english learning

最新推荐文章于 2025-07-12 12:05:48 发布
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本文讲述了NBA史上第一名具有中国血统的美籍球员林书豪的成就，以及今天作者轮到请客的日常趣事。

1、Jeremy Lin is the first American player in the NBA of Chinese descent.

 

     林书豪是NBA史上第一名具有中国血统的美籍球员。

 

2、It's my turn to treat us today.

 

     今天该轮到我请客了。

 

FIBR English learning
03-09
FIBR英语学习项目涵盖了丰富的主题，从语言学习到科学研究，再到历史探索。在语言学习方面，强调了英语的主导地位及其对其他语言的影响，包括语言的消失速度。此外，通过进化论的学习，我们了解到达尔文的观察与...
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qq_41679546的博客
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19、English Learning in Computer and Translation: Insights and Strategies
brandy的博客
07-12 91
This blog explores the importance of English in the computer field and translation courses, offering insights and strategies for effective learning and teaching. It discusses methods such as understanding command origins, integrating network and mobile tec
english learning: MAC refresh KT
07-30
标题中提到“english learning: MAC refresh KT”，这表明文章可能是关于如何使用MAC刷新技术提升英语学习效率的内容。虽然具体的学习方法没有在给出的内容中提及，但可以推测该技术可能涉及软件工具的使用，帮助...
English learning for software testing
08-10
在软件测试领域，英语能力的重要性不言而喻。软件测试工程师不仅需要理解复杂的代码和算法，还需要阅读和撰写大量的技术文档、报告、错误日志，这些通常都是英文编写。此外，与全球团队协作、交流问题解决方案，或者...
English Learning Auto 1-crx插件
03-15
这是一个助教工具 用于帮助学生登录学习网站。 这是一个助教工具。 用于帮助学生登录学习网站。 支持语言:English (United States)
STM32电源设计原理图（Orcad绘制）
12-01
提供了一份STM32电源设计的原理图，该原理图采用Orcad软件绘制。该资源适用于需要进行STM32电源设计的工程师和电子爱好者，帮助他们快速理解和实现STM32系统的电源设计。 资源内容 STM32电源设计原理图：该原理图详细展示了STM32系统的电源设计方案，包括电源输入、稳压电路、滤波电路等关键部分。 Orcad格式文件：原理图以Orcad格式保存，方便用户直接在Orcad软件中打开和编辑。
（58页PPT）人工智能集团数字化转型SAP解决方案.pptx
12-01
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这是一个专为2024年度国家自然科学基金申请设计的LaTeX模板项目_极简说明为提供简单易用且格式规范的申请书撰写工具_内容关键词包括青年项目申请书模板_中易字体配置指南_蓝字提纲.zip
12-01
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基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）
最新发布
12-01
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于粒子群优化算法（PSO）的p-Hub选址优化问题的研究与实现，重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题，旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式，最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进，结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型，并通过Matlab代码实现算法流程，包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析，以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题；②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法；③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑，重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略，并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
PHP开发基于8.3新特性的全栈技术体系构建：从语法入门到云原生微服务实战应用
12-01
内容概要：本文系统梳理了PHP从基础语法到云原生实战的完整学习路径，涵盖PHP 8.3新特性、主流框架（Laravel、ThinkPHP、Symfony）应用、性能优化、安全防护及微服务、全栈整合、云原生部署等前沿技术。通过分阶段的学习计划（入门、进阶、实战），结合具体项目案例（如博客系统、电商API、即时通讯服务）和实用工具（Docker、Redis、Swoole、Elasticsearch），帮助开发者构建完整的现代PHP技术体系，并展望PHP在AI、物联网、Serverless等领域的未来发展趋势。; 适合人群：具备基本编程概念、希望系统掌握现代PHP开发的初学者及工作1-3年的PHP开发者，尤其适合想向全栈或架构方向发展的技术人员。; 使用场景及目标：①系统学习PHP 8.3核心语法与主流框架最佳实践；②掌握高性能、高并发PHP应用的设计与优化方法；③实现从传统Web开发到微服务、云原生架构的技术跃迁；④了解PHP在企业服务、电商、物联网等行业的实际应用。; 阅读建议：建议按照“基础→框架→实战”的路径循序渐进学习，每个阶段配合文档中的代码示例和GitHub项目动手实践，重点关注Docker环境搭建、Laravel框架应用、Swoole异步编程及性能调优等关键环节，并结合Blackfire、Xdebug等工具进行调试与分析。
2019年中国研究生数学建模竞赛D题汽车行驶工况构建项目_针对汽车行驶原始采集数据中因GPS信号丢失导致时间不连续加减速度异常超出普通轿车0至100km_h加速时间大于7秒和紧急.zip
12-01
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（74页PPT）北京电子控股组织结构培训.ppt
12-01
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软件开发基于C#的全栈技术学习路径：从语法基础到企业级项目实战的系统化资源指南
12-01
内容概要：本文全面介绍了C#全栈开发的学习路径与资源体系，涵盖从基础语法到企业级实战的完整知识链条。内容包括C#官方交互式教程、开发环境搭建（Visual Studio、VS Code、Mono等），以及针对不同应用场景（如控制台、桌面、Web后端、跨平台、游戏、AI）的进阶学习指南。通过多个实战案例——如Windows Forms记事本、WPF学生管理系统、.NET MAUI跨平台动物图鉴、ASP.NET Core实时聊天系统及Unity 3D游戏项目——帮助开发者掌握核心技术栈与架构设计。同时列举了Stack Overflow、Power BI、王者荣耀后端等企业级应用案例，展示C#在高性能场景下的实际运用，并提供了高星开源项目（如SignalR、AutoMapper、Dapper）、生态工具链及一站式学习资源包，助力系统化学习与工程实践。; 适合人群：具备一定编程基础，工作1-3年的研发人员，尤其是希望转型全栈或深耕C#技术栈的开发者； 使用场景及目标：①系统掌握C#在不同领域的应用技术栈；②通过真实项目理解分层架构、MVVM、实时通信、异步处理等核心设计思想；③对接企业级开发标准，提升工程能力和实战水平； 阅读建议：此资源以开发简化版Spring学习其原理和内核，不仅是代码编写实现也更注重内容上的需求分析和方案设计，所以在学习的过程要结合这些内容一起来实践，并调试对应的代码。
仿网上自助点餐的微信小程序项目_基于腾讯地图定位服务实现多城市餐厅选择与用户登录注册功能_提供便捷的自助点餐体验包括商品浏览详情查看购物车管理和订单结算_用于帮助用户快速查找附近餐.zip
12-01
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STM32F103C8T6频率计资源介绍
12-01
资源文件 文件名: stm32f103c8t6频率计.zip 描述 该资源文件包含了一个基于STM32F103C8T6微控制器的频率计项目。该频率计具有广泛的测频范围，从最小0.几Hz到最大几MHz，能够自动调整档位以适应不同的频率范围，并且具有较高的测量精度。 功能特点 测频范围: 0.几Hz 至 几MHz 自动变档位: 根据输入频率自动调整测量档位 高精度: 提供精确的频率测量结果 适用场景 该频率计适用于需要精确测量频率的各种应用场景，如电子实验、工业控制、科研测试等。 使用说明 下载并解压stm32f103c8t6频率计.zip文件。 按照项目文档中的说明进行硬件连接和软件配置。 启动频率计，输入待测信号，观察测量结果。
【时间序列预测】 项目介绍 Python实现基于CNN-BiLSTM-Attention-Adaboost卷积双向长短期记忆网络融合注意力机制进行多变量时间序列预测（含模型描述及部分示例代码）
12-01
内容概要：本文介绍了一种基于CNN-BiLSTM-Attention-Adaboost的多变量时间序列预测模型，通过融合卷积神经网络（CNN）提取局部特征、双向长短期记忆网络（BiLSTM）捕捉时序依赖、注意力机制（Attention）动态加权关键时间步，以及Adaboost集成学习提升模型鲁棒性，实现高精度、可解释的预测。项目涵盖数据预处理、模型构建、训练优化与服务化部署全流程，并在光伏功率、空气质量、电商需求等多个场景验证有效性。模型采用模块化设计，支持配置化管理与Docker一键部署，结合ONNX Runtime实现高效推理，兼顾性能与实用性。; 适合人群：具备一定深度学习基础，熟悉Python与PyTorch框架，从事时间序列预测、智能运维、工业AI等相关领域的研究人员或工程师（工作1-3年为宜）；; 使用场景及目标：①解决多变量时间序列中多尺度动态建模难题，提升预测准确性与稳定性；②应对真实场景中的噪声干扰、数据缺失与分布漂移问题；③通过注意力可视化增强模型可解释性，满足业务沟通与合规审计需求；④实现从研发到生产的快速落地，支持高频并发预测服务； 阅读建议：建议结合完整代码与示例数据实践，重点关注模型架构设计逻辑、两阶段训练策略与推理优化手段，同时利用提供的YAML配置与自动化工具进行跨场景迁移与实验对比。
Python入门指南：Mark Lutz的《Learning Python 5th Edition》
"《Learning Python (2013)》是Mark Lutz编著的一本经典教程，专为编程初学者设计，旨在帮助读者全面理解Python语言的基本结构和框架。这本书适合那些希望通过一个入门级别的指南建立对Python基础知识的理解，而不是...
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