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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外国人嘴边的短句精选.pdf
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C语言初学者 编写程序，输出一个短句“Hello World!”。
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本题要求编写程序，输出一个短句“Programming in C is fun!”。
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1.1-1 输出Hello World!
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1.1-1 输出Hello World!本题要求编写程序，输出一个短句“Hello World!”。输入本题目没有输入。输出在一行中输出短句“Hello World!”。（提示：请注意字母的大小写，且最后的感叹号是英文符号，千万不要在中文输入法下输入。）样例输入1:无样例输出1:Hello World!import java.util.Scanner;public class Main { p
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如果要在学习上加一个期限我希望是一万年
作文素材——八字短句
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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...
基于matlab实现卷积神经网络的汉语短句语音识别项目源码（高分项目）
11-10
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228句最常用英文口语短句文本.doc
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对于英语学习者而言，掌握一系列实用的口语短句，不仅能够迅速提升交流能力，还可以在实际对话中更加得心应手。本文档汇集了228句最常用的英文口语短句，覆盖了日常生活中各种常见的情境，如表达意见、询问信息、...
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IO-05. 输出短句I(5) 时间限制 100 ms 内存限制 65536 kB 代码长度限制 8000 B 判题程序 Standard 来源 ZOJ 本题要求编写程序，输出一个短句“Programming in C is fun!”。 输入格式： 本题目没有
【嵌入式AIoT】系统架构与轻量化模型部署：面向智能家居与工业监测的边缘智能终端实战设计
12-21
内容概要：本文系统介绍了嵌入式AIoT应用场景的实战方法与实践路径，涵盖从场景选择、系统架构设计到AI模型部署、通信与数据管理的全流程。重点阐述了嵌入式系统与人工智能、物联网技术的融合，强调在资源受限环境下实现感知、分析与决策一体化的智能终端系统。文章详细解析了感知层、边缘计算层和云端服务层的协同机制，突出边缘侧数据处理与轻量化AI模型优化的重要性，并倡导以实际需求为导向，避免“为AI而AI”的设计误区。同时，强调系统稳定性、远程维护和长期运行能力的建设。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、物联网或AI相关背景，有一定开发经验的工程师或工作1-3年的技术研发人员；适用于希望深入理解AIoT系统集成与实战落地的学习者。; 使用场景及目标：①智能家居、工业监测、智慧农业等分布式智能系统开发；②在算力、功耗受限的嵌入式设备上实现AI推理与边缘智能；③构建高效、可靠、可维护的端云协同AIoT系统。; 阅读建议：建议结合实际硬件平台进行项目化学习，边学边练，重点关注系统架构设计、模型优化与通信协议选型，注重整体系统思维的培养，而非仅关注单一技术点。
基于Python 的UART 文件传输工具
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C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现
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基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。 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！
Theoretical Machine Learning Notes (Princeton COS511)
12-21
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结（summarization） 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签，可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
食堂线上预约点餐系统_一个基于现代Web技术构建的面向学校企业及园区食堂的综合性数字化餐饮服务平台_该系统旨在通过线上化流程彻底革新传统食堂就餐模式_核心功能模块包括用户端小程序.zip
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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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