neglect

最新推荐文章于 2025-04-24 16:43:42 发布
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此内容主要介绍了“neglect”的含义，包括作动词时表示忽视、不顾等，作名词时表示忽视、疏漏，还列举了“neglect of health”“neglect of duty”等相关表达。

1.vt.忽视,不顾,不讲究,忽略

2.n.忽视,疏漏

 

neglect of health is doctor 忽视健康,医生财旺

neglect of duty 玩忽职守

2023年4月 00015 英语（二）
bindingwin的专栏
03-27 4253
自考2023年4月 00015 英语二
NEGLECT
10-24
NEGLECT
neglect and igore
tostudy的专栏
12-23 1469
下面，我想结合单词的讲解，谈谈我个人对于背单词时存在的误区的一点体会。首先，有些人背单词时过于依赖中文释义。或者说，背单词的过程就是把英文单词在脑海里翻译成汉语的过程。举一个非常简单的例子：1. The tiger is dangerous.2. The tiger is in danger.这两句话究竟哪个对呢？从语法角度来说，两个都对。但是这两句话的意思完全不一样，而且从很多书上查不到两者中文
be confident of/in/with应该如何区分？
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12-27 7万+
be confident of 对...事有信心，确信...（指对某具体的事有信心。如：对学习数学有信心be confident of studying maths） be confident in 在...方面有信心,在...领域有信心（指在某一个范围，方面有信心。如：在学习方面有信心be confident in study） be confident with 这个我个人觉得
英语写作中“省略”、“忽略”、“忽视”omit、ignore、neglect 的用法
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09-14 3336
Unfortunately academia originally ignored Galois’ great work on algebra. It’s a terrible tragedy.（不幸的是，学术界最初忽视了伽罗瓦在代数方面了不起的工作，这是一个可怕的悲剧。Considering the limit of page length, we omit comparison with existing work.（考虑到文章篇幅限制，我们省略了与现有研究工作的比较。二、先从ignore 说起。
ignore,neglect,omit,overlook
weixin_34319374的博客
02-20 205
一：简介——ignore :通常指有意不顾,或不理显而易见的事物.neglect :侧重指有意的忽略或忽视,也可指粗心与疏忽.omit :指有意或无意地忘记做某事,也指删去被视作不重要、不合意的东西.overlook :指因匆忙而疏忽或视而不见.二：详细列举——ignore,neglect,omit,overlook这一组动词都有"忽略"的意思.1.ignore v.忽视,不理睬,指“有意识地”拒...
The difference bewteen Neglect and Ignore
Mr.Daozhi的博客
10-25 220
Neglect 是忽视或没有注意。Ignore 是故意忽略。
MLMs之GPT-4：《GPT-4 Technical Report》的翻译与解读
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
03-15 1万+
​ Paper：《GPT-4 Technical Report》的翻译与解读 目录 Paper：《GPT-4 Technical Report》的翻译与解读 Abstract摘要 1、Introduction简介 2、Scope and Limitations of this Technical Report本技术报告的范围和局限 3、Predictable Scaling可预测的比例 4、Capabilities能力 5、Limitations局限性
【T2I】Object-Conditioned Energy-Based Attention MapAlignment in Text-to-Image Diffusion Models
2201_75801514的博客
04-24 302
文本到图像扩散模型在生成高质量文本引导图像方面取得了巨大成功。然而，这些模型可能仍然无法在语义上将生成的图像与提供的文本提示对齐，从而导致错误的属性绑定和/或灾难性的对象忽略等问题。鉴于文本提示的普遍面向对象结构，我们引入了一种新的基于对象条件能量的注意图对齐(EBAMA)方法来解决上述问题。我们表明，在负采样技术的帮助下，通过近似最大化z参数化能量模型的对数似然，自然出现了以对象为中心的属性绑定损失。我们进一步提出了一个以对象为中心的强度正则化器，以防止对象的注意力过度转移到其属性上。
event = self.loader(event, augment=base_augment(augment_mode), neglect_polarity=getattr(self.cfg, 'neglect_polarity', False),global_time=getattr(self.cfg, 'global_time', True), strict=getattr(self.cfg, 'strict', False), use_image=getattr(self.cfg, 'use_image', False), denoise_sort=getattr(self.cfg, 'denoise_sort', False), denoise_image=getattr(self.cfg, 'denoise_image', False), filter_flash=getattr(self.cfg, 'filter_flash', False), filter_noise=getattr(self.cfg, 'filter_noise', False), quantize_sort=getattr(self.cfg, 'quantize_sort', None))什么意思
06-02
它接收多个参数，包括`event`表示待处理的事件数据，`augment`表示数据增强方式，`neglect_polarity`表示是否忽略事件的极性信息，`global_time`表示是否使用全局时间戳，`strict`表示是否启用严格模式，`use_image`...
def parse_event(event_path, cfg): event = load_event(event_path, cfg) event = torch.from_numpy(event) # 考虑基于密度的去噪 denoise_events = getattr(cfg, 'denoise_events', False) denoise_bins = getattr(cfg, 'denoise_bins', 10) denoise_timeslice = getattr(cfg, 'denoise_timeslice', 5000) denoise_patch = getattr(cfg, 'denoise_patch', 2) denoise_thres = getattr(cfg, 'denoise_thres', 0.5) denoise_density = getattr(cfg, 'denoise_density', False) denoise_hot = getattr(cfg, 'denoise_hot', False) denoise_time = getattr(cfg, 'denoise_time', False) denoise_neglect_polarity = getattr(cfg, 'denoise_neglect_polarity', True) reshape = getattr(cfg, 'reshape', False) if reshape: reshape_method = getattr(cfg, 'reshape_method', 'no_sample') if reshape_method == 'no_sample': event = reshape_event_no_sample(event, SENSOR_H, SENSOR_W, IMAGE_H, IMAGE_W) elif reshape_method == 'sample': event = reshape_event_with_sample(event, SENSOR_H, SENSOR_W, IMAGE_H, IMAGE_W) elif reshape_method == 'unique': event = reshape_event_unique(event, SENSOR_H, SENSOR_W, IMAGE_H, IMAGE_W) # Account for slicing slice_events = getattr(cfg, 'slice_events', False) if slice_events: event = slice_event(event, cfg) return event这个函数什么意思
05-31
density 表示是否使用基于密度的去噪，denoise_hot 表示是否使用热点去噪，denoise_time 表示是否使用时间去噪，denoise_neglect_polarity 表示是否忽略极性信息。reshape 表示是否进行 reshape 操作，reshape_...
A cable is used to suspend the 800kg safe. If the safe is being lowered at 6m/s when the motor controlling the cable suddenly jams,determine the maximum tension in the cable and the frequency of vibration of the safe.Neglect the mass of the cable and assume it is elastic such that it stretches 20mm when subjected to a tension of 4kN. 翻译并解出这道题
06-08
一个电缆用于吊起一个重量为800kg的保险箱。如果保险箱以6m/s的速度下降，当控制电缆的电动机突然卡住时，确定电缆的最大张力和保险箱的振动频率。忽略电缆的质量，并假设电缆是弹性的，在受到4kN的张力时会伸长20mm...
def __getitem__(self, idx): event_path = self.map_file[idx] label = self.label_map[event_path.parent.stem] # 从event_path加载事件并可选择重塑事件形状 event = self.event_parser(event_path) augment_mode = 'train' if self.mode == 'train' else 'eval' event = self.loader(event, augment=base_augment(augment_mode), neglect_polarity=getattr(self.cfg, 'neglect_polarity', False), global_time=getattr(self.cfg, 'global_time', True), strict=getattr(self.cfg, 'strict', False), use_image=getattr(self.cfg, 'use_image', False), denoise_sort=getattr(self.cfg, 'denoise_sort', False), denoise_image=getattr(self.cfg, 'denoise_image', False), filter_flash=getattr(self.cfg, 'filter_flash', False), filter_noise=getattr(self.cfg, 'filter_noise', False), quantize_sort=getattr(self.cfg, 'quantize_sort', None)) return event, label这个函数什么意思
06-02
这个函数是PyTorch数据集类中的一个方法，用于获取给定索引的数据和标签。具体来说，它从映射文件中获取给定索引的事件路径，并根据标签映射字典获取相应的标签。然后，它使用事件解析器从事件路径中加载事件，并...
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对偶是个科技路撒地方就看了
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