尬地講話：“我正本便是妮兒。”
“你是女的？”方曉玲開源節流地忖量著別人，咋樣看都是個醜陋的豆蔻年華，她忍不住問明，“那你的髫該當何論那般短？”
“咱倆充分島上的雌性，髫都是這麼短的。”安娜無心摸著對勁兒的發，“哪怕是聖芙爾，形似也冰釋規程妞就早晚要留長發吧？”
“那卻。”方曉玲有【紫韻】的實力，明確我方是個才溫和的菩薩，如今在試院上，亦然事實上看單純都督的構詞法，才規矩出手。
接到院方是妞以此實況後來，方曉玲倒轉道，女方洵是那種很耐看的品類，越看越備感逸樂。
方曉玲問津：“安娜，你何故要考塔校？”
“我……”安娜微頭，兩手不自覺自願地放鬆了入射角，“我想找咱。”
“找人？情郎？”方曉玲並一去不復返用【紫韻】伺探，可是平常和我方擺龍門陣，她很無疑和和氣氣的嗅覺，安娜的身上帶著一種金甌般的壓秤與一步一個腳印兒。
看她細膩的雙手和健朗的胳膊，她的家鄉唯恐並不富庶，但方曉玲白璧無瑕彷彿，安娜周圍的人，穩也都是簡樸的生產者。
正緣安娜的界線情況冰釋那般多鬥法的規劃，她那雙如星般的雙眸才會云云渾濁晶瑩，儘管如此最小，卻相同永久在分散著光明。
“是我爹。”安娜商談，“姆媽說，我爹縱使島運動奉的火靈神，眾人都把她當痴子看。
而我涉過反覆穿，聽親孃的描述，我發覺她並冰消瓦解瞎說。”
方曉玲起來往雪櫃那兒走去，道：“你是說，你也感覺你大縱島鑽營奉的神道？”“儘管我業已的每次穿，都是過到外時刻某個人的身體身上，但我在路中也聽說過，這全球上生活著獨立自主穿才略的高階透過者。”安娜堅韌不拔地商計，“聽慈母陳說以前的事，我發阿爸即使有高階越過者。
一旦我被塔校圈定，就定位近代史會能找出他！”
“你清晰他叫咋樣嗎？”方曉玲端著兩杯雀巢咖啡返回，坐問津，“如果踏步很高吧，難說我會聽講過。
大概你好好描繪一時間他長哪樣子，有哪樣特徵？”
“的確嗎？！”安娜開心地拍了下臺子，隨機從懷裡取出一張手掌老幼的桑白皮，言語，“我不領略他叫怎麼，但母親給過我一張他的實像！”
方曉玲看著桑白皮內側描寫出的簡筆劃，就像是一度五歲毛孩子畫保險卡通人物。
而令方曉玲協調都多心的是，她竟是認出了蠻人。
歸著的直髮，手裡的檀香扇，小肉眼好似兩條縱線……
“這人……你慈父的毛髮，是又紅又專的吧？”
“對！”安娜催人奮進地盯著方曉玲，像樣觀了人生中的仰望，“我不求他能找齊吾輩怎麼著，只消他能回島上見親孃一邊，島上的人就重複決不會蒙內親是瘋人了！”
方曉玲默默不語了須臾，見安娜前後保障著衝動的模樣，於心同病相憐地談：“安娜，我不想謾你。
但若想讓你爸爸回島上一趟，現在望，莫不並阻擋易。
縱使你躋身塔校，肄業後也很不妨百年都見不到他。
所以他是炎月泰山。”
“炎月魯殿靈光？”安娜如臨大敵地攥著拳頭，“他很兇嗎？”
“這偏差兇不兇的事故。”方曉玲愁眉不展說話，“炎月是高塔神域層的新秀。”
“神域層？！”安娜差點兒雍塞，她危辭聳聽了永久爾後，才不行令人信服地相商，“不……神域層的人，為何會到一期平舉世的小島上來啊？這……這平白無故，勢必你是認錯人了呢？”
方曉玲本想說她絕對化不會認輸人，蛇蛻上挺形勢雖說是簡筆劃，但每股不今不古的風味都能和炎月泰山的形對上。
可她又可憐心無缺掐滅安娜的寄意，三思，方曉玲商談：“我不會認錯人，但你也無須點滴看出他的妄圖都從未有過。”
“主子！設使能讓我見他一端，你讓我做啥子都兇！”
“都說了，叫我曉玲姐就行。”方曉玲沉聲語，“我是有宗旨讓你目他，但得很長的年華，興許三年五載，勢必十年乃至更遠。
狂王子の歪な囚爱～女体化骑士の十月十日～【第1-5话】
還有，截稿候，你所以冤家對頭的身份看看他，你能接納嗎？”