日本語の文法⇒ day1 限る型…意向形の紹介

本文深入解析了日语中的限定表达、条件句和提议句型,通过实例详细讲解了'に限らず'、'に限って'等用法,以及如何使用'~あっての'表达依赖关系,并介绍了提议句型的变形规则。

1)限る型

  ① 不仅仅 名+に限らず

   この漫画は子供に限らず、大人にも人気が高い。

   最近は女性に限らず、男もダイエットに励む人が多い。

  ②仅仅....名+限って

   当店は、本日に限って半額をセールを実施しております。

   本日、会場に入場できる人は本校の学生に限ります。

  ③偏偏....名+限って

   急いでいるときに限って、なかなかタクシーが捕まらい。

   宮本さんはいつも忙しい時に限って、会社を休む、本当に困ってもんだ。

  ④最好是......名詞・動基本形・動ない形+に限る

   疲れた時はぐっすり寝るに限る。

   かつ丼はこの店に限る、もう十年近く食べても飽きないな。

  ⑤未必....,,不一定.......名詞・とは限らない

   お金持ちは必ず幸せだとは限らない。

   本に書いてあることはすべて正しいとは限らない、常に問題意識を持つことが大切である。

 

2) ~あっての 名1+あっての+名2 有......才有........

   田中先生あっての私です、ご恩を一生忘れません。

   社員あっての会社なので、福利厚生も会社側が考える重要な一環だ。

 

3) 動意向形+(よ)うではないか  我们....样吧

             人生は短い、本日、この瞬間を楽しもうではないか。

    美味しいものを食べって、元気を出そうではないか。

 

補足:動意向形の変形の規則

    ① 意味:要………;想………  
    ② 用法:話し手の意志を表す。意向性作为「ましょう」的简体形用于简体句中。
 
      「ましょう」的简体是:「(よ)う」 
      「ましょうか」的简体是:「(よ)うか」 
      「ましょうか」=「ませんか」(委婉的邀请对方做某事,相当于中文的:可以………吗)
       ③  変形の規則:  
   一類動詞:将动词「ます形」的最后一个假名改成其「お」段假名,再加上「う」。  
例:買います     買おう     立ちます   立とう 
       走ります     走ろう     読みます   読もう 
       呼びます    呼ぼう     死にます   死のう 
       書くます     書こう     泳ぎます   泳ごう 
       行きます    行こう     消します   消そう 
  
   二類動詞:去掉「ます」直接在其后加上「よう」。
例:
続けます   続けよう   食べます    食べよう 
  見つけます  見つけよう  受けます    受けよう 
  聞こえます  聞こえよう  見ます     見よう 
  借ります   借りよう   起きます    起きよう 
  変えます   変えよう   鍛えます    鍛えよう 
  生まれます  生まれよう  知らせます   知らせよう 
  
   三類動詞:直接将「します」改为「しよう」。 
例:
勉強します   勉強しよう   注文します   注文しよう 
  練習します   練習しよう   運動します   運動しよう 
  入学します   入学しよう   卒業します   卒業しよう 
    集中します   集中しよう   協力します   協力しよう 
       来ます     来(こ)よう

本日はここまで。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/HARU/p/7236830.html

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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