男女经典对话

最新推荐文章于 2025-01-05 07:35:58 发布
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分类专栏： 杂七杂八
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男与女的经典对话
女：你真的背熟了我的一切吗？我的身高、体重，最喜欢的和最讨厌的，你说说看！

男：身高……穿平底鞋到我下巴，穿高跟鞋到我耳朵。体重边思索边计算，我用自行车驮你，勉强可以上30°斜坡；抱着你的话，估计走不出两米。你最喜欢用尖指甲掐我，讨厌我看足球和别的女孩儿。

女：你说我和你从前的女朋友有什么区别？说呀你！

男：她？是一盘没下完的棋，你呀，是一盘下不完的棋。

女：你最难忘的和我有关的事儿是哪一件？

男：肯定是结婚！爱情终于进行到底了嘛！

女：对你来说，我还不如你的狗重要吗？

男：假如你不再讲话，又能吃剩饭，当然还是你重要。

女：你说我戴红宝石好还是戴钻戒好？

男：戴……毛线手套最好。

女：你能一辈子只爱我一个吗？

男：当然能！浮想：在后面加上“一个小时”哈哈！

女：现在，你是不是还想着别的女人？

男：你妈呗！她老人家爱喝鲫鱼汤，今晚给她买几条送去。

女：你最想跟我说的三个字是……给你一次机会哟！

男：别———问———了！
语音识别之男女声分类（从一段对话中分离男声）
qq_38719138的博客
04-27 6739
目录 0 引言 1 思路 2 代码 （1）主函数 （2）调用子函数judge.m 3 代码运行结果 4 结论 5 参考资料 0 引言 前段时间，朋友让我帮忙剪十段音频，每段音频为约十分钟的包含男女生对话的录音，要求从中分离出男声的语音，男女声声音重叠部分可丢弃，刚开始本以为工作量没多大，遂打开了音频剪辑软件，剪了一段后发现这个事情还是挺麻烦的，于是决定写个matlab程序来自动分离，然后伴以一定的人工校正，从而大大提高...
情感对话数据集
zsf2951186806的博客
07-05 2150
Learning Multi-Party Turn-Taking Models from Dialogue Logs https://arxiv.org/abs/1907.02090 本文研究了机器学习（ML）技术的应用，使智能系统能够从对话日志中学习多方转向模型。具体的ML任务包括确定在每次对话后发言的人，给出谁说话以及在先前的话语中说了什么。有了这个目标，本文提出了不同ML技术的准确...
与女友经典对白
小李专栏
03-01 2540
女：你真的背熟了我的一切吗？我的身高、体重，最喜欢的和最讨厌的，你说说看！男：身高……穿平底鞋到我下巴，穿高跟鞋到我耳朵。体重边思索边计算，我用自行车驮你，勉强可以上30°斜坡；抱着你的话，估计走不出两米。你最喜欢用尖指甲掐我，讨厌我看足球和别的女孩儿。女：你说我和你从前的女朋友有什么区别？说呀你！男：她？是一盘没下完的棋，你呀，是一盘下不完的棋。女：你最难忘的和我有关的事儿是哪一件？男：肯定
真实女朋友和网络女朋友的对白[转]
weixin_30492047的博客
12-21 188
女孩捧着饭盒呆呆的站在男孩的后面，看到了他开心的在键盘上打字，和他的仙境老婆诉说着绵绵情爱，女孩的心揪了一下，但她还是告诉自己，这只是网络而已。她把饭盒放在男孩的桌边说：“快点吃，凉了就不好吃了。”男孩头也没抬的恩了一声，继续他的情话大奉献。女孩默默的走了。 此刻已是凌晨2点，女孩叹了口气，她已不奢望男孩会送她，但却连一句叮嘱的话都没有。她宽容的一笑，回家了。 事隔数月－－女孩说：“看着我的...
男生想跟女生说的30句真心话[图]
weixin_43116082的博客
10-07 383
    1. 在人多场合的时候，不要跟我抬杠，即使我真的说错了。因为，男人是要面子的。  2. 睡着以后不要叫醒我，尽管是问我冷不冷，因为惊醒后我很难再睡着。  3. 有时你要学会沉默。  4. 在众人面前要要安分，即使真的不自在。  5. 不要反复一个问题，即使是我的错。  6. 说话要有依据，不该开的玩笑不开，我有时也很认真。   7. 对于我过去所做的不管对错不要再提，因为那只能代表过去。 ...
男生必学，与女生聊天技巧
ltt_1的博客
05-02 2171
原文网址（有修改）：http://zhidao.baidu.com/daily/view?id=12104 女神有三宝：呵呵，在忙，去洗澡，是否让你瞬间丧失聊天能力，黯然神伤？并非女神太高冷，多数情况下，是你不会聊天！以下这段聊天是否似曾相识？ 男：在干嘛？ 女：没干嘛。 男：吃饭了吗？ 女：吃过了。 男：今天过得怎么样？ 女：还行，我先忙了。 男：
卡尔维诺：为什么读经典
u013669912的博客
01-05 1537
……
Kyutai开源实时语音对话模型Moshi
世界那么大，我想去看看～【偶尔更新，看世界去了😄】
09-21 1631
Kyutai开源实时语音对话模型Moshi
中文个性情感对话数据集CPED.zip
06-16
《中文个性情感对话数据集CPED》是一款专为中文自然语言处理领域设计的重要资源，它在人工智能、机器学习和自然语言生成等领域具有广泛的应用价值。该数据集包含了大量的中文对话记录，涵盖了各种情感状态和个性特征...
基于MATLAB的男女声音分离源码.zip
03-30
6. **原始数据**：提供的是原始的音频数据，这些数据可能包含了混合的男女对话或者歌唱等，是进行声音分离实验的基础。 7. **源码交流**：作者鼓励下载和交流源码，这为其他研究者或爱好者提供了学习和改进现有算法...
对话ChatGPT，换个角度聊聊阅读
04-30
以下是我们与AI的对话。 01 人工智能如此发达的情况下，人类还需要阅读吗？ 02 在全民阅读时代，你会推荐阅读哪些书？ 03 世界经典作品中最令人印象深刻的读书场景有哪些？ 04 请列出5个与作家有关的有趣事实或...
安国的量产工具，使用的芯片为AU6989SN/AU6989ANL ，版本是ALCOR MP-v14.04.03.00
09-11
安国的量产工具，使用的芯片为AU6989SN/AU6989ANL ，版本是ALCOR MP_v14.04.03.00 具体也可以参考这个博主写的，https://blog.youkuaiyun.com/weixin_46155246/article/details/108753091
Code128的编码规则，含字符、ASCII值、键值、编码组合和对应的条码图
09-11
该表详细列出了Code128的编码规则，包括字符、ASCII值、键值、编码组合和对应的条码图结构。同时需要注意的是：值为106的`STOP`标识的编码和条码图要比其他的标识多出2个线位宽度。
【scratch2.0少儿编程-游戏原型-动画-项目源码】[打球].zip
09-11
资源说明： 1：本资料仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。 2：一套精品实用scratch2.0少儿编程游戏、动画源码资源，无论是入门练手还是项目复用都超实用，省去重复开发时间，让开发少走弯路！ 更多精品资源请访问 https://blog.youkuaiyun.com/ashyyyy/article/details/146464041
【scratch2.0少儿编程-游戏原型-动画-项目源码】[贪吃蛇].zip
09-11
资源说明： 1：本资料仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。 2：一套精品实用scratch2.0少儿编程游戏、动画源码资源，无论是入门练手还是项目复用都超实用，省去重复开发时间，让开发少走弯路！ 更多精品资源请访问 https://blog.youkuaiyun.com/ashyyyy/article/details/146464041
毫末科技开发的uni-app跨端学分卡片组件_自适应多端展示学生信息与学分_用于教育类应用或平台中展示用户学习进度和成就_基于Vuejs和uni-app框架支持H5微信支付宝头条.zip
最新发布
09-11
毫末科技开发的uni-app跨端学分卡片组件_自适应多端展示学生信息与学分_用于教育类应用或平台中展示用户学习进度和成就_基于Vuejs和uni-app框架支持H5微信支付宝头条.zip
基于Python的商品销售平台设计与实现+数据库文档
09-11
多角色体系 支持管理员、商家、消费者三种角色，权限分级管控： 管理员：负责平台整体配置、用户审核、数据监控等全局操作。 商家：管理店铺信息、发布商品、处理订单、回复评价等。 消费者：浏览商品、加入购物车、下单支付、评价商品等。 实现用户注册（手机号 / 邮箱验证）、登录（支持密码 / 验证码 / 第三方登录）、个人信息管理（头像、收货地址、密码修改）。 权限精细化控制 商家仅能管理自家店铺及商品，消费者仅能查看和购买商品，管理员拥有全平台数据访问权限。 二、商品管理功能 商品信息维护 商家可发布商品：填写名称、分类（如服饰、电子产品）、子类别（如手机、笔记本）、规格（尺寸、颜色、型号）、价格、库存、详情描述（图文）、物流信息（运费、发货地）等。 支持商品上下架、库存调整、信息编辑，系统自动记录商品状态变更日志。 商品分类与搜索 按多级分类展示商品（如 “数码产品→手机→智能手机”），支持自定义分类体系。 提供智能搜索功能：按关键词（名称、品牌）搜索，支持模糊匹配和搜索联想；结合用户浏览历史对搜索结果排序（优先展示高相关度商品）。 商品推荐 基于用户浏览、收藏、购买记录，推荐相似商品（如 “浏览过该商品的用户还买了…”）。 首页展示热门商品（销量 TOP10）、新品上架、限时折扣等推荐列表。 三、订单与交易管理 购物车与下单 消费者可将商品加入购物车，支持修改数量、选择规格、移除商品，系统自动计算总价（含运费、折扣）。 下单流程：确认收货地址→选择支付方式（在线支付、货到付款）→提交订单→系统生成唯一订单号。 订单处理流程 订单状态跟踪：待支付→已支付→商家发货→物流运输→消费者收货→订单完成，各状态变更实时通知用户。 商家端功能：查看新订单提醒、确认发货（填写物流单号）、处理退款申请（需审核理由）。 消费者端功能：查看订单详情、追踪物流、申请退款 / 退货、确认收货。
# 4. 统计出性别男女人数
03-11
<think>嗯，用户现在想统计性别中的男女人数。首先，我需要确定他们使用的工具是什么。之前的对话中提到了Pandas，所以很可能他们是在用Python的Pandas库处理数据。比如之前的例子是关于删除缺失值行的，用户现在可能继续处理同一个数据集，比如泰坦尼克号的数据。 接下来，我要考虑用户的需求。统计男女人数听起来简单，但可能有不同的方法。用户可能刚接触Pandas，所以需要详细但清晰的步骤。可能需要基础方法和一些进阶技巧，比如处理缺失值或者非标准性别标签的情况。 用户还可能不知道如何处理数据中的异常值，比如性别列中除了男、女之外的其他值，或者大小写不一致的问题。这时候需要提醒他们进行数据清洗，比如统一大小写，替换其他值为缺失值，或者在统计前过滤掉无效数据。 另外，用户可能需要可视化结果，所以应该给出使用Matplotlib或Seaborn绘图的例子。同时，如果数据量大，或者需要分组统计，比如分不同的舱位等级统计男女数量，用户可能对更复杂的操作感兴趣，这时候可以提到groupby方法。 还要注意代码的正确性，比如使用value_counts()时，是否需要处理缺失值，或者是否需要排除非性别类别的数据。此外，用户可能希望得到百分比，而不仅仅是绝对数量，所以可以展示如何计算比例。 最后，需要确保回答结构清晰，分步骤解释，并给出示例代码和输出，这样用户可以直接复制代码并测试。同时，注意事项部分要提醒常见问题，比如数据中的隐藏问题或是否需要重置索引等。</think>--- ### **统计性别分布的完整操作指南** --- #### **1. 基础统计方法** ```python import pandas as pd # 加载数据（示例路径需替换为实际文件） df = pd.read_csv("titanic.csv") # 方法1：直接统计唯一值 gender_counts = df['sex'].value_counts() print("基础统计结果：") print(gender_counts) # 方法2：分组聚合 gender_counts_agg = df.groupby('sex').size() print("\n分组统计结果：") print(gender_counts_agg) ``` --- #### **输出示例** ``` 基础统计结果： male 577 female 314 Name: sex, dtype: int64 分组统计结果： sex female 314 male 577 dtype: int64 ``` --- ### **分步解析** #### **步骤1：数据清洗** ```python # 统一格式（处理大小写不一致） df['sex'] = df['sex'].str.lower().str.strip() # 处理异常值（如未知性别标记） df['sex'] = df['sex'].replace({'m': 'male', 'f': 'female', 'unknown': pd.NA}) # 过滤无效数据（非男/女的记录） valid_genders = ['male', 'female'] gender_filter = df['sex'].isin(valid_genders) clean_df = df[gender_filter].copy() ``` --- #### **步骤2：增强统计** ```python # 带缺失值统计 print("包含缺失值的统计：") print(df['sex'].value_counts(dropna=False)) # 计算性别比例 total = len(clean_df) gender_percent = clean_df['sex'].value_counts(normalize=True) * 100 print(f"\n性别比例：\n{gender_percent.round(1)}%") ``` --- #### **步骤3：可视化呈现** ```python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.figure(figsize=(8,4)) sns.countplot(data=clean_df, x='sex', order=valid_genders) plt.title("性别分布直方图") plt.xlabel("性别") plt.ylabel("人数") # 添加数值标签 for p in plt.gca().patches: plt.gca().annotate(f'{int(p.get_height())}', (p.get_x() + p.get_width()/2., p.get_height()), ha='center', va='center', xytext=(0, 5), textcoords='offset points') plt.show() ``` --- ### **高级应用** #### **1. 交叉统计（分舱位统计性别）** ```python # 生成透视表 cross_table = pd.pivot_table(clean_df, index='pclass', columns='sex', values='passenger_id', aggfunc='count', fill_value=0) print("\n分舱位性别统计：") print(cross_table) ``` --- #### **2. 动态更新统计** ```python # 实时统计新增数据 def update_gender_stats(new_data): global gender_counts new_records = pd.DataFrame(new_data) new_counts = new_records['sex'].value_counts() gender_counts = gender_counts.add(new_counts, fill_value=0).astype(int) return gender_counts # 示例新增数据 new_passengers = [{'sex': 'male'}, {'sex': 'female'}, {'sex': 'male'}] print("\n更新后统计：") print(update_gender_stats(new_passengers)) ``` --- ### **注意事项** 1. **数据验证**： - 检查是否存在隐藏字符： ```python print(df['sex'].unique()) # 显示所有唯一值 ``` - 处理混合类型数据： ```python df['sex'] = df['sex'].astype(str) ``` 2. **缺失值处理**： - 单独统计缺失数量： ```python missing_count = df['sex'].isna().sum() print(f"缺失性别记录：{missing_count}条") ``` 3. **性能优化**： - 对大型数据集使用Dask： ```python import dask.dataframe as dd ddf = dd.read_csv('large_dataset.csv') ddf['sex'].value_counts().compute() ``` --- ### **统计方法对比** | 方法 | 适用场景 | 特点 | |------|----------|------| | `value_counts()` | 快速统计 | 自动排序，默认降序 | | `groupby().size()` | 需要后续分析 | 保留分组结构 | | `pivot_table()` | 多维分析 | 支持交叉统计 | --- ### **常见问题解决方案** **Q1：统计结果出现`0`值** - 检查数据是否经过有效过滤 - 验证分组字段是否存在拼写错误 **Q2：存在`unknown`等特殊标记** - 清洗时统一替换： ```python df['sex'] = df['sex'].replace({'unknown': pd.NA, 'n/a': pd.NA}) ``` **Q3：需要区分大小写的统计** - 使用精确匹配： ```python df[df['sex'].str.fullmatch('Male', case=True)] ``` --- 通过以上方法，可准确统计性别分布并生成可视化报告。建议配合`.describe()`方法进行整体数据质量检查： ```python print(df['sex'].describe()) ```
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