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使用 telegram 收发微信消息.md 使用 telegram 收发微信消息 安装 xxxxxxxxxx # 下载源码 git clone https://github.com/blueset/ehForwarderBot.git cd ehForwarderBot ​ # 创建存储目录并赋权 mkdir storage chmod + rw ./storage ​ # 安装依赖项 sudo apt-get install python3-dev python3-setuptools libwebp-dev libmagic-dev ffmpeg pip3 install -r requirements.txt 创建 Telegram Bot 可以使用 @BotBrother 创建，发送指令 /newbot ，根据提示完成创建，之后得到一个 token 接下来还要对刚刚启用的 Bot 进行进一步的配置：允许 Bot 读取非指令信息、允许将 Bot 添加进群组、以及提供指令列表： 发送 /setprivacy 到 @BotFather，选择刚刚创建好的 Bot 用户名，然后选择 Disable； 发送 /setjoingroups 到 @BotFather，选择刚刚创建好的 Bot 用户名，然后选择 Enable； 发送 /setcommands 到 @BotFather，选择刚刚创建好的 Bot 用户名，然后发送如下内容：  link - 将会话绑定到 Telegram 群组 chat - 生成会话头 recog - 回复语音消息以进行识别 extra - 获取更多功能 配置 EFB xxxxxxxxxx cd ehForwarderBot mkir storage chmod + rw storage cp config.sample.py config.py vi config.py 把 config.py 中的 token 和 admin 字段换成你的 Telegram Bot 的 token 和你的 Telegram ID，至于下面的两个语音转换可根据自己需

学校教育的收益，始于 Mincer （ 1958 ）的具有开创性的有关工资与学校教育相互联系的研究，已成为重要的理论和实证研究课题（学术界往往将工资的对数对受教育年限及其他控制变量进行的这类回归称之为 Mincerian regression ）。你可能对此感到不解，因为两者之间的实证性解释是学历提高个人的生产率。但是也有其他解释。例如，根据 Spence 工作市场的信号模型，教育是能力的信号，高学历的人挣高薪。虽然学历并没有提高个人的挣钱能力，但学历与工资之间是存在联系，原因是工资与教育等两个变量均受到第三个变量“能力”的影响。 Griliches （ 1976 ）采用工具变量法对遗漏变量问题进行了校正。本例子来源于 Griliches, Z., 1976, "Wages of Very Young Men", Journal of Plitical Economy,84,pp.69-85. 数据： grilic.dta 变量： lw （工资对数）， s （受教育年限）， age （年龄）， exper （工作经验）， tenure （在单位的工作年数）、 IQ （智商）， mrt （母亲的受教育年限）， kww （在 "knowledge of the World of Work" 测试中的成绩）， mrt （婚姻虚拟变量，已婚 =1 ）， rns （美国南方虚拟变量，住在南方 =1 ）， smsa （大城市虚拟变量，住在大城市 =1 ） IV 估计的步骤： （一）做普通最小二乘法 OLS 估计，看看是否存在回归结果的不可靠性，然后初始怀疑存在内生性问题。具体细分两步： 打开数据文件 , 简单描述性统计分析 , 简单双变量相关分析， Pearson 相关分析，怀疑遗漏变量 iq ，考察智商与受教育年限的相关关系 grilic <- read_excel ( "Downloads/grilic.xls" ) corrplot ( cor (grilic), method = "circle" ) cor.test (grilic $ IQ,grilic $ S) ## ## Pearson's product-moment correl