2019-4-17 English learn

探讨了性格如何影响人类的寿命,指出适度饮食与定期锻炼的重要性,分析了神经质、自我约束力及乐观性格对长寿的影响。研究表明,长寿女性往往更加富有同情心和协作精神。

Keeping a moderate diet

保持适度的饮食


Engaging in regular exercise

参加定期的锻炼


what effect does your personality have on your longevity

个性在长寿中有何影响


neurotic

神经质的


Long-living women are also more likely to be sympathetic and cooperative than women with normal life span

寿命长的女性比正常寿命的人更富有同情心和更会协作.


other characteristic that you might consider advantageous had no impact on whether study participants were likely to live longer.

哪些你认为有利的性格对研究对象的寿命没有影响


those who were more self-disciplined

哪些更有自我约束力的人


bad-tempered

脾气不好的


You should strive to be as outgoing as possible

你应该尽可能努力变得乐观


personality is not destiny,and everyone konws that individuals can learn to change.

个性不是命运,每个人都知道学习去改变


??正文结束??
获取硬件信息的控件,支持delphi10.3 rio TMiTeC_SystemInfo将以下所有组件收集在一起,以方便使用 TMiTeC_AD探索ActiveDirectory TMiTeC_APM提供有关高级电源管理的信息 TMiTeC_BT使用本机蓝牙枚举器检测蓝牙设备) TMiTeC_CPU提供详细的CPU信息 TMiTeC_Devices提供Windows设备管理器之类的设备信息 TMiTeC_Disk提供逻辑驱动器信息 TMiTeC_Display提供显示适配器信息 TMiTeC_DMA提供直接的内存访问权限 TMiTeC_DriveContent扫描并保存指定的驱动器内容 TMiTeC_Engines提供有关各种已安装引擎的信息 TMiTeC_EventLog从Windows EventLog中提取信息 TMiTeC_Firewall枚举Windows防火墙中的设置和规则,规则管理功能 TMiTeC_Machine提供有关计算机或虚拟机,BIOS,TPM等的信息。 TMiTeC_Media提供媒体设备信息 TMiTeC_Memory提供内存信息 TMiTeC_Monitor提供所有已连接的监视器信息 TMiTeC_MSProduct检测到已安装的某些Microsoft产品及其产品密钥 TMiTeC_MUS检测可用的Windows更新(MicrosoftUpdateSession) TMiTeC_Network提供网卡信息,TCP / IP广告Winsock配置,已安装的协议,客户端和服务。 TMiTeC_OperatingSystem提供OS详细信息,区域设置,时区,NT特定信息,修补程序,Internet设置等。 TMiTeC_Printers检测已安装的打印机及其属性 TMiTeC_ProcessList收集正在运行的进程,服务,驱动程序和窗口及其属性的列表 TMiTeC_Security检测已安装的防病毒,防间谍软件和防火墙 TMiTeC_SMBIOS从内存中读取SMBIOS信息 TMiTeC_Software提供已安装软件的列表 TMiTeC_Startup提供在系统启动期间启动的应用程序的列表 TMiTeC_Storage可检测S-ATA,ATA,ATAPI,RAID,SCSI,USB,Firewire存储设备及其参数 TMiTeC_USB检测USB端口和设备及其参数 TMiTeC_WIFI会检测所有可用参数的可用Wi-Fi网络 每当将任何USB,火线等设备或卷连接到计算机或与计算机断开连接时,TMiTeC_DeviceMonitor都会检测并触发事件。 TMiTeC_DiskMonitor监视指定的驱动器或路径,并在发生指定事件时触发事件 TProcMonThread 通过其进程IDentifier监视给定的进程,并提供基本的进程属性,内存,CPU和I / O进程使用率,并枚举进程线程及其运行时属性。 TProcListMonThread 实时监视正在运行的进程,并提供进程属性,内存和CPU进程使用率等。 TSysMonThread监视系统并提供基本属性以及CPU,内存和磁盘使用情况 TSysModListMonThread实时监视系统模块并提供其属性 TNetConMonThread通过进程实时监视网络连接并提供其属性 TPerfMonThread实时监视性能计数器并提供其属性 THndListMonThread实时监视系统句柄并提供其属性 TMiTeC_NetCreds提供缓存的网络凭据枚举。 TMiTeC_USBHistory USB使用率检测组件 TMiTeC_WLANC已知的Wi-Fi网络枚举(包括网络密钥)
【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究展开,重点介绍基于Matlab的代码实现方法。文章系统阐述了遍历理论的基本概念、动态模态分解(DMD)的数学原理及其与库普曼算子谱特性之间的内在联系,展示了如何通过数值计算手段分析非线性动力系统的演化行为。文中提供了完整的Matlab代码示例,涵盖数据驱动的模态分解、谱分析及可视化过程,帮助读者理解并复现相关算法。同时,文档还列举了多个相关的科研方向和技术应用场景,体现出该方法在复杂系统建模与分析中的广泛适用性。; 适合人群:具备一定动力系统、线性代数与数值分析基础,熟悉Matlab编程,从事控制理论、流体力学、信号处理或数据驱动建模等领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解库普曼算子理论及其在非线性系统分析中的应用;②掌握动态模态分解(DMD)算法的实现与优化;③应用于流体动力学、气候建模、生物系统、电力系统等领域的时空模态提取与预测;④支撑高水平论文复现与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段调试运行,对照理论推导加深理解;推荐参考文中提及的相关研究方向拓展应用场景;鼓励在实际数据上验证算法性能,并尝试改进与扩展算法功能。
### 如何在 Scikit-learn 中使用停用词 在处理自然语言数据时,去除常见的无意义单词(即停用词)是一个重要的预处理步骤。Scikit-learn 提供了 `CountVectorizer` 和 `TfidfVectorizer` 类来实现这一点。 #### 使用 CountVectorizer 处理停用词 通过设置 `stop_words` 参数为 `'english'` 可以自动加载英文停用词列表: ```python from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer vectorizer = CountVectorizer(stop_words='english') corpus = [ 'This is the first document.', 'This document is the second document.', 'And this is the third one.', 'Is this the first document?' ] X = vectorizer.fit_transform(corpus) print(vectorizer.get_feature_names_out()) ``` 如果需要自定义停用词列表,则可以通过传递一个字符串列表给 `stop_words` 参数[^1]: ```python custom_stop_words = ['the', 'is'] vectorizer_custom = CountVectorizer(stop_words=custom_stop_words) X_custom = vectorizer_custom.fit_transform(corpus) print(vectorizer_custom.get_feature_names_out()) ``` #### 使用 TfidfVectorizer 处理停用词 同样的方法也适用于 `TfidfVectorizer`,它不仅能够移除停用词,还能计算 TF-IDF 权重: ```python from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english') X_tfidf = tfidf_vectorizer.fit_transform(corpus) print(tfidf_vectorizer.get_feature_names_out()) ``` 对于中文或其他非英语语料库,可能需要构建自己的停用词表并将其作为参数传入上述两个向量化器中。
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