短句

最新推荐文章于 2022-03-12 23:27:57 发布
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#电话 #go

本文收集了一系列实用的英语口语表达，涵盖了日常对话中常见的场景和用语，帮助读者提高英语交流能力。
  1. Easier said than done.(说时容易做时难。) 
  2. Better late than never.(迟做总比不做好。) 
  3. You said it.(你算说对了。)  
  4. Can you give me a wake-up call?(你能打电话叫醒我吗？)
  5. Do you speak English?(你会说英语吗？)
  6. Can I take a rain check?(你能改天再请我吗？)
  7. That's ridiculous.(那太荒唐了。)
  8. I've got news for you.(我要告诉你一个好消息。)
  9. Let's talk over dinner.(我们边吃边谈吧。)
  10. I wasn't born yesterday.(我又不是三岁小孩。)
  11. It's better than nothing.(总比没有好。)
  12. We'll see.(再说吧。)
  13. Something's come up.(发生了一些事。)
  14. I'll think it over.(我仔细考虑一下。)
  15. I've got a headache.(我头痛。)
  16. Where can I go for help?(我该怎么办呢？)
  17. Let me see.(让我想一想。)
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今日分享——适合写在作文里的八字短句 1、和光同尘，与时舒卷。 ——《晋书·宣帝纪论》 2、无用之用，方为大用。——《庄子·人间世》 3、不矜细行，终累大德。——《尚书·旅獒》 4、慎终如始，则无败事。——《道德经》 5、从善如登，从恶如崩。——《国语·周语下》 6、来如风雨，去似微尘。——《增广贤文》 7、家人闲坐，灯火可亲。——汪曾祺 8、艰难困苦，玉汝于成。——张载 ...
个性签名励志经典短句_经典签名.doc
10-10
在这个文档中，【标题】和【描述】都提到了“个性签名励志经典短句”，这意味着这些签名蕴含了励志和积极向上的信息，适合用来鼓励自己或他人。 1. “读一切好的书，就是和许多高尚的人说话。” 这句话强调了阅读的...
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本系统旨在构建一套面向高等院校的综合性教务管理平台，涵盖学生、教师及教务处三个核心角色的业务需求。系统设计着重于实现教学流程的规范化与数据处理的自动化，以提升日常教学管理工作的效率与准确性。 在面向学生的功能模块中，系统提供了课程选修服务，学生可依据培养方案选择相应课程，并生成个人专属的课表。成绩查询功能支持学生查阅个人各科目成绩，同时系统可自动计算并展示该课程的全班最高分、平均分、最低分以及学生在班级内的成绩排名。 教师端功能主要围绕课程与成绩管理展开。教师可发起课程设置申请，提交包括课程编码、课程名称、学分学时、课程概述在内的新课程信息，亦可对已开设课程的信息进行更新或撤销。在课程管理方面，教师具备录入所授课程期末考试成绩的权限，并可导出选修该课程的学生名单。 教务处作为管理中枢，拥有课程审批与教学统筹两大核心职能。课程设置审批模块负责处理教师提交的课程申请，管理员可根据教学计划与资源情况进行审核批复。教学安排模块则负责全局管控，包括管理所有学生的选课最终结果、生成包含学号、姓名、课程及成绩的正式成绩单，并能基于选课与成绩数据，统计各门课程的实际选课人数、最高分、最低分、平均分以及成绩合格的学生数量。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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MODWT：基于MATLAB的最大重叠离散小波变换（MODWT）算法的完整实现
最新发布
12-22
最大重叠离散小波变换（MODWT）是传统离散小波变换（DWT）的重要扩展，它通过最大重叠的滑动窗口方式进行多尺度分解，有效克服了DWT的平移敏感性和对数据长度的严格限制。MODWT的核心优势在于其平移不变性和冗余分解特性，能够更精确地捕捉信号的局部特征，同时提供丰富的时频局部化信息。与DWT相比，MODWT对信号长度没有严格要求（无需是2的幂次方），且每个分解层级都包含相同数量的系数，极大方便了多尺度分析与重构。该方法已广泛应用于信号去噪、特征提取、非平稳信号分析等领域，特别适合处理具有复杂时频特性的实时信号。
短句相似度
08-08
在自然语言处理（NLP）中，短句相似度计算是文本匹配任务的核心，广泛应用于问答系统、信息检索、对话系统等领域。短句相似度的目标是衡量两个句子在语义上的接近程度，常见的方法可以分为基于传统文本特征的方法、基于词向量的方法以及基于深度学习的方法。 ### 基于传统文本特征的方法 这些方法主要依赖于字符串匹配和统计特征： - **编辑距离（Levenshtein Distance）**：衡量两个字符串之间需要多少次插入、删除或替换操作才能相互转换，适用于拼写纠错或短文本匹配[^1]。 - **Jaccard 相似度**：通过计算两个句子的词集合交集与并集的比例来衡量相似性，适用于关键词重叠较多的句子。 - **TF-IDF + 余弦相似度**：将句子转换为基于词频-逆文档频率（TF-IDF）的向量表示，再使用余弦相似度衡量向量之间的夹角，适合关键词匹配任务。 ### 基于词向量的方法 这类方法利用预训练的词向量（如 Word2Vec、GloVe）来捕捉词语的语义信息： - **平均词向量（Average Word Embeddings）**：将句子中所有词的词向量取平均，得到句子向量，再计算余弦相似度。虽然简单，但忽略了词序信息。 - **加权平均词向量**：在平均的基础上引入词频或 TF-IDF 权重，提升对关键词的关注度[^1]。 ### 基于深度学习的方法 深度学习方法能够更好地捕捉语义和结构信息： - **Siamese 网络**：使用共享权重的神经网络分别编码两个句子，再通过相似度函数（如余弦相似度或欧氏距离）判断它们的相似程度。 - **BERT 及其变体（如 Sentence-BERT）**：使用预训练的语言模型（如 BERT）获取句子的上下文嵌入，Sentence-BERT 通过孪生网络结构优化句子表示，显著提升句子相似度计算效率和准确性[^2]。 - **Universal Sentence Encoder（USE）**：由 Google 提出，能够将句子映射为高维向量，适用于多语言和多任务场景，具有良好的泛化能力[^2]。 ### 实战示例：使用 Sentence-BERT 计算短句相似度 ```python from sentence_transformers import SentenceTransformer, util # 加载预训练的 Sentence-BERT 模型 model = SentenceTransformer('bert-base-nli-mean-tokens') # 示例短句 sentences = ["我喜欢自然语言处理", "我热爱 NLP 技术", "今天天气很好"] # 获取句子嵌入 embeddings = model.encode(sentences) # 计算余弦相似度矩阵 cosine_scores = util.cos_sim(embeddings, embeddings) # 输出相似度分数 for i in range(len(sentences)): for j in range(len(sentences)): if i != j: print(f"句子 '{sentences[i]}' 和句子 '{sentences[j]}' 的相似度为：{cosine_scores[i][j].item():.4f}") ``` 该示例展示了如何使用 Sentence-BERT 模型对中文短句进行编码并计算它们之间的语义相似度。
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