难以翻译的单词

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dew point
机器翻译：一文掌握注意力机制（Attention），代码可直接运行
数据知道的博客
08-09 5677
注意力机制是机器翻译中的核心技术，其核心思想是让模型动态关注输入序列中最相关的部分。文章首先介绍了注意力机制受人类视觉注意力的启发，解释了查询、键、值的概念及其优势，包括解决信息瓶颈、提高可解释性和处理长序列的能力。接着详细阐述了注意力机制的数学基础，包括计算公式和权重计算过程。文章还分类介绍了自注意力、交叉注意力和多头注意力等主要类型，以及它们在机器翻译中的应用，特别是在Transformer模型中的实现。最后提供了一个完整的Python实现代码，涵盖了数据预处理、模型构建和训练过程，展示了注意力机制在神
数据结构练习总结2（哈希练习与map容器）
Koweico的博客
03-14 1796
这次操作的题目是模拟的词典。 题目详情： 你刚从滑铁卢搬到了一个大城市，这里的人们讲一种难以理解的外语方言。幸运的是，你有一本字典来帮助你理解它们。 输入格式: 输入第一行是正整数N和M,后面是N行字典条目（最多10000条），然后是M行要翻译的外语单词（最多10000个）。每一个字典条目都包含一个英语单词，后面跟着一个空格和一个外语单词。 输入中的每个单词都由最多10个小写字母组成。 输出格式:...
YTU--问题 K: 在线翻译
qq_74084558的博客
04-18 398
输入包含不多于 1000010000 条词条，接着空一行，然后是待翻译的短文，包含不多于 100000100000 个外语单词。每一个词条占一行，包含英语单词和对应的外语单词，两者之间用空格隔开。输人保证没有重复的外语单词，且每个单词都由不多于 1010 个的小写字母组成。你最近从滑铁卢搬到了另一个大城市，这里的人们说着一种难以理解的外语。幸运的是，你带着一本词典，它可以帮助你与这里的人们沟通。输出是翻译成英文的短文，每个英文单词占一行。如果有词典中没有出现的外语单词，则该单词应该被翻译成 eh。
【POJ No. 2503】单词翻译 Babelfish
代码改变世界
12-06 457
【POJ No. 2503】单词翻译 Babelfish
北大OJ(POJ 2503)在线翻译
青春无问西东 岁月自成芳华
07-30 6503
北大OJ(POJ 2503)在线翻译
【计算机算法】改写二分搜索算法
w_1106的博客
11-20 1622
【计算机算法】改写二分搜索算法 题目来源：《计算机算法设计与分析》，王晓东 设a[0:n-1]是已排好序的数组，请改写二分搜索算法，使得当x不在数组中时，返回小于x的最大元素位置i和大于x的最小元素位置j。当搜索元素在数组中时，i和j相同，均为x在数组中的位置。 输入格式: 输入有两行： 第一行是n值和x值； 第二行是n个不相同的整数组成的非降序序列，每个整数之间以空格分隔。 输出格式: 输出小于x的最大元素的最大下标i和大于x的最小元素的最小下标j。当搜索元素在数组中时，i和j相同。 提示：若x小于全部数
2021秋季《数据结构》_EOJ 1030.方言翻译（stl/开放地址/邻接链表）
rd142857的博客
10-03 489
题目 你刚从你的家乡搬到上海。这里的人们说着一种难以理解的上海方言。幸运的是，你有一本字典来帮助你理解它们。 输入格式 输入最多由100000个字典条目组成，后面是一个空行，后面是一个最多100000个词语的消息。 空行前面的若干行，每个字典条目是一行，包含普通话词语、后面跟着一个空格、空格后面是一个方言。 每一个方言都有唯一确定的普通话与之对应，也就是说在字典里没有任何一个方言出现不止一次。 空行后面的若干行，表示你需要查询的词语。 每一行有一个词语。 题目中说的词语，都是最长10个小写字母的序列。 输出
map（映射问题）单词的对应关系
weixin_44373494的博客
07-11 2019
你刚从滑铁卢搬到一个大城市。这里的人讲一种难以理解的外语方言。幸运的是，你有一本字典来帮助你理解它们。 Input 输入内容包括多达100000个字典条目，后面是一个空行，后面是一条多达100000个单词的消息。每个字典条目都是一行，包含一个英语单词，后跟一个空格和一个外语单词。字典里没有外文词出现过一次。信息是外语中的一系列单词，每行一个单词。输入中的每个单词都是最多10个小写字母的序列。 ...
批量单词翻译
01-17
在处理词汇翻译时，批量操作能够避免重复性劳动，而大量则指的是工具可以处理成千上万的单词，这在单一单词查询翻译中是难以想象的。通过一次性的批量翻译，用户可以快速获得所有单词的翻译结果，从而有效地进行后续...
C语言关键字(可直接导入有道翻译的单词本)
06-16
15. `goto`：无条件跳转语句，不受控制流的影响直接跳转到标号所在位置，但不推荐使用，因为它可能导致难以理解和维护的代码。 16. `if`：条件语句，根据表达式的真假决定是否执行特定的代码块。 17. `inline`：...
单词MP3 单词随身听 v1.0.1
10-27
同步字幕不仅包括单词本身，还包括单词的译文，让用户在记忆单词的同时也能掌握正确的翻译，这在提高词汇量的同时，也加强了语言的运用能力。 对于希望依据自身需要定制学习内容的学习者来说，《单词MP3 单词随身听...
C++ map的基本操作和使用
jfkidear的专栏
03-19 1211
C++ map的基本操作和使用  (2009-09-23 14:58:21) 标签：  c   map   编程   基本操作   live   hai   it 分类： Pro.Languages    Map是c++的一个标准容器，她提供了很好一对一的关系，在一些程序中建立一个ma
map()、reduce()、filter()、zip()
handassume的博客
05-13 303
内置函数map()把一个函数func依次映射到序列或迭代器对象的每个元素上，并返回一个可迭代的map对象作为结果，map对象中每个元素是原序列中元素经过函数func处理后的结果 map(func, *iterables) --> map object >>> map(str,range(5)) <map object at 0x036466D0> >>> list(_) ['0', '1', '2', '3', '4'] >>> de
POJ 2503 Babelfish(map)
anshuo0835的博客
07-07 859
题目传送门 题目中文翻译: Description 你刚从滑铁卢搬到了一个大城市。这里的人们说的是一种难以理解的外语方言。幸运的是，你有一本词典来帮助你理解它们。 Input 输入由最多100,000个字典条目组成，后面跟着一个空行，再后面跟着最多100,000个单词的消息。每个字典条目都是一个包含英文单词的行，后跟一个空格和一个外语单词。字典中同一个外语单词不会出现多次。消息...
MAP函数的用法
qq_41910353的博客
01-25 1327
你刚从滑铁卢搬到一个大城市。这里的人讲一种难以理解的外语方言。幸运的是，你有一本字典来帮助你理解它们。Input输入内容包括多达100000个字典条目，后面是一个空行，后面是一条多达100000个单词的消息。每个字典条目都是一行，包含一个英语单词，后跟一个空格和一个外语单词。字典里没有外文词出现过一次。信息是外语中的一系列单词，每行一个单词。输入中的每个单词都是最多10个小写字母的序列。Outpu...
C语言常用内置函数
热门推荐
xyphf的博客
07-20 1万+
#include <stdio.h> #include <ctype.h> //内置函数头文件 int main() { //常用内置函数 - 0 表示假 非0表示真 printf("%d\n", isupper('a'));//判断是否是大写字母 printf("%d\n", islower('a')); //判断是否是小写字母 printf("%d\n", isa
POJ 2503 Babelfish（人造字典map）
昨日明眸
07-27 803
Babelfish Time Limit: 3000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 40424   Accepted: 17216 Description You have just moved from Waterloo to a big city. The people h
2503 Babelfish：字符串string类+map操作总结
csyifanZhang的博客
03-28 699
题目大意 你刚从滑铁卢搬到一个大城市。这里的人说一种听不懂的外国方言。幸运的是，你有一本字典可以帮助你理解它们。 输入 输入最多包含100,000个字典条目，后跟一个空白行，然后是一个消息，最多100,000个单词。 每个字典条目都是一行，其中包含一个英文单词，后跟一个空格和一个外语单词。 在词典中，没有外来词出现多次。 消息是外语单词序列，每行一个单词。 输入中的每个单词都是最多10个小写字母的...
Embedding单词翻译
最新发布
02-07
### Embedding概念解释 #### 定义与基本原理 在IT领域，尤其是机器学习和自然语言处理中，Embedding是指将离散的对象（如单词、短语或其他类型的实体）映射到连续向量空间中的过程。这些向量通常具有较低维度，并能保留原始对象之间的某些结构化信息或相似性。 对于文本数据而言，Word2Vec是一种流行的技术[^3]。该技术利用神经网络模型把词语转换成稠密的实数向量表示形式，在这个过程中能够有效地捕捉词汇间的语义关联性和上下文依赖关系。具体来说，Word2Vec提供了两种主要架构——CBOW (Continuous Bag-of-Words) 和 Skip-Gram： - **CBOW**：基于周围环境来预测中心词； - **Skip-Gram**：相反地，给定一个特定的目标词，则尝试推测其周围的上下文。 除了传统的基于文字的内容外，现代研究还探索了更广泛的细粒度特征提取方式以及跨媒体的信息融合方案。例如，存在针对字符级别的嵌入方法用于提高对罕见字词的理解能力；还有些工作致力于构建多模态系统，即同时考虑来自视觉、听觉等多个感知通道的数据输入并生成统一表征[^2]。 此外，为了应对实际应用场景中存在的挑战，一些改进型算法被提出以增强鲁棒性和泛化性能。比如EGES框架就提供了一种有效的途径来缓解因部分样本缺乏足够的历史记录而导致的新条目难以融入现有体系的问题，从而改善整体推荐效果和服务质量[^1]。 最后值得注意的是，随着深度学习的发展，越来越多的研究集中在如何设计更加高效且表达力更强的大规模预训练语言模型上。这类大型语言模型(LLMs)，不仅限于简单的静态映射，而是试图模拟人类认知机制下的动态推理过程，进而实现更为复杂的人机交互功能。 ```python import gensim.downloader as api # 加载预先训练好的word2vec模型 model = api.load("glove-wiki-gigaword-100") # 获取某个单词对应的embedding向量 vector = model['computer'] print(vector) ```
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