未整理的常用形容词(转载)

本文汇总了大量日语形容词及其对应的中文含义,包括基本的日语形容词和形容动词,帮助读者理解并掌握日语中描述事物特征的词汇。

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常用形容詞
假名 漢字 中文 假名 漢字 中文
たかい 高い 高,貴 こわい 怖い 可怕
やすい 安い 便宜 きびしい 厳しい 嚴厲
ひくい 低い 低,矮 はげしい 激しい 激烈
ふとい 太い 肥,胖 からい 辛い 辣
ほそい 細い 細 しおからい 塩辛い 鹹
ほしい 欲しい 想要的 あまい 甘い 甜
おおい 多い 多 にがい 苦い 苦
すくない 少ない 少 すっぱい 酸っぱい 酸
ながい 長い 長 くさい 臭い 臭
みじかい 短い 短 なまぐさい 生臭い 腥
おおきい 大きい 大 くるしい 苦しい 痛苦
ちいさい 小さい 小 たのしい 楽しい 快樂
こい 濃い 濃,親密 つらい 辛い 難過
うすい 薄い 薄,淡 うれしい 嬉しい 高興
あつい 厚い 厚,深厚 かなしい 悲しい 悲傷
うまい 美味い 好吃 おもしろい 面白い 有趣
あつい 熱い 熱 つまらない 沒趣
むしあつい 蒸し暑い 悶熱 ばからしい 馬鹿らしい 愚蠢
ぬるい 温い 溫暖 はずかしい 恥ずかしい 怕羞
さむい 寒い 寒冷 やさしい 優しい 溫柔
あたたかい 暖かい 暖 やさしい 易しい 容易
すずしい 涼しい 涼爽 むずかしい 難しい 困難
のろい 鈍い 遲鈍 すごい 凄い 了不起
にぶい 鈍い 遲鈍 よい 良い 好
まるい 丸い 圓的 わるい 悪い 不好
しかくい 四角い 有角的 ただしい 正しい 正確
おいしい 美味しい 美味 あたらしい 新しい 新
まずい 不味い 不好吃 ふるい 古い 舊
みにくい 醜い 醜陋 いそがしい 忙しい 忙
うつくしい 美しい 美麗 ふかい 深い 深
あさい 浅い 淺 かるい 軽い 輕
うるさい 五月蝿い 嘈吵 つよい 強い 強
とおい 遠い 遠 よわい 弱い 弱
ちかい 近い 近 いたい 痛い 痛
はやい 早い 早,快 かゆい 痒い 痕癢
おそい 遅い 遲,慢 かしこい 賢い 聰明
あかい 赤い 紅色的 さびしい 淋しい 寂寞
あおい 青い 藍,青的 まずしい 貧しい 貧困
しろい 白い 白色的 いさましい 勇ましい 勇敢
くろい 黒い 黑色的 なだかい 名高い 出名
きいろい 黄色い 黃色的 あかるい 明るい 光的
ちゃいろい 茶色い 棕色的 くらい 暗い 暗的
かわいい 可愛い 可愛 うらやましい 羨ましい 羡慕的
わかい 若い 年青 おそろしい 恐ろしい 可怕
きつい 費力的 ねむい 眠い 眼睏
ゆるい 緩い 鬆 くやしい 悔しい 遺憾
よろしい 宜しい 妥當 くわしい 詳しい 詳細
せまい 狭い 狹窄 ありがたい 有難い 值得道謝
ひろい 広い 廣闊 たくましい 逞しい 強壯
かたい 堅い 堅固 おめでたい 值得恭喜
やわらかい 柔らかい 柔軟 いちじるしい 著しい 顯著
したしい 親しい 親切 まばゆい 目映い 怕羞
するどい 鋭い 銳利 ずるい 狡い 狡猾
きたない 汚い 髒的 やかましい 喧しい 嘈雜
あぶない 危ない 危險 めずらしい 珍しい 珍貴
けわしい 険しい 艱險 おしい 惜しい 可惜
あやしい 怪しい 奇怪 ひとしい 等しい 一樣
おかしい 可笑しい 可笑 あつかましい 厚かましい 舊
あらい 荒い 兇猛 だるい 無力
常用形容動詞
じょうず 上手 了得 ざんねん 残念 可惜
へた 下手 拙劣 しんせつ 親切 懇切
しずか 静か 靜 たいせつ 大切 重要
にぎやか 賑やか 繁榮 だいじ 大事 重要
りっぱ 立派 優秀 じゅうよう 重要 重要
ごうか 豪華 豪華,奢侈 かんたん 簡単 簡單
とくい 得意 擅長 ふくざつ 複雑 複雜
ふえて 不得手 不擅長 はで 派手 華麗
すき 好き 喜歡 とうぜん 当然 當然
きらい 嫌い 討厭 ひつよう 必要 必要
まばら 疎ら 稀疏 りこう 利口 伶俐
あたたか 暖か 暖 そうめい 聡明 聰明
ハンサム 英俊 びみょう 微妙 微妙
らく 楽 快樂 じみ 地味 樸素
かんぜん 完全 完全 しんちょう 慎重 慎重
はるか 遥か 遙遠 すてき 素敵 美麗
ゆかい 愉快 愉快 だいすき 大好き 很喜歡
げんき 元気 健康 だいきらい 大嫌い 很討厭
ふしぎ 不思議 不可思議 へいき 平気 冷靜
まじめ 真面目 認真 まれ 稀 稀有
しょうじき 正直 正直 たんぱく 淡白 清淡
ユリーク 獨特 ゆうめい 有名 有名
すなお 素直 率直 てきとう 適当 適當
べんり 便利 方便 わずか 僅か 少
ふべん 不便 不便 ゆうり 有利 有利
じょうぶ 丈夫 堅固 ふり 不利 不利
だいじょうぶ 大丈夫 沒問題 ゆたか 豊か 豐富
きれい 綺麗 美麗 けっこう 結構 好
あんぜん 安全 安全 ふじゅん 不順 不正常
きけん 危険 危險 こんなん 困難 困難
ていねい 丁寧 有禮貌 なめらか 滑らか 平滑
そまつ 粗末 粗糙 ほんとう 本当 真正
こうふく 幸福 幸福 たしか 確か 確實
へいわ 平和 和平 むだ 無駄 浪費
ほがらか 朗らか 晴朗 こっけい 滑稽 滑稽
へん 変 奇怪 せいじつ 誠実 誠實
きみょう 奇妙 奇妙 しんけん 真剣 一絲不苟
せいかく 正確 正確 けち 吝嗇
きんべん 勤勉 勤奮 あべこべ 相反
あきらか 明らか 明亮 あやふや 不可靠
しんせん 新鮮 新鮮 あわれ 哀れ 可憐
おなじ 同じ 相同 あんか 安価 廉價
よくふか 欲深 (欲望)深 いがい 意外 意想不到
はんか 繁華 繁華 いだい 偉大 偉大
みごと 見事 出色 いろいろ 色色 各式各樣
ふあんない 不案内 不熟悉 おおげさ 大袈裟 誇張
ふかんぜん 不完全 不完全 おせっかい 御節介 多事
かのう 可能 有可能 おだやか 穏やか 平靜
ぶきみ 不気味 陰森可怕 おっくう 億劫 懶惰
ぶきよう 不器用 笨拙 おんわ 温和 溫和
ふしん 不審 可疑 かくべつ 格別 特別
ふそく 不足 不足 かくやす 格安 廉價
たいら 平ら 平坦 がさつ 粗心
でこぼこ 凸凹 凹凸 かって 勝手 任性
たいへん 大変 嚴重 かっぱつ 活溌 活潑
きゅう 急 急迫 ぎゃく 逆 相反
けんこう 健康 健康 さかん 盛ん 旺盛
よわき 弱気 懦弱 がんこ 頑固 頑固
ゆうせん 優先 優先 かんしん 感心 欽佩
しつれい 失礼 失禮 じゆう 自由 自由
しんぱい 心配 擔心 しんぴ 神秘 神秘
せいだい 盛大 盛大 ぜいたく 贅沢 奢侈
せっかく 折角 特意 たんき 短気 急躁
とうめい 透明 透明 ふとうめい 不透明 不透明
なまいき 生意気 驕傲 ばか 馬鹿 愚蠢
ひま 暇 閑暇 ぶじ 無事 平安無事
むせきにん 無責任 無責任感 めんどう 面倒 麻煩
むり 無理 無理 やっかい 厄介 難辦
ゆうえき 有益 有益 ゆうがい 有害 有害
りゅうちょう 流暢 流暢 りょうこう 良好 良好
わんぱく 腕白 頑皮 ロマンチック 浪漫
内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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