第六课 田中さんは 新聞を 読みます。

本课介绍了日语的基础语法,包括使用「を」进行的动作表达、特定场所中的活动描述以及使用「します」的一般行为表述。通过田中一家的日常活动展示了这些语法的实际应用。
本课重点:

1.~を ...ます
2.~で ...ます(场所)
3.~を します

(1)

田中さんは 新聞(しんぶん)を 読(よ)みます。
田中さんは 居間(いま)で 新聞を 読みます。

田中さんの 奥(おく)さんは 食器(しょっき)を 洗(あら)います。
奥さんは 台所(だいどころ)で 食器を 洗います。

田中さんの 娘(むすめ)さんは 勉強(べんきょう)を します。
娘さんは 自分(じぶん)の 部屋(へや)で 勉強を します。

(2)

田中さんの 家族(かぞく)は 昨日(きのう) 新宿(しんじゅく)へ 出(で)かけました。
奥さんは デパートで 傘(かさ)を 買(か)いました。
娘さんは 本屋(ほんや)で 音楽(おんがく)の 本(ほん)を 買いました。

田中さんたちは レストランで 食事(しょくじ)を しました。
田中さんたちは 喫茶店(きっさてん)で お茶(ちゃ)を 飲(の)みました。
映画館(えいがかん)で 映画(えいが)を 見(み)ました。

(3)

王 :こんばんは。
田中:こんばんは。
王 :それは 何ですか。
田中:映画の パンフレットです。今日 家族と いっしょに 新宿で 映画を 見ました。
王 :何を 見ましたか。
田中:『男(おとこ)は つらいよ』です。王さんは もう 見ましたか。
王 :はい、もう 見ました。
田中:王さんは 今日 どこへ 行きましたか。
王 :学校です。大学の 体育館で 友達と ピンポンを しました。
田中:そうですか。 夏休みは もう 始まりましたか。
王 :いいえ、まだです。あと 1週間(いっしゅうかん)です。

词汇Ⅰ
読む (よむ) (1) [动1] 看,读
居間 (いま) (2) [名] 起居室 (全家常用的房间)
奥さん (おくさん) (0) [名] 夫人,太太
食器 (しょっき) (0) [名] 餐具,食具
洗う (あらう) (0) [动1] 洗
台所 (だいどころ) (0) [名] 厨房
娘 (むすめ) (3) [名] 女儿,姑娘
する (0) [动3] 做,干
自分 (じぶん) (0) [名] 自己
出かける (でかける) (0) [动2] 到……去,出去
傘 (かさ) (1) [名] 伞
買う (かう) (0) [动1] 买
音楽 (おんがく) (1) [名] 音乐
レストラン (1) [名] 西餐馆
食事 (しょくじ) (0) [名] 吃饭
茶 (ちゃ) (0) [名] 茶
飲む (のむ) (1) [动1] 喝,饮
見る (みる) (1) [动2] 看,观看
こんばんは (0) [寒暄] 您好 (晚间用的寒暄语)
パンフレット (4) [名] 小册子
もう (1) [副] 已经;不久就
ピンポン (1) [名] 乒乓球
まだ (1) [副] 还,尚
あと (1) [名] 以后;后面
新宿 (しんじゅく) (0) [专] 新宿 (地名)
男は つらいよ
(おとこは つらいよ) (3) (0) [专] (日本电影的片名)
~週間 (しゅうかん) ~店(てん)
词汇Ⅱ
妻 (つま) (1) [名] 妻子
家内 (かない) (1) [名] 妻子,内人 (自谦语)
お嬢さん (おじょうさん) (2) [名] 姑娘,女孩子 (对别人女儿的礼貌称呼)
テニス (1) [名] 网球
見物する (けんぶつする) (0) [动3] 参观
ビール (1) [名] 啤酒
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...
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