Anki是一个基于间格重复（Spaced Repetition）的字卡软件，同样基于该原理的软件还有商业软件SuperMemo（这个要钱的）和免费软件Mnemosyne。

Anki对SuperMemo的SM2算法予以改进，使其可以根据记忆卡的优先级、紧急程度进行优化调整。SuperMemo的算法已经更新到好多，据Anki作者解释，因为后面的算法比较复杂，而通常用不到，所以就采用了SM2算法。如果你不是很相信这种算法的话，可以使用SuperMemo来比对下。

值得指出的是Anki记忆卡采用HTML语言编写，支持插入图片、音频以及LaTeX公式，这样方便了我们创造出丰富多彩的卡片格式，也是本文使用的前提。

Anki支持多平台客户端，包括PC、安卓、iOS、塞班等，也可以直接登录Ankiweb进行学习。除此之外，注册一个免费账户，便可实现平台之间的同步，不过这种同步不能太过于依赖（作者表示记得考试前几天在手机上修改了卡片，到最后竟然不能同步，郁闷死本人了）。另外有个奇葩的问题，Anki的IOS版本是要收费的，而且很不便宜，其他平台如Android版本竟然免费。据作者解释，这是因为有些合作开发的人提出还是要求来着在Android版本上免费，让我们真心感谢这些合作开发者（跪拜大神）。

星际译王（StarDict）是一套自由的桌面字典软件。它并不包含字典档，使用者须自行下载配合使用。它可以运行于多种不同的平台，如Linux，Microsoft Windows，FreeBSD及Solaris，并使用GPL授权。

我们这次并不一定用到这个软件，只要用到其命令行下的命令sdcv以及其词典（注意有些词典是破解版）。

原作者的思路很清晰，StarDict每次关闭后（请注意！要关闭StarDict！！！），StarDict目录下会产生一个history文件记录你这次查询的单词记录，再通过sdcv提取出每个义项的解释，略加修饰既可导入anki中。

原作者初始版本的代码请参考上面链接，我在这里展示已经修饰过的代码。

#!/bin/bash
# This is a simple script that research the words in the searching history of StarDict.
#
# The explanations of each word are saved in a file "~/ankifile" in your $HOME, 
# which can be loaded later into anki with an option "Fields separated by: Tab". 
# (when loading "ankifile", remember to check the option "Allow HTML in fields", if your explanations contains html tags)

######## how to install ? ########
# put it in a folder like "~/bin", and make it executable
#   $ chmod +x dict2anki

####### how to use ? #######
# run it without any arguments in terminal
# $ dict2anki
#
# then a file called ~/ankifile is ready to import into Anki

# Note: StarDict creates the history file when it is closed. 
#       Please run dict2anki with StarDict closed.

######## how to change the name/location of the output file ? #########
# check the variable "outputFileName", assign you prefered filename

############ how to add more dicts ? ############
# put a line like the following after the line of "meanings=`sdcv -n \"
#   -u "dict-name" \

########### how to find the above "dict-name" ##############
# dict names can be found by searhing a word mannuly with sdcv in terminal.
#
# Here in the following is the output of sdcv after searching hello by "$ sdcv hello" on my PC.
# It promotes all my dict names, e.g., "XDICT英汉辞典", "Collins COBUILD V3", "我爱法语-英法词典". 
#
# Found 15 items, similar to hello.
# 0)XDICT英汉辞典-->hello
# 1)懒虫简明英汉词典-->hello
# 2)朗道英汉字典5.0-->hello
# 3)Merriam-Webster Collegiate® Dictionary-->hello
# 4)XDICT英汉辞典-->hello
# 5)CMU American English spelling-->hello
# 6)Collins COBUILD V3-->hello
# 7)The CMU Pronouncing Dictionary-->hello
# 8)Longman Dictionary of Contemporary English-->hello
# 9)美国传统词典[双解]-->hello
# 10)stardict1.3英汉辞典-->hello
# 11)Longman Dictionary of Contemporary English (4th Ed)-->hello
# 12)Merrian Webster 10th dictionary-->hello
# 13)我爱法语-法英词典-->hello
# 14)我爱法语-英法词典-->hello
# Your choice[-1 to abort]: 

# (ctrl-c to abort also)

############# here we go #############

outputFileName=~/ankifile

# if there is a searching history file "~/.stardict/history"
if [ -f ~/.stardict/history ]
then

    while read line
    do
        meanings=`sdcv -n \
            -u "21世纪英汉汉英双向词典" \
            -u "朗道英汉字典5.0" \
            -u "牛津英汉双解美化版" \
            -u "CDICT5英汉辞典" \
            -u "英文字根字典" \
            "$line" | sed '/Nothing similar to/d;/Found/d' | perl ~/.beautify.pl`

        # 搜寻媒体文件
        find /media/学习与工作/Software/SoftwareOfStudy/Dictionary/Lingoes/Translator2/speech/M-W\ English/voice/ -name $line.wav -exec cp {} ~/Anki/cxp/collection.media/ \;

        if [ -n "$meanings" ]; then
            # the output file is named as "~/ankifile" (in $HOME folder)
            echo -e "<div id=\"word\">$line</div>\t<div class=\"vd_longman\">[sound:$line.mp3]</div>\t<div class=\"vd_mw\">[sound:$line.wav]</div>\t$meanings"  >> $outputFileName
        fi
    # load searching history from "~/.stardict/history"
    done < ~/.stardict/history

    # move stardict history file to home folder
    mv ~/.stardict/history  ~/

    echo "Done, saved in $outputFileName"
else
    echo "There is no ~/.stardict/history"
fi

exit

为了让大家理解，解释项也贴了进去。下面就是关键的代码，即.beautiful.pl代码。

关于词典的美化，曾经走了歪路。就是想把原词典的每个义项例句单独提取出来，但这种提取方法真的是太复杂了，而且词典格式本来就有些地方不是很标准。

然后更换了思路，对其中的关键特征进行标记。每个词典都是一个列表，每列都有一个单独的class属性（对html有一丁点的认识的都应该知道，本文作者只是一只菜鸟都理解了。。。啊哈哈哈哈），用以区分义项、例句和其他。

标记解释：k keys 关键词；主项; c categery 种类；形容词动词等; m meaning 解释项; e example 词组或例句; o other 其他。

具体的代码如下:

#!/use/bin/perl

use 5.010;

# 判断文件打开
#if (! open FILE, "dict2anki.tmp") {
#  die "Cannot open file: $!";
#  exit;
#}

# 一次性读取所有数据
@all_data = <>;

# 获取词典解释起止位置，以哈希存储
$i=0;
foreach $all (@all_data) {
  if ( $all =~ /^(-->朗道)/ ) {
    push (@cidian, $i);
    $hdic{"$i"}="langdao";
  }

  if ( $all =~ /^(-->牛津)/ ) {
    push (@cidian, $i);
    $hdic{"$i"}="niujin";
  }

  if ( $all =~ /^(-->CDICT)/ ) {
    push (@cidian, $i);
    $hdic{"$i"}="cdict";
  }

  if ( $all =~ /^(-->21世纪)/ ) {
    push (@cidian, $i);
    $hdic{"$i"}="sj21";
  }

  if ( $all =~ /^(-->英文字根)/ ) {
    push (@cidian, $i);
    $hdic{"$i"}="zigen";
  }

  $i++;
}
$hdic{$i} = "end";
push (@cidian, $i);

#foreach $key (sort keys %hdic){
#  $value = $hdic{$key};
#  print  "$key => $value \n";
#}

# 得到由小到大的字典行数排列
my @keys = sort { $a <=> $b } keys %hdic;
# print "@keys \n";

# 得到每个字典的解释 landao,niujin,sj21,cdict,zigen分别用@+字典简写访问
$len = @keys;
for ($i=0; $i<$len; $i++){
  $n1 = $hdic{@keys[$i]};
  @$n1 = @all_data[($keys[$i]+3)..($keys[$i+1]-2)];
}

# 修改21世纪英汉汉英大辞典的格式
## 对一些不符合规范的格式调整 将<<>>顶头写
$len = @sj21;
for ($i=0; $i<$len; $i++) {
  if (@sj21[$i] ~~ /<<.*>>/)  {
    push (@da , $i ); #获取含有<<>>解释项所在数组列
    if($`) {
      @sj21[$i-1] = @sj21[$i-1].$`;
      @sj21[$i] = $&.$';
    }
  }
}
## 进行标注  << k  keys  关键词；主项; c  categery  种类；形容词动词等; m  meaning 解释项; e  example 词组或例句; o  other 其他；
chomp @sj21[0];
chomp @sj21[1];
@sj21[0] = "<div><ul id=\"sj21\"><li class=\"k\">".@sj21[0]."</li>";
@sj21[1] = "<li class=\"o\">".@sj21[1]."</li>";
$len = @sj21;
for ($i=2; $i<$len; $i++) {
  chomp $sj21[$i];
  if ($sj21[$i] ~~ /<<.*>>/) {
    $sj21[$i] = "<li class=\"c\">".$sj21[$i]."</li>";
  } elsif ($sj21[$i] ~~ /( *^[0-9])|( *^[a-z]\.)/) {
    $sj21[$i] = "<li class=\"m\">".$sj21[$i]."</li>";
  } else {
    $sj21[$i] = "<li class=\"e\">".$sj21[$i]."</li>";
  }
}
foreach $sj21 (@sj21) {
  $sj21 =~ s/\n//g;        #去掉换行符等；
  $sj21 =~ s/\r//g;        #去掉换行符等；
}
push (@sj21, "</ul></div>");


# 修改朗道英汉
## 进行标注  << k  keys  关键词；主项; c  categery  种类；形容词动词等; m  meaning 解释项; e  example 词组或例句; o  other 其他；
chomp @langdao[0];
@langdao[0] = "<div><ul id=\"langdao\"><li class=\"o\">".@langdao[0]."</li>";
$len = @langdao;
for ($i=1; $i<$len; $i++) {
  chomp $langdao[$i];
  if ($langdao[$i] ~~ / *[a-z]+\./) {
    $langdao[$i] = "<li class=\"m\">".$langdao[$i]."</li>";
  } elsif ($langdao[$i] ~~ / *(相关词组)/) {
    $langdao[$i] = "<li class=\"c\">".$langdao[$i]."</li>";
  } else {
    $langdao[$i] = "<li class=\"e\">".$langdao[$i]."</li>";
  }
}
foreach $langdao (@langdao) {
  $langdao =~ s/\n//g;        #去掉换行符等；
  $langdao =~ s/\r//g;        #去掉换行符等；
}
push (@langdao, "</ul></div>");

# 修改CDICT
## 进行标注  << k  keys  关键词；主项; c  categery  种类；形容词动词等; m  meaning 解释项; e  example 词组或例句; o  other 其他；
chomp @cdict[0];
chomp @cdict[1];
@cdict[0] = "<div><ul id=\"cdict\"><li class=\"o\">".@cdict[0]."</li>";
@cdict[1] = "<li class=\"o\">".@cdict[1]."</li>";
$len = @cdict;
for ($i=2; $i<$len; $i++) {
  chomp $cdict[$i];
  if ($cdict[$i] ~~ / *^<<.*>>/) {
    $cdict[$i] = "<li class=\"c\">".$cdict[$i]."</li>";
  } elsif ($cdict[$i] ~~ /( *^[0-9])|((( *)|(\t)|(\n)|(\r))[a-z]\.)/) {
    $cdict[$i] = "<li class=\"m\">".$cdict[$i]."</li>";
  } elsif ($cdict[$i] ~~ / *^\[/) {
    $cdict[$i] = "<li class=\"o\">".$cdict[$i]."</li>";
  } else {
    $cdict[$i] = "<li class=\"e\">".$cdict[$i]."</li>";
  }
}
foreach $cdict (@cdict) {
  $cdict =~ s/\n//g;        #去掉换行符等；
  $cdict =~ s/\r//g;        #去掉换行符等；
}
push (@cdict, "</ul></div>");

# 修改niujin
## 进行标注  << k  keys  关键词；主项; c  categery  种类；形容词动词等; m  meaning 解释项; e  example 词组或例句; o  other 其他；
chomp @niujin[0];
@niujin[0] = "<div><ul id=\"niujin\"><li class=\"o\">".@niujin[0]."</li>";
$len = @niujin;
for ($i=1; $i<$len; $i++) {
  chomp $niujin[$i];
  if ($niujin[$i] ~~ / *^[a-z]+/) {
    $niujin[$i] = "<li class=\"c\">".$niujin[$i]."</li>";
  } elsif ($niujin[$i] ~~ /( *^[0-9])|( *^\([a-z]+\))/) {
    $niujin[$i] = "<li class=\"m\">".$niujin[$i]."</li>";
  } else {
    $niujin[$i] = "<li class=\"e\">".$niujin[$i]."</li>";
  }
}
foreach $niujin (@niujin) {
  $niujin =~ s/\n//g;        #去掉换行符等；
  $niujin =~ s/\r//g;        #去掉换行符等；
}
push (@niujin, "</ul></div>");

# 修改英文字根词典
## 进行标注  << k  keys  关键词；主项; c  categery  种类；形容词动词等; m  meaning 解释项; e  example 词组或例句; o  other 其他；
chomp @zigen[0];
@zigen[0] = "<div><ul id=\"zigen\"><li class=\"o\">".@zigen[0]."</li>";
$len = @zigen;
for ($i=1; $i<$len; $i++) {
  chomp $zigen[$i];
  if ($zigen[$i] ~~ / *[a-z]+\./) {
    $zigen[$i] = "<li class=\"m\">".$zigen[$i]."</li>";
  } elsif ($zigen[$i] ~~ / *(根)/) {
    $zigen[$i] = "<li class=\"m\">".$zigen[$i]."</li>";
  } else {
    $zigen[$i] = "<li class=\"e\">".$zigen[$i]."</li>";
  }
}
foreach $zigen (@zigen) {
  $zigen =~ s/\n//g;        #去掉换行符等；
  $zigen =~ s/\r//g;        #去掉换行符等；
}
push (@zigen, "</ul></div>");

# 综合所有修饰结果
@modified = ("\t",@sj21,"\t" ,@langdao,"\t" ,@niujin,"\t" ,@cdict,"\t",@zigen);
print "@modified";

如此可以对每个义项进行标记，然后分别做不同处理。（词典暂时只有"21世纪英汉汉英双向词典"，"朗道英汉字典5.0"，"牛津英汉双解美化版"，"CDICT5英汉辞典"，"英文字根字典"；个人觉得够了，谁会背单词看那么多词典。。。不过可添加一本例句词典，不知大家有啥建议）

经过上面的处理，我们在家目录获得了ankifile文件，这个便可以导入Anki程序中。请注意导入时，第1列是单词，第2、3列是预留出来的读音文件，第4、5、6、7、8既是上述的词典顺序（词典是分开的）。

我这里给大家提供一个配色模板，个人觉得还不错（请原谅我无耻的借用了 欧陆词典 的配色方案）。

卡片格式刷中的代码

*,ul,li {padding: 0; margin: 0; list-style-type: none;}

.card { font-family: arial; font-size: 20px; text-align: left; color: black; background-color: #F8FBEF; line-height: 110%; }

.k { color: #FF0000; font-size: 18px; }

.o { color: #FFCC66; }

.c { color: #008000; }

.m { color: #0000FF;#0000CD; }

.b { color: #000000; }

.e { color: #9400D3 ;#8A2BE2; text-indent: 3%; list-style-positon: inside; }

正面模板为：

<div style='font-family: Arial; font-size: 22px;text-align: center;'></div><br>

背面模板为：

<div style='font-family: Arial; font-size: 20px;text-align:center;'></div>

<hr id=answer> <div style='text-align:left;font-family: Arial; font-size: 16px;color:#FF00FF;text-indent:0em'>笔记：</div>

<div style='text-align:left;font-family: Arial; font-size: 16px;text-indent:1.5em;color:#000000;'></div><br>

<div style='text-align:left;font-family: Arial; font-size: 14px;color:#FF0000;text-indent:0em;text-align: center'>21世纪英汉汉英双向词典</div><br> <div style='font-family: Arial; font-size: 16px;'></div><br>

<div style='border:1px solid #FF0000;text-align:left;font-family: Arial; font-size: 14px;color:#FF0000;text-indent:0em;text-align: center;'>朗道英汉字典</div><br> <div style='font-family: Arial; font-size: 16px;'></div><br>

<div style='border:1px solid #FF0000;text-align:left;font-family: Arial; font-size: 14px;color:#FF0000;text-indent:0em;text-align: center;'>英语字根字典</div><br> <div style='font-family: Arial; font-size: 16px;'></div><br>

<div style='border:1px solid #FF0000;text-align:left;font-family: Arial; font-size: 14px;color:#FF0000;text-indent:0em;text-align: center;'>牛津英汉双解美化版</div><br> <div style='font-family: Arial; font-size: 16px;'></div><br>

<div style='border:1px solid #FF0000;text-align:left;font-family: Arial; font-size: 14px;color:#FF0000;text-indent:0em;text-align: center'>CDICT5英汉辞典</div><br> <div style='font-family: Arial; font-size: 16px;'></div><br>

<div style='font-family: Arial; font-size: 18px;'></div><br>

<div style='font-family: Arial; font-size: 20px;'></div><br>

<div style='border:1px solid #000000;background-color:#FFFFFF;text-align:left;font-family: Arial; font-size: 15px;color:#0489B1;'>标签： </div>

limma包中专门有一个函数进行背景的矫正，即backgroundCorrect()函数。

### 背景矫正
RG <- backgroundCorrect(RG, method="normexp", offset=0 ,normexp.method="saddle")        # 默认 “saddle” 亦可选择“mle”

method有“auto”，“none”，“subtract”，"half"，"minimum"，"movingmin"，"edwards"或者"normexp"等方法；

在method取“normexp”时，可以取"saddle"，"mle"，"rma"或者"rma75"。

有作者建议使用“mle”或者“saddle”，两个运行速度也差不多。如果数据中含有“形态背景估计（morphological background estimates）”，比如SPOT和GenePix图像处理软件，那么method = "subtract"也就较好的表现。

当使用method = "subtract"，这段代码可省略，因为在组内归一化中，默认使用扣除法进行估值。

代码如下：

### 芯片内归一化前的MA图
pdf(file="./result/B-M2/p.be.nw.pdf",width=6,height=6)
plotPrintTipLoess(RG)
dev.off()
### 芯片内归一化
MA <- normalizeWithinArrays(RG, method="printtiploess")        # 默认"printtiploess"
### 芯片内归一化后的MA图
pdf(file="./result/B-M2/p.af.nw.pdf",width=6,height=6)
plotPrintTipLoess(MA)
dev.off()

绘制loess回归的命令为plotPrintTipLoess()，当然也可以使用plotMA()；

method："none"，"median"，"loess"，"printtiploess"，"composite"，"control"和"robustspline"。初始值设定为“printtiploess”，但是对于Agilent芯片或者小样本芯片（每个“点样块”少于150个探针）。可用选用的loess或者robustspline。“loess归一化方法假设了有相当大的一部分探针没有发生差异化表达，而不是上调或者下调的基因数差不多或者差异化程度围绕着0波动。”²。需要注意，组内归一化只是对单张芯片的M值进行了规整（不影响A值），但是对与组间各个通道没有进行比较。

weight：是图像处理软件对探针权重的标记，如果使用weight，那么在归一化过程中weight为0的探针不会影响其他探针，这并不意味着这些探针会被剔除，它们同样会被归一化，也会出现在归一化的结果中。如果不想使用，那么weight设为NULL。

iterations：设定loess的循环数，循环数越多，结果越强健（robust）。（暂时自己也不理解这个，都选默认）

芯片内归一化后，必须进行芯片间归一化，才能横向比较各芯片数据。

### 芯片间归一化前的箱线图
pdf(file="./result/B-M2/p.be.nb.pdf",width=6,height=6)
boxplot(MA$M~col(MA$M),names=colnames(MA$M))
dev.off()
### 芯片间归一化
MA <- normalizeBetweenArrays(MA,method = "scale")
### 芯片间归一化后的箱线图
pdf(file="./result/B-M2/p.af.nb.pdf",width=6,height=6)
boxplot(MA$M~col(MA$M),names=colnames(MA$M))
dev.off()

method：“none"，"scale"，"quantile"，"Aquantile"，"Gquantile"，“Rquantile”，“Tquantile”，“cyclicloess”。

“scale”对log-ratio数值进行归一化；“quantile”对密度（intensity）进行归一化；“Aquantile”对A数值进行归一化，不调正M数值；"Gquantile"和“Rquantile”则分别对Green和Red通道进行归一化，适用于Green或者Red为“参考标准（common reference）”的样品；“Tquantile”表示样品分开归一化或者Green和Red一先一后进行归一化。

本芯片看介绍似乎应该使用Aquantile进行归一化，但箱线图显示效果不好（不知道为什么？），因此使用scale方法。

这里得接触limma包将所有芯片分析统一的一个模型————“线性模型”。这是limma差异基因挑选的精华，Bioconductor所出的书籍《Bioinformatics and Computational Biology Solutions using R and Bioconductor》专门有一章介绍了各个模型的建立，可参考链接点这里。

我们分析的这个芯片比较简单，直接使用以下办法代码即可。关于模型建立可参考上面链接或者上面的书籍。（表示本人也不是非常理解。。。就不在这里误人子弟了。。。）

## limma包寻找差异表达基因
## 实验设计
design <- c(1,1) 
## 模型拟合
fit <- lmFit(MA, design)
fit <- eBayes(fit)
## 差异基因输出
diffgene.B.M2 <- topTable(fit, adjust="fdr", sort.by="B", number=1000)

结果输出的排序可选用B、p、P等。（我使用p.value=0.05来筛选p<0.05的基因，但是不知道为啥这个参数没有生效？）

一般挑选差异基因看adj.P.Val这一列。

• 唯有你愿意去相信，才能得到你想相信的。对的人终究会遇上，美好的人终究会遇到，只要让自己足够美好。努力让自己独立坚强，这样才能有底气告诉我爱的人，我爱他。

• 佛说，与你无缘的人，你与他说话再多也是废话。与你有缘的人，你的存在就能惊醒他所有的感觉

• 我捧你的时候你是杯子，松手的时候你就特么是个玻璃碴子。——给那些不珍惜的人

• 生命中最深的孤独，就是没有你的陪伴

• 现在见面无语的朋友，曾经都打得火热。同理可证，现在放不下的，以后白给你都不要

• 一个男人如果抛弃了一个视他如命的女人，那么他就会遇到一个视他如狗的女人

• 女人错过第一个想嫁的男人，便没了挑剔的欲望。男人错过第一个想娶的女人，便有了挑剔的毛病

• 喜不喜欢，合不合适，能不能在一起，是三件不同的事

• 有时候，你放弃了某人，并不是因为你不再在乎，而是因为你意识到他已不在乎了。 现在才懂，原来一个人可以难过到，没有情绪，没有言语，没有表情。

• 没有人值得你流泪，值得让你流泪的人是不会让你哭泣的

• “爱”和“喜欢”的区别很简单，如果你爱花你会给它浇水，喜欢则会摘下它！

• 我说不出来为什么爱你，但我知道，你就是我不爱别人的理由。

• 安全感，是尘埃落定的安稳，是不离不弃的笃信

• 我们喜欢的，要么错过了，要么已经有主了；喜欢我们的，总觉得缺少一种感觉。于是我们抱着追求真感情的态度，寻找爱情，可是总觉得交际面太窄，没有办法认识理想的类型；于是我们抱着宁缺毋滥的态度，自由着，孤单着……

• 我们之间的关系有多脆弱呢，我只要关掉电脑关掉手机，可能你这辈子就再也不会联系到我了。。。

• 男人说：这个世界上的女人有两种：让人头疼的女人和让人心疼的女人。 女人说：这个世界上的男人有两种：让人伤身的男人和让人伤心的男人

• 不要轻易去依赖一个人，它会成为你的习惯，当分别来临，你失去的不是某个人，而是你精神的支柱。无论何时何地，都要学会独立行走，它会让你走得更坦然些~~

• 我们都是双面人，一面沉默不语，一面聒噪到不行

• 如果我放弃，不是因为我输了，而是因为我懂了

• 别告诉别人你今天难受过 什么也别对别人说 因为说了也没有用

• 曾经喜欢一个人，如今喜欢一个人

• 你所浪费的今天，是昨天死去的人奢望的明天。你所厌恶的现在，是未来的你回不去的曾经

• “好，是我的错，行了吧。＂这句话，男孩说，代表这事完了。这句话，女孩说，代表你完了。

• 喜欢一个人 就要努力去追 不要说什么做朋友 难道你忍心看着他和别人在一起

• 爱，往往是百转千回后，发现原来它一直在你身边

• 男人发信息告诉你，“我喝醉了”等于“我喜欢你”

• 【有些东西失去了再得到的时候已经没有价值了！】有人问我，失去的东西还会回来吗？怎么说呢，嗯，还是会的吧。只是，我曾经丢过一枚扣子，等到后来找到那扣子时，我已经换了一件衣服了

• 无论受了多少委屈，只有自己憋在心里。不是不想说，只是不知道该怎么说，能和谁说。

• 说爱你的人不一定等得起你，但等你的人一定很爱你

• 所谓幸福，就是一个笨蛋遇到一个傻瓜，引来无数人的羡慕和嫉妒

• 不要气馁。虽然你胸小，但是你脸大呀。虽然你个子矮，但是你发际线高呀。虽然你的脂肪厚，但是你的钱包薄呀。虽然你的薪水少，但是你的工作多呀。虽然你的银行帐户很空，但是你的购物车很满呀。虽然你活的很差劲，但是你的情敌活的很好呀。虽然他不喜欢你，但是别人也不喜欢你呀

• 当我买得起巧克力的时候，我已经不再天天想吃了。当我可以随便玩电脑而没人管的时候，我已经懒得打开电脑了。当我优秀地足够让你不会离我而去时，我已经不再非你莫属了。

• 如果你给我的，和你给别人的是一样的，那我就不要了。—— 三毛

• 我们执着什么，往往就会被什么所骗；我们执着谁，常常就会被谁所伤害。所以我们要学会放下，凡事看淡一些，不牵挂，不计较，是是非非无所谓。

• 因为无能为力，所以顺其自然。因为心无所恃，所以随遇而安

• 做事总三分钟热度的我，却爱了你这么久，平常总健忘丢三落四的我，却把你记那么清

• 你是不是太容易得到我的真心，所以就一定要拿来浪费。

• 在青春最好的年纪，你可以爱一个人，但不要等待一个人。你可以去毫无保留的爱人，就算是爱错了，摔倒了，大不了拍拍灰尘继续往前走。但千万不要停留在原地，毫无期限的等待某人。等待的往往不是爱，而是纠缠虚耗。青春拥有的就是激情，激情耗尽了，人就老了

• 原来这就是遇到对的人的感觉

• 有些女人，她可以要得很少，不在乎他一无所有，不在乎为了跟他在一起要克服多少的困难；但是她同时也要得很多，她要那个男人全部的真心，如果没有，宁可放弃

• 就是现实社会吗?只要他有钱,长成什么样子也无所谓

• 你是否有勇气喜欢一个人三年 你是否愿意等一个人三五年

• 不要把我的关心当成理所当然。不管我有多爱你，最终也会有疲惫的一天

• 一个男人最大的失败就是，把逗笑自己女人的机会让给别人

• 很多事情，我并不是不知道，不在意，只是不想斤斤计较，不想戳穿你。那么请你在骗我的同时，也请注意点分寸

• 成熟的一面是给外人看的，幼稚的一面是给爱人看的

• 一对老人在宁波中山广场看完“天然舞台”演出后，牵着手，扛着凳子从解放桥走回家。这一幕，有些人找了一辈子都找不到，有些人想了一辈子只是个梦想。爱，就牵他（她）的手。。。

• 不管爱情，还是友情，终极的目的不是归宿，而是理解、默契——是要找一个可以边走边谈的人，无论什么时候，无论怎样的心情

• 不管是友情还是爱情，你来，我热情相拥。你走，我坦然放手

• 病了，一个人扛；烦了，一个人藏；痛了，一个人挡；街上，一个人逛；路上，一个人想；晚上，一个人的床……慢慢地习惯了一个人的生活，变得沉默、变得冷落、没了想理、不想说、不想看……我不是高傲，也不是胡闹，是厌倦了所有的依靠

• 因为平淡，我们的爱情有时会游离原本温馨的港湾；因为好奇，我们的行程会在某个十字路口不经意的拐弯，就在你意欲转身的刹那，你会听见身后有爱情在低声地哭泣

• 如果有人伤害了你，请一如既往的善良美好，好好享受属于你的生活，就像没受过伤一样。终有一天那个人会后悔错过你。我想，这才是最好的回答

• 失去了缘分的人，即使在同一个城市里也不太容易碰到

• 我并不失落，我也没有受伤，没有生气，我只是有点累了，我厌倦了付出太多，回报太少

• 当你知道了许多真实、虚假的东西，就没有那么多酸情了。你越来越沉默，越来越不想说

• 时间在变，人也在变。有些事，不管我们如何努力，回不去就是回不去了

• 我想要的爱情不是一辈子不吵架，而是吵架了还能一辈子。。。