巧记作宾语补足语的省略to 的动词不定式

本文介绍了英语语法中动词不定式作宾语补足语的基本用法,并详细列举了12个常见动词后不定式是否省略to的情况,以及如何在变被动语态时正确处理不定式。
动词不定式可以放在“动词+宾语”后面作宾语补足语,一般来说,不定式的符号to 不省略,例如:
Lucy told Han Mei not to forget to lock the door. 露西告诉韩美不要忘了锁门。
The teacher asked them to sit down. 老师请他们坐下。
I’m waiting for Tom to give the answer. 我在等汤姆给出答案。
Would you like her to sing us? 你想要她给我们唱歌吗?
但是,在某些动词后面,动词不定式作宾语补足语要省掉to,那么,是在哪些动词的后面呢?
我们需要掌握的一般有12个:feel, hear, listen to, have, make, let, see, watch, look at, notice, observe, help。为了便于掌握,我们可将它们分类:1. 一个“感觉”:feel;2. 两个“听”:listen to, hear;3. 三个使役动词:let, have, make;4. 五个“看”:see, watch, notice, observe, look at;5. 一个“帮助”:help,一般认为其后的不定式可以省掉to ,也可以带着。简单的来说就是:
一感二听三让五看一半帮
例如:
Do you feel the house shake? 你感到房子摇晃吗?
Let’s listen to her play the beautiful music To Alice. 
咱们听她演奏这首美妙的乐曲——《致爱丽丝》。
We heard him read English in the garden just now. 
刚才我们听见他在花园里读英语。
She doesn’t let him go out alone at night. 她不让他晚上独自出去。
Have Lenin come in, please. 请让列宁进去。
The boss made the workers work for 12 hours a day. 
老板使工人们每天工作12个小时。
They saw the thief break into the building. 他们看见小偷闯进大楼。
We watched the sun rise in the east. 我们看着太阳从东方升起。
Did anyone notice a strange man come into the bank? 
有人注意到一个陌生人进入银行吗?
I observed them build a bridge. 我看着他们建了一座桥。
We looked at her run. 我们看着她跑。
Jack often helps me (to) learn Japanese. 杰克常帮我学日语。
提醒一:以上句子在变被动语态时,省略的不定式符号to 应加上。例如:
We were made to make ten sentences with these words. 
使我们用这些词造10个句子。
Is the building felt to move? 感到大楼晃动吗?
但当句子的动词为let 时,to 仍可省略。例如:
He wasn’t let go out alone at night. 
提醒二:在“一感二听五看”这些感官动词的后面也常用现在分词作宾语补足语,表示动作正在进行中。试比较:
We heard her singing. 我们听见她在唱歌。(强调“唱歌”正在进行)
We heard her sing. 我们听见她唱歌了。(表示有过“唱歌”这一动作)
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值