L1 - Comparative & Superlative Adjectives in English: Complete Guide

英语形容词比较级与最高级

最新推荐文章于 2025-08-15 13:46:22 发布

原创最新推荐文章于 2025-08-15 13:46:22 发布 · 196 阅读

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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。

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

1312

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。

论文阅读笔记--Grid Anchor based Image Cropping: A New Benchmark and An Efficient Model

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2780

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论文笔记（综述）：Deep Learning-based Multi-focus Image Fusion: A Survey and A Comparative Study

浅若清风cyf的博客

02-25

5511

文章链接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9428544/ 摘要（Abstract）背景多聚焦图像融合（Multi-focus image fusion (MFIF)）是图像处理中的一个重要领域。自2017年以来，深度学习（deep learning has）已被引入MFIF领域，并提出了各种方法。然而，缺乏详细讨论基于深度学习的MFIF方法的调查论文。本文工作详细调查基于深度学习的MFIF算法，包括方法、数据集和评估指标比较基于.

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1650

Towards End-to-End License Plate Detection and Recognition: A Large Dataset and Baseline 论文链接 Most current license plate (LP) detection and recognition approaches are evaluated on a small and usually unrepresentative dataset since there are no publicly av

The Complete Guide to Debounce, Throttle, and Hybrid Execution Patterns in JavaScript

全栈空间

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917

javascriptjavascriptjavascriptif (!timeout) {}, delay);javascripttimeout) {javascript}, delay);

糖葫芦君的博客

01-03

6407

X = set of 顾客 S = set of 商品 Utility function: X ×\times× S = R R = 打分的集合本文将主要针对以下关键问题进行阐述：（1）收集矩阵中已知的打分：怎么收集utility matrix中的数据（2）根据已知的打分推断未知的得分：我们主要关心的是未知的高分项，因为我们只想知道客户喜欢什么而不关心客户不喜欢什么（3）评估推断方...

全景解读 LLM Posting-Train（后训练）技术

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1561

后训练技术的核心价值体现在三个维度：知识精炼：修正预训练阶段的知识偏差与事实错误能力对齐：使模型输出符合人类价值观和任务需求推理增强：赋予模型多步推理、逻辑验证等高级认知能力

论文阅读笔记：A Comparative Study on Transformer vs RNN in Speech Applications

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11-24

1042

序列到序列模型已广泛用于端到端语音处理中，例如自动语音识别（ASR），语音翻译（ST）和文本到语音（TTS）。本文着重介绍把Transformer应用在语音领域上并与RNN进行对比。与传统的基于RNN的模型相比，将Transformer应用于语音的主要困难之一是，它需要更复杂的配置（例如优化器，网络结构，数据增强）。在语音应用实验中，论文研究了基于Transformer和RNN的系统的几个方面，例如，根据所有标注数据、训练曲线和多个GPU的可伸缩性来计算单词/字符/回归错误。

LLMs之DeepSeek-R1：《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning

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

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9165

LLMs之DeepSeek：《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》翻译与解读目录《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》翻译与解读 Abstract 1、Introduction

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08-31

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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...

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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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基于SDN的车辆网络、调度与路由中的电动汽车（EV）最优充电方案.zip

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1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

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