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>>> science.end is theology
AttributeError: Subject object 'science' has no attribute 'end'
--MnO4 3- Talk with me!
>>> __peg_parser__
SyntaxError: You found it!
SANDBOX Hello
☎ ℎ § $ © ®
some runs on different voting rules /* DrT's Idea */
0 : 0.0, 1.0
0.0625 : 0.00045, 0.99955
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/* RsD's Idea, where each case has 5 votes */
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/* RsD's Idea, where each case has 10 votes */
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/* RsD's Idea, where each case has 20 votes */
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0.9375 : 0.96629, 0.03371
1.0 : 1.0, 0.0
测试Ref标签生成的有序列表 测试1 你好，世界[test 1] [test 2]
这是一项有序列表
再堆一项 ↑ 这是一个注解
↑ 这是英语一个全字母句的翻译
这是另一项有序列表 测试2 你好，世界[test 1] [test 2]
这是一项有序列表
再堆一项 这是另一项有序列表 汉字字形 直 直 直
Note 立（ た ） 止（ と ） 考（ かんが ） 一歩（ いっぽ ） 歩（ ある ）
昨日（ きのう ） 足跡（ あしあと ） 消（ き ）
明日（ あした ） 道（ みち ） 暗闇（ くらやみ ）
それでも
過去（ かこ ） 顧（ かえり ） 未来（ みらい ） 悲観（ ひかん ）
ただ、今（ いま ） 感（ かん ）
例（ たと ） 抗（ あらが ） 時間（ じかん ） 背中（ せなか ） 押（ お ） 続（ つづ ）
${\color{#0fa0df} \ce{K3MnO4} }$
算数 $$
\begin{equation}
\left\{
\begin{split}
(x - x_1)^2 + (y - y_1)^2 &= r_1^2 \\
2(x_2 - x_1)x + 2(y_2 - y_1)y &= x_2^2 - x_1^2 + y_2^2 - y_1^2 + r_1^2 - r_2^2
\end{split}
\right.
\end{equation}
$$
令$2M = (x_2^2 - x_1^2 + y_2^2 - y_1^2 + r_1^2 - r_2^2); \Delta x = x_2 - x_1; \Delta y = y_2 - y_1$，得
$$\Delta x \times x + \Delta y \times y = M$$
$$x = \dfrac{M - \Delta y \times y}{\Delta x}$$
将$x = \dfrac{M - \Delta y \times y}{\Delta x}$代入$(x - x_1)^2 + (y - y_1)^2 = r_1^2$得
$$\left(\dfrac{M - \Delta y \times y}{\Delta x} - x_1\right)^2 + (y - y_1)^2 = r_1^2$$
左右两边同时乘\(\Delta x^2\)得
$$\left(\Delta y \times y + \Delta x \times x_1 - M\right)^2 + \left(\Delta x \times y - \Delta x \times y_1\right)^2 = \Delta x^2 \times r_1^2$$
$$
\begin{equation}
\left\{
\begin{split}
a &= \Delta y^2 + \Delta x^2 \\
b &= -2\left(M \Delta y - \Delta x(y_2 x_1 - x_2 y_1)\right) \\
c &= \left(M - \Delta x x_1\right)^2 + \Delta x^2 y_1^2 - \Delta x^2 r_1^2 \\
\end{split}
\right.
\end{equation}
$$
再算数
\begin{align}
&(x - x_O)^2 + (y - y_O)^2 = r^2 \tag{1}\\
&\dfrac{x - x_A}{x_B - x_A} = \dfrac{y - y_A}{y_B - y_A} \tag{2}
\end{align}
令$\Delta x = x_B - x_A; \Delta y = y_B - y_A$，由2式得，
$$y = \dfrac{x \Delta y + x_B y_A - y_B x_A}{\Delta x} \tag{3}$$
将3式代入1式，得
$$(x - x_O)^2 + \left(\dfrac{x \Delta y + x_B y_A - y_B x_A}{\Delta x} - y_O\right)^2 = r^2$$
左右两边同时乘$\Delta x^2$，得
$$(\Delta x \times x - \Delta x \times x_O)^2 + \left(x \Delta y + x_B y_A - y_B x_A - \Delta x \times y_O\right)^2 =\Delta x^2 \times r^2$$
整理，得
\begin{equation}
\left\{
\begin{split}
a &= \Delta y^2 + \Delta x^2 \\
b &= -2\left(\Delta x^2 x_O + \Delta y(\Delta x y_O - x_B y_A + y_B x_A)\right) \\
c &= \Delta x^2 * x_O^2 + (\Delta x y_O - x_B y_A + y_B x_A)^2 - \Delta x^2 r^2 \\
\end{split}
\right.
\end{equation}
$$
\begin{aligned}
& 63^{63} + 17 & \pmod{16} \\
\equiv & 63^{63} + 1 & \pmod{16} \\
\equiv & (63 \bmod 16)^{63} + 1 & \pmod{16} \\
\equiv & (-1)^{63} + 1 & \pmod{16} \\
\equiv & -1 + 1 & \pmod{16}
\end{aligned}
$$
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麻将模板 🀉 🀊 🀋 🀌 🀍 🀚 🀛 🀛 🀜 🀜 🀝 🀠 🀠 🀈 自摸
倍满 24000点
🀆🀀🀀🀀 🀁 🀃 🀃 ato no naiyou
科学方法 Accumulate data, usually numerical, but sometimes more abstract in nature.
Examine the data and try to find patterns and relationships.
Formulate conjectures (i.e., guesses) that explain the patterns and relationships. These are frequently given by formulas.
Test your conjectures by collecting additional data and checking whether the new information fits your conjectures.
Devise an argument (i.e., a proof) that your conjectures are correct. …, the scientific method always involves at least the first four steps. Be wary of any purported “scientist ” who claims to have “proved” something using only the first three.
——《数论概论》约瑟夫·H·西尔弗曼
译 积累数据，形式上通常是数值，但有时是实质上更抽象的东西。
检查数据并试着找到规律和关联。
做出用来解释这些规律和关联的猜想。这些猜想通常以公式表达。
通过收集额外的数据并检查这些新信息是否符合你的猜想来检验它。
证明你的猜想是正确的。 ……，科学的方法总是至少涉及前四步。小心那些声称只用了前三步就“证明”什么的自称“科学家 ”的人。
IPA Test {{IPA|ljMb G\M daN sN_0_hrA|X-SAMPA}}ljɯb ɢɯ daŋ sŋ̥ʰrɑ
{{IPA|ljMb G\M daN sN^0_hrA|X-SAMPA}}ljɯb ɢɯ daŋ sŋ̊ʰrɑ ^0 非标准 X-SAMPA 符号，和 _0 等同，但在上方显示