第11课 小野さんは 歌が 好きです

本文通过日常对话展示了不同人物的兴趣爱好,如音乐、旅行、烹饪等,同时也反映了日本社会的一些习俗,比如使用敬语和对酒店及礼物的偏好。通过这些对话,读者可以了解日本人的生活方式和价值观。

1、小野さんは 歌が 好きです

2、スミスさんは 韓国語が 分かります

3、吉田さんは 時々 中国や 韓国へ 行きます

4、森さんは お酒が 好きですから 毎日 飲みます

 

吉田さんは 料理が できますか

いいえ 全然 できません

 

どんな 音楽が 好きますか

ロックや ポップスなどが 好きです

 

長島さん スペイン語が 分かりますか

ええ 大学で 習いましたから 少し 分かります

 

小野さん よく 音楽を 聞きますか、そして たまに コンサートへ 行きます

 

お土産

箱根は ホテルや 旅館が 多いですね

そうですね、 会社の 別荘も たくさん あります

長島さんや 小野さんも よく 来ますか

ええ、車で 時々 来ます

私は 運転が できませんから いつも 電車です

ぼくは 来月 もた 来ますよ

どうしてですか

この 近くの ホテルで 友達の 写真展が ありますから

 

箱根の お土産は 何が いいてすか

うーん、そうですね、迷いますね

寄木細工は いかがですか、とても 有名ですよ

きれいな、 模様ですね

ええ

気に いりましたか

はい、 とても

 

1、いつも 、よく 、 時々、たまに 、 あまり ません、 全然  ません

2、どうしてですか   为什么?

eg:ぼくは 来月 また ここへ 来ますよ

  どうしてですか

  ここで 友達の 結婚式が ありますから

 

3、いかがですか 是 どうですか 的礼貌用语

コーヒーは いかがですか

どうもありがとう ございます、 いただきます

今は 結構です

 

4、迷います  犹豫

转载于:https://www.cnblogs.com/bent/archive/2013/03/02/2935628.html

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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