【转】写英语的时候换点牛词吧

本文提供了一系列英语词汇的高级替换方案,包括动词、形容词和名词等,旨在帮助学习者提升英语表达水平,使其更加地道且丰富。
 

动词替换:

1.Improve 提高:

Promote、Advance、Enhance

2.change 改变:

Transform

3.Emphasize 强调:

Highlight、Stress、Address(这是个9星级用法)

4.Develop培养:

Agriculture、Cultivate、Nurture

5.Break 破坏:

Impair、Undermine这两个词指的是抽象意义上的破坏

Jeopardize、Devastate这两个词用了就牛X了

6.Keep 保存

Preserve、Conserve 保护资源用的就是这个词,不要用protect,protect这个词用在保护具体的东西。

7.deal With解决

Tackle、Address(这也是高难度用法,很牛)、Resolve

8.need 需要

Require、necessitate、call for(这也是个很高级的用法,奥巴马就用这个)

形容词替换:

1.Everywhere 普遍的

Widespread、Prevalent、Overflow、Rampant

2.Good 好的

Beneficial、Advantageous

3.Harmful 有害的

Inhumane、Detrimental、Baneful

4.Rich 富有的

Wealthy、Affluent

5.Poor 贫穷的

Impoverished

7.Serious 严重的

Severe

8.Obvious 明显的

Manifest、Apparent、Evident

9.cheap 便宜的

Economical、Inexpensive

名词替换:

1.Forefather 祖先

Ancestor、Predecessor

2.Difference不同

Gap(简单但是牛)、Distinction

3.Crime 犯罪

Delinquency、Criminal Act

4.Environment 环境

Circumstance、Atmosphere、Surrounding、Ambience

5.Pollution 污染

Contamination

6.Human 人类

The human race

Humanity

Humankind

7.Danger 危险

Peril、Hazard

8.In modern society 在当今社会

In contemporary society

In present-day society

In  this day and age(这是最牛的说法)

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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