推荐一个非常优惠的QMT开户渠道

很多喜欢玩量化的同学都想要找一个靠谱且低费率能做自动化的券商。

我之前也推荐过一个渠道,但是因为他们公司内部问题,之前的那个开户渠道也遗憾下线了,今天给大家找到了一个新的渠道,费率如下:

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【AI试试水】关于美股Copart公司的走势预测

以下是二七阿尔量化的AI小机器人关于Copart公司的分析。

科帕特(Copart)是一家美国德克萨斯州达拉斯的在线车辆拍卖和再营销服务商,在北美、欧洲和中东都有业务。

[积极因素]:

  1. Copart最近的表现令人印象深刻,股价在2023年上涨了50%,显示出投资者对公司的强烈信心。
  2. 公司在2024财年第一季度实现了实质性的增长,收入和净利润大幅增长,表明公司正在扩大全球业务,并增加市场份额。
  3. 公司强大的财务指标,包括高每股息税前利润(EBIT)和正面的净利润率,表明公司盈利能力健康。
  4. 公司的高流动性,如快速比率所示,表明它有足够的资源来满足短期债务。

[潜在问题]:

  1. 公司高的负债与净资产比率和总负债与总资产比率表明存在大量债务,如果公司的现金流不足以支付利息费用,这可能成为一个问题。
  2. 公司高的存货周转率可能表明存货管理效率低下,可能导致更高的成本和较低的盈利能力。
  3. 公司高的应收账款周转率可能表明较长的收款周期,可能影响其流动性。

分析:基于积极的发展和潜在的担忧,我预测Copart(CPRT)的股价将在未来一周内上涨3-4%(从2023年11月17日到2023年11月24日)。公司强劲的财务表现和增长,以及高流动性,表明它是一个稳健的投资。然而,高负债水平和潜在的存货管理效率不足是可能影响公司盈利能力的潜在问题。

总体而言,公司最近的表现和未来的增长潜力表明它是一个强大的投资。然而,投资者应密切关注公司的债务水平和存货管理,以确保这些问题不会显现出来。在短期内,公司的股价预计将继续上升,受到强烈的市场情绪和公司基本面的推动。

 

股市市盈率分析:A股与美股之间的差异(附Python代码)

股市市盈率分析:A股与美股之间的差异

股市市盈率是衡量股票相对估值的重要指标之一。A股是中国的股票市场,而美股是美国的股票市场。尽管两国的股票市场都使用市盈率来评估股票的估值,但A股与美股之间存在着一些显著的差异。本文旨在分析这些差异的原因,并评估重要因素对A股与美股市盈率差异的影响。

股市市盈率分析:A股与美股之间的差异的原因分析

1. 经济发展水平

A股和美股所代表的经济发展水平存在差异,这是影响两者市盈率差异的重要因素之一。美国是全球最大的经济体之一,拥有发达的金融市场和大量的高科技企业,使得美股的市盈率相对较高。而A股市场相对较年轻,国内经济相对不发达,因此A股的市盈率普遍较低。

2. 法律法规差异

法律法规对股票市场的监管具有重要影响。美国的股票市场监管相对成熟,有严格的法律法规体系保护投资者权益,使得美股市盈率相对较高。相比之下,A股市场的监管相对较弱,法律法规体系仍在完善中,这导致了A股市盈率相对较低。

3. 投资者结构

A股和美股的投资者结构也是市盈率差异的一个重要原因。美股市场有大量的机构投资者,如养老基金、对冲基金等,这些机构投资者通常具有较高的投资能力和更长的投资周期,从而推高了市盈率。相比之下,A股市场的散户投资者占比较高,他们的投资能力和投资效用往往较低,因此A股的市盈率相对较低。

4. 市场流动性

市场流动性也是影响市盈率差异的重要因素之一。美股市场交易活跃,流动性较高,这使得市场能够更快地反应投资者的情绪和预期,从而推高了市盈率。与之相比,A股市场的流动性相对较低,交易活跃度不高,导致市盈率相对较低。

5. 市值结构差异

A股和美股的市值结构也对市盈率差异产生影响。美股市值较大的科技公司比例较高,而这些公司通常拥有较高的市盈率。相比之下,A股市场以制造业和金融业为主,这些行业的市盈率普遍较低,因此导致了A股的市盈率相对较低。

6. 财务质量和盈利能力

公司的财务质量和盈利能力也是影响市盈率差异的重要因素。美股市场上的公司普遍拥有较高的财务质量和盈利能力,从而使得市盈率相对较高。而A股市场上的公司财务质量和盈利能力相对较低,导致市盈率较低。

7. 技术驱动与传统产业比例

美股市场有较高比例的技术驱动型公司,而这些公司往往拥有较高的市盈率。相反,A股市场以传统产业为主导,这些行业的市盈率普遍较低,因此导致了A股的市盈率相对较低。

8. 宏观经济因素

宏观经济因素也会对市盈率差异产生影响。美国的宏观经济相对稳定,这使得美股市盈率相对较高。与之相比,中国的宏观经济相对不稳定,因此A股市盈率相对较低。

9. 盈利预期差异

不同投资者对未来盈利预期的差异也会影响市盈率差异。美股市场上的投资者普遍对公司未来盈利有较高的预期,从而推高了市盈率。而A股市场上的投资者对盈利预期较为保守,因此A股的市盈率相对较低。

10. 其他因素

除上述因素外,还有一些其他因素也会对A股与美股市盈率差异产生影响,如政策因素、人口因素等。

重要因素对A股与美股市盈率差异的影响评估

通过分析上述差异的原因,可以得出以下评估:

首先,经济发展水平是影响A股与美股市盈率差异的重要因素之一。随着中国经济的不断发展,A股市盈率有望逐渐提升。

其次,加强法律法规建设和市场监管是提高A股市盈率的关键。完善法律法规体系,保护投资者权益,将有助于提高A股市盈率。

此外,提升A股市场的流动性和吸引更多机构投资者参与也是提高A股市盈率的重要途径。加大市场宣传力度,改革市场交易机制,将有助于提高A股市盈率。

最后,提高公司财务质量和盈利能力,引入更多高科技企业,将有助于提高A股市盈率。

综上所述,A股与美股市盈率之间存在着多个因素的差异。通过深入分析这些差异的原因,我们可以更好地理解为什么A股与美股之间存在市盈率差异,并评估了重要因素对差异产生的影响。进一步改善A股市场的监管、流动性和财务状况,有助于提高A股市盈率,推动中国股市的健康发展。

Python计算市盈率代码解析

计算市盈率需要使用两个关键数据:公司的市值(Market Cap)和公司的净利润(Net Profit)。市值是指公司的市场价值,即公司的总市值。净利润是指公司在一定时期内的净收入,即公司的盈利。下面是Python中计算市盈率的代码示例:

def calculate_pe_ratio(market_cap, net_profit):
    pe_ratio = market_cap / net_profit
    return pe_ratio

# 示例用法
market_cap = 1000000000  # 市值为10亿美元
net_profit = 50000000  # 净利润为5000万美元
pe_ratio = calculate_pe_ratio(market_cap, net_profit)
print("市盈率为:", pe_ratio)

上述代码中,calculate_pe_ratio函数接受市值和净利润作为参数,并计算出市盈率。市盈率的计算方法是将市值除以净利润。函数返回计算得到的市盈率值。在示例中,我们假设公司的市值为10亿美元,净利润为5000万美元,通过调用calculate_pe_ratio函数,我们可以得到市盈率的值。

使用Python中的Bark库生成高质量多语言语音音频的方法

Bark是由Suno创建的一个基于转换器的文本到音频模型。Bark可以生成高度逼真的多语言语音以及其他音频,包括音乐、背景噪音和简单的音效。

该模型还可以产生非语言交流,如大笑、叹息和哭泣。为了支持研究社区,我们正在提供对预先训练的模型检查点的访问,以便进行推理。

使用示例:


from bark import SAMPLE_RATE, generate_audio, preload_models
from scipy.io.wavfile import write as write_wav
from IPython.display import Audio

# download and load all models
preload_models()

# generate audio from text
text_prompt = """
     Hello, my name is Suno. And, uh — and I like pizza. [laughs] 
     But I also have other interests such as playing tic tac toe.
"""
audio_array = generate_audio(text_prompt)

# save audio to disk
write_wav("bark_generation.wav", SAMPLE_RATE, audio_array)
  
# play text in notebook
Audio(audio_array, rate=SAMPLE_RATE)
 
 

OpenAI又一神器!Whisper 语音转文字手把手教程

语音转文字在许多不同领域都有着广泛的应用,其中一些应用与金钱相关。以下是一些例子:

1.字幕制作:语音转文字可以帮助视频制作者快速制作字幕,这在影视行业和网络视频领域非常重要。通过使用语音转文字工具,字幕制作者可以更快地生成字幕,从而缩短制作时间,节省人工成本,并提高制作效率。

2.法律文书:在法律领域,语音转文字可以帮助律师和律所将听证会、辩论和其他法律活动的录音转化为文字文档。这些文档可以用于研究、起草文件和法律分析等目的,从而提高工作效率。

3.医疗文档:医疗专业人员可以使用语音转文字技术来记录病人的医疗记录、手术记录和其他相关信息。这可以减少错误和遗漏,提高记录的准确性和完整性,为患者提供更好的医疗服务。

4.市场调查和分析:语音转文字可以帮助企业快速收集和分析消费者反馈、电话调查和市场研究结果等数据。这可以帮助企业更好地了解其目标受众和市场趋势,从而制定更有效的营销策略和商业计划。

总之,语音转文字技术在许多不同的行业和场景中都有着广泛的应用,可以提高工作效率、减少成本和错误,并为企业和个人带来更多商业价值。

语音转文字是一项重要的技术,但市场上大部分语音转文字工具存在诸多问题。很多人会遇到付费工具难用的情况,效果非常差。如果你需要高效而准确的语音转文字解决方案,你应该考虑使用Whisper。下面是whisper的一段转换示例:

https://pythondict-1252734158.file.myqcloud.com/home/www/pythondict/wp-content/uploads/2023/04/2023042306165455.wav
", ".join([i["text"] for i in result["segments"] if i is not None])
# Out[12]: '我赢了啊你说你看到没有没有这样没有减息啊我们后面是降息, 你不要去博这个东西, 我真是害怕你啊, 你不要去博不确定性, 是不是不确定性是我们的敌人, 听到没有朋友们, 好吧, 来朋友们, 你们的预约点好了啊, 朋友们, 你们的预约一定要给我点好了吧, 晚上八点钟是准时开播的, 朋友们关注点好了, 我们盘中视频见啊, 朋友们大家再见'

可以看到,即便是语速这么快的情况下,Whisper 依然实现了近乎完美的转换。

在接下来的教程中,我们将介绍如何使用Whisper来轻松地完成语音转文字任务。

1.准备

开始之前,你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上,如果没有,请访问这篇文章:超详细Python安装指南 进行安装。

(可选1) 如果你用Python的目的是数据分析,可以直接安装Anaconda:Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda,它内置了Python和pip.

(可选2) 此外,推荐大家用VSCode编辑器来编写小型Python项目:Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南

Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD),苹果系统环境下请打开Terminal(command+空格输入Terminal),输入命令安装依赖:

pip install openai-whisper

此外你还需要安装ffmpeg:

安装ffmpeg

Mac (打开终端(Terminal), 用 homebrew 安装):

brew install ffmpeg --with-libvorbis --with-sdl2 --with-theora

Linux:

apt-get install ffmpeg libavcodec-extra

Windows:

1. 进入 http://ffmpeg.org/download.html#build-windows,点击 windows 对应的图标,进入下载界面点击 download 下载按钮,
2. 解压下载好的zip文件到指定目录
3. 将解压后的文件目录中 bin 目录(包含 ffmpeg.exe )添加进 path 环境变量中
4. DOS 命令行输入 ffmpeg -version, 出现以下界面说明安装完成:

2.使用Whisper进行语音转文字

简单的使用例子:

import whisper
whisper_model = whisper.load_model("large")
result = whisper_model.transcribe(r"C:\Users\win10\Downloads\test.wav")
print(", ".join([i["text"] for i in result["segments"] if i is not None]))

首先,我们建议使用Whisper的large-v2模型。根据我的实测结果,这个模型的表现非常优秀,它可以识别多种语言,包括中文,而且中文识别效果非常出色。在某些文字转换的场景中,它的表现甚至优于腾讯云、阿里云。

如果你无法下载到模型,可以用我们的模型镜像下载地址:https://pythondict.com/download/openai-whisper-large-v2/

使用前将模型文件放到指定位置:

Windows: C:\Users\你的用户名\.cache\whisper/large-v2.pt

Linux/MacOS: ~/.cache/whisper/large-v2.pt

然后重新运行程序即可得到转换结果。比如我们转换下面这个音频:

https://pythondict-1252734158.file.myqcloud.com/home/www/pythondict/wp-content/uploads/2023/04/2023042306165455.wav

效果如下:

import whisper
whisper_model = whisper.load_model("large")
result = whisper_model.transcribe(r"C:\Users\win10\Downloads\test.wav")
print(", ".join([i["text"] for i in result["segments"] if i is not None]))
# 我赢了啊你说你看到没有没有这样没有减息啊我们后面是降息, 你不要去博这个东西, 我真是害怕你啊, 你不要去博不确定性, 是不是不确定性是我们的敌人, 听到没有朋友们, 好吧, 来朋友们, 你们的预约点好了啊, 朋友们, 你们的预约一定要给我点好了吧, 晚上八点钟是准时开播的, 朋友们关注点好了, 我们盘中视频见啊, 朋友们大家再见

此外,不建议一次性转换长音频。如果你要转换长度很长的音频,建议先做切割并降低码率。

3.Whisper转换结果分析

Whisper的生成结果是一个字典:

{'text': '我赢了啊你说你看到没有没有这样没有减息啊我们后面是降息你不要去博这个东西我真是害怕你啊你不要去博不确定性是不是不确定性是我们的敌人听到没有朋友们好吧来朋友们你们的预约点好了啊朋友们你们的预约一定要给我点好了吧晚上八点钟是准时开播的朋友们关注点好了我们盘中视频见啊朋友们大家再见', 'segments': [{'id': 0, 'seek': 0, 'start': 0.0, 'end': 4.8, 'text': '我赢了啊你说你看到没有没有这样没有减息啊我们后面是降息', 'tokens': [50364, 1654, 5266, 95, 2289, 4905, 42405, 16529, 4511, 17944, 17944, 21209, 17944, 6336, 237, 26460, 4905, 15003, 13547, 8833, 1541, 47421, 26460, 50604], 'temperature': 0.0, 'avg_logprob': -0.2088493855794271, 'compression_ratio': 1.649402390438247, 'no_speech_prob': 0.5881261825561523}, {'id': 1, 'seek': 0, 'start': 4.8, 'end': 6.7, 'text': '你不要去博这个东西', 'tokens': [50604, 2166, 11962, 6734, 5322, 248, 15368, 38409, 16220, 50699], 'temperature': 0.0, 'avg_logprob': -0.2088493855794271, 'compression_ratio': 1.649402390438247, 'no_speech_prob': 0.5881261825561523}, {'id': 2, 'seek': 0, 'start': 6.7, 'end': 8.2, 'text': '我真是害怕你啊', 'tokens': [50699, 1654, 6303, 1541, 14694, 21164, 2166, 4905, 50774], 'temperature': 0.0, 'avg_logprob': -0.2088493855794271, 'compression_ratio': 1.649402390438247, 'no_speech_prob': 0.5881261825561523}, {'id': 3, 'seek': 0, 'start': 8.2, 'end': 10.9, 'text': '你不要去博不确定性', 'tokens': [50774, 2166, 11962, 6734, 5322, 248, 1960, 38114, 106, 12088, 21686, 50909], 'temperature': 0.0, 'avg_logprob': -0.2088493855794271, 'compression_ratio': 1.649402390438247, 'no_speech_prob': 0.5881261825561523}, {'id': 4, 'seek': 0, 'start': 10.9, 'end': 13.200000000000001, 'text': '是不是不确定性是我们的敌人', 'tokens': [50909, 23034, 1960, 38114, 106, 12088, 21686, 1541, 15003, 1546, 7017, 234, 4035, 51024], 'temperature': 0.0, 'avg_logprob': -0.2088493855794271, 'compression_ratio': 1.649402390438247, 'no_speech_prob': 0.5881261825561523}, {'id': 5, 'seek': 0, 'start': 13.200000000000001, 'end': 14.4, 'text': '听到没有朋友们', 'tokens': [51024, 31022, 4511, 17944, 19828, 9497, 51084], 'temperature': 0.0, 'avg_logprob': -0.2088493855794271, 'compression_ratio': 1.649402390438247, 'no_speech_prob': 0.5881261825561523}, {'id': 6, 'seek': 0, 'start': 14.4, 'end': 15.1, 'text': '好吧', 'tokens': [51084, 40221, 51119], 'temperature': 0.0, 'avg_logprob': -0.2088493855794271, 'compression_ratio': 1.649402390438247, 'no_speech_prob': 0.5881261825561523}, {'id': 7, 'seek': 0, 'start': 15.1, 'end': 15.6, 'text': '来朋友们', 'tokens': [51119, 6912, 19828, 9497, 51144], 'temperature': 0.0, 'avg_logprob': -0.2088493855794271, 'compression_ratio': 1.649402390438247, 'no_speech_prob': 0.5881261825561523}, {'id': 8, 'seek': 0, 'start': 15.6, 'end': 17.0, 'text': '你们的预约点好了啊', 'tokens': [51144, 29806, 1546, 12501, 226, 16853, 99, 12579, 12621, 4905, 51214], 'temperature': 0.0, 'avg_logprob': -0.2088493855794271, 'compression_ratio': 1.649402390438247, 'no_speech_prob': 0.5881261825561523}, {'id': 9, 'seek': 0, 'start': 17.0, 'end': 17.3, 'text': '朋友们', 'tokens': [51214, 19828, 9497, 51229], 'temperature': 0.0, 'avg_logprob': -0.2088493855794271, 'compression_ratio': 1.649402390438247, 'no_speech_prob': 0.5881261825561523}, {'id': 10, 'seek': 0, 'start': 17.3, 'end': 18.900000000000002, 'text': '你们的预约一定要给我点好了吧', 'tokens': [51229, 29806, 1546, 12501, 226, 16853, 99, 48161, 49076, 12579, 12621, 6062, 51309], 'temperature': 0.0, 'avg_logprob': -0.2088493855794271, 'compression_ratio': 1.649402390438247, 'no_speech_prob': 0.5881261825561523}, {'id': 11, 'seek': 0, 'start': 18.900000000000002, 'end': 21.0, 'text': '晚上八点钟是准时开播的', 'tokens': [51309, 50157, 33453, 12579, 50064, 1541, 6336, 228, 15729, 18937, 49993, 1546, 51414], 'temperature': 0.0, 'avg_logprob': -0.2088493855794271, 'compression_ratio': 1.649402390438247, 'no_speech_prob': 0.5881261825561523}, {'id': 12, 'seek': 0, 'start': 21.0, 'end': 22.6, 'text': '朋友们关注点好了', 'tokens': [51414, 19828, 9497, 28053, 26432, 12579, 12621, 51494], 'temperature': 0.0, 'avg_logprob': -0.2088493855794271, 'compression_ratio': 1.649402390438247, 'no_speech_prob': 0.5881261825561523}, {'id': 13, 'seek': 0, 'start': 22.6, 'end': 24.1, 'text': '我们盘中视频见啊', 'tokens': [51494, 15003, 5419, 246, 5975, 40656, 39752, 23813, 4905, 51569], 'temperature': 0.0, 'avg_logprob': -0.2088493855794271, 'compression_ratio': 1.649402390438247, 'no_speech_prob': 0.5881261825561523}, {'id': 14, 'seek': 0, 'start': 24.1, 'end': 25.400000000000002, 'text': '朋友们大家再见', 'tokens': [51569, 19828, 9497, 6868, 44176, 51634], 'temperature': 0.0, 'avg_logprob': -0.2088493855794271, 'compression_ratio': 1.649402390438247, 'no_speech_prob': 0.5881261825561523}], 'language': 'zh'}

text参数是没有做任何分词处理的纯语音原文本。

我们要重点关注的是segments参数。segments参数对音频内人物语言做了”分段”操作,比如这一段话:

{
  'id': 1,
  'seek': 0, 
  'start': 4.8, 
  'end': 6.7,
  'text': '你不要去博这个东西', 
  'tokens': [50604, 2166, 11962, 6734, 5322, 248, 15368, 38409, 16220, 50699],
  'temperature': 0.0, 
  'avg_logprob': -0.2088493855794271,
  'compression_ratio': 1.649402390438247, 
  'no_speech_prob': 0.5881261825561523
}

它就相当于人一样,去一帧帧校对每个词说话的时间:start是起始时间,end是结束时间。即”你不要去博这个东西”发生在音频的4.8秒到6.7秒之间。其他参数:

temperature 是指在语音转文本模型生成结果时,控制输出随机性和多样性的参数。

avg_logprob参数是语音转文字模型预测的置信度评分的平均值。

compression_ratio参数是指音频信号压缩的比率。

no_speech_prob参数是指模型在某段时间内检测到没有语音信号的概率。

重点在于如何应用。start和end参数你可以用来直接生成视频的字幕。大大提高生产效率。

置信度参数你可以用来提高识别准确率,如果说置信度一直不高,可以单独拎出来人工优化。

总之,Whisper的Large-v2模型绝对是目前中文语音转文字的顶级存在,有兴趣的朋友赶紧试试吧。

模型镜像下载地址:https://pythondict.com/download/openai-whisper-large-v2/

如果你存在算力计算或使用上的困难,也可以私信联系我帮你处理。

我们的文章到此就结束啦,如果你喜欢今天的 Python 教程,请持续关注Python实用宝典。

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用Python自动上传文件到百度网盘原来这么简单

要使用Python自动上传文件到百度网盘,你可以使用bypy开源模块,它提供了丰富的功能,包括显示文件列表、同步目录、文件上传。

仅支持 /apps/bypy 目录。

1.准备

开始之前,你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上,如果没有,请访问这篇文章:超详细Python安装指南 进行安装。

(可选1) 如果你用Python的目的是数据分析,可以直接安装Anaconda:Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda,它内置了Python和pip.

(可选2) 此外,推荐大家用VSCode编辑器来编写小型Python项目:Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南

Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD),苹果系统环境下请打开Terminal(command+空格输入Terminal),输入命令安装依赖:

pip install bypy

2.授权bypy访问百度网盘

首先试一下显示在云盘(程序的)根目录下文件列表,cmd/终端里输入:

bypy list

会出现这样的界面

点击终端上方出现的蓝色链接

复制授权码,在终端输入并回车:

完成授权。

3.开始使用bypy

在你的百度网盘上的“我的网盘>我的应用数据”新建一个bypy文件夹,并放置文件:

使用以下代码就可以获取到这个文件夹下的文件列表:

from bypy import ByPy
bp = ByPy()
print(bp.list())

效果如下:

4.文件上传功能

如果需要上传文件,只需要调用upload函数:

from bypy import ByPy
bp = ByPy()

bp.upload(r"C:\Users\83493\Downloads\Snipaste_2023-04-15_19-58-37.png", "Python实用宝典.png")
print(bp.list())

效果如下:

打开百度网盘测试一下:

成功咧,真简单咧。

5.文件同步功能

你可以选择把整个文件夹统统同步到百度网盘,比如我这里有个文件夹要全部推送到百度网盘:

那么我们只需要这么写:

from bypy import ByPy
bp = ByPy()

bp.syncup(r"D:\CODE\baidu_upload\Python实用宝典的推送素材", "Python实用宝典的推送素材")
print(bp.list())

它会在”我的网盘/我的应用数据/bypy”下自动创建Python实用宝典的推送素材文件夹:

打开看看,你会发现所有文件都被自动同步上来了

另外,还有一个 syncdown方法,是把 “我的网盘/我的应用数据/bypy” 下某个目录同步到本地:

from bypy import ByPy
bp = ByPy()

bp.syncdown(r"Python实用宝典的推送素材", "D:\CODE\baidu_upload\Python实用宝典的推送素材2")
print(bp.list())

效果如下,非常方便:

有需要的同学快试试吧!

我们的文章到此就结束啦,如果你喜欢今天的 Python 教程,请持续关注Python实用宝典。

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