推特怎么看敏感内容,自媒体产生哪些社会价值

推特怎么看敏感内容，自媒体产生哪些社会价值？

自媒体飞速发展的今天，越来越多的人投身自媒体行业，但是在自媒体为从业者带来巨大利益的同时，它为如今的这个社会创造出了哪些价值呢？个人认为自媒体在打破传统媒体格局、抒发群众心声和反应社会现实上，起到了一定程度的积极作用。

一、打破传统的媒体格局

自媒体的出现，将信息传播方式从原先点对面变成了如今的点对点。越来越多的人可以通过自媒体进行信息分享和传播，使得信息资源的传播和获取变得更加快捷化、多元化。对于社会问题，更多的人可以发表个人的的意见和看法。自媒体体现出了广大群众的个性化的表达和传播，极大丰富了媒体传播与表达形式。让媒体不在是公司化、集团化，而偏向于个人化，全民化。

二、抒发心声与反映现实

因为自媒体的高自由度，让人们可以随时将身边发生的事物上传到网络，让全民进行讨论分析。不同的人群站在不同的角度对同一事件进行分析讨论，这种舆论方式在反应社会现象的同时，又能够让所有参与其中的群众，充分表的个人的观点与意见，在思维碰撞的过程中，提升民众对是非的判断力，并暴露出事件背后的问题本质。为社会的发展与进步起到积极地促进作用。

三、利弊共存的双刃剑

凡事都具有两面性，物极必反，否极泰来。自媒体在信息资源全民化的过程中除了，丰富渠道资源，增加信息流通外，也让那些想借机暴富的人有了可乘之机。由于它的低门槛，高收益，很多别有用心之人会利用自媒体，制造虚假新闻，或是断章取义，片面化宣传负面消息，以此来制造噱头，吸引读者眼球来赚取流量。更有甚者借言论自由之口，散播破坏民族团结、国家统一的言论。

自媒体发展至今，已有了一套完整的运营体系。从事自媒体行业，个人需要加强信息甄别能力，有自己独立的判断；从自身擅长领域入手，满目跟风很难找到适合自己的切入点。科技发展至今，自媒体作为时代的产物为大众创业营造了一个新方向，正确利用好自媒体，可以帮助创业者实现梦想，为社会创造新的经济增长点，但也需要增强相关法律法规与制度的完善，让自媒体更好的为社会服务，创造更高的价值。

外地出差如何在网上约异性朋友？

在外地出差时，如果您想在网上约异性朋友，可以尝试以下方法：

使用社交媒体平台：社交媒体平台如Facebook、Instagram、Twitter等提供了广泛的交友和社交功能。您可以在这些平台上搜索并加入与您兴趣相投的群组或社区，与其他用户进行互动，并尝试建立联系。

使用约会应用程序：有许多约会应用程序可供选择，如Tinder、Bumble、OkCupid等。这些应用程序专门设计用于寻找潜在的约会对象。您可以在这些应用程序上创建个人资料，并浏览其他用户的资料，通过匹配和聊天来建立联系。

参加当地活动和社交聚会：在外地出差期间，您可以通过参加当地的活动、社交聚会或派对来扩大社交圈子。您可以在当地的活动列表、社区论坛或社交媒体上查找相关信息，并积极参与其中，与其他人建立联系。

加入专门的交友网站或论坛：有一些专门的交友网站或论坛，提供了寻找异性朋友的平台。您可以在这些网站上注册账号，并浏览其他用户的资料，通过私信或聊天功能来建立联系。

在网上约异性朋友时，需要注意以下几点：

谨慎保护个人信息：在与陌生人交流时，要注意保护个人隐私和安全。避免在刚开始的时候透露过多的个人信息，如家庭住址、电话号码等。

选择安全的约会地点：如果您决定与网上认识的人见面，选择公共场所作为约会地点，并确保告知朋友或家人您的行踪和计划。

保持警惕：在与陌生人交流时，要保持警惕，避免轻信对方的承诺或提议。如果对方行为异常或有不当言行，及时终止与其的联系。

最重要的是，要保持真实和诚实，尊重对方的意愿和边界。建立健康、互相尊重的关系需要时间和努力，所以请耐心等待合适的机会和人选。

7月27日下周一股市怎么走？

下周一大盘有缩量止跌动作，反弹力度不确定

一、回顾周五行情、周四的预判。

1、首先，跟大家看我周四的问答道歉，因为问答在下午6点多发的，所以晚上出了科创板九家上市公司减持的利空消息。而在绝大多数人看涨的收，我在周四的问答中判断周五是中性行情。按道理说，发问答在晚点发更好，但是平台推荐就少了，没人看罗。有图为证：

大家看多的原因是认为休斯顿事件利空影响已经结束，但是我不这么认为，有图为证：

没有想到，市场对我国的反制那么大，哎，没办法。

2、作为一个顶尖的短线交易者，必须有完整的交易体系。至少包括四个方面：顶尖技术形态选股（包括买点）、板块热度和资金关注度、大盘趋势量能位置、国内外消息对市场情绪的影响。市场情绪的变化对整个趋势走势影响的大小是很难判断的，这个很重要，胜率越小的技术选股受消息影响越大。谨慎起见短线，我在周四尾盘没有开新仓。

二、明日走势分析：

1、大盘形态：当前大盘形态依旧维持前面的观点，还是7月16日大阴柱范围内震荡，只是没想到跌到箱体的底部那么快。

2、国内消息面：IPO减少发审，变成4家。利好多余利空。看出监管的态度。

3、上证指数改完后，3000点铁底，不会等到打回3000点再护盘，要相信国家的力量、国家的意志。未雨绸缪，志向高远。

4、3000也是基金建仓位，我前面讲过的，也是券商启动位，国家一、二队在这呢，你慌个毛线，（平台限制，粉丝不够，资质不够，没有办法发原创文章，视频也不给推荐，翻看前面的问答和视频吧）

5、券商板块打回到放量启动位，明天大概率反弹。讲顶尖技术，每个价量柱的主力意图都看得懂，你才是顶尖的，实打实的东西，我所了解的顶尖技术高手都能做到这点，庖丁解牛就是这个意思。短线到了这个境界的，长线更是喝水样简单。

不推荐股票，分析板块，也有破位的可能哈，仅供参考。

6、明天大盘有三种走势：a弱，下探补缺3152支撑，再上来；b一般，小幅反弹3243不过，持股者高抛，开新仓等尾盘；c在权重带动下直接突破3243，持股，概率小。明天不开新仓也更安全。指数点位看图一。

我是菩萨坐下善财童子，欢迎点赞、关注、交流互动，午餐快乐！

大数据主要学习哪些内容？

前言

要从事计算机行业的工作，不管是什么工作，开发、测试、还是算法等，都是要有一门自己比较熟练的编程语言，编程语言可以是C语言、Java、C++等，只要是和你后续工作所相关的就可以（后续用到其他语言的话，你有一门语言基础了，学起来就快了）。一般初学者入门语言大多都会选择Java、C语言、C++或者Python，而且现在网上有很多好的视频，可以供初学者学习使用。关于学习视频或者资料的选择，知乎或者百度等都有很多讲解了，也可以跟师兄师姐咨询，这样可以少走很多弯路，当然，有人说，走一些弯路总是有好处的，但是我这里说的弯路不是说不犯错误，不调bug，而是指学习资料以及一些知识点的偏重点，这样可以尽量节约一部分时间，刚开始时，总会有点迷，而且当你真正投入进去学习时，会发现时间总是不够用。

我前面是做的Java后端，后续才转的大数据，所以一些Java开发所需要的东西自己也有学习过，也都是按照正常的路线走的，JavaSE阶段，然后数据库，SSM框架，接着做了一些网上找的项目，之后发现对大数据比较感兴趣，就开始找大数据相关的资料学习，看视频，看博客，敲代码，前期大概花了3-4个月吧（公众号的这些资料就是我当时看过的），也是一步步艰难走过来的，刚刚开始接触大数据相关的东西时，一度怀疑这么多东西自己能否学得完，是不是能用得到，学完又忘了，忘了又回头看，不过还好，坚持过来了，还好没有放弃，工作也还ok，找的大数据开发岗，待遇也还不错吧。

下面就说一下我自己从Java开发到大数据开发的曲折学习之路（狗头保命.jpg）。因为我现在是做大数据相关的工作了，所以Java后端涉及到的一些SSM框架等知识点我就不介绍了，毕竟后续一段时间也没有做了。自己看过的大数据学习相关的视频+资料大概是200G-300G吧，从Linux->Hadoop->。。。->Spark->项目，还有就是一些面试文档，面经等。一些视频看了两遍或者更多，跟着学，跟着敲代码，做项目，准备面试。涉及到需要学习的东西包括：JavaSE，数据结构与算法（计算机行业必备），MySQL，Redis，ES（数据库这些可以看项目，也可以自己熟练一两个），Linux，Shell（这个可以后期补），Hadoop，Zookeeper，Hive，Flume，Kafka，HBase，Scala（Spark是Scala写的，会Scala做相关的项目会更容易入手），Spark，Flink（这个是找工作时有面试官问过几次liao不liao解，所以找完工作才开始接触学习），相关项目。

编程语言阶段学习

  如果是零基础的话，建议还是从视频开始入门比较好，毕竟一上来就看教材，这样有些代码的来龙去脉可能不是很了解。如果是有一些编程语言基础的话，从视频开始也会更简单，一些for、while循环你都知道了，学起来也会快很多。  JavaSE我是选择的某马刘意的为主，因为刚刚开始学Java看过一本从《Java从入门到精通》，没什么感觉，后续又在看了某课网的Java初级视频，还是没感觉出来啥（当时就有点怀疑自己了。。。），可能有点没进入状态。  还好后续找了某马刘意老师的JavaSE视频（我是看的2015年版本，那时候19版还没出），觉得他讲的真的是很好很详细，每个知识点都会有例子，也都会带你敲代码，做测试，可能前面有C语言基础，然后也看过Java的一些语法，所以学起来还是比较顺利，后面的IO流、多线程等知识点时，也有看书看博客，或者看看其他老师的课程，讲解的可能自己比较容易接受就可以，反正都是多尝试（下面会给出视频链接），尽量懂一些，后续可以回头来复习。JavaSE相关的视频，先看一遍，后续有时间建议再看一遍，而且这些经典的视频，看两遍真的是享受。  如果有一定基础了的，JavaSE前面七八天的视频可以加速看，但是不懂的一定要停下开仔细想想，零基础的还是尽量不要加速吧，慢慢来稳些。后面的视频建议还是跟着视频来，尽量不要加速，代码尽量都敲一敲，第一遍基本上一个月到一个半月可以结束。  JavaSE可以说是很基础也很重要的东西，主要重点包括面向对象、集合（List、Map等），IO流，String/StringBuilder/StringBuffer、反射、多线程，这些最好是都要熟悉一些，面试也是重点。  JavaSE之后，如果你是要走前端或后端开发路线的话，可以跟着一些网上的视频继续学习，这里我就不多做介绍了。

===========分割线，Scala可以后续Spark阶段再接触学习=============

  Scala的学习，Scala是一门多范式 (multi-paradigm) 的编程语言，Scala支持面向对象和函数式编程，最主要的是后续Spark的内容需要用到Scala，所以前面学习了JavaSE，到Spark学习之前，再把Scala学习一波，美滋滋，而且Scala可以和Java进行无缝对接，混合使用，更是爽歪歪。后续Spark学习时基本都是用的Scala，也可能是和Java结合使用，所以Spark之前建议还是先学一波Scala，而且Scala用起来真是很舒服（wordcount一行代码搞定），适合迭代式计算，对数据处理有很大帮助，不过Scala看代码很容易看懂，但是学起来还是挺难的，比如样例类（case class）用起来真是nice，但是隐式转换学起来就相对比较难。学习Scala的建议：1. 学习scala 特有的语法，2. 搞清楚scala和java区别，3. 了解如何规范的使用scala。Scala对学习Spark是很重要的（后面Flink也是要用），虽然现在很多公司还是用Java开发比较多，而且Spark是Scala写的，如果要读源码，会Scala还是很重要的（至少要看得懂代码）。  Scala主要重点包括：隐式转换和隐式参数、模式匹配、函数式编程。这里我看的是某硅谷韩老师的Scala视频，韩老师讲的真的很不错，五星推荐，哈哈。  也许有人会觉得Python也是需要的，但是学习阶段，可能用Java还是比较多，面试也基本都是问Java相关的内容，所以Python后续工作会用到的话，再看看Python的内容吧。

大数据框架阶段学习

  大数据这方面的知识点自己可以说真的是从零开始的，刚刚开始学那会Linux基本都没用过，心里那个虚啊，而且时间也紧迫，想起来都是一把辛酸泪。  刚刚开始学的时候，看了厦门大学林子雨的《 大数据技术原理与应用》课程，可能这个课程是面对上课的，所以看了一些，感觉对自己帮助不是很大（并不是说课程不好，可能不太适合自己，如果是要了解理论知识，很透彻，但是俺时间紧迫啊），所以就继续在网上找视频，然后发现某硅谷的培训视频很多人去参加，而且知识点也很齐全，大数据相关组件都有讲课，还有一些项目比较好，所以就找了它相关的视频，当时看的是2018年的，所以视频不算旧。  来一张推荐系统架构的图，先看看

  一般来说，Flume+Kafka对数据进行采集聚合传输，一方面Spark对实时数据进行处理，传输给相应的数据处理模块（比如实时数据处理的算法模块，Spark也有提供常见的机器学习算法的程序库），另一方面采集的数据也可以放入数据库（HBase、MongoDB等）中，后续MapReduce对离线数据进行离线处理，数据处理完毕用于后续的使用，数据采集处理的流程大概就是这样。如果是推荐系统，实时推荐会给用户产生实时的推荐结果，让用户进行查阅选择，比如你在界面浏览了或者看了新的物品，然后刷新下界面，可能给你展示的东西就有一些变成跟你刚刚浏览的相关了。离线推荐的话主要是对离线数据进行处理，为物品或种类做出相似的推荐，如果后续用户搜索相应的物品时，给用户展示相应的产品。

  大数据学习路线：Linux -> Hadoop -> Zookeeper -> Hive -> Flume -> Kafka -> HBase -> Scala -> Spark -> 项目 - > Flink（ 如果需要学习Storm，在Spark前面学习）

一、Linux（基本操作）

  一般我们使用的都是虚拟机来进行操作，所以要安装VM（ Virtual Machine），我使用的是CentOS，所以VM和CentOS都要跟着安装好，跟着视频操作，一定要动手实践，将一些Linux基本命令熟练掌握，一些VIM编辑器的命令也要会用，做相应的一些配置，使用SecureCRT来做远程登录操作（也可以使用其他的，自己顺手就行）。再强调一遍，基本操作命令尽量熟练一点，如果一下记不住，打印一些常用的，自己看看，多用多实践，慢慢就会用了。还有一些软件包的下载安装卸载等，跟着操作一遍，熟悉下，后续都会使用，Shell编程可以后续补。

二、Hadoop（重点中的重点）

  Hadoop是一个分布式系统基础框架，用于主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题，也可以说Hadoop是后续整个集群环境的基础，很多框架的使用都是会依赖于Hadoop。主要是由HDFS、MapReduce、YARN组成。这个部分安装Hadoop，Hadoop的三个主要组成部分是重点，对他们的概念要理解出来，知道他们是做什么的，搭建集群环境，伪分布式模式和完全分布式模式的搭建，重要的是完全分布式的搭建，这些部分一定要自己动手实践，自己搭建集群，仔细仔细再仔细，Hadoop的NameNode，DataNode，YARN的启动关闭命令一定要知道，以及他们的启动关闭顺序要记住，不要搞混。后续视频会有一些案例操作，跟着写代码，做测试，把基本环境都配置好，后续这个集群（完全分布式需要三台虚拟机）要一直使用。

三、Zookeeper

  Zookeeper是一个开源的分布式的，为分布式应用提供协调服务的Apache项目。分布式安装ZK，对ZK有一定的了解就可以了，了解它的应用场景，以及内部原理，跟着做一些操作，基本上有一些了解即可。

四、Hive（重点）

  Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。Hive的安装，它的数据类型，以及它的数据定义、数据操作有较好的了解，怎么操作表（创建表、删除表，创建什么类型的表，他们有什么不同），怎么操作数据（加载数据，下载数据，对不同的表进行数据操作），对数据的查询一定要进行实践操作，以及对压缩方式和存储格式要有一些了解，用到时不懂也可以去查，最好是能理解清楚。这部分有什么面试可能会问，所以视频后续的面试讲解可以看看，理解清楚。

五、Flume

  Flume是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。对于Flume，对它的组成架构，以及对Flume Agent的内部原理要理解清楚，Source、Channel、Sink一定要知道它们的各种类型以及作用，有哪些拓扑结构是常见常用的，例如一对一，单Source、多Channel、多Sink等，它们有什么作用，要理解清楚。还有一个重点，就是对Flume的配置文件一定要了解清楚，不懂的可以上官网查看案例，对于不同的情况，它的配置文件要做相应的修改，才能对数据进行采集处理，视频中的实践案例一定要跟着做。

六、Kafka（重点）

  Kafka是一个分布式消息队列，用来缓存数据的。比如说实时计算中可以通过Flume+Kafka对数据进行采集处理之后，Spark Streaming再使用Kafka相应的Topic中的数据，用于后续的计算使用。对于Kafka，要理解Kafka的架构，什么是Kafka，为什么需要Kafka，应用场景。基本的命令行操作要掌握，比如怎么创建删除Topic，怎么通过生产者生成数据，消费者怎么消费数据等基本操作，官网也是有一些案例可以查阅的。

七、HBase（重点）

  HBase是一个分布式的、基于列存储的开源数据库。HBase适合存储PB级别的海量数据，也可以说HBase是很适合大数据的存储的，它是基于列式存储数据的，列族下面可以有非常多的列，列族在创建表的时候就必须指定。所以对HBase的数据结构要有一定的理解，特别是RowKey的设计部分（因为面试被问到过，咳咳，所以点一下），对于它的原理要了解，一些基本操作也要都会，比如创建表，对表的操作，基本的API使用等。

八、Spark（重点中的重点）

  Spark是快速、易用、通用的大数据分析引擎。一说到Spark，就有一种哪哪都是重点感觉，哈哈。  Spark的组成可以看下图

  Spark是基于内存计算的，对于数据的处理速度要比MapReduce快很多很多，而且数据挖掘这些都是要对数据做迭代式计算，MapReduce对数据的处理方式也不适合，而Spark是可以进行迭代式计算，很适合数据挖掘等场景。Spark的Spark SQL能够对结构化数据进行处理，Spark SQL的DataFrame或DataSet可以作为分布式SQL查询引擎的作用，可以直接使用Hive上的表，对数据进行处理。Spark Streaming主要用于对应用场景中的实时流数据进行处理，支持多种数据源，DStream是Spark Streaming的基础抽象，由一系列RDD组成，每个RDD中存放着一定时间段的数据，再对数据进行处理，而且是基于内存计算，速度快，所以很适合实时数据的处理。Spark MLlib提供常见的机器学习(ML)功能的程序库。包括分类、回归、聚类、协同过滤等，还提供了模型评估、数据 导入等额外的支持功能。对Spark的核心组件、部署模式（主要是Standalone模式和YARN模式）、通讯架构、任务调度要有一定了解（面试问到了可以说一波），Spark Shuffle要好好理解，还有内存管理要知道，对Spark的内核原理一定要好好理解，不仅面试可能要用，以后工作也是有帮助的。

九、Flink（重点中的重点）

  Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界（有开始无结束）和有界（有开始有结束）数据流进行有状态计算。现在主要是阿里系公司使用的比较多，很多公司使用的还是Spark居多，而且Flink基本上都是和Spark很多功能大体上一样的，但是以后Flink和Spark孰强孰弱还有待时间的考验，不过Flink近几年越来越火了这是事实，所以如果有时间有精力的话，可以学一学Flink相关的内容也是很不错的。Spark和Flink主要都是在数据处理方面应用，在数据处理方面的话，离线数据处理：Flink暂时比不上Spark，Spark SQL优点在于可以和Hive进行无缝连接，Spark SQL可以直接使用Hive中的表；Flink暂时做不到这一步，因为官方不支持这一操作，Flink只能将数据读取成自己的表，不能直接使用Hive中的表。对于实时数据的处理：Flink和Spark可以说是平分秋色吧，而且Flink是以事件为驱动对数据进行处理，而Spark是以时间为驱动对数据进行处理，在一些应用场景中，也许Flink的效果比Spark的效果还要好些，因为Flink对数据更加的敏感。比如一秒钟如果触发了成千上万个事件，那么时间驱动型就很难对数据做细致的计算，而事件驱动型可以以事件为单位，一个个事件进行处理，相比而言延迟更低，处理效果更好。现在使用Flink的公司越来越多，有时间学习下，也算是有个准备。

项目阶段

  其实某硅谷的视频里面有很多大数据相关的项目，而且都是文档配代码的，B站上也有视频，学习期间可以跟着视频做两到三个项目，自己理清思路，把项目理解透彻，还是可以学到很多东西的。  根据自己情况，选择两到三个项目重点跟着做，理解透彻一点

大数据项目实战

  某硅谷的视频里面有很多大数据相关的项目，而且都是文档配代码的，学习期间可以跟着视频做两到三个项目，自己理清思路，把项目理解透彻，还是可以学到很多东西的。根据自己情况，选择两到三个项目重点跟着做，理解透彻一点。相关项目文档资料我已经放到网盘，GongZhongHao回复相应关键字获取领取方式。   相关项目、涉及技术框架及其B站链接（B站链接主要是为了有些小伙伴网盘速度限制，这样就下载文档资料即可）

书籍

  书籍部分直接云盘链接保存即可，这里我放两张Java开发和大数据开发我自己的书单（很多，路漫漫，吾将上下而求索~）  Java后端书架：

  大数据书架：

  大概就这些，看完就需要很久了，大部分我也是需要的时候看相应的部分，所以有时间可以好好看下，不然就需要哪一部分看哪一部分，有助于学习即可。

最后

  大数据开发也是需要编程基础的，并不是学会使用这些框架怎么样就可以了，所以对于编程语言，数据结构与算法，计算机网络这些基础也是要的，这些基础知识也有助于自己以后的发展，如果是应届生校招的话，面试基本上都是JavaSE和数据结构与算法等的知识点，还有大数据组件相关的知识点，以及对项目的理解，这些都是要自己面试前准备好的，多看面经，多找面试题看，面几次，心里有谱了，后续面试就好了。  不管是从事什么样的计算机相关的岗位，编程都是很重要的，数据结构与算法特别重要，还有就是leetcode等编程网站刷题，提升自己的编程思维，后续笔试面试都要要的。  要将一行行代码看做一叠叠rmb，但是一行行代码能不能转换成一叠叠rmb，自己就一定要：坚持，多敲代码；多敲代码，坚持；坚持。 

美国要解除所有制裁换伊朗谈判？

在美国和伊朗谈判问题上，美伊之间搏弈的力度在加强，彼此之间争取谈判桌上的更多筹码成为必然。关于美伊谈判问题，伊朗方面一直以来比较强硬。伊朗的底线很明显，就是美国先解除对伊朗的经济制裁，而后才同意与美国进行谈判。而美国总统特朗普和国务卿蓬佩奥先后也多次发声，要求与伊朗方面进行不设任何前提条件的谈判，但是美国方面虽然是嘴上喊的凶，却没有任何实际行动。在刚刚召开的联合国大会期间，经过英法德三国领导人的协调 ，美国和伊朗的立场各有松动。于是在9月27日，伊朗总统鲁哈尼刚从纽约返回德黑兰，就向外界宣布，美国同意解除经济制裁，与伊朗进行谈判。但是，伊朗总统鲁哈尼的话音一落，美国总统特朗普则在推特上表示：伊朗想让我取消制裁换取对话。我说，当然不行！特朗普的话，让美伊之间谈判的前景又陷入一片黑暗之中。

那么特朗普为什么要变呢？当然是有他自己的考量的。

首先，美国政坛形势发生了变化。9月25日，美国众议院议长佩洛西宣布对特朗普开启弹劾调查。这是突发的一种情况，这是令特朗普所没有想到的。特朗普必须拿出百倍的精神来予以面对。或许在特朗普看来，内部的隐患总比外部的隐患大。先把外部的问题放在一边，优先解决内部的问题则成为特朗普的必然选项。因为弄不好，特朗普的总统竞选连任可能化为泡影，与伊朗谈判的再好，又有什么用呢？其次，鲁哈尼的表态只是一面之词。鲁哈尼表态的背景，是在联合国大会刚刚闭幕，是英法德三国在会议期间拉拢双方撮合的结果。可能特朗普说过这样的话，被鲁哈尼所引用了。或许特朗普还有更苛刻的条件，只是鲁哈尼没有说而已。鲁哈尼只是借特朗普的话，也是在表达一种善意而已。第三，任性多变是特朗普的性格特点。在许多国际问题上，特朗普都是反反复复，很少按正常套路出牌。前后言行不一，自相矛盾的事情可是多了去了。对于美国和伊朗的谈判也是如此。美国和伊朗之间交恶多年，相互缺乏互信，并不是因为特朗普一句话，双方就能走上谈判桌的。双方必然要经过长时间的博弈，为的是争得谈判桌上的更多筹码，为自己的总统竞选连任加分。如今八字还没有一撇，特朗普不可能与伊朗走向谈判桌的。不过从伊朗方面看，谈与不谈无所谓。因为伊朗受美国制裁多年，早已经有了免疫力。从美国方面看，美国大选临近，留给特朗普的时间则不多。如果美国与伊朗谈判成功，还可以为特朗普竞选连任加分。可以讲，如果双方走向谈判桌，对美国和伊朗都是好事情。希望这一天早点到来，还中东地区一片宁静祥和！

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