//  [python]
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
import os
import math
import itertools
import heapq
import numpy as np
from collections import OrderedDict, deque, Counter
from bisect import bisect_left, bisect_right, insort_left, insort_right
sys.setrecursionlimit(10000)

dx = [1, 0, -1, 0]
dy = [0, 1, 0, -1]


class Dijkstra():
    def dijkstra(self, adj, start, goal=None):
        '''
        ダイクストラアルゴリズムによる最短経路を求めるメソッド
        入力
        adj: adj[i][j]の値が頂点iから頂点jまでの距離(頂点iから頂点jに枝がない場合，値はfloat('inf'))となるような2次元リスト(正方行列)
        start: 始点のID
        goal: オプション引数．終点のID
        出力
        goalを引数に持つ場合，startからgoalまでの最短経路を格納したリストを返す
        持たない場合は，startから各頂点までの最短距離を格納したリストを返す
        d = Dijkstra()
        d.dijkstra([[float('inf'), 2, 4, float('inf'), float('inf')], [2, float('inf'), 3, 5, float('inf')], [4, 3, float('inf'), 1, 4], [float('inf'), 5, 1, float('inf'), 3], [float('inf'), float('inf'), 4, 3, float('inf')]], 0)
        [0, 2, 4, 5, 8] # 例えば，始点0から頂点3までの最短距離は5となる
        d.dijkstra([[float('inf'), 2, 4, float('inf'), float('inf')], [2, float('inf'), 3, 5, float('inf')], [4, 3, float('inf'), 1, 4], [float('inf'), 5, 1, float('inf'), 3], [float('inf'), float('inf'), 4, 3, float('inf')]], 0, goal=4)
        [0, 2, 4] # 頂点0から頂点4までの最短経路は0 -> 2 -> 4となる
        '''
        num = len(adj)  # グラフのノード数
        dist = [float('inf') for i in range(num)]  # 始点から各頂点までの最短距離を格納する
        prev = [float('inf') for i in range(num)]  # 最短経路における，その頂点の前の頂点のIDを格納する

        dist[start] = 0
        q = []  # プライオリティキュー．各要素は，(startからある頂点vまでの仮の距離, 頂点vのID)からなるタプル
        heapq.heappush(q, (0, start))  # 始点をpush

        while len(q) != 0:
            prov_cost, src = heapq.heappop(q)  # pop

            # プライオリティキューに格納されている最短距離が，現在計算できている最短距離より大きければ，distの更新をする必要はない
            if dist[src] < prov_cost:
                continue

            # 他の頂点の探索
            for dest in range(num):
                cost = adj[src][dest]
                if cost != float('inf') and dist[dest] > dist[src] + cost:
                    dist[dest] = dist[src] + cost  # distの更新
                    heapq.heappush(q, (dist[dest], dest))  # キューに新たな仮の距離の情報をpush
                    prev[dest] = src  # 前の頂点を記録

        if goal is not None:
            return self.get_path(goal, prev)
        else:
            return dist

    def get_path(self, goal, prev):
        '''
        始点startから終点goalまでの最短経路を求める
        '''
        path = [goal]  # 最短経路
        dest = goal

        # 終点から最短経路を逆順に辿る
        while prev[dest] != float('inf'):
            path.append(prev[dest])
            dest = prev[dest]

        # 経路をreverseして出力
        return list(reversed(path))


class EndLoop(Exception):
    pass


def debug_print(L):
    for col in L:
        print(col)


def combination(n, k):  # return the result of nCk
    dp = [[0] * (n + 1) for i in range(n + 1)]
    for i in range(n + 1):
        dp[i][0] = 1
        dp[i][i] = 1
    for i in range(2, n + 1):
        for j in range(1, i):
            dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + dp[i - 1][j]

    return dp[n][k]


def debug_print_joined(L):
    for col in L:
        print("".join(col))


def transpose_matrix(L):
    transposed = list(map(list, zip(*L)))
    return transposed


def solve():
    H, W = list(map(int, input().split(" ")))
    image_input = []
    for i in range(H):
        tmp = input()
        image_input.append(tmp)
    image_input.insert(0, "hoge")

    image_output = [[] for _ in range(H * 2 + 1)]
    for i in range(1, H * 2 + 1):
        for j in range(W):
            image_output[i].append(image_input[int(math.floor((i + 1) / 2))][j])

    for i in range(1, len(image_output)):
        print("".join(image_output[i]))

solve()