短句

最新推荐文章于 2023-11-05 22:02:57 发布
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英语短句笔记
qq_28207647的博客
12-05 217
英语短句
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中文小说短句序列文本复述数据集
07-29
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唯美幸福的英文句子
l20140504000的专栏
05-04 432
Not tears can restore the lost, not everyone is worth your pay 并不是眼泪就能挽回失去、并不是所有人都值得你付出 The coming days would be long. After all, not to the grey-haired 来日方长，终究长不到白发苍苍 Story eventually, i can
当我真正开始爱自己（AS I BEGAN TO LOVE MYSELF）
奇点
09-11 2057
————查理•卓别林(Charlie Chaplin)写于70岁生日当天 当我真正开始爱自己，我才认识到，所有的痛苦和情感的折磨，都只是提醒我：活着，不要违背自己的本心。今天我明白了，这叫做“真实”。 As I began to love myself,I found that anguish and emotional suffering are only warning signs that
用英语谈情说爱
weixin_33769125的博客
10-20 157
转贴）  作者：佚名     Ｉ love you not because of who you are， but because of who I am when I am with you.     爱一个人，不是因为他（她）是谁，重要的是和他（她）在一起有感觉。       Love will find a way.     爱心所至，金石为开。       If lo...
再说低端用户与文化----定义“文艺”
weixin_34370347的博客
06-14 156
上一篇：低端用户反文化----这个问题真这么简单？ 估计有些人看完之后，心想：“你一下列四、五点，我辩不过你，但我就是觉得不能‘过于文艺’”。 任何事情，达到“过于”的程度了，自然有商量与改进的余点了。但是，先要解决一个问题，这个“文艺”的概念，可以在讨论的范围内，下个什么样的定义？没有这个定义，何来“过于”，只能这样来比谁嗓门大了：“你文艺”“你才文艺”“你更文艺”“你全家文艺”“你全家都入 的...
老婆语录
hellolongbin[一个人]的专栏
05-29 853
我：你看，这个游戏叫魂斗罗，我们好多人小时候都玩这个长大的……老婆面无表情看我对着屏幕上的直升机蹦着高打我：你看，直升机炸了，第一关就过了老婆：然后呢？你就爽了吗？我：…… 厨房里，老婆在炒菜，我从后面搂着她的腰，半真心半鼓励说：老婆，菜炒的越来越香了老婆：忽悠，接着忽悠我：（老婆圣明）…… 吃饭时，不死心的我：老婆，饭做的真好吃老婆：下一句是“下次还是
励志短句
weixin_42164829的博客
05-08 228
如果要在学习上加一个期限我希望是一万年
作文素材——八字短句
freedoomvv的博客
03-12 1096
今日分享——适合写在作文里的八字短句 1、和光同尘，与时舒卷。 ——《晋书·宣帝纪论》 2、无用之用，方为大用。——《庄子·人间世》 3、不矜细行，终累大德。——《尚书·旅獒》 4、慎终如始，则无败事。——《道德经》 5、从善如登，从恶如崩。——《国语·周语下》 6、来如风雨，去似微尘。——《增广贤文》 7、家人闲坐，灯火可亲。——汪曾祺 8、艰难困苦，玉汝于成。——张载 ...
S1.1 输出一个短句
weixin_69139677的博客
11-05 100
【问题描述】在屏幕上显示一个短句“What is a computer?【评分标准】正确得满分。【输出形式】一个短句。
个性签名励志经典短句_经典签名.doc
10-10
在这个文档中，【标题】和【描述】都提到了“个性签名励志经典短句”，这意味着这些签名蕴含了励志和积极向上的信息，适合用来鼓励自己或他人。 1. “读一切好的书，就是和许多高尚的人说话。” 这句话强调了阅读的...
外国人嘴边的短句精选.pdf
07-14
这份文件名《外国人嘴边的短句精选.pdf》旨在为英语学习者提供实用的、高频出现的英语口语短句，并强调了这些短句的实用性，帮助英语初学者练习和提高口语能力。文档内容包括各种日常生活、社交互动、情感表达、评论...
基于matlab实现卷积神经网络的汉语短句语音识别项目源码（高分项目）
11-10
基于matlab实现卷积神经网络的汉语短句语音识别项目源码（高分项目）基于matlab实现卷积神经网络的汉语短句语音识别项目源码（高分项目）基于matlab实现卷积神经网络的汉语短句语音识别项目源码（高分项目）基于...
228句最常用英文口语短句文本.doc
08-29
对于英语学习者而言，掌握一系列实用的口语短句，不仅能够迅速提升交流能力，还可以在实际对话中更加得心应手。本文档汇集了228句最常用的英文口语短句，覆盖了日常生活中各种常见的情境，如表达意见、询问信息、...
ACM-ICPC/CCPC/XCPC算法竞赛资料kmeans聚类
12-18
ACM-ICPC/CCPC/XCPC算法竞赛资料kmeans聚类
【CAOA三维路径规划】基于matlab鳄鱼伏击算法CAOA多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）（Matlab代码实现）
最新发布
12-18
【CAOA三维路径规划】基于matlab鳄鱼伏击算法CAOA多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab的鳄鱼伏击算法（CAOA）在多无人机协同集群三维路径规划中的应用，重点解决动态环境下的避障问题。该方法以最低成本为目标函数，综合考虑路径长度、飞行高度、威胁等级和转弯角度等因素，通过优化算法实现无人机集群的安全、高效路径规划。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于科研人员复现与改进，适用于复杂环境下的无人机协同任务。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事无人机路径规划、智能优化算法或协同控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机在复杂三维环境中的协同避障路径规划；②验证和改进鳄鱼伏击算法（CAOA）在实际路径规划中的性能；③实现以最低综合成本为目标的智能路径优化，提升无人机集群的任务执行效率与安全性。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解目标函数构建、约束条件处理及算法迭代过程，同时可尝试将算法扩展至更多动态障碍物或更大规模无人机集群场景中进行测试与优化。
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习（Matlab代码实现）
12-18
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于径向基函数神经网络（RBFNN）的自适应滑模控制方法，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性，用于解决复杂系统的控制问题，尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程，并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外，文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用，涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域，展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员，特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员； 使用场景及目标：①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法；②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中，提升控制精度与鲁棒性； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践，深入理解算法实现细节，同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路，注重理论分析与仿真验证相结合。
STM32F407-RT-Thread-CAN工程代码
12-18
STM32F407芯片，开发环境：RT-Thread Stdio开发环境，使用内部drv_can实现can功能，官方的drv_can.c文件中对于stm32f407的位时序配置错误，已修改位时序，但是800k的CAN速率，由于CAN时钟为42M的原因，无法整除(42/0.8=52.5)，导致800k的速率无法使用.
短句相似度
08-08
在自然语言处理（NLP）中，短句相似度计算是文本匹配任务的核心，广泛应用于问答系统、信息检索、对话系统等领域。短句相似度的目标是衡量两个句子在语义上的接近程度，常见的方法可以分为基于传统文本特征的方法、基于词向量的方法以及基于深度学习的方法。 ### 基于传统文本特征的方法 这些方法主要依赖于字符串匹配和统计特征： - **编辑距离（Levenshtein Distance）**：衡量两个字符串之间需要多少次插入、删除或替换操作才能相互转换，适用于拼写纠错或短文本匹配[^1]。 - **Jaccard 相似度**：通过计算两个句子的词集合交集与并集的比例来衡量相似性，适用于关键词重叠较多的句子。 - **TF-IDF + 余弦相似度**：将句子转换为基于词频-逆文档频率（TF-IDF）的向量表示，再使用余弦相似度衡量向量之间的夹角，适合关键词匹配任务。 ### 基于词向量的方法 这类方法利用预训练的词向量（如 Word2Vec、GloVe）来捕捉词语的语义信息： - **平均词向量（Average Word Embeddings）**：将句子中所有词的词向量取平均，得到句子向量，再计算余弦相似度。虽然简单，但忽略了词序信息。 - **加权平均词向量**：在平均的基础上引入词频或 TF-IDF 权重，提升对关键词的关注度[^1]。 ### 基于深度学习的方法 深度学习方法能够更好地捕捉语义和结构信息： - **Siamese 网络**：使用共享权重的神经网络分别编码两个句子，再通过相似度函数（如余弦相似度或欧氏距离）判断它们的相似程度。 - **BERT 及其变体（如 Sentence-BERT）**：使用预训练的语言模型（如 BERT）获取句子的上下文嵌入，Sentence-BERT 通过孪生网络结构优化句子表示，显著提升句子相似度计算效率和准确性[^2]。 - **Universal Sentence Encoder（USE）**：由 Google 提出，能够将句子映射为高维向量，适用于多语言和多任务场景，具有良好的泛化能力[^2]。 ### 实战示例：使用 Sentence-BERT 计算短句相似度 ```python from sentence_transformers import SentenceTransformer, util # 加载预训练的 Sentence-BERT 模型 model = SentenceTransformer('bert-base-nli-mean-tokens') # 示例短句 sentences = ["我喜欢自然语言处理", "我热爱 NLP 技术", "今天天气很好"] # 获取句子嵌入 embeddings = model.encode(sentences) # 计算余弦相似度矩阵 cosine_scores = util.cos_sim(embeddings, embeddings) # 输出相似度分数 for i in range(len(sentences)): for j in range(len(sentences)): if i != j: print(f"句子 '{sentences[i]}' 和句子 '{sentences[j]}' 的相似度为：{cosine_scores[i][j].item():.4f}") ``` 该示例展示了如何使用 Sentence-BERT 模型对中文短句进行编码并计算它们之间的语义相似度。
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