英语月结

本文分享了一个月英语学习的心得,强调英语作为国际通用语言的重要性,并从普遍性、专业性和增值性三个方面阐述了英语的价值。同时,作者还总结了英语学习的不同阶段及遇到的挑战。

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不觉间,开口说英语已经一个月了,趁着今天谈谈自己对英语的认识,以及这一个月的改变,也是一个学习阶段的总结,让自己在学习的道路上有历史可循!

一,对英语的认识:

1,普遍性

先在的世界10多个国家以英语为母语,45个国家的官方语言是英语,世界三分之一的人口(二十几亿)讲英语,全世界75%的电视节目是英语,四分之三的邮件是用英语书写,电脑键盘是英语键盘,任何一个会议敢号称是国际会议,其会议工作语言一定要用英语,也是联合国的正式工作语言!

英语已经是这个世界的语言,我们要向走向世界,就必须要掌握它!


2,专业性

我们是要在IT行业吃饭的人,而就计算机程序开发而言,计算机操作系统是英语开发的,大型开发工具是以英语为基础的,要进行应用程序开发,程序还是用英语编写的。高新技术资料大部分都是以英语编写。但就这方面而言,我们还是要向我们的耳机邻国,印度学习,他们的IT人才的英语整体水平比我们要好上太多啊!

站在巨人的肩膀上才能看得更清更远!英语就是我们攀登巨人的工具,如果让我们徒手去攀登和做飞机去登高,我想结果不言而喻!


3,增值性

不用太多的口舌,我想具有相同的职业技能,没有英语技能的工程师和有很高英语能力的工程师工资差距是不会小的,因为,有英语,我们就能和国外客户进行专业性很强的交流!信息高速公路“互联网”信息近 80% 是由英语承载,许多技术性质和科学性质文献资料都是采用英文书写,我们掌握的是资源而不仅仅是一门语言!

英语会给你带来意想不到的收获,让我们共同努力……


二,学习过程总结:

1,初期(前一周)

我们带着满腔热情来到了集体学习的教室!我们本着“不要脸”的原则,开始大声地开始我们的英语学习之路,别人说是“动物园”,他人说“乱糟糟”,没有什么,我们快乐地进行我们的音标练习!每天以纠音为乐,以抢麦为光荣,战斗在英语学习第一线!


2,中期(2-3周)

随着时间的推移,大家对英语的热情不减,这是很神奇的事情,我们开始了跟读,没有视频,只有声音,大家开始犯困,睡觉,开始想各种办法减困,我们在锻炼自己的意志和耐力!在对未来的憧憬中艰苦战斗着……


3,后期(4-5周)

现在我们已经不睡觉了,我们每天来了精神头最大的就是说英语,但是,另外一个困扰来了,集体学习的时间快到了,我们马上就要各自战斗了,怎么想办法,让我们可以继续团结下去,继续战斗下去,成为一个话题!

英语学习有困难,但是我们是打不死的小强!英语必会被我们攻破!

总结:

学习英语,必须有耐心,千万不能急功近利,要着眼未来,对自己的未来充满信心,对待英语,要有小孩的智慧,巨人的眼光,专心,一点一点学习!我们必然可以脱颖而出!


资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并合相关实践改,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
内容概要:本文详细介绍了哈希表及其相关概念和技术细节,包括哈希表的引入、哈希函数的设计、冲突处理机制、字符串哈希的基础、哈希错误率分析以及哈希的改进与应用。哈希表作为一种高效的数据构,通过键值对存储数据,能够快速定位和检索。文中讨论了整数键值和字符串键值的哈希方法,特别是字符串哈希中的多项式哈希及其优化方法,如双哈希和子串哈希的快速计算。此外,还探讨了常见的冲突处理方法——拉链法和闭散列法,并提供了C++实现示例。最后,文章列举了哈希在字符串匹配、最长回文子串、最长公共子字符串等问题中的具体应用。 适合人群:计算机科学专业的学生、算法竞赛选手以及有一定编程基础并对数据构和算法感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①理解哈希表的工作原理及其在各种编程任务中的应用;②掌握哈希函数的设计原则,包括如何选择合适的模数和基数;③学会处理哈希冲突的方法,如拉链法和闭散列法;④了解并能运用字符串哈希解决实际问题,如字符串匹配、回文检测等。 阅读建议:由于哈希涉及较多数学知识和编程技巧,建议读者先熟悉基本的数据构和算法理论,再合代码实例进行深入理解。同时,在实践中不断尝试不同的哈希策略,对比性能差异,从而更好地掌握哈希技术。
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