消去
小万很喜欢吃马铃薯，因为用马铃薯做出来的美食都相当不错，但是马铃薯储存不好的话，放在家中就容易发青、发芽，就不能被我们使用了，因为里面含有不少的毒素，所以就不能吃了，但是扔了吧又怪可惜的，毕竟也是自己花钱买的！不妨将它利用到我们的生活当中。 今天小万就给大家分享一些，发芽的马铃薯除了扔掉，在我们生活上还有哪些小妙用？ 是的没错，发芽的马铃薯具有去除污垢的作用，尤其是针对烧水壶内的水垢，用它清理效果一级棒 ，而且清理方法还特别简单，我们只需要将马铃薯的皮给去掉，然后将马铃薯的皮放进水壶内，再倒入凉水之后然后烧半个小时的水，里面的水垢就能自动脱落了！使用这种方法既不会伤到我们的烧水器，而且还能快速地去除水壶内的水垢。 在我们家中有不少的铁制品，这些铁制品都经常容易出现生锈的现象，想要去除它很简单，我们需要在生锈的铁锅内放入适量的白醋和食盐，等待一分钟左右之后，我们再使用发芽的马铃薯片，来回擦拭锅内生锈的的地方，这些生锈处就能够很快的被清除掉，方法既简单效果也明显，总之非常实用！ 水龙头几乎我们每天都要用到它，经过很长时间之后上面会结下不少的污渍，用普通的方法清理，根本解决不了这个问题，因此我们得使用一些别的招数来清理上面残留的污渍，我们只需要将发芽的马铃薯切片，然后拿它轻轻擦拭水龙头上面的污渍，就能很快被我们擦拭掉了
念无量寿经是可以往生的。我们每个人身上难免会有着或深或浅的罪业，这些罪业会让我们们的生活平添很多困难和阻碍，如果自己做过很多不好的事情，情形还会更加严重。念无量寿经就可以帮我们消去这些罪业，帮助我们往生到极乐世界
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进一步保护稳私。 当开启了这功能之后，Firefox Focus 就会要求先通过 Face ID 或 Touch ID 来解锁，然后才可以重新显示在退出 app 之前正在浏览的网页；不然就需要开启新的浏览，原来的记录也会消去。 目前这功能似乎仍未登上 Android 平台，但他们也有给这谷歌的移动系统另外一个独有功能，那就是当利用 Firefox Focus 来浏览应用程序内的链接时，其界面将会保留该 app 的外观
如果图 能画在平面 上，即除顶点处外无边相交，则称 可平面嵌入 ， 为可平面图或平面图。画出的没有边相交的图称为 的平面表示或平面嵌入。 设 是平面图，由 的边将 所在的平面划分成若干个区域，每个区域称为 的一个面，其中面积无限的面称为无限面或外部面，面积有限的称为有限面或内部面
李寿根妻子朴智妍肾移植后出现副作用“月亮脸” 韩国搞笑艺人李寿根的妻子朴智妍（音译）在接受肾移植手术后服用类固醇药物而出现了副作用。 26日，朴智妍在instagram上发布了一则视频。视频中她原本纤细的脸庞因服用类固醇药物肿成满月的样子，惊呆了众人
人们常用磁铁吸附不锈钢法兰，来验证其优劣和真伪，不吸无磁，认为是好的，货真价实;吸者有磁性，则认为是冒牌假货。其实这是一种错误的辨别方法，下面就带大家真正的了解下不锈钢法兰。 不锈钢法兰的种类繁多，常温下按组织结构可分为几类：A、奥氏体：如304、310、316、321等;B、 马氏体/铁素体：如410、420、430等;奥氏体是无磁或弱磁性，马氏体/铁氏体是有磁性的，通常用作装饰板的不锈钢多数是奥氏体型的304材质，一般来讲是无磁或弱磁的，但因冶炼造成化学成分波动或加式状态不同也可能出现磁性，但这不能认为是冒牌或不合格，这是什么原因呢?上面提到奥氏体是无磁或弱磁性，而马氏体或铁素体是带磁性的，由于冶炼或者锻压时成分偏析或热处理不当，会造成奥氏体304不锈钢法兰中含有少量马氏体或铁素体组织
如今，随着生活水平不断提高，越来越多市民把运动融入日常生活，以保障身心健康。8月3日早晨7时，记者来到沱滨植物园，看到市民以不同的方式进行晨练，形成了一道别样风景线。 沱滨植物园总长度3.6公里，总面积98公顷，绿地面积达到85公顷，湖面波光粼粼，园内植被茂密，遮天蔽日，鸟鸣啾啾，即使在强烈的日光照射下，光线也只是穿过密密麻麻的绿叶投射在路面形成星星点点的光斑，环境十分清爽宜人
“Puzzle & Dragons”是一款玩家与宠物们一同奋战、并且以拼图的力量来进行冒险的游戏。 玩家们将走遍世界各地的地城迷宫，寻觅传说中的巨龙！ 但玩家也能从头到尾都以免费的方式来享受游戏。 ▼基本规则简单明了的拼图游戏！ 将同样颜色的宝珠以纵向或横向的方式排列在一起，就能将它消去
本文的阅读等级：初级 德国数学家希尔伯特 (David Hilbert) 说[1]：“一个数学理论不被认为是完整的，直到你可以说得很清楚──你能解释给第一个在街上相遇的人听。”长久以来，这个问题一直困扰著许多线性代数初学者：基本矩阵运算，包括矩阵加法、纯量乘法以及矩阵乘法，是如何被定义出来的？基本矩阵运算的数学原因既不是商业机密亦非神秘主义，矩阵与其基本运算源自于线性代数的核心运转机制──线性变换 (linear transformation) 或称线性映射 (linear mapping)。定义于有限维向量空间 (vector space)，譬如，实座标向量空间 ，复座标向量空间 ，的线性变换可以用矩阵表示；矩阵加法、纯量乘法与矩阵乘法分别对应线性变换的加法、纯量乘法以及复合 (composition)