L1 - Comparative & Superlative Adjectives in English: Complete Guide

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于 2021-02-03 20:42:04 发布

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分类专栏：英语

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本文介绍了英语中形容词的基本形式、比较级及最高级的变化规则，并通过实例展示了不同音节数形容词的变化特点。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

A is tall.
B is taller than A.
C is the tallest.

This shop is expensive.
That shop is more expensive.
This is the most expensive shop.

You have a good job.
You have a better job.
She has the best job.

1 syllable

Basic	Comparative	Superlative
cold	colder	the coldest
large	larger	the largest
hot	hotter	the hottest
dry	drier	the driest

2 syllable

Basic	Comparative	Superlative
happy	happier	the happiest
busy	busier	the busiest

2+ syllable

Basic	Comparative	Superlative
modern	more modern	the most modern
intelligent	more intelligent	the most intelligent

Exception

Basic	Comparative	Superlative
good	better	the best
bad	worse	the worst

https://www.engvid.com/english-resource/comparative-superlative-adjectives-in-english/

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论文翻译：arxiv-2024.TIME TRAVEL IN LLMS: TRACING DATA CONTAMINATION IN LARGE LANGUAGE

CSPhD-winston的博客

09-07

1216

数据污染，即在大型语言模型（LLMs）的训练数据中存在下游任务的测试数据，是衡量LLMs在其他任务上真实有效性的潜在重大问题。我们提出了一种简单但有效的识别LLMs中数据污染的方法。我们的方法核心是从实例级别开始识别潜在污染；利用这些信息，我们的方法接着在分区级别评估更广泛的污染。为了估计单个实例的污染，我们采用了“引导指令”：一个提示，包括数据集名称、分区类型和参考实例的随机长度初始片段，要求LLM完成它。如果LLM的输出与参考的后半部分完全或几乎匹配，则将该实例标记为污染。为了理解整个分区是否受到污染。

matlab精度检验代码-comparative-study-of-MLP-classifiers-on-UCI-Datasets:在这个项目

05-22

matlab精度检验代码UCI数据集上的MLP分类器比较研究在这个项目中，有两个工作要做。首先，比较各种BP算法，经过培训和测试后，需要运行程序的CPU时间。另一部分是实现自动编码器分类器和最小距离分类器，然后将这...

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心率计算matlab代码-Highly-comparative-time-series-analysis-code-repository:高度

05-23

心率计算matlab代码hctsa ，高度比较的时间序列分析 hctsa是用于使用以下命令运行高度比较的时间序列分析的软件包（完全支持R2014b或更高版本；用于python cf.）。该软件提供了一个代码框架，可从时间序列（或时间...

compare-layout-explorer：:bar_chart:x:bar_chart:=:question_mark:一个在线画廊，用于探索比较布局的设计空间

02-05

比较版面浏览器一个在线画廊，用于基于声明语法探索比较版式的设计空间。引文： Sehi L'Yi ，Jaemin Jo和Jinwook Seo，“重新比较布局：设计空间，指南和未来方向”，IEEE可视化和计算机图形学交易（TVCG），...

EA-Comparative-Study:差分进化与粒子群优化

05-12

DE，PSO比较研究该项目的目的是同时实现PSO和DE算法并进行比较研究。制作说明 mvn clean compile assembly:single 跑步您必须使用-de或-pso作为命令行参数来指定要测试的算法。 java -jar <path>.jar <...

BLDC控制器全面设计方案：从原理到实践的高效控制策略解析

07-23

内容概要：本文详细介绍了无刷直流电机（BLDC）控制器的设计方案，涵盖硬件设计基础、传感器与反馈系统的构建、控制算法的选择与实现，以及软件设计和调试。首先，文章强调了选择合适的微控制器（MCU）对于确保控制器稳定性和性能的重要性。接着，讨论了霍尔效应传感器在电机位置和速度检测中的应用，形成了闭环控制系统。然后，重点讲解了PID控制算法及其参数调整方法，并简要提及了模糊控制和神经网络控制等高级算法。最后，文章还涉及了实时操作系统（RTOS）、任务调度、中断处理等方面的软件设计，并强调了严格的测试和调试流程。适合人群：从事电机控制领域的工程师和技术人员，尤其是希望深入了解BLDC控制器设计的专业人士。使用场景及目标：适用于需要设计高性能、可靠BLDC控制器的实际项目，旨在帮助读者掌握从硬件选型到控制算法实现的全流程设计方法。其他说明：本文不仅提供了理论指导，还附有具体的代码片段和调试经验，有助于读者更好地理解和应用相关技术。

台达触摸屏MODBUS直接通讯程序：变频器启动、停止、正反转与频率设定功能实时实现 v2.1

07-23

内容概要：本文介绍了如何利用Modbus RTU协议实现台达触摸屏与台达变频器之间的直接通讯。主要内容涵盖系统架构、通讯协议的具体实现步骤，包括设备连接、程序编写、指令发送与反馈接收。文中详细描述了启动、停止、正反转、频率设定及实时输出功能监控等功能的实现方法。同时强调了该程序不仅适用于台达品牌的产品，还具有广泛的通用性和应用前景，可用于其他品牌的变频器和触摸屏，甚至扩展到仪表通信领域，如温控表等。适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是对Modbus RTU协议有一定了解并希望深入掌握台达触摸屏与变频器通讯机制的人群。使用场景及目标：①帮助工程师快速搭建台达触摸屏与变频器之间的通讯环境；②提供详细的编程指导，确保用户能够独立完成相关功能的开发；③拓展应用场景，使该程序能适应更多类型的设备和行业需求。其他说明：该程序为虚拟产品，主要用于学习、开发及生产等多种场合，具有较高的灵活性和实用性。

MATLAB实现带直流潮流约束的电力系统机组组合优化调度研究

07-23

内容概要：本文详细介绍了利用MATLAB和CPLEX/Gurobi平台实现的电力系统机组组合优化调度方法。该方法不仅考虑了经济最优，还引入了直流潮流约束，确保调度结果符合网络安全性要求。文中展示了具体的MATLAB代码片段，解释了关键步骤，如目标函数建模、节点功率平衡约束、线路功率约束以及机组爬坡率约束的实现。通过对经典6机30节点系统的测试表明，在略微增加总成本的情况下，新方法能够有效防止线路过载等问题，保障电网的安全稳定运行。适合人群：从事电力系统优化调度的研究人员和技术人员，尤其是对机组组合优化和直流潮流约束感兴趣的工程师。使用场景及目标：适用于需要提高电力系统调度安全性和可靠性的场合。目标是在保证经济效益的同时，确保调度方案不会因忽视网络约束而导致电压崩溃或线路过载等安全隐患。其他说明：本文提供的代码具有较高的实用价值和创新性，注释详尽，便于理解和应用。对于希望深入了解电力系统优化调度机制的专业人士来说，是一份不可多得的学习资料。

ASP.NET实现定时任务功能的定时器应用

07-23

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/1bfadf00ae14 在ASP.NET开发中，定时任务是一种常见功能，用于在固定时间间隔内执行特定操作，比如数据同步、清理缓存或发送通知等。以下是实现ASP.NET定时任务的详细步骤和关键要点： ASP.NET定时任务通常通过System.Threading.Timer或System.Timers.Timer实现，二者都能周期性触发事件。在ASP.NET中，可以利用后台线程或HttpApplication生命周期事件来启动定时器。 System.Threading.Timer：适合在独立线程上运行任务，避免阻塞主线程，适合轻量级任务。 System.Timers.Timer：在多线程环境下，它会自动管理线程，更适合服务器端复杂任务。创建定时器对象，设置Interval属性为10000毫秒（10秒），并注册Elapsed事件。该事件会在每个时间间隔结束时触发。在Elapsed事件中编写要执行的代码，确保代码执行效率高，避免阻塞，因为长时间运行的任务可能影响其他请求。通过Timer.Start()启动定时器，Timer.Stop()停止定时器。在ASP.NET中，可以在Application_Start和Application_End事件中控制定时器的启动和停止，确保服务器启动时定时器开始运行，关闭时停止。在多用户环境下，如果定时任务会修改共享状态，必须考虑线程安全问题，可以使用锁或其他同步机制来确保数据一致性。将应用程序部署到IIS时，需设置应用程序池的回收策略，避免定时任务因应用程序回收而中断。同时，确保IIS配置支持长时间运行的请求。为定时任务添加日志记录非常重要，可以帮助排查问题并监控任务执行情况。定时任务过于频繁可能会影响服务器性能，进而影响其他请求的响应时间。可根据需求调整时间间隔，或

STM32CubeIDE 1.10.1代码自动提示补全功能

07-23

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 STM32CubeIDE 1.10.1代码自动提示补全功能

一屏多机控制设备程序：世界五百强企业的高效精准生产解决方案

07-23

内容概要：本文介绍了一种专门针对一屏多机控制设备设计的程序，该程序已在世界五百强企业中成功应用于大型生产线。该程序通过以太网通讯、CCLINK远程IO站以及光纤总线通讯实现了设备间的高效协同工作，确保了72小时内连续生产和精确到小时的精益生产能力。硬件方面，采用了日本三菱的CPU和普洛菲斯触摸屏，保障了系统的稳定性和易用性。软件层面，代码涵盖了设备管理、任务分配和数据传输等功能，确保了系统的高效运行。最终，该程序大幅提升了生产效率并改善了生产管理。适合人群：对工业自动化和智能制造感兴趣的工程师和技术管理人员。使用场景及目标：适用于希望提升生产线效率和精度的企业，特别是那些需要长时间连续作业的制造环境。目标是通过引入先进技术提高生产率和管理水平。其他说明：随着技术进步，该程序将持续优化，为企业带来更多效益和发展机会。

基于前景与背景的图像分割：流行排序模型MATLAB代码实现

07-23

内容概要：本文介绍了基于前景和背景分析的图像分割技术，特别聚焦于基于图的流形排序模型。首先阐述了图像分割技术的重要性和广泛应用领域，如图像分析、医疗诊断、安全监控等。接着详细解释了基于图的流形排序模型的工作原理，包括数据预处理、图构建以及排序过程三个主要步骤。最后提供了具体的MATLAB代码示例，展示了如何用该模型实现前景和背景的精准分割。适合人群：从事计算机视觉研究的技术人员，尤其是对图像分割感兴趣的科研工作者和学生。使用场景及目标：适用于需要从图像中区分前景和背景的研究项目，旨在帮助研究人员更好地理解和应用基于图的流形排序模型进行图像分割。其他说明：文中提供的MATLAB代码可以作为入门级工具，供初学者练习并深入探索这一领域的高级方法和技术。

一键批量为图片添加水印

07-23

一键批量为图片添加水印

TA_Lib-0-4-29-cp311-cp311-win_amd64 whl

07-23

"TA_Lib-0.4.29-cp311-cp311-win_amd64.whl"是一个针对Python 3.11的Windows 64位系统优化的金融技术分析库，包含了大量技术分析指标，如移动平均线、相对强弱指数、布林带等，适用于金融数据分析和交易策略开发。该文件是Python的Wheel格式，便于快速安装。用户可通过pip安装，也可结合Pandas和Scikit-Learn等工具进行数据分析和模型构建。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

基于Cruise软件的纯电动两档箱项目模型搭建与源文件解析

07-23

内容概要：本文详细介绍了基于Cruise软件构建的纯电动两档箱项目的模型及其源文件。首先，文章展示了传动链结构图，重点讲解了双离合器配置参数对换挡平顺性的影响。接着，深入探讨了换挡策略的实现方法，特别是采用二维查表法进行换挡决策的原因及其可靠性。此外，还介绍了MATLAB中的扭矩补偿算法，以及其对动力响应和加速性能的改进效果。最后，提到了多次失败的换挡策略迭代过程，强调了实战经验的重要性。适合人群：汽车工程技术人员、新能源汽车研究者、Cruise软件使用者。使用场景及目标：①了解纯电动两档箱的实际项目模型搭建过程；②掌握双离合器配置参数的选择依据；③学习换挡策略的具体实现方法；④理解扭矩补偿算法的应用及其优化效果。其他说明：项目包中的Cruise_Interface.dll需要配合2022.1以上版本使用，加载时注意设置环境变量PATH指向正确的运行时库目录。

XSS 仿真靶场搭建教程与配套 Bot 代码全解析

07-23

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/60b743eb0855 (最新版、最全版本)XSS 仿真靶场搭建教程与配套 Bot 代码全解析

西门子PLC S7-1200程序与V20变频器USS通讯实现教程：博图软件使用指南、IO分配表与采购清单全解析 · 工业自动化宝典

最新发布

07-23

内容概要：本文详细介绍了西门子S7-1200 PLC与V20变频器之间的USS通讯方法，涵盖硬件配置、接线注意事项、PLC程序配置、变频器参数设置以及常见问题排查。首先介绍硬件配置与接线细节，确保RS485接口正确连接并分配正确的硬件标识符。接着讲解PLC程序配置，重点在于调用USS协议库中的USS_Drive和USS_Port函数块，确保通讯参数如波特率、站号等设置正确。随后详细介绍变频器的关键参数设置，确保USS通讯成功激活。最后分享常见的调试问题及其解决方法，帮助用户快速定位并解决问题。适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是需要进行PLC与变频器通讯集成的人员。使用场景及目标：适用于需要将西门子S7-1200 PLC与V20变频器进行USS通讯的工程项目，旨在提供详细的配置步骤和调试技巧，确保通讯稳定可靠。其他说明：本文基于博图V15.1/V16版本，提供了完整的硬件配置表和IO分配表，有助于读者全面掌握整个系统的搭建和调试流程。

【AI应用开发】COZE平台从入门到精通：涵盖新手指南、实战案例与API集成教程COZE平台

07-23

内容概要：本文档是《COZE 从入门到精通实战指南》，主要介绍了COZE这一基于大模型的AI应用开发平台。它支持快速构建AI对话机器人、自动化工作流、数据分析助手等功能。核心功能涵盖自然语言处理、低代码开发和多平台集成。新手入门部分详细讲解了注册、创建和调试第一个Bot的步骤，包括上传知识库和定义对话逻辑。实战案例展示了智能客服Bot和自动化会议纪要生成的具体实现，涉及数据准备、对话设计和发布测试等环节。此外，还提供了生产力工具与高效技巧，如快捷键、工作流组合技和知识库优化方法。最后，文档涵盖了API集成高级教程以及常见问题排查，帮助用户解决实际操作中可能遇到的问题。适合人群：适合希望快速上手AI应用开发，尤其是对自然语言处理感兴趣的开发者和业务人员，无论是否有编程基础。使用场景及目标：①通过具体案例学习如何利用COZE平台构建智能客服Bot和自动化会议纪要生成器；②掌握低代码开发环境下的AI应用创建流程，提高工作效率；③了解API集成和多平台对接的方法，实现复杂业务逻辑的自动化处理。阅读建议：此文档不仅适用于初学者快速入门COZE平台，也适合有一定经验的开发者深入探索高级功能。建议读者按照章节顺序逐步学习，并结合实际项目进行实践，以加深理解和掌握关键技能。

电商前台商城原型模板设计：基于Axure的一站式核心模块实现与应用

07-23

内容概要：本文详细介绍了电商前台商城原型模板的设计与应用，涵盖电商所有核心模块如商品、订单、库存、用户、促销、运营和内容管理。通过Axure工具，设计师实现了简洁、直观、易用的界面设计，模块划分清晰，交互流畅。该模板不仅有助于产品人专注于产品本身，还提供了高效的学习和开发工具。适合人群：互联网产品经理、学习使用Axure的同学以及希望深入了解电商前台系统的相关人员。使用场景及目标：①帮助产品经理快速构建电商前台商城，提高开发效率；②作为学习工具，深入理解电商前台商城的设计原则和实现方法；③提升用户体验，确保产品满足用户需求并增强竞争力。其他说明：该模板文件大小为17.95M，具有极高的研究学习价值和办公使用价值，致力于让产品人专注产品本身，不受原型实现的困扰。

duffy.merge<-comparative.data(treeduffy,duffy,names.col="Species")

03-08

<think>好的，用户这次的问题是关于`duffy.merge<-comparative.data(treeduffy,duffy,names.col="Species")`这段代码的。首先，我需要确认用户使用的包是什么。因为`comparative.data`函数通常来自`caper`包，这个包用于系统发育比较分析。用户之前的问题涉及`tidytree`和`ggtree`，现在转到`caper`，可能需要安装和加载这个包。接下来，用户提供的代码中，`treeduffy`应该是系统发育树对象，而`duffy`是包含物种数据的数据框。`names.col="Species"`指定了数据框中物种名称的列，用于匹配树中的物种。这一步的目的是将系统发育树和数据框合并，以便进行后续的分析，比如PGLS回归或者其他比较方法。我需要检查用户可能的错误点，比如是否正确安装了`caper`包，数据框`duffy`中是否有名为"Species"的列，以及该列中的物种名称是否与树中的名称完全匹配。常见的错误包括拼写不一致、大小写问题或者空格等。此外，还要确保`treeduffy`是有效的phylo对象，可能需要用`class(treeduffy)`来确认。用户可能是生态学或进化生物学领域的研究者，正在处理系统发育数据，需要将性状数据与系统发育树结合分析。深层需求可能是进行系统发育校正的统计分析，所以需要确保数据正确合并，避免后续分析出错。需要提醒用户检查数据匹配情况，建议使用`name.check`函数验证名称一致性，并处理可能的缺失数据或重复项。</think>以下是关于该代码的详细解析及使用建议： $\\textcolor{green}{\\text{代码功能解析}}$ ```r duffy.merge <- comparative.data(treeduffy, duffy, names.col="Species") ``` - **作用**：创建系统发育比较数据集 - **所属包**：`caper`（需先加载：`library(caper)`） - **输入对象**： - `treeduffy`：系统发育树（需为 `phylo` 类对象） - `duffy`：性状数据框（需包含物种名称列） - **关键参数**： `names.col="Species"`：指定数据框中与树梢名称匹配的列 $\\textcolor{blue}{\\text{数据结构要求}}$ | 对象 | 要求 | 验证方法 | |------------|-----------------------------|--------------------------| | treeduffy | 有效 `phylo` 对象 | `class(treeduffy)` | | duffy | 数据框包含 `Species` 列 | `colnames(duffy)` | | 名称对应 | 树梢名称与数据框 `Species` 列完全匹配 | `name.check(treeduffy, duffy$Species)` | $\\textcolor{orange}{\\text{典型应用场景}}$ 1. **系统发育回归分析**： ```r pgls_model <- pgls(Y ~ X, data=duffy.merge) ``` 2. **性状演化模拟**： ```r brownian_model <- crunch(Y ~ 1, data=duffy.merge) ``` 3. **系统发育信号检测**： ```r phylo_signal <- phylo.d(duffy.merge, binvar="Trait") ``` $\\textcolor{purple}{\\text{常见错误解决方案}}$ - **错误1**：`Object class "phylo" is required` - 检查树对象：`ape::is.phylo(treeduffy)` - 转换方法：`ape::as.phylo(your_tree)` - **错误2**：`names.col column not found` - 验证列名：`"Species" %in% colnames(duffy)` - 修改方法：`names.col = "实际列名"` - **错误3**：`Tips not in data` - 检查名称对应： ```r setdiff(treeduffy$tip.label, duffy$Species) setdiff(duffy$Species, treeduffy$tip.label) ``` - 处理方案：修剪树或过滤数据 $\\textcolor{red}{\\text{最佳实践建议}}$ 1. 预处理检查： ```r # 验证树结构 ape::checkValidPhylo(treeduffy) # 查看数据摘要 dplyr::glimpse(duffy) ``` 2. 名称标准化： ```r duffy$Species <- tolower(gsub("_", " ", duffy$Species)) treeduffy$tip.label <- tolower(gsub("_", " ", treeduffy$tip.label)) ``` 3. 缺失数据处理： ```r # 删除未匹配物种 caper::comparative.data(..., na.omit=TRUE) # 或保留不匹配项 caper::comparative.data(..., warn.dropped=TRUE) ``` 该操作是系统发育比较方法（如PGLS、Phylogenetic ANOVA）的前置步骤，建议结合`caper`包的`pgls()`函数进行后续分析。