20140902 N2

1.いまだに:仍然、还
   →未だに返事が来ない


2.今更:事到如今、事已至此
   →いまさら後悔しても間に合わないだ。


3.いまにも:马上、不久
   →今にも泣き出しそうな顔をしている。


4.覚悟:精神准备、决心
   →大切なものを守る覚悟ができたとき、人は強くなれるものだ。


5.膨らむ:膨胀、规模变大
   →予算が膨らむ、借金だけどんどん膨らんでいく。


6.その言語を用いる、この語はいまでは用いられない。


7.彼は責任感が強くて、とても頼もしい人です。


8.特技:拿手的技术 =得意とする特別の技能


9.明白:明显
   →その理由はきわめて明白だ。


10.陽気:开朗、朝气蓬勃
    →きわめて陽気な人。
   呑気:悠闲、漫不经心
    →呑気者


11.見送る:送行
   見舞う:探望 →病人を見舞う
   見詰める:注视、盯着


12.試験に落ちる


13.がっかり:心灰意冷、没精打采
    →試合に負けてがっかりする


14.さえ...ば...:只要...就...
    →これさえあれば、いい
    →キャプテンさえけがしなければ優勝は確実だろう。


15.和やかな雰囲気:和谐的气氛


   鮮やか:あざやか
   和やか:なごやか
   健やか:すこやか
   速やか:すみやか


16.なんとなく:总觉得、不由得


17.氷が張る:结冰


18.トンネル:隧道


19.眩しい:まぶしい 晃眼、耀眼
   堪らない:...不得了
    →心配で堪らない、痛くて堪らない


20.しつこい:纠缠不休的、执拗的
   鈍い:迟钝的


21.出来事:偶发的事件、变故
    →意外な出来事、突然の出来事、悲しい出来事


22.災い(わざわい)を招く、危険を招く、こんな結果を招く


23.会社に30年勤めている
   彼は大企業に努めていて、経済的には安定している


24.到底:无论如何也、怎么也
    →到底間に合わない、到底達成できない


25.応募:报名参加
   募集:征募
    →人員募集


26.かならずしも:不一定
   からといって:虽说...但是...


27.雪が降る中を5時間も歩き回った。


28.~ながら:表示同时进行的两个动作
   ~つつ:表示同时进行的两个动作
   ~つつある:不断地、渐渐的
   ~一方で:表示同一主语的不同侧面或同一主语在不同时段进行的事情


29.いくら...としても:即使...也...
   からといって:虽说...但是...
   からこそ:正是因为


30.期待にこたえて:没有辜负期待


31.かと思うと~すぐ~:刚...就...
    →隣の娘は「男と暮らす」と言って家を出たかと思うと、「やっぱりやめる」とすぐ戻ってくるような性分です。


32.おろか:别说、慢说  →おろか...さえできない
    →千円はおろか、10円も持ち合わせない
    →その子は中学生なのに、かけ算はおろか、足し算さえできない。


33.をぬきにして:没有...就...
    →お互いの信頼関係をぬきにして、チームとしてまとまらないのだ。


34.彼は自分のしたことがどれだけ人を苦しめているか、知ろうとも(しない )
      1知らない 2している 3知れない 4しない


      译文:他所干的事情连累了多少人啊,他根本就不想了解。 


      Q:有两个地方不懂 1どれだけ 是什么意思?




   A:「どれだけ」意为:多么地、多少;常用语感叹句中。与「どれほど」同义。 


   Q:2知ろうとも是什么意思 为什么选4


   A:「ようとしない」或「ようともしない」是惯用句型,介绍如下:


      ~う(よう)としない


      前接动词推量形。表示强烈的否定。用于说话人对他人行为的评价。意为:不想~、不愿意~。


      例1、強引で一方的なところがある彼は、人の話を碌に聞こうとしない。/他很固执,看问题又片面,又不很好地听取别人的意见。


      例2、あの人は勉強しないばかりか、雑誌すら読もうとしない。/他岂止不学习呢,甚至连杂志都不想读。


      例3、彼は自分のしたことがどれだけ人を苦しめているか知ろうともしない。/他根本不想了解由于他一个人干的事竟使多少人受株连。


      例4、彼女はこの見合い話を恐らく承諾(しょうだく)しようとはしないだろう。/恐怕她不会同意这次相亲吧?


      例5、隣の奥さんは私に会っても、挨拶一つしようとしない。/邻居的太太,看见我连个招呼都不打。


35.苦しめる:使痛苦
    →人を苦しめる


36.その法律の改正に賛成する


37.わずか2%に過ぎない


38.留守がち:常不在家


39.らしい:表示客观推测,是通过听到的情况进行判断。意为:听说...
   そうだ:是说话人通过感官的判断,比较客观。
   ようだ:表示主观推测。
    →雨が降るようだ。
     この料理はおいしそう。
     
40.~たところ:表示间隔较短,不能用于几天、几个月或者几年的间隔
   ~たばかり:也表示时间间隔,没有限制多长。


41.知り合う:相互了解
   はずがない:不可能...、不会...  →はずではない:没有这个语法
   ぐらい:表示最低程度
   ほど:表示程度很甚


42.~次第:取决于...、全凭...
   ~ということだ:用于结句,意为:也就是说...
   ~というものだ:通常就某事物的本质进行说明。意为:这才是...
    →旅行の価値観は、自分の気持ち次第だということだ。


43.~にかけて:从...到...;在某领域,后项多接对人的技术或能力的评价
   ~の上で:在...上、在...方面
    →彼は試験の成績の上で問題はないが、面接となると、ちょっと心配だ。


44.今は就職の氷河期だ。


45.先生に習う
   先輩に学ぶ


46.仕送り:汇寄生活费


47.久しぶりに友人から電話がかかってきた。


48.たまたま:碰巧


49.









标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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