疑问

最新推荐文章于 2024-11-25 15:13:45 发布
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疑问词+でも与疑问词+も 语法总结对比
极客神殿
04-14 2440
结构罗马音中文意思特点说明疑问词 + でも～demo无论……都…… / 什么都可以 / 随便……含肯定语气，表达“无论哪一个都……”疑问词 + も～mo全部都……（肯定）/ 什么都不……（否定）搭配不同谓语时表达肯定或否定用法适合场景疑问词 + でも表达开放性选择、无特定对象、宽容疑问词 + も与否定连用 → 表示“全都不……”与肯定连用（如“全部”、“总是”） → 表示强调。
9.特殊疑问句
真滴不可理喻的博客
10-03 2410
详解English中的特殊疑问句
英语基础-疑问句概述
分享前端工程化、动效魔法与性能之舞！
02-13 3282
反义疑问句又叫附加疑问句，是指当提问的人对前面所叙述的事实不敢肯定，而需要向对方加以证实时所提出的问句。2. 陈述句部分为祈使句时，疑问句部分就用will you. （肯定句还可以用won’t you）等否定含义的词时，疑问部分都用否定（也就是前面没有not，后面就要not）;当or后面的疑问句与or前面的疑问句有相同部分时，相同部分一般省略。1. 对主语进行提问：疑问词+（主语）+ 谓语动词 + 其他成分？特殊疑问句 ：其实就是对我们陈述句中的某一个成分进行提问。结构：一般疑问句+or+一般疑问句。
思维训练第三课 反意疑问句
无奈朝来寒雨晚来风 的博客
10-31 1853
提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考英语中，反意疑问句是由陈述句和附在其后的附加疑问句组成。其中附加疑问句是对陈述句所说的事实或观点提出疑问，起证实作用，一般用于证实说话者所说的事实或观点。反意疑问句是英文中常见的一种句型，它提出情况或看法，询问对方同意与否，被广泛应用于英语口语。反意疑问句通常由两部分构成：前一部分用陈述句的形式（statement），后一部分是一个附着在前一部分上的简短问句(也叫tag question)。所附简短问句中的主语和谓语与陈述句的保持一致，而且两部分的时态要一致。
反问疑问_疑问 反问 设问的区别
weixin_39574140的博客
12-28 1820
展开全部1、定义不同疑问：我问你答是疑问。例句：这是62616964757a686964616fe58685e5aeb931333431363031谁家的狗？反问：不需要回答是反问。例句：“难道我会不知道吗？”(说话者是在强调自己是知道的)设问：自问自答是设问。例句：春天在哪里？春天在花朵里。2、表达的意思不同反问就是用问句表达肯定某种观点，起强调的作用。比如：你怎么可以这样呢？(意思是你不可以这...
反问疑问_疑问和反问的区别
weixin_35748962的博客
12-28 1195
拟人句：是把一个句子人性化，如，太阳公公爬出了山，从东方慢慢的露出了笑脸。分析：“爬”太阳会爬吗？不会，所以是把它当成人了，人物化了，还有，它会笑吗？不会，只有人才会笑。比喻句：是把一个东西为了更美化，更形象，把他比成另一个东西，如，少先队员们象一棵棵茁壮成长的小树一样。分析：少先队员们是小树吗？不是，只是把他们比喻成小树了。夸张句：分为夸大和夸小两种，多是讲程度的。夸大比较常见，先说说夸小，如，...
所有常见的疑问词的汇总
AAA 建材批发王哥（天道酬勤）
09-14 1350
这些疑问词可以帮助你在对话中更好地提问并获取信息。
4）语法分析：反意疑问句
2301_76632538的博客
11-25 1163
在反意疑问句中，疑问部分通常使用助动词或情态动词，而不是主要动词。因此，在 “She had lunch at school yesterday, didn't she?” 中，使用 “didn't” 是正确的，而使用 “hadn't” 是错误的。
反问疑问_疑问句和反问句的区别.
weixin_33485981的博客
12-28 1415
展开全部二者区别如下：1、疑问句是一种句式，在向对方发问，不知道答案，需要对方来回答。例如62616964757a686964616fe78988e69d8331333365653864：你今天几点起床的？2、反问句是一种修辞方法，是用反诘的语气表达一个肯定的意思，答案已经蕴涵在问句中了，不需要对方来回答。也就是明知故问。这类句式常和“难道”、“怎么”等反问词联接。例如：你怎么能这样呢？(意思是你...
特殊句型之反义疑问句
weixin_45606497的博客
02-05 5060
特殊句型的第三部分，反义疑问句： 一、反意疑问句的意义及其构成 1、概念：反意疑问句又叫附加疑问句,是指当提问的人对前面所叙述的事实不敢肯定,而需要向对方加以证实时所提出的问句. 2、结构:前一部分是一个陈述句,后一部分是一个简单的问句.完成后一部分简单问句时,要根据前面陈述句的动词时态和人称来选择适当的助动词进行提问,前后两部分的人称和动词时态要保持一致.如果前一部分用肯定式,后一部分一般用否定...
小学四年级英语下册 一般疑问句 特殊疑问句PPT课件.pptx
10-07
小学四年级英语下册 一般疑问句 特殊疑问句PPT课件 本PPT课件主要介绍了小学四年级英语下册的 一般疑问句 和特殊疑问句的相关知识点。 一、一般疑问句的变换方法 一般疑问句的变换方法可以分为三种情况： 1. 句...
小学英语语法陈述句变一般疑问句PPT课件.pptx
10-12
因此，对小学生来说，学习如何将陈述句变成一般疑问句是至关重要的一步。 为了帮助学生们更好地掌握这一语法知识点，精心制作了“小学英语语法陈述句变一般疑问句PPT课件”。该课件共包含34页内容，系统地覆盖了从...
疑问句大全_一般疑问句、特殊疑问句、选择疑问句、反意疑问句.doc
09-21
疑问句在英语中是用于询问信息或确认事实的句子，主要分为四类：一般疑问句、特殊疑问句、选择疑问句和反意疑问句。 1. **一般疑问句** - 一般疑问句通常以be动词、助动词或情态动词开头，如are, is, am, do, does...
高考英语祈使句和反义疑问句-考点总结及真题解析.docx
11-20
祈使句和反义疑问句是英语语法中的重要组成部分，特别是在高考英语中，这两个知识点是常见的考点。祈使句主要用于表达命令、请求、建议或警告，而反义疑问句则常用于确认信息或寻求同意。 祈使句的基本形式通常不...
获奖人教PEP六级英语下册期末复习一般疑问句PPT课件.pptx
10-09
这篇PPT课件是针对人教PEP六级英语下册期末复习的一般疑问句专题，旨在帮助学生掌握如何将陈述句转化为一般疑问句，并进行简单的问答练习。下面将详细阐述其中涉及的语法知识点： 1. **一般疑问句的构成**： 一般...
含中间直流的三相电力电子变压器PET仿真模型（Simulink仿真实现）
12-16
含中间直流的三相电力电子变压器PET仿真模型（Simulink仿真实现）内容概要：本文档介绍了含中间直流环节的三相电力电子变压器（PET）的Simulink仿真模型，重点在于构建和模拟PET系统的核心结构与工作原理。该仿真模型涵盖了PET的前级整流、中间直流环节以及后级逆变部分，能够实现电能的高效转换与隔离，适用于研究PET在智能电网、新能源接入等场景下的动态特性与控制策略。通过Simulink平台，用户可对系统进行稳态与暂态性能分析，验证控制算法的有效性。; 适合人群：电气工程、电力电子及相关专业的高校师生、科研人员以及从事电力系统仿真的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于教学演示电力电子变压器的工作原理；②支撑科研项目中对PET控制策略（如电压、电流双闭环控制）的设计与验证；③为新型电力系统中电能变换装置的开发提供仿真基础。; 阅读建议：建议结合电力电子技术基础知识学习本仿真模型，重点关注各模块的参数设置与控制逻辑实现，建议动手搭建模型并进行仿真实验，以加深对PET系统运行机制的理解。
考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】（Matlab代码实现）
最新发布
12-16
考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开，重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型，结合碳交易成本与能源调度成本，提出优化调度策略，以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现，验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性，为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群：具备一定电力系统、能源系统背景，熟悉Matlab编程，从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响；②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用；③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法；④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程，重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式，可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
大学怎样用AI工具3分钟生成技术成熟度报告？.docx
12-16
大学怎样用AI工具3分钟生成技术成熟度报告？
【云原生运维】基于Kubernetes的CI/CD全流程自动化：Spring Boot应用在容器化环境下的持续集成与部署实践
12-16
内容概要：本文详细展示了在Kubernetes环境下实现CI/CD全流程的完整示例，涵盖从代码提交、自动化构建、测试、安全扫描到多环境部署的各个环节。技术栈包括GitLab CI、Docker、Helm、Kustomize、Trivy等工具，并以Spring Boot应用为例，提供了Dockerfile、Kubernetes资源配置、Helm Chart结构以及蓝绿部署、金丝雀发布等高级部署策略的具体实现。同时，文章还介绍了GitOps（ArgoCD）、HPA自动扩缩容、Prometheus监控告警等增强能力，并强调了安全性、可靠性、可观测性和成本优化的最佳实践。; 适合人群：具备一定Kubernetes、容器化和DevOps基础知识，从事后端开发、运维或平台工程的技术人员，尤其是希望落地标准化CI/CD流程的团队成员； 使用场景及目标：①构建基于Kubernetes的企业级持续交付流水线；②实现安全可控的多环境自动化部署；③集成监控告警与弹性伸缩机制提升系统稳定性；④推动GitOps理念在团队中的实践落地； 阅读建议：建议结合实际Kubernetes集群环境，逐步复现文档中的各个步骤，重点关注CI/CD配置逻辑、部署策略差异及最佳实践部分，并将其适配到自身项目体系中进行持续优化。
语料 疑问 翻译 质量 相似度
07-30
### 语料处理与疑问句翻译质量评估 在自然语言处理领域，语料处理是构建高质量语言模型的基础步骤。对于疑问句的翻译质量评估，通常涉及到对源语言和目标语言之间的语义一致性进行分析。这可以通过多种方法实现，包括基于规则的方法、统计方法以及深度学习方法。 在评估疑问句的翻译质量时，可以采用BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）、ROUGE（Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation）等自动评价指标来衡量机器翻译结果与参考译文之间的相似性[^1]。此外，还可以利用METEOR（Metric for Evaluation of Translation with Explicit ORdering）等其他评价指标，这些指标考虑了同义词替换、句法结构等因素。 ### 相似度分析 当涉及到疑问句的相似度分析时，可以应用词嵌入技术如Word2Vec或GloVe（Global Vectors for Word Representation）来获取词语的向量表示，并通过计算向量间的余弦相似度来衡量句子间的相似性。这种方法的优势在于它能够捕捉到词语之间的语义关系，而不仅仅是表面的词汇匹配。 然而，需要注意的是，如果使用的词向量是在与当前任务无关的大规模语料库上训练得到的，则可能无法很好地反映特定领域或特定任务下的语义信息。因此，在进行疑问句翻译质量评估时，最好使用针对相关领域微调过的词向量或者采用更先进的上下文敏感的词嵌入模型，例如BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）[^3]。 ```python from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity from gensim.models import Word2Vec # 假设已经有一个训练好的Word2Vec模型 model = Word2Vec.load("path_to_word2vec_model") def sentence_vector(sentence): # 计算句子中所有单词向量的平均值作为句子向量 vectors = [model.wv[word] for word in sentence if word in model.wv] return np.mean(vectors, axis=0) if vectors else np.zeros(model.vector_size) # 示例疑问句 question1 = "如何做西红柿炒鸡蛋？".split() question2 = "怎样制作番茄炒蛋？".split() vec1 = sentence_vector(question1) vec2 = sentence_vector(question2) similarity = cosine_similarity([vec1], [vec2])[0][0] print(f"疑问句之间的相似度为：{similarity}") ``` ###
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