关于一些常用的 texting abbreviations （From Yahoo）

最新推荐文章于 2022-03-30 10:46:37 发布
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本文提供了一系列常用的文本缩写及其含义，帮助读者理解在线交流中常见的缩略语，避免因误解而造成的尴尬情况。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Not knowing what texting abbreviations stand for can lead to embarrassing situations.

不了解文本缩写代表的意思会使我们陷入尴尬的情景。

UG2BK.......Yougottobekidding
GBTW........Getbacktowork
NMP.........Notmyproblem
PIR..........Parentinroom
GFTD.........Gonefortheday
FYEO.........Foryoureyesonly
BI5..........Backinfiveminutes
DEGT........Don’tevengothere
BIL.....Bossislistening
PAW....Parentsarewatching
99......Parentsarenolongerwatching
PCM....Pleasecallme
IMS.....Iamsorry
TOY.....Thinkingofyou
KUTGW..Keepupthegoodwork
CID.....Consideritdone
FWIW...Forwhatit’sworth
HAND...Haveaniceday
IAT.....Iamtired
NRN....Noresponsenecessary
4COL....Forcryingoutloud
WRUD...Whatareyoudoing
LMIRL...Let’smeetinreallife
^5......Highfive

iteye_15968
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6、游戏与应用开发：MoleMash 与 No Texting While Driving
quiet的专栏
06-24 7
本文介绍了使用 App Inventor 开发两款应用的过程，分别是 MoleMash 游戏和 No Texting While Driving 应用。MoleMash 游戏展示了如何利用画布、坐标系统、计时器和事件驱动编程实现交互功能，并通过过程抽象提高代码的可维护性和复用性。No Texting While Driving 应用则演示了如何结合短信处理、文本转语音、GPS 定位和数据持久化解决实际问题。文章还总结了开发技术要点，并提出了应用扩展和优化的方向。
ACL2020 pytorch复现 (TextING) Every Document Owns Its Structure- Inductive Text Classification
qq_28969139的博客
08-06 2794
一、模型图 二、构图方式 滑动窗口，捕捉共现边 三、消息传递 聚合，通过GRU训练。 四，读出
常用的英文缩写和短信缩写
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常用的英文缩写和短信缩写 P.S (postscript附录） @TEOTD – At the end of the day 最后 121 – One-to-one 一对一 10X – Thanks 谢谢 10Q – Thank you 谢谢你 1CE – Once 从前 1DR – I wonder 我想 1NAM – One in a million 100个里
英语常用缩写(Abbreviations) ---网上常用缩写
菠菜汤的收藏
04-12 2891
 2B or not 2B To Be Or Not To Be4ever ForeverA/S/L Age/Sex/LocationAFAIC As Far As Im ConcernedAFAIK As Far As I KnowAFK Away From KeyboardAIAMU And Im A Monkeys UncleAISI As I See ItAKA Also Known
TextING
qq_43390809的博客
02-20 2284
Every Document Owns Its Structure: Inductive Text Classification via Graph Neural Networks https://github.com/CRIPAC-DIG/TextING 1. Motivation 现有的基于graph的工作既不能捕捉每个文档中的上下文单词关系，也不能实现新单词的归纳学习。 2. 介绍 基于图的方法有两个主要缺点。首先，忽略了每个文档中上下文相关的单词关系。 具体来说，TextGCN ...
（47）zabbix报警媒介：Ez Texting
weixin_30556959的博客
05-09 118
Ez Texting是zabbix的技术合作伙伴，主要提供短信服务，用手机注册账号，便可以使用它来发送短信了，不过他只支持美国和加拿大的手机号码，并且应该是收费的。没有美国/加拿大手机号码的朋友请绕行 Administration（管理）→Media types（媒介类型）->点击创建 参数说明： 选项 描述 Name 媒介名称，自...
Every Document Owns Its Structure: Inductive Text Classification via GNN (TextING)
qq_41977459的博客
03-30 1614
文章目录摘要引言文本分类方法TextING构建思路和创新点方法构图基于图的词交互读出函数模型变种实验数据集对比模型实验设置结果 摘要   文本分类是自然语言的基础，GNN进来被广泛用于该任务。然而，现有的基于图的工作既不能捕捉每个文档中的上下文关系也不能实现对新单词的归纳学习。在本工作中，为了克服如上问题，提出通过GNN进行归纳文本分类的模型TextING。首先对每一个文档建立独立的图，然后使用GNN学习基于局部结构的细粒度词表示。该方法也可以在新文档中对没有见过的词进行有效的嵌入。最后，将词节点合并为文档
在google play开放平台上closed texting如何删除_国产手游之光！跻身叙事互动品类第一阵营的他们，如何征服美国女性用户？...
weixin_39607090的博客
11-05 124
2016年9月，一家名叫Crazy Maple Studio的公司(中文在线旗下)成立。这个成立之初需要“蹭”美国公益图书馆免费会议室的三人团队，如今已经成长为140人的规模，旗下叙事互动产品《Chapters》更是拿下全美该品类iOS畅销榜第二，Google Play第一的成绩。4年前的美国移动游戏市场，叙事互动游戏平台已经出现了两款头部产品—《Episode》和《Choices》。《...
Texting_C++_源码
10-04
这个"Texting_C++_源码"项目似乎关注的是使用C++来处理TXT文本文件，包括读取、写入以及对其中的字符进行添加、查找、删除和修改等操作。下面，我们将深入探讨相关的C++知识点。 首先，C++中的文件操作是通过`...
Texting_Project:文本键盘
07-03
【标题】：“Texting_Project：文本键盘” 这个项目的核心是一个文本输入系统，它可能是手机或电子设备上的虚拟键盘。在当今数字化的世界里，文本输入是人机交互的关键部分，尤其是在移动设备上。"Texting_Project...
mass-texting-backend
05-29
待办事项清单 完成 使短信路由正常工作 不需要数据库，但也许我们这样做是因为在其中放置和保存电话号码 完成 我们需要登录 要发送文本，只需 npm start，然后邮递员到 localhost:4444/sendSms { "message":"这是第...
电动汽车充电机：900W1Kw双管正激可调电源充电机的设计与实现 · PCB设计
08-08
900W或1Kw，20V-90V 10A双管正激可调电源充电机的研发过程和技术细节。涵盖了硬件设计（如PCB设计、磁性器件选择）、软件实现（如程序代码、保护功能）、通讯功能（如RS232隔离通讯）以及散热设计等方面。此外，还提供了详细的PCB图、程序代码、BOM清单、磁性器件和散热片规格书等源文件，旨在帮助用户快速投入生产。 适合人群：从事电动汽车充电设备研发的技术人员、电子工程师及相关领域的研究人员。 使用场景及目标：适用于需要高效、稳定的充电解决方案的企业和个人开发者。目标是通过详细的技术解析，帮助用户理解和掌握双管正激充电机的设计与实现方法，从而应用于实际产品开发。 其他说明：文中不仅提供了理论知识，还包括具体的实现案例和源文件下载链接，便于读者深入研究和实践。
【人工智能与机器学习】项目介绍 Python实现基于POA-BP鹈鹕优化算法（POA）优化反向传播神经网络（BP）进行多特征分类预测的详细项目实例（含模型描述及部分示例代码）
08-08
内容概要：本文详细介绍了基于Python实现的POA-BP（鹈鹕优化算法优化反向传播神经网络）多特征分类预测项目。项目旨在通过融合POA和BP神经网络，解决传统BP训练中易陷入局部最优、收敛速度慢等问题，从而提升多特征分类预测的精度和效率。POA算法通过模拟鹈鹕捕食行为，增强了全局搜索能力，提高了模型对高维复杂数据的适应性和鲁棒性。项目涵盖输入数据预处理、POA优化模块、BP神经网络训练模块及预测评估模块，提供了完整的算法实现框架和部分示例代码。 适合人群：具备一定编程基础，特别是对机器学习和神经网络有一定了解的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：① 提升多特征分类预测精度，减少误分类率；② 加速神经网络训练过程，缩短训练时间；③ 克服传统BP训练局限，提高模型稳定性和泛化能力；④ 支持多领域实际应用需求，如金融风险评估、医疗诊断、图像识别等。 其他说明：项目背景强调了新型群智能算法与经典神经网络结合的重要性，为智能化多特征分类提供了坚实的技术基础。通过模块化设计，实现了POA与BP的有效融合，确保代码结构清晰且便于维护。此外，项目还提供了详细的代码示例，帮助读者更好地理解和实践POA-BP算法。
充电桩上位机：全自动报文分析与快慢充智能监控技术解析 快慢充
08-08
充电桩上位机的全自动报文分析功能及其对快充和慢充的支持。文章首先从技术实现角度深入剖析了上位机的工作机制，涵盖技术架构、算法流程和关键代码实现。接着，通过实际开发经验和案例展示了上位机在报文分析中的应用。此外，还从用户体验和技术决策两个角度分别探讨了上位机的功能特点和选择依据，帮助读者全面理解这一技术。 适合人群：对充电桩技术感兴趣的工程师、产品经理及初学者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解充电桩上位机工作原理、开发过程及应用场景的专业人士。目标是让读者掌握上位机的关键技术和设计理念，提升相关领域的技术水平。 其他说明：文章不仅提供了技术实现的详细讲解，还包括了丰富的图表和代码片段，便于读者更好地理解和实践。
Simulink If：支持DBC与硬件信号导入自动生成模型及代码的技术解析
08-08
内容概要：本文介绍了Simulink If这款强大工具的功能及其应用。Simulink If不仅支持DBC（数据库容器）文件的自动导入以生成模型和代码，而且兼容ASW（应用软件组件）和BSW（基础软件组件），同时支持硬件信号的导入来创建模型和生成代码。文中详细讲解了这两个主要功能的具体实现方法，并附有Matlab代码片段作为示例，展示了从读取DBC文件或硬件信号到最终生成模型和代码的完整流程。 适用人群：对汽车电子系统开发感兴趣的研发人员和技术爱好者，尤其是那些需要频繁处理DBC文件以及进行硬件接口编程的人士。 使用场景及目标：适用于汽车电子领域的项目开发过程中，当涉及到基于DBC定义的消息通信或者需要快速建立硬件交互原型时，利用Simulink If可以显著提高工作效率，简化开发步骤，缩短产品上市时间。 其他说明：Simulink If的应用有助于提升开发者对于复杂系统的理解和掌控能力，促进团队协作，确保项目的顺利推进。
人工智能学习笔记与课程资料全记录-布里斯托大学机器人专业研究生AI课程完整内容-机器学习算法实现与数学推导详解-神经网络深度学习基础与进阶知识-包含K-means聚类等无监督学习技.zip
最新发布
08-08
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工业自动化中WinCC通用外部数据库报表的全脚本实现与自定义方法
08-08
在工业自动化领域中，如何利用WinCC（Windows Control Center）实现通用外部数据库报表的全脚本化操作。主要内容涵盖数据连接脚本、数据查询脚本、报表生成脚本的具体实现步骤，以及如何进行全自定义表格的设计和C脚本的存储。文中还强调了该模板的灵活性，即可以通过适当修改适应不同类型的上位机系统。最后，为初学者提供了学习路径和实践建议。 适合人群：具备一定WinCC脚本基础和SQL语言基础的技术人员，尤其是从事工业自动化领域的工程师。 使用场景及目标：① 实现从数据库到报表展示的全流程自动化；② 提升报表设计效率和灵活性；③ 培养工业自动化项目中的数据分析与展示能力。 其他说明：建议读者结合实际案例进行练习，逐步深入理解和掌握WinCC的高级功能。
基于OpenCV的贝塞尔曲线拟合车道线检测
08-08
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/9648a1f24758 在 Visual Studio 中新建项目，将此程序文件放入源文件目录，随后直接运行程序。运行后，你可以通过鼠标拖动控制点，直观地观察贝塞尔曲线随着控制点位置变化的动态过程。此外，你还可以手动输入四个控制点的坐标，程序将自动根据这些点拟合出新的贝塞尔曲线。稍作修改后，该程序可用于车道线拟合。代码结构清晰简洁，且附有详细的文字说明。编写这样的代码需要花费不少精力，而分享出来更是需要勇气和慷慨。师兄曾建议收取 20 个积分，但我实在不忍心要这么高的价格。
格式化文本模块Texting Squirrel的使用与实践
资源摘要信息:"texting-squirrel" 知识点详细说明： 1. 模块功能与用途： texting-squirrel是一个专门用于格式化带有变量和函数的文本的JavaScript模块。这意味着它能够帮助开发者在编写代码时处理字符串模板，...
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