一些喜欢的句子~

不一定哪里搬来的QwQ知道出处的一定会写的QwQ

明日はきっと 明日はきっと 仆が世界の中心なので

明天一定 明天一定 我就会是这世界的中心!

——《妄想税》初音未来

如果这世界偏要待你残酷无止休,紧握爱与自由。——《爱与自由》龙崎月歌

时间都停了,他们都回来了,怀念的人啊,等你的来到。——《干杯》五月天

终于思念的人相聚,终于所有的伤痊愈,花又开好了已经,心又长满了勇气。——《花又开好了》SHE

看不见你的笑,要我怎么睡得着。你的声音这么近,我却抱不到。——《彩虹》周杰伦

当我和世界初相见,当我曾经是少年。——《你曾是少年》SHE

宁静的夏天,天空中繁星点点。——《宁夏》梁静茹

短腿蹦哒没敌意,料想趁你不注意,就霸气,你没脾气,ABODY。——《智商250》华晨宇

我把每一天都当做新开始,新革命,迫不急待,我要改变现有格局。——《Here We Are》华晨宇

晒伤的脱皮,意外的雪景,与你相依的四季。——《如果我们不曾相遇》五月天

无数时间线,无限可能性,终于交织向你。——《如果我们不曾相遇》五月天

飞过人间的无常,才懂爱才是宝藏,不管世界变得怎么样,只要有你就会是天堂。——《天使》五月天

你不在乎我的过往,看到了我的翅膀,你说被火烧过才能出现凤凰。——《倔强》五月天

外向的孤独患者有何不可。——《孤独患者》陈奕迅

哪里会有人喜欢孤独,不过是不喜欢失望罢了。 ——《挪威的森林》树上春树

喜欢是放肆,而爱是克制。——这我不知道出处怎么办啊

不管遇到什么事都要一笑而过。——海绵宝宝

我们的距离到这刚刚好,不多也不少,就挽回不了。——《刚刚好》薛之谦

敖子逸终于!发歌啦!!!!——update。2018/09/26

全新出发·敖子逸

星星睡在银河臂弯,各自闪着不同神采,

唯有一颗独自呢喃,怎么才能亮得不平凡。

——《像我一样》TYT台风少年团

想把你写成一首歌

想养一只猫

想要回到每个场景

拨慢每只表

——《好好》五月天

“我最终活成了你的样子。”敖子逸&黄其淋

无论刮风还是下雨,我只喜欢你。——《心情气象》敖子逸

我熟识的少年都终将成长,他们会如我祝愿的那样,成为自己的太阳。——《未闻花名》

我站在时代前方自信决不被收买,曾经迷失的都消散选的路不折返,穿上新装,将火把点亮,举起手向敌意致一箭锋芒。——《破》贺峻霖

握紧拳头,向未来出手,不被命运牵着走。一直在身后,always be with you。——《光影》张真源

我还是只想唱一首开心的歌给大家听,因为...我想当一个看起来毫不费力酷酷的人。——敖子逸

天上风筝在天上飞,地上人儿在地上追,你若担心你不能飞,你有我的蝴蝶。——《无与伦比的美丽》苏打绿

笑一笑没什么大不了。——《彩虹的微笑》王心凌?

就算黑夜太漫长,风景全被遮挡,抬头就有一片星光。——《样(Young)》TFBOYS

未闻花名,但识花香,再遇花时,泪已千行。——《我们仍未知道那天所见的花的名字》

面码会成佛的,因为面码想要和大家每一个人好好说话。——《我们仍未知道那天所见的花的名字》

我曾经失落失望失掉所有方向,直到看见平凡才是唯一的答案。——《平凡之路》朴树

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
### 使用N-Gram模型预测句子出现概率 #### N-Gram模型概述 N-Gram是一种基于统计的语言模型,用于预测下一个单词的概率分布。该方法通过分析前\( n-1 \)个词的历史来估计第\( n \)个词的条件概率[^1]。 对于二元语法(Bigram),即当 \( n=2 \)时,每个词仅依赖于其前一个词。这种简化使得计算变得更为可行,并且能够有效地捕捉到一些局部的语言结构特征[^2]。 #### 计算过程 为了评估某个特定序列(如一句话)的可能性,在实践中通常会采用最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation, MLE)来进行参数学习。具体来说: \[ P(w_i | w_{i-1}) = \frac{C(w_{i-1},w_i)}{\sum\limits_v C(w_{i-1},v)} \] 其中, - \(P(w_i|w_{i−1})\) 表示在已知上一个词语的情况下当前词语发生的条件概率; - \(C(x,y)\) 是指一对连续词语 (x, y) 出现次数;而分母则是所有可能后续词汇 v 的总频次之和。 因此,整个句子 S 的联合概率可以通过连乘各个位置上的条件概率得到: \[ P(S)=\prod _{{t}=1}^{T}{P}(w_{{t}}|w_{{t}-1}) \] 这里 T 代表句子长度。 #### 实际应用中的平滑技术 然而,在实际应用场景下,由于数据稀疏性问题的存在,某些组合可能会从未见过或非常罕见,从而导致零概率的情况发生。为了避免这种情况影响整体性能,一般还会引入各种形式的平滑策略,比如加一平滑(Laplace smoothing)[^3]。 ```python import jieba from collections import defaultdict class BigramModel: def __init__(self): self.unigrams = defaultdict(int) self.bigrams = defaultdict(lambda: defaultdict(int)) def train(self, corpus): for sentence in corpus: words = ['<s>'] + list(jieba.cut(sentence)) + ['</s>'] for i in range(1, len(words)): prev_word = words[i-1] curr_word = words[i] self.unigrams[curr_word] += 1 self.bigrams[prev_word][curr_word] += 1 def predict_sentence_prob(self, sentence): prob = 0.0 words = ['<s>'] + list(jieba.cut(sentence)) + ['</s>'] for i in range(1, len(words)): prev_word = words[i-1] curr_word = words[i] bigram_count = self.bigrams.get(prev_word, {}).get(curr_word, 0) unigram_count = self.unigrams.get(prev_word, 0) if unigram_count != 0 and bigram_count != 0: prob += math.log(bigram_count / unigram_count) else: # Handle unseen cases with a small probability or apply smoothing techniques. pass return math.exp(prob) # Example usage corpus = ["我喜欢吃苹果", "他喜欢吃香蕉"] model = BigramModel() model.train(corpus) print(model.predict_sentence_prob("我喜欢吃")) ```
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