野衣裳

最新推荐文章于 2025-06-07 12:48:34 发布
最新推荐文章于 2025-06-07 12:48:34 发布 · 96 阅读 · 0
文章标签：

#emotion

    好像经历了一场空荡
    在睁眼之后 黑夜渐迷漫
    星火燃烧着一股忧伤
    在荒野点燃 在内心里烧 寂寞无处逃
   
    沿岸花草似你的衣裳
    随海风起舞 婆娑铃铛响
    我按耐不住一阵呼唤
    想见你的真 听你的声 流入溪谷深
   
    说好这只是一场虚幻
    在合眼之后 星辰渐飘散
    浪花推托着往事难忘
    在回忆里推 和失落牵绊 心事何处放
   
    橘色云朵伴你的芬芳
    随日落脚步消失在异乡
    我按耐不住一阵呼唤
    忆起你的真 舞起脚跟 铃铛叮叮响

    叮叮叮当叮叮叮当叮叮当当叮叮当。。。。

    --齐秦
中文之妙：成语
专注于计算机研发知识和资讯分享
07-21 473
这个成语的由来有一个故事，汉末乱世，人饥竟然相食，听说弟弟被盗贼捉住之后，赵孝绑起自己前去相救，他对盗贼说，“我弟弟太瘦，不如我能让你们多吃一点”。康总说，阮囊羞涩，性喜邪游，夏天穿得漂亮，有几副行头，到了冷天，衣裳就差远了。如今宝玉年纪小，你疼他，他将来长大成人，为官作宰的，也未必想着你是他母亲了。初即位，为长枕大被，与兄弟同寝。清·《儿女英雄传》：“丈夫的品行也丢了，他的声名也丢了，他还在那里贼去关门，明察暗访。《史记·项羽本纪》：“因下令军中曰：‘猛如虎，很如羊，贪如狼，强不可使者，皆斩之。
滴滴顺风车为嘀嗒IPO做了嫁衣裳
liukuang110的博客
10-12 263
配图来自Canva 在国庆、中秋双节的威力之下，“国庆堵车大赛”、“高速遇堵车点外卖”、“国庆堵车堵到钓鱼”，一系列和堵车相关的话题频频在不同的媒体平台出现。 在节假日堵车各种话题的刷屏里，出行市场“网约车第一股”将会出现的消息，掀了不小的波澜。不过“网约车第一股”名号的人选却不是屡次传出IPO的滴滴，而是“捡漏”的嘀嗒出行。 在滴滴顺风车业务下线的时候，嘀嗒出行顺风车业务得以借势发展。日前，势头一片大好的嘀嗒出行已经向港交所提交招股书，“网约车第一股”的宝座也即将被嘀嗒出行冷不丁的拿走。 嘀嗒..
免费宝藏级生态公园，遛娃露营野餐，还能捞鱼抓虾，太爽了
专业资深测试者，多年质量管理经验，浪迹网游、金融、房产、招聘及海外行业多年，CDSN百万原创阅读，公众号500+原创文章，提倡测试左移、风险、越权、假设、探索测试，喜欢用抽象思维模式思考和技术探讨，自动化、性能、安全测试实施者，感谢关注！
06-07 224
画面右上角斜斜漏下一缕金色阳光，为整个场景披上薄纱般的暖意，让人想起某个秋日下午，所有喧嚣都悄然褪去，只留下大自然最本真的呼吸。嘉定水环境科普馆，的开放时间为周二至周六的9:30-16:00，其中11:30-14:00为休息时间‌‌。‌上，一群洁白的天鹅悠然游弋，姿态万千，享受着宁静与自由。‌，轻柔的枝条随风摇曳，为画面增添了几分柔美与灵动。‌洒落，湖面波光粼粼，宛如镶嵌着无数颗璀璨的宝石。‌郁郁葱葱，生机勃勃，为大地披上了一层翠绿的衣裳。‌静静流淌，水面波光粼粼，映照着两岸的绿意。
一文带你看没穿衣服的tomcat。一步到胃，通俗易懂
m0_68850571的博客
04-08 7777
什么是tomcat Tomcat是常见的免费的web服务器. Tomcat 这个名字的来历，Tomcat是一种野外的猫科动物，不依赖人类，独立生活。 Tomcat的作者，取这个名字的初衷是希望，这一款服务器可以自力更生，自给自足，像Tomcat这样一种野生动物一般，不依赖其他插件，而可以独立达到提供web 服务的效果。 下面带大家认识tomcat： 认识tomcat需要下面几步 步骤 1 : 不使用tomcat访问html 步骤 2 : 使用tomcat后，访问html 步骤 3 : 如何启动
2021年总结：缘起性空，归来不少年——回顾这荆棘的一年
热门推荐
杨秀璋的专栏
01-05 3万+
2021年已经离去，感谢大家的陪伴和帮助，感谢家人的鼓励。转眼，这已是我在优快云写下的第九篇年终总结，真是岁月如梭。《缘起性空，归来不少年》。是啊，归来不再少年，我已经是而立之年了。当我写下这几个字的时候，心里还沉甸甸的。曾经的我总以为，博士毕业继续回到贵州教书，陪伴家人，仍是少年，真的如此吗？或许现实将更加残忍，岁月将不饶人，这荆棘一年让我意识到，我已为人父，不再少年。
为了我的侄儿，我爬了高考前必背古诗文
LSEC小陆的博客
12-26 8899
为了我的侄儿，我爬了高考前必背古诗文 文章目录为了我的侄儿，我爬了高考前必背古诗文谈动机忆诗文爬诗文看结果知识点 谈动机 吾有侄儿，生于岁末（年三十），近三龄。时代这么卷，我每天都在想，我能为他做点什么。想到他 5000 多天后就要参加高考了，时不我待，应该尽早准备起来。大家都知道，中小学语文的学习内容还是比较“丰富”的，其间最消耗时间的就包括要背诵很多的古诗词、文言文、近现代诗、短文等等。如果我们能把这些必背的篇章收集起来，做成小册子、mp3 甚至视频，从小给他听，给他看，耳濡目染，日渐熟悉，等到学校要求
二十四节气之秋分
爱看书的小沐
09-25 1155
秋分，是二十四节气之第十六个节气，秋季第四个节气。于每年的公历9月22-24日交节。秋分这天太阳几乎直射地球赤道，全球各地昼夜等长。秋分，“分”即为“平分”、“半”的意思，除了指昼夜平分外，还有一层意思是平分了秋季。 咏廿四气诗 秋分八月中 唐·元稹 琴弹南吕调，风色已高清。 云散飘飖影，雷收振怒声。 乾坤能静肃，寒暑喜均平。 忽见新来雁，人心敢不惊？ 中秋对月 唐·李频 秋分一夜停，阴魄最晶荧。 好是生沧海，徐看历杳冥。 层空疑洗色，万怪想潜形。 他夕无相类，晨鸡不可听。 晚晴 唐.
青玉案: 27首
AI天才研究院
08-24 1万+
青玉案: 27首 东风夜（烨）放花千树。更吹落、星如（茹）雨。宝马雕车香满路。凤箫声动，玉壶光转，一夜鱼龙舞。 蛾儿雪柳黄金缕。笑语盈盈（盈）暗香去。众里寻他千百度。蓦然回首，那人却在，灯火阑（蓝）珊处。 下面的故事要从这首辛弃疾的词说起。这首词里面蕴含着他回忆中的四个姑娘（当然，他的记忆里的姑娘不只四个），她们...
与秦岭有关的诗词146首
liukuan73的专栏
04-28 1万+
诗词
经典广告词.docx
12-05
2. 语言艺术在广告中的应用：广告语常常运用对仗、韵律和文化元素，如"华歌尔服装 长夜如诗，衣裳如梦"，借鉴诗词形式，增强广告语的文化韵味和记忆点。 3. 情感营销策略：广告语通过情感诉求打动消费者，如"舒适...
幼儿园秋游活动方案15篇.doc
10-03
随着秋季的到来，大自然换上了金黄的衣裳，树木披上了斑斓的色彩，此时，组织幼儿园的孩子们外出秋游活动，无疑是一项极佳的户外教育实践。秋游活动不仅能让孩子们感受秋天的魅力，还能通过各种有趣的互动，增进亲子...
部编版二年级上册语文全部知识点汇总(完整编版).pdf
10-11
- 好词：大大的脑袋、黑灰色的身子、长长的尾巴、碧绿的衣裳、雪白的肚皮、快活地游来游去。 - 数量词：一群小蝌蚪、四条腿、一只乌龟、两只大眼睛、一对大眼睛。 2. 语句练习： - 使用“已经”造句，例如：“我...
部编人教版小学二年级语文上册知识点归纳汇总.pdf
10-11
- 通过“识字加油站”，学生学习不同场景下的词语搭配，例如“穿衣裳”、“甩甩头”等，增强语言运用能力。 5. **阅读理解**： - 通过对课文的理解，学生应能回答关于课文内容的问题，例如《植物妈妈有办法》中...
毕业设计-java jsp ssm mysql 023废旧家电回收管理系统-qlkrp.zip
最新发布
07-13
源码+数据库+配套文档+答辩教程
Cursor-darwin-arm64.dmg
07-13
Cursor-darwin-arm64.dmg Mac下arm64版本
计算机病毒与防治课件幻灯片资料.ppt
07-13
计算机病毒与防治课件幻灯片资料.ppt
互联网+在技工学校数控车加工教学中的应用.docx
07-13
互联网+在技工学校数控车加工教学中的应用.docx
ATEC-CCKS中文NLP训练验证测试数据集资源
07-13
数据集资源。ATEC_CCKS中文NLP训练验证测试数据集资源。
互联网护理服务ppt课件.pptx
07-13
互联网护理服务ppt课件.pptx
使用c++,根据用户输入的启动词，根据语料库中统计出的词语前后缀关系，自动生成一篇新的文章。说明：启动词：即由用户输入的一个词，由这个词开始生成文章所有的内容。词的前\后缀：设前\后缀的长度为n，则前\后缀指的是一个词的前\后连续n个字符。基本算法过程 1、扫描语料库，根据设定的前\后缀词的长度，构建词的前后缀关系。可以根据词频对后缀词进行排序。 2、根据启动词，生成文章。从启动词开始，随机（或者根据词频）获取它的后缀词。根据前缀词长度，生成当前的前缀词，再选取它的后缀词。。。。依此操作，直到无法再扩展文章。 注：语料库的丰富程度、前后缀词的长度将对程序执行时间及文章质量产生影响；请自行准备与“春天”相关的语料库（至少10篇，每篇不少于50个字）；应避免循环，即要处理两个词互为前后缀的情况； 输入： 2 //前缀词的长度； 2 //后缀词的长度； 春天 //启动词 输出：一篇文章 例： 春天来了，大地妈妈穿上了碧绿的衣裳。嫩绿的小草从地下探出头来，陶醉在这美丽的春天里。
03-23
<think>好的，我现在需要帮助用户解决如何用C++实现基于用户输入启动词和语料库生成文章的基本算法。用户的问题涉及到自然语言处理中的文本生成，可能类似于马尔可夫链或者n-gram模型的方法。首先，我得回忆一下相关的算法原理。 用户提到了启动词和语料库，以及前后缀关系。这让我想到，可能需要构建一个词频统计表，记录每个词后面可能跟随的词汇及其出现频率。例如，对于每个前缀（如前两个词），记录所有可能的后续词，并根据概率随机选择下一个词。这种方法通常用于生成连贯的文本。 接下来，我需要考虑如何用C++实现这个算法。首先，需要读取语料库，分词，并构建一个哈希表或者字典来存储前缀到后缀的映射。例如，使用std::map或者std::unordered_map，其中键是前缀（可能由多个词组成），值是一个列表，存储所有出现过的后缀词及其频率。 然后，处理用户输入的启动词作为初始前缀，然后根据哈希表中的记录，随机选择下一个词，并更新前缀，重复这个过程直到生成足够长的文本或者遇到终止条件。 可能需要注意的问题包括分词的处理、哈希表的结构、随机选择的权重分配以及内存管理。例如，使用C++的动态数组或向量来存储后缀词，并使用权重的随机数生成来选择下一个词。此外，对于较大的语料库，需要考虑性能和内存的使用效率。 用户提供的引用中有一个关于C++的数组扩展函数模板的例子，可能用于动态增加数组长度。这可能在构建后缀列表时有用，不过C++的std::vector已经可以动态管理内存，可能更高效和安全，可以推荐使用标准库容器。 另外，需要考虑如何处理语料库的分词，可能需要将文本分割成单词或子词。如果语料库是英文，可以按空格分割，但中文可能需要分词库，不过用户的问题可能假设语料库已经是分好词的，或者使用简单的标点分割。 总结步骤大致如下： 1. 读取并预处理语料库，分割成单词列表。 2. 构建n-gram模型，比如使用双词前缀，记录每个前缀对应的后缀词列表。 3. 根据启动词初始化前缀。 4. 生成文本：根据当前前缀随机选择后缀，更新前缀，重复直到达到所需长度。 现在需要将这些步骤转化为C++代码，使用合适的数据结构，如map<vector<string>, vector<string>>来存储前缀到后缀的映射，使用vector来管理动态数组，使用随机数生成器来选择后缀。 可能遇到的问题包括启动词不在语料库中，这时需要处理错误或者随机选择新的前缀。此外，生成文本的结束条件，比如生成长度或遇到终止符。 最后，需要确保代码示例正确，符合用户的要求，并解释关键部分，比如哈希表的构建和文本生成循环。同时，根据用户的引用，可能需要引用相关的参考资料，比如关于动态数组处理的例子。</think>以下是用C++实现基于启动词和语料库生成文章的分步解决方案： ### 一、算法原理 基于n-gram模型构建马尔可夫链，通过统计词序列概率生成文本： $$ P(w_n | w_{1}^{n-1}) ≈ P(w_n | w_{n-k}^{n-1}) $$ 其中$k$表示马尔可夫链阶数，常用双词组合（bigram）或三词组合（trigram）[^1] ### 二、实现步骤 #### 1. 数据结构定义 ```cpp #include <vector> #include <map> #include <random> using namespace std; using Prefix = vector<string>; // 前缀容器 map<Prefix, vector<string>> markov_chain; // 状态转移表 ``` #### 2. 语料库处理 ```cpp void build_chain(const vector<string>& corpus, int n=2) { for(int i=0; i<corpus.size()-n; ++i){ Prefix prefix; for(int j=0; j<n; ++j){ prefix.push_back(corpus[i+j]); } markov_chain[prefix].push_back(corpus[i+n]); } } ``` #### 3. 文本生成 ```cpp vector<string> generate_text(const Prefix& seed, int length=100){ random_device rd; mt19937 gen(rd()); vector<string> output = seed; for(int i=0; i<length; ++i){ auto it = markov_chain.find(output.end()-seed.size(), output.end()); if(it == markov_chain.end()) break; vector<string>& candidates = it->second; uniform_int_distribution<> dis(0, candidates.size()-1); string next_word = candidates[dis(gen)]; output.push_back(next_word); } return output; } ``` ### 三、完整调用示例 ```cpp int main() { // 示例语料库 vector<string> corpus = {"the", "quick", "brown", "fox", "jumps", "over", "the", "lazy", "dog"}; // 构建转移表（使用bigram） build_chain(corpus, 2); // 设置启动词 Prefix seed = {"the", "quick"}; // 生成100词文本 vector<string> result = generate_text(seed, 100); // 输出结果 for(const auto& word : result){ cout << word << " "; } return 0; } ``` ### 四、关键优化点 1. 使用滑动窗口算法提升语料处理效率 2. 引入权重随机选择（词频统计） 3. 添加结束符检测逻辑 4. 采用哈希表优化状态查询速度[^4]
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值