English words summary

最新推荐文章于 2019-08-19 20:41:10 发布
原创 最新推荐文章于 2019-08-19 20:41:10 发布 · 171 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

博客提及幻灯片PPT，具体展示了第一张的内容为“first slide”。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

幻灯片 PPT
第一张 first slide

汉语英文低级替换词汇
显示showindicate
按照…according tobased on
占…比例make up/account for
值得注意的是It’s worth noticing that
比上一年增长increaseup 10 percent
下降decreasefall
基本维持在原来的水平stayremain basically flat
相对地relatively
persistance zy
关注
机器学习在法律文档分类与摘要生成中的应用【附保姆级代码】
一键难忘的博客
09-30 2414
随着法律文档的数字化和信息化，如何有效地处理和分析这些庞大的文档成为了法律行业中的一个重要问题。机器学习（ML）作为一种强大的工具，可以在法律文档分类和摘要生成中发挥关键作用。本文将探讨机器学习在法律文档分类和摘要生成中的应用，包括相关的算法、模型和实际代码示例，以帮助法律专业人士和数据科学家更好地理解和应用这些技术。法律文档摘要生成是指从长篇法律文档中提取出关键信息并生成简洁的摘要。
提示词工程在多语言翻译中的精度提升技术
AI天才研究院
12-30 726
第1章：问题背景与核心概念 1.1.1 问题背景 多语言翻译作为全球化交流的重要工具，在商务、科技、文化、教育等多个领域发挥着不可替代的作用。然而，随着翻译需求的不断增长，传统的翻译方法已经难以满足高效、精准的翻译需求。在这种背景下，提示词工程作为一种新颖的翻译辅助技术，应运而生。
English words
weixin_34061042的博客
08-26 108
proprietary commercial data ina...
【Professional English】Words Summary
weixin_33923148的博客
05-05 208
01、数据库管理系统（Database Management Systems，DBMS） A database management system (DBMS) is a computer software application that interacts with the user, other applications, and the database itself to captur...
English summary in October
天下英雄谁敌手？曹刘
10-31 657
My English learning In October is coming to the end.So in this time it is necessary for me to summary  the process in my English learning so that I can find some ways to improve The efficiency of my E
English Summary
天涯~的博客
05-20 987
I have been studying AJ mini_story with my dear friends a few weeks . Now I want to make a summary about this . First ，No thinking of English grammer ：
English Summary--- February
天涯~的博客
02-28 493
Time goes so fast . Now I'd like to make a summary about learning English in February .  English Topic : AJ mini-story was still the main material . My friends and I had an English topic every morni
Summary of English in July
snowy
07-30 618
In fact, why should English be summed up in English? Nothing else, just don't want to let everyone know I haven't studied English this month. This month is not the same, the harvest is great, but al
English All Words
iteye_11644的博客
01-24 1895
[code="java"] 1.inventory n. 存货，存货清单；详细目录；财产清册 Gadget inventory Widget inventory 2.interceptor 拦截器 you may be wondering what an actual interceptor looks like. 3.failover 故障转移 故障切换 容错 u...
English Summary in June 2016
天下英雄谁敌手？曹刘
06-28 612
This month I still insist on listening to the ministory. AS what I said before, I still think that the ministory is a little ridiculousness wihthout any pleasure.But my progress is that I  manage to a
English Summary in April 2016
天下英雄谁敌手？曹刘
04-30 458
This month my Englsh study is a little insipid. I insist on the cross the US for another month. In fact, I didn't gradually adapt to  the material although I have listened to the series for serval tim
Kaggle Bag of Words Meets Bags of Popcorn 文本情感分类
qq_36573282的博客
08-19 1152
数据描述   数据集为IMDB影评数据，每条评论根据正负态度标注为0或1。数据集包括已标注数据集、未标注的额外训练数据集、测试数据集以及提交样例。 使用方法   针对文本分类问题，首先需要对文本进行预处理，之后对文本进行特征提取，最后使用机器学习里面的分类器或RNN/CNN神经网络对文本分类。 2.1 文本预处理   由于数据集为英文文本，因此可以根据空格直接对评论进行分词。由于数据中包含一些H...
import pandas as pdfrom sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizerfrom sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity# 读取数据集并进行数据清洗df = pd.read_csv('douban_books_top250.csv', encoding='utf-8')df = df[['title', 'author', 'publisher', 'tags', 'summary']]df = df.dropna()df = df.reset_index(drop=True)# 对每本图书的关键信息进行向量化处理vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english')tfidf = vectorizer.fit_transform(df['tags'] + ' ' + df['summary'])# 根据用户的偏好和图书的相似度进行推荐def recommend_books(user_input, n): user_input_vec = vectorizer.transform([user_input]) similarities = cosine_similarity(user_input_vec, tfidf).flatten() indices = similarities.argsort()[::-1][:n] recommendations = df.loc[indices] return recommendations分析这段代码
05-09
1. 首先，代码读取了一个名为'douban_books_top250.csv'的数据集，并选择了数据集中的'title', 'author', 'publisher', 'tags', 'summary'这些关键信息，并进行了数据清洗（删除了缺失值）。 2. 接着，通过使用...
永磁同步电机PMSM效率优化Simulink建模及仿真分析 Simulink v1.0
08-18
作者自行搭建的永磁同步电机(PMSM)效率优化Simulink模型，涵盖基于FOC(全桥正交电流控制)的进退法和黄金分割法效率优化，以及基于DTC(直接转矩控制)的最小损耗LMC模型。通过调整控制策略如电流波形、控制参数等，探讨了不同方法对电机效率的影响，并强调了使用2018及以上版本Matlab进行仿真的重要性。 适合人群：从事电机控制系统设计的研究人员和技术人员，尤其是对永磁同步电机效率优化感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于需要进行电机效率优化和性能仿真的场合，旨在帮助研究人员理解和应用各种优化方法，提升电机系统的能效水平。 其他说明：文中提到的方法不仅有助于理论研究，还能指导实际工程应用，确保仿真结果的准确性和可靠性。
python基于k-means算法的校园美食推荐系统（完整项目源码+mysql+说明文档+LW+PPT）计算机毕业设计源码.zip
08-18
前台模块 前台模块是面向用户的界面，包含以下功能： 系统首页：系统的主页面，提供导航和概览。 美食信息：展示校园内的美食信息。 校园资讯：提供校园相关的新闻和信息。 个人中心：用户可以管理个人信息，包括修改密码和查看收藏。 后台模块 后台模块是面向管理员的界面，包含以下功能： 系统首页：管理员的主界面。 学生：管理学生信息。 美食信息：管理美食相关的信息。 预测数据：处理和分析预测数据，可能用于推荐算法。 系统管理：管理系统设置，如用户权限、系统配置等。 个人中心：管理员的个人信息管理。 完整前后端源码，部署后可正常运行！ 环境说明 开发语言：python后端 python版本：3.7 数据库：mysql 5.7+ 数据库工具：Navicat11+ 开发软件：pycharm
rubygem-mustache-doc-1.0.2-8.el8.tar.gz
08-18
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
岩土工程中基于COMSOL的水平裂隙岩体注浆扩散数值模拟及浆液黏度时空变化分析 · 数值模拟 精选版
08-18
如何使用COMSOL软件进行水平裂隙岩体注浆扩散的数值模拟，重点探讨了浆液黏度的时空变化对扩散效果的影响。首先，文章概述了COMSOL的强大多物理场耦合分析功能及其在岩土工程中的应用背景。接着，深入讲解了注浆扩散的基本原理，特别是浆液黏度作为关键因素的作用机制。然后，逐步展示了COMSOL模拟的具体步骤，包括建模、设置材料属性、定义边界和初始条件、运行模拟及代码片段。最后，通过对模拟结果的分析，揭示了注浆过程中的关键因素，提出了优化注浆方案的方法。 适合人群：从事岩土工程、地质工程及相关领域的研究人员和技术人员，尤其是对数值模拟和浆液特性感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解岩体注浆扩散机制的研究项目，旨在通过数值模拟优化注浆工艺，提高施工效率和质量。 其他说明：文中提供的代码片段有助于读者快速上手COMSOL模拟，进一步探索岩体注浆的技术细节。
rubygem-highline-1.7.8-3.el8.tar.gz
08-18
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
工厂车间管理系统源码-基于Web的工厂车间管理系统设计与实现-工厂车间管理网站代码-工厂车间管理项目代码
最新发布
08-18
工厂车间管理-工厂车间管理系统-工厂车间管理系统源码-工厂车间管理系统代码-springboot工厂车间管理系统源码-基于springboot的工厂车间管理系统设计与实现-工厂车间管理管理系统代码
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值