Eng_名词

英语语法之限定词与冠词使用

1.(Determiners)限定词:用来标注名词的范围

a new book

        限定词   形容词 名词

决定第三部分  可有可无


2.什么时候不需要限定词:不能以a(an)来表示一个的情况


3.专有名词:独一无二,很多词在语义中(句子)是专有名词,但是其他时候不是

There are five Sundays this month.

I have an appointment on Sunday.

Mr.Elson was persident of the high school.

Some say he was a better persident than Mr.Robert.


a(an)—弱化(来源于)—one

the—弱化(来源于)—that/those


4.定冠词和专有名词:如果是专有名词则不能用the,用了就表示不止一个。

而语法书中的例外其实也遵循这个道理

the pacific(Ocean)  太平洋只一个,但是大洋有多个,后面的Ocean是省略了



Test:

1~5 CADCA

6~10 CAAAA

11~15 DBADB

16~20 ABBAD


Answer

1.所有格有两种表示方式,人和生物可用s,无生命的用of



基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
出现错误 `Resource averaged_perceptron_tagger_eng not found.` 是因为 NLTK 找不到 `averaged_perceptron_tagger` 资源包。这个资源是用于英文词性标注(POS tagging)的核心组件。 --- ### ✅ 解决方法 #### ✅ 方法一:使用 NLTK 自动下载 在你的 Python 脚本或交互环境中运行以下代码: ```python import nltk nltk.download('averaged_perceptron_tagger') ``` 这将自动下载并安装 `averaged_perceptron_tagger` 到默认的 NLTK 数据路径中。 --- #### ✅ 方法二:手动下载并安装(适用于无法联网的环境) 1. **访问 NLTK GitHub 数据仓库:** https://github.com/nltk/nltk_data 2. **搜索 `averaged_perceptron_tagger` 包:** 下载地址: https://github.com/nltk/nltk_data/raw/gh-pages/packages/taggers/averaged_perceptron_tagger.zip 3. **解压文件:** 将下载的 `averaged_perceptron_tagger.zip` 解压后,你会得到一个文件夹,里面包含模型文件。 4. **复制到 NLTK 数据目录:** 将解压后的文件夹放入以下路径之一(推荐第一个): - `C:\Users\w60075483\nltk_data\taggers\averaged_perceptron_tagger\` 如果目录不存在,请手动创建: ``` nltk_data\taggers\averaged_perceptron_tagger\ ``` 5. **验证是否成功:** ```python import nltk from nltk import pos_tag, word_tokenize tokens = word_tokenize("This is a test sentence.") print(pos_tag(tokens)) ``` 如果输出类似 `[('This', 'DT'), ('is', 'VBZ'), ...]`,说明资源加载成功。 --- ### 📌 补充说明 - `averaged_perceptron_tagger` 是 NLTK 默认使用的英文词性标注器。 - 它基于机器学习模型,用于标注英文单词的词性(如名词、动词、形容词等)。 - 如果你处理的是中文或其他语言,需要使用其他工具(如 `jieba`、`StanfordNLP`、`spacy` 等)。 --- ### ✅ 验证 NLTK 数据路径 你可以运行以下代码查看 NLTK 当前搜索资源的路径: ```python import nltk print(nltk.data.path) ``` 确保你放置资源的目录在这些路径中。如果不是,可以添加: ```python nltk.data.path.append("D:/nltk_data") ``` ---
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