Lesson 19 Sold out

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Lesson 19 Sold out

词汇

hurry v. 匆忙
动词格式变化:
过去式:hurried
过去分词:hurried
ing形式:hurrying
三单形式:hurries
表示“快”的单词:
quick a. 快的【动作】
quickly adv. 快地
fast a. 快的【速度】
speedy a. 快的
hurry v. 快而慌乱
hurried a. 慌乱的
例句:咱们得快点,咱们比他们落后多了。
   Let’s hurry a bit, we are far behind them.
常用搭配:
in a hurry 匆忙,着急
例句:我急着做完作业。
   I have to finish my home work in a hurry.
in no hurry 不匆忙
例句:我不急,你慢慢来。
   I am in no hurry. Take your time.
搭配:Hurry up! 快点的!
例句:我着急去学校!
   I hurry to school!
区别:come in 进来
   hurry in 匆忙地进来
   go out 出去
   hurry out 匆忙地出去

ticket office 售票处
ticket n. 票,罚单,商品标签
ticket 搭配:
book a ticket 订票
check a ticket 检票
one-way ticket 单程票
single ticket 单程票
round-trip ticket 往返票
return tickets 往返票

pity n. 令人遗憾的事 v. 同情
同义词:sorry a. 遗憾的,抱歉的
用法:It’s a pity that … ……事太遗憾了。
   What a pity! 真可惜呀!
例句:很遗憾他不能来。
   It’s a pity that he can’t come.

exclaim v. 大声说
构成:claim v. 声明,声称
   ex-向外
区别:outcry n. 高声喊叫,反对
   scream v. 尖叫 [害怕]
例句:他大声说那不是的。
   He exclaimed that it was untrue.

return v. 退回,还给
vi. 回,返回
例句:Tim刚从澳大利亚回来。
   Tim has just returned from Australia.
vt. 把……送回,归还,退回
例句:他把书还给了图书馆。
   He returned the books to the library.
return money = pay back = repay 还钱

sadly adv. 悲伤地,丧气地
构成:sad a. 悲伤的
   -ly 副词后缀
相关:sadness 悲伤
大多数形容词+ly 都变成副词
例外:lovely a. 可爱的
   friendly a. 友好的
   lonely a. 孤单的
   silly a. 傻的

课文部分

‘The play may begin at any moment,’ I said.
  ‘It may have begun already,’ Susan answered.
  I hurried to the ticket office. ‘May I have two tickets please?’ I asked.
  ‘I’m sorry, we’ve sold out,’ the girl said.
  ‘What a pity!’ Susan exclaimed.
  Just then, a man hurried to the ticket office.
  ‘Can I return these two tickets?’ he asked.
  ‘Certainly,’ the girl said.
  I went back to the ticket office at once.
  ‘Could I have those two tickets please?’ I asked.
  ‘Certainly,’ the girl said, ‘but they’re for next Wednesday’s performance. Do you still want them?’
  ‘I might as well have them,’ I said sadly.

语言点

‘The play may begin at any moment,’ I said.
‘It may have begun already,’ Susan answered.
“剧马上就要开演了,”我说。
“也许已经开演了呢,”Susan回答说。
at any moment=at any time 随时
相关:at this moment = now 此时此刻
   at that moment = then 那时
may begin 一种可能性的判断
相关:must+原形:指比较肯定的判断
   cannot+原形:指否定性的判断
   may+原形:指可能性的判断
情态动词表示推测:
例句:你一定是蒂娜,我见过你的照片。
   You must be Tina. I’ve seen your picture.
   你不可能是蒂娜,她已经出国了。
   You can’t be Tina. She has been abroad.
   她可能是蒂娜,但我确定不了。
   She may be Tina, but I’m not sure.
may have done 对发生完的事情一种可能性判断
must have done 对发生完的事情一种肯定性判断
can’t have done 对发生的事情一种否定性判断
例句:我找不到包,一定是被偷了。
   I can’t find my bag. It must have been stolen.
   简从我身旁走过没说话,她一定是没有看见我。
   Jane walked past me without speaking. She can’t have seen me.
   书包可能是被偷了。
   The bag may have been stolen.

I hurried to the ticket office. ‘May I have two tickets please?’ l asked.
‘I’m sorry, we’ve sold out,’ the girl said.
我匆匆赶到售票处,问:“我可以买两张票吗?”
“对不起,票已售完。”那位姑娘说。
May I have two tickets please? = May I buy two tickets please?
不规则变化:sell-sold-sold buy-bought-bought
搭配:sell out 售完 sell out of sth. 卖光
例句:所有的票都卖完了。
   We’ve sold out of all the tickets. = All the tickets have been sold out.
搭配:be sold out 售光
   be sold out of sth. 卖光存货、票等
例句:先生,星期天的报纸已经卖完了。
   We are sold out of Sunday newspaper, Sir.
搭配:sell well 畅销
相关:sell badly 滞销
例句:这部戏的票卖座。
   The tickets for the play sold well.
   这部戏的票不卖座。
   The tickets for the play sold badly.
搭配:sell for + 价格 以……价格出售
   sell at + 价格 以……价格卖出
例句:这件古花瓶至少要卖5000美元。
   The antique vase will sell for 5O0O dollars at least.
   今年包菜的价格很高。
   Cabbage is selling at a high price this year.
相关:seller 售货人 buyer买方
搭配:a good seller 畅销的商品
   a bad seller 滞销的商品
   a best seller 畅销品
   sale n. 卖品
搭配:for sale 待售
   a house for sale 待售的房
   not for sale 非卖品
搭配:on sale 出售,上市,廉价,特价
例句:那天鸡蛋特价销售。
   They sell eggs on sale that day.
相关:salesman 男外卖员,推销员
   saleswoman 女店员,女推销员
   an insurance salesman 保险椎销员

‘I might as well have them,’ I said sadly.
"我还是买下的好,"我垂头丧气的说。
may as well = might as well do
例句:你认为你会通过考试吗?决不会,我还是放弃的好。
   Do you think you’ll pass the exam? I’ll never pass. I might as well give up.
   你想和我一起去看电影吗?
   Do you want to come to the cinema with me?
   我反正没事可做,还是同你一起去吧。
   I haven’t got anything to do, so I may as well come with you.

【DFT】听力-Listen and Type 我。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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dongziwen1的博客 93

Linux网络学习【深入理解多路转接epoll】

本文围绕 Linux 多路转接 epoll 展开,以“设计动机—核心机制—触发模式—代码实践”为主线,对比 select、poll 的监听管理与就绪检查方式,解析关注集合、就绪列表及核心接口,重点讲解水平触发与边缘触发的行为差异,以及边缘触发配合非阻塞读写的处理要点。结合多连接服务器实践,梳理事件注册、连接接收、部分收发、可写事件按需监听及断开清理流程,厘清就绪通知与操作完成的区别,分析常见错误与性能影响因素,帮助读者建立从事件循环到连接管理的完整认识,为高并发服务器与事件驱动框架开发打下基础。

承于所学,探技术之渊;以代码求政,寻成长之道。 1万+

正则表达式学习笔记 02:基础语法

正则表达式是描述字符匹配规则的迷你语言,由普通字符和元字符组成。普通字符直接匹配自身,而元字符如.、*、+、^、$等具有特殊含义,用于控制匹配模式。常见功能包括任意字符匹配、字符类、预定义类(如\d)、量词、位置锚点、分组与捕获、环视断言及反向引用。需注意,若要匹配元字符本身,必须使用转义符\。例如,\.可匹配字面点号。

菜鸟的专栏 185

[LangChain] 学习笔记(08):工具调用底层闭环与第三方搜索(Tavily)实战

大模型通过工具调用实现外部能力扩展:模型返回tool_calls,开发者本地执行后将结果以ToolMessage形式追加至对话历史,再由模型生成最终回答。关键闭环在于状态追加,否则会陷入死循环。借助LangChain生态如TavilySearch,可轻松接入联网搜索,突破知识时效限制。注意避免invalid_tool_call_id错误,确保消息历史完整;网络超时需检查代理或环境配置。简单问题模型自主解答属正常行为。

一名在 Linux 与 C/C++ 世界里打怪升级的开发者。持续输出系统编程、网络编程、数据结构与算法的高质量学习笔记与实战总结 357

ES6:Iterator与Generator函数学习及Generator函数和async实现异步编程理解

几个概念:可迭代对象是指具有迭代器接口的对象: 实现类数组使用 for of 循环 对象无法使用数组的迭代器。 generator 函数类似遍历器函数,返回一个迭代器对象; 该对象调用 方法时,会把 后面的表达式作为值 ,并执行当前指针与下一步指针之间的程序。 generator 实现迭代器函数 后面跟的内容为 得到的 值。流程:循环 会调用 generator 函数,返回一个 iterator 对象, 方法由 generator 内部的 决定。 Gene

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AllenAC
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