经典绕口令


经典绕口令

 

    [蚕和蝉]
  
  这是蚕,
  那是蝉,
  蚕常在叶里藏,
  蝉常在林里唱。 
  
  
  [捉兔]
  
  一位爷爷他姓顾,
  上街打醋又买布。
  买了布,打了醋,
  回头看见鹰抓兔。
  放下布,搁下醋,
  上前去追鹰和兔,
  飞了鹰,跑了兔。
  打翻醋,醋湿布。 
  
  [小猪]
  
  小猪扛锄头,
  吭哧吭哧走。
  小鸟唱枝头,
  小猪扭头瞅,
  锄头撞石头,
  石头砸猪头。
  小猪怨锄头,
  锄头怨猪头。 
  
  [四和十]
  
  四和十,十和四,
  十四和四十,四十和十四。
  说好四和十得靠舌头和牙齿 
  谁说四十是“细席”,
  他的舌头没用力;
  谁说十四是“适时”,
  他的舌头没伸直。
  认真学,常练习,
  十四、四十、四十四。 
  
  [六十六头牛]
  
  六十六岁的陆老头,
  盖了六十六间楼,
  买了六十六篓油,
  养了六十六头牛,
  栽了六十六棵垂杨柳。
  六十六篓油,
  堆在六十六间楼;
  六十六头牛,
  扣在六十六棵垂杨柳。
  忽然一阵狂风起,
  吹倒了六十六间楼,
  翻倒了六十六篓油,
  折断了六十六棵垂杨柳,
  砸死了六十六头牛,
  急煞了六十六岁的陆老头。 
  
  [枪和糠]
  
  墙上一个窗,
  窗上一支枪,
  窗下一箩糠。
  枪落进了糠, 
  糠埋住了枪。
  窗要糠让枪,
  糠要枪上墙,
  墙要枪上窗。
  互相不退让,
  糠赶不走枪,
  枪也上不了窗和墙 
  
  [小牛赔油]
  
  小牛放学去打球,
  踢倒老刘一瓶油,
  小牛回家取来油,
  向老刘道歉又赔油
  老刘不要小牛还油
  小牛硬要把油还给老刘,
  老刘夸小牛,
  小直摇头,
  你猜老刘让小牛还油,
  还是不让小牛不油 
  
  [窝和锅]
  
  树上一个窝,
  树下一口锅,
  窝掉下来打着锅,
  窝和锅都破,
  锅要窝赔锅,
  窝要锅赔窝,
  闹了半天,
  不知该锅赔窝,
  还是窝赔锅。 
   
  [南南有个篮]
  
  南南有个篮篮,
  篮篮装着盘盘,
  盘盘放着碗碗, 
  碗碗盛着饭饭。
  南南翻了篮篮,
  篮篮扣了盘盘,
  盘盘打了碗碗,
  碗碗撒了饭饭。 
  
  
  [猫鼻子] 
  
  白猫黑鼻子,
  黑猫白鼻子;
  黑猫的白鼻子,
  碰破了白猫黑鼻子
  白猫的黑鼻子破了
  剥了秕谷壳儿补鼻子;
  黑猫的白鼻子不破
  不剥秕谷壳儿补鼻子。 
  
  [瘸子] 
  
  北边来了一个瘸子
  背着一捆橛子。
  南边来了一个瘸子
  背着一筐茄子。
  背橛子的瘸子打了背茄子的瘸子一橛子。
  背茄子的瘸子打了背橛子的瘸子一茄子。
内容概要:本文详细介绍了文生视频大模型及AI人应用方案的设计与实现。文章首先阐述了文生视频大模型的技术基础,包括深度生成模型、自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)的深度融合,以及相关技术的发展趋势。接着,文章深入分析了需求,包括用户需求、市场现状和技术需求,明确了高效性、个性化和成本控制等关键点。系统架构设计部分涵盖了数据层、模型层、服务层和应用层的分层架构,确保系统的可扩展性和高效性。在关键技术实现方面,文章详细描述了文本解析与理解、视频生成技术、AI人交互技术和实时处理与反馈机制。此外,还探讨了数据管理与安全、系统测试与验证、部署与维护等重要环节。最后,文章展示了文生视频大模型在教育、娱乐和商业领域的应用场景,并对其未来的技术改进方向和市场前景进行了展望。 适用人群:具备一定技术背景的研发人员、产品经理、数据科学家以及对AI视频生成技术感兴趣的从业者。 使用场景及目标:①帮助研发人员理解文生视频大模型的技术实现和应用场景;②指导产品经理在实际项目中应用文生视频大模型;③为数据科学家提供技术优化和模型改进的思路;④让从业者了解AI视频生成技术的市场潜力和发展趋势。 阅读建议:本文内容详尽,涉及多个技术细节和应用场景,建议读者结合自身的专业背景和技术需求,重点阅读与自己工作相关的章节,并结合实际项目进行实践和验证。
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