Only Time

Who can say where the road goes 谁能说出道路伸向何方,

Where the day 1)flows 岁月流逝何处,

Only time... 唯有时光...

And who can 2)say if your love grows 又有谁能说出爱之成长,

As your heart chose 是否如心之所愿,

Only time... 唯有时光...

Who can say why your heart 4)sighs 谁能说出,当爱已飞走,

As your love flies 你的心何以叹息,

Only time... 唯有时光...

And who can say why your 3)heart cries, 又有谁能说出,当爱已不再,

When your love dies 你的心为何哭泣,

Only time... 唯有时光...

Who can say when the 5)roads meet 谁能说出,路在此交汇,

That love might be 爱,或许,

In your heart 已生于你心。

And who can say when the day sleeps 又有谁能说出,当白昼睡去,

If the night keeps all your heart 夜晚是否占据你的心灵,

Night keeps all your heart... 夜晚占据你的心灵。

Who can say if your love grows 谁能说出爱之成长,

As your heart chose 是否如心之所愿,

Only time... 唯有时光...

And who can say where the road goes 谁能说出道路伸向何方,

Where the day flows 岁月流逝何处,

Only time... 唯有时光...

Who knows 谁能明了,

Only time... 唯有时光...

Who knows 谁能明了,

Only time... 唯有时光...

---语法点解释--

1. 是一贯的“恩雅式唱腔”,节奏舒缓却非常有震撼力。这首歌出现在老友记第8季第13集当中,Chandler在洗泡泡浴的时候。 这里把road 和day都拟人化了,特别是flow这个词,用得特别好,一个词就道出了时间悄悄流逝的感觉。flow表示“液体的流动”,比如说,Her tears flowed freely down her cheeks. 她眼泪止不住地顺着脸颊往下流。Blood suddenly started flowing out. 突然流出血来。flow 还可以表示“畅通无阻;流通;流传”,Keep the traffic flowing. 保持交通畅通无阻。In convection, hot currents flow upwards. 在对流中热气流向上运动。

2. say 在这里可以用 tell 来替换,表示“判断,决定”,比如说,I just can't tell the difference between these two colors. 我就是不知道这两种颜色有什么区别。How do you tell when to change gear? 你怎么确定何时换档?

3. 这里也把heart拟人化了,心在叹息,即是说心灵收到了创伤。

4. sigh表示“叹息,叹气”,She sighed as she lay back on the couch. 她在沙发上向后一躺,长叹了一声。He sighed with pleasure after the meal. 他饱餐了一顿之后,满足地叹了一口气。sigh 还可以表示“叹息地说,叹息地表示”,比如说,"I wish I didn't have so much to do," she sighed. 她叹着气说:“但愿我没有这么多事情做。”

5. the roads meet 就是指两条路交汇,这里也是指两个人相遇,爱就开始在彼此的心里生根发芽。 

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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