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口是平声还是仄声？
是仄声。
口 kǒu
〈名〉
(1) (象形。甲骨文字形，象人的口形。本义:口腔器官，嘴)
(2) 同本义。人类用来发声和进食的器官 [mouth]
口，人所以言食也。——《说文》
且夫口三五之门也。——《国语·晋语》
口之为言达也。——《春秋·元命苞》
口者心之门户。——《鬼谷子·捭阖》
勺饮不入口七日。——《左传·定公四年》
下有蟾蜍，张口承之。——《后汉书·张衡传》
卖炭得钱何所营?身上衣裳口中食。——白居易《卖炭翁》
(3) 又如:口腹(指饮食);口分(口福);口滑(指吃东西失去控制;说话不谨慎);口辅(面颊。辅:颊);口眼弗闭(放心不下;死不瞑目);口里摆菜碟儿(比喻嘴上说得很好，但无实惠)
(4) 出入通过的地方 [passage]
山有小口。——晋· 陶渊明《桃花源记》
由接官亭至城门口。——《广东军务记》
俱会大通口。——《玉台新咏·古诗为焦仲卿妻作》
彭蠡之口有 石钟山焉。—— 宋· 苏轼《石钟山记》
(5) 又如:井口;矿井口;火山口
(6) [population]
百亩之田，勿夺其时，数口之家可以无饥矣。——《孟子·梁惠王上》
八口之家可以无饥矣。——清· 洪亮吉《治平篇》
(7) 又
视高曾祖时口已不下五六十倍。
(8) 又
而户与口之数常处其有余也。
(9) 又如:口赋(古时按人口征收的赋税);口合不敷(口粮不够，难以度日);口井(计口分田，实行井田制)
(10) 言语 [words]。如:口声(议论;舆论;口实;话柄);口重(言语太重，使人难以接受)
(11) 口才[eloquence]
王有女陵，慧有口。——《汉书·淮南王刘安传》
(12) 又如:口沸(说话滔滔不绝，如水之沸腾);口困(说破了嘴);口稳(说话谨慎);口拙(不善言语);口卞(口才;能言善辩)口坠天花(比喻说话有声有色，非常动听)
(13) 指牲口的年龄 [age]。如:口小(牲口年龄小);口硬(指牲口年龄较小，较壮的)
(14) 关口。指长城的关口 [pass]。如:口外(长城以北的地区。亦指关外);口内(泛指长城以内的地区)
(15) [口]∶性质相同或相近单位的管理系统 [departments]。如:归口;农林口;丝毛织品的生产单位应归轻纺口儿管理
(16) 通商码头，港口 [port]。如:五口通商;口澳(港口)
(17) 刃，武器或器具上刀片的切割边 [edge]
刀口不捲。——《水浒传》
(18) 边、沿、圈，物的外缘或边界、常成弯形或圆形 [rim]。如:碗口;杯口
词性变化
◎ 口 kǒu
〈形〉
口头的。嘴说的，说话的，非书写的 [oral]。如:口词(案件中原告或被告的口供);口谈(口头禅;冠冕堂皇的话);口论(口头论说);口对(口头回答)
◎ 口 kǒu
〈量〉
(1) 用于某些物品、家畜及人等
发炮数口。——《广东军务记》
(2) 又如:三口之家;一口井;二口猪;一口钢刀
a开头的英语单词？
1 a art.一(个);每一(个);(同类事物中)任一个
2 abandon vt.离弃，丢弃;遗弃，抛弃;放弃
3 abdomen n.腹，下腹(胸部到腿部的部分)
4 abide vi.(abode，abided)(by)遵守;坚持
5 ability n.能力;本领;才能，才干;专门技能，天资
6 able a.有(能力、时间、知识等)做某事，有本事的
7 abnormal a.反常的，不正常的，不规则的
8 aboard ad.&prep.在船(飞机、车)上;ad.上船(飞机)
9 abolish vt.废除(法律、习惯等);取消
10 abound vi.大量存在;(in，with)充满，富于
11 about ad.在周围;大约 prep.关于;在周围 a.准备
12 above a.上述的 ad.在上面 prep.在..之上，高于
13 abroad ad.到国外，在国外;在传播，在流传
14 abrupt a.突然的，出其不意的;(行为等)粗鲁无礼的
15 absence n.缺乏，不存在;缺席，不在;缺席的时间
16 absent a.缺席的;缺乏的,不存在的;心不在焉的
17 absolute a.绝对的，完全的;确实的，肯定的
18 absorb vt.吸收(水、光、蒸汽等);使全神贯注
19 abstract a.抽象的 n.摘要，梗概 vt.提取;摘录要点
20 absurd a.荒谬的，荒诞的，荒唐可笑的;不合理的
21 abundance n.丰富，充裕，大量
22 abundant a.大量(充足)的;(in)丰富(富裕)的
23 abuse vt.滥用;辱骂;诋毁 n.滥用;恶习;弊端
24 academic a.学院的，大学的;学术性的;理论的
25 academy n.(高等)专科院校;学术社团，协会，研究院
26 accelerate v.使加速，使增速，促进 vi.加快，增加
27 accent n.口音,腔调;重音(符号)vt.重读
28 accept vt.接受，领受;认可，同意 vi.同意，认可
29 acceptance n.接受，接收，验收，接纳;承认，认可
30 access n.进入;接入;到达;享用权;入口 vi.存取
31 accessory n.附件,附属品;(为全套衣服增加美感的)服饰
32 accident n.意外遭遇,事故;意外(因素)
33 accidental a.偶然的;意外的;无意中的
34 acclaim v.向…欢呼，公认 n.欢呼，喝彩，称赞
35 accommodate vt.向…提供住处;对...予以照顾性考虑
36 accommodation n.(accommodations)住宿，留宿;膳宿供应
37 accompany v.陪伴，陪同;伴随，和...一起发生，伴奏
38 accomplish v.实现(计划等);达到(目的);完成(任务)
39 accord vt.给予(欢迎、称颂等) vi.&n.符合，一致
40 accordance n.一致，和谐，符合
41 according to prep.据/照…(所说、所写);按…，视…
42 accordingly ad.相应地，照着办，按照;于是，因此
43 account a.叙述，说明;账目，账户 vi.说明，解释
44 accountant n.会计人员，会计师
45 accumulate vt.堆积，积累，积聚vi.累积，聚积
46 accuracy n.准确(性);精确;准确度
47 accurate a.正确无误的;准确的，精确的
48 accuse vt.控告，指责 vi.指控，指责
49 accustomed a.惯常的;习惯的，适应的(一般作表语)
50 ache vi.痛;哀怜 n.(指连续)疼痛、酸痛
哪个数据可视化工具比较好？
R-ggplot2
ggplot2是R语言最为强大的作图软件包，强于其自成一派的数据可视化理念。当熟悉了ggplot2的基本套路后，数据可视化工作将变得非常轻松而有条理。
技术相关
核心理念1. 将数据，数据相关绘图，数据无关绘图分离
这点可以说是ggplot2最为吸引人的一点。众所周知，数据可视化就是将我们从数据中探索的信息与图形要素对应起来的过程。
ggplot2将数据，数据到图形要素的映射，以及和数据无关的图形要素绘制分离，有点类似java的MVC框架思想。这让ggplot2的使用者能清楚分明的感受到一张数据分析图真正的组成部分，有针对性的进行开发，调整。
2. 图层式的开发逻辑
在ggplot2中，图形的绘制是一个个图层添加上去的。举个例子来说，我们首先决定探索一下身高与体重之间的关系；然后画了一个简单的散点图；然后决定最好区分性别，图中点的色彩对应于不同的性别；然后决定最好区分地区，拆成东中西三幅小图；最后决定加入回归直线，直观地看出趋势。这是一个层层推进的结构过程，在每一个推进中，都有额外的信息被加入进来。在使用ggplot2的过程中，上述的每一步都是一个图层，并能够叠加到上一步并可视化展示出来。
3. 各种图形要素的自由组合
由于ggplot2的图层式开发逻辑，我们可以自由组合各种图形要素，充分自由发挥想象力
基本开发步骤
1. 初始化 – ggplot()
这一步需要设定的是图的x轴，y轴和”美学特征”。基本形式如下：
p <- ggplot(data = , aes(x = , y = ))
这一步里，设置x轴和设置y轴很好理解。那么”美学特征”又是什么呢？
举个例子来说，下面这张散点图里，x轴表示年龄，y轴表示身高，很好理解：
但这张图除了展示年龄和身高的关系，还展示出每个样本点的体重：颜色越深表示体重越大。因此体重信息和年龄身高一样，也需要绑定到一个具体的列。这一列就是散点图中的”美学特征”。
来看看R语言绘制代码：
ggplot(heightweight, aes(x=ageYear, y=heightIn, colour=weightLb))+geom_point()
其中的colour参数就是该图的”美学特征”。
再比如，下面这张柱状图中，x轴表示日期，y轴表示权重，很好理解：
但这张图中每个日期对应了两个不同的权重并采用两个柱状来对比，那么这个划分依据也是另一个“美学特征”。
再看看绘制代码：
ggplot(cabbage_exp, aes(x=Date, y=Weight, fill=Cultivar))+geom_bar(position="dodge", stat="identity")
其中的fill参数就是该图的”美学特征”。
综上所述，图中的每个样本点除了通过它的坐标位置，还可以以其他形式展示信息，比如大小，色深，分组等。而这些新形式需要绑定的列，便叫做”美学特征”。
“美学特征”的形式和x，y轴一样是以列的形式给出，且列中元素个数和x，y轴列必然相等。它的设置也和x，y轴一样在ggplot()函数的aes参数括号内进行。
2. 绘制图层 – geom_bar()/geom_line()等等
上一步的主要工作是为数据可视化配置好了数据，接下来便可根据业务的需要来绘制不同的图，如折线图/柱状图/散点图等等。具体的实现方法在后面的章节中会细致讲解，这里重点提一下绘图函数里的stat参数。这个参数是对冲突样本点做统计，该参数默认为identity，表示保留样本点原(y)值，还可以是sum，表示对出现在这点的(y)值进行求和等等。
3. 调整数据相关图形元素 – scale系列函数、某些专有函数
在ggplot2中，scale标尺机制专门负责完成数据到图像元素的映射。也许你会问，”美学特征”不是已经定义好了这个映射吗？然而事实是”美学特征”只是选定了映射前的数据，并没有说明具体映射到什么图形元素。
举个例子，假如某张表记录了不同种类水池的长，宽，深信息。现在需要绘制不同种类下水池长和宽关系的柱状图，那么初始化完成的是这个映射：
而scale函数完成的是这个映射：
显然a映射为了红色，b映射为了蓝色。
也许你还会问，我的代码不用scale，那么映射是如何完成的呢？答曰系统有默认映射的，就像绘图函数都有默认参数stat=identity这样。
4. 调整数据无关图形元素 – theme()、某些专有函数
这部分包括设置图片标题格式，文字字体这类和数据本身无关的图像元素。只需调用theme()函数或者某些专有函数(如annovate函数可为图片添加注释)便可实现。
一个图层绘制好后便可观察调整，然后开始下一个图层的制作，直到整幅图绘制完毕。
R语言可视化成品图
说到工具，顺带提一下BI工具---FineBIFineBI是为大数据量提供数据处理、ETL、Dashboard报表展示、动态分析、报表管理的可视化分析工具。优势是：
前端可视化简单操作（小试牛刀）：1.新建分析新建分析包括两种类型的分析：普通即时分析和实时报表。普通即时分析：是指普通的分析模板，从cube中获取数据，进行数据分析；实时报表：是指做出来的即时分析模板，可以对数据进行实时查看，保证数据的准确性报表创建完成之后，页面进入数据分析设计界面，选择组件布局为自由布局，如下图：添加组件制作汇总表制作图表组件布局：自适应布局&自由布局自适应布局，自动调节布局自由布局，自由选择布局家里有一瓶人头马？
人头马是一个白兰地品牌，最富盛名的当属法国干邑地区产的人头马，人头马和我国白酒一样都是蒸馏酒，不同于我国白酒用五谷杂粮蒸馏而成，人头马是用葡萄蒸馏而成。如果是一瓶纯正的人头马状元出产的正品酒，在保存得当的情况下，别说放三十年，就是放五十年也都能喝，而且口味还更加香醇，价值更加不菲。如何是国内一些作坊造就的“人头马”，那么建议还是慎重。
区别于其他的洋酒属于调和酒，有一定的保质期限，人头马白兰地属于蒸馏酒，妥善保存的情况下，其酒内会随着年份的增加发生微妙的反应，诸如酒精的杀菌作用将酒内有害物质挥发掉，以及酒内发生微妙的氧化反应，使酒变得越来越香醇，越来越爽口。所以一般正品的人头马，放30年的时间，只要没有明显的跑酒、破裂，被外界污染等情况，那么这种酒会越发的好喝。
而其他的洋酒，诸如威士忌、龙舌兰、利口酒等等，由于酒内加入了香精等物质以增加其酒的独特气味，这类酒放的时间久了反而会增加其有害物质，往往这类酒也标注了一定的保存期限。
正品的人头马和我国白酒一样，是可以不标注保质期的，我国也规定了，10度以上的酒就可以不标注保质期，也就是说真的人头马，在条件合适的情况下，别说保存30年，就是保存50年都不成问题，而且年头越长价值越高。
不过这里也有一个疑点，就是题主家放了30年的人头马是不是正品的法国干邑人头马？
法国干邑人头马通常产自法国干邑人头马酒庄，而该酒庄也是世界公认的特优香槟干邑专家。由于人头马的产量很低，品质极佳，所以价格也非常昂贵。
不过就白兰地而言，世界很多地区都有量产，我国山东地区还有优质的张裕白兰地酒呢。
阿冰在很多酒吧见到过售卖人头马酒的，但是人头马每年的产能并不是很多，这不得不让人怀疑题主家中放了30年的人头马真假。要知道人头马有市场，那么就排除不了一些人为谋求暴利，就像我国动不动就来一瓶83年的拉菲一样，哪有那么多，说白了以假充真居多。
如果是一瓶人头马酒庄30年前出产的人头马，那么恭喜题主，这酒的价值早就非常高昂了，喝了酒太可惜了。如果是一瓶假的“人头马”，那么还是劝题主不要轻易尝试去品尝。
（文|李阿冰）
