英语语法学习2--句子的成分

本文通过类比家庭成员的角色,详细解析了英语句子中的各个成分:主语、谓语、表语、宾语、定语、状语和补语,并介绍了从句的概念及其不同类型。

          句子成份

词语和句子,就象是个人与家庭之间的关系一样,家庭是有个人组成的,家庭带来的幸福和责任都随着成员的增加而几何倍数的递增。

但是个人绝对不能脱离家庭。一个没有家庭概念的人注定活着没有什么意义。

现在我们聊一下,词语的家庭—句子(Sentence) 吧。在一个句子中,每个词语的分工不同。有主有次,但都是家庭的一份子。

首先,家庭的代表—主语(subject) 隆重出场, 主语是全句所描述的对象,是句子的核心,通常由名词或相对于名词的词来担任。这个也不难理解,名词代表了人对自然界,对人类社会的认识,人们沟通交流着这些认识,也就是对名词的理解。所以名词经常做主语使用。

e.g.:

I love my family.

其次,家庭的执行层—谓语(predicate), 谓语说明了主语的动作或状态,常由动词担任,至于主语之后。自然界,人类社会都是动态变化的,或者在一段时期内处于一个相对静止的状态,谓语或谓语动词表示 这些动作或状态。如果把句子比作一个家庭的话,那么主语就是丈夫或者妻子当家的那个,他们相互依存,但有可以独立存在,相互扶持,建设美好的家庭。

e.g.:

I love my family.

第三,家庭的面子—表语(predicative, 表述主语的身份或特征,常由名词或形容词担任,置于系动词(Be)之后。表语可以比作是描述了,家庭成员的工作,名气,相貌等和身份,特征相关的东西。好的工作,美丽的面容对家庭起到了好的作用,但是绝对不是家庭的核心,无论你成功还是失败,永远为你敞开大门欢迎你回来的才是家。

e.g.:

My father is a teacher.

第四,家庭的奉献—宾语(Object),表示动作的对象和介词所联系的对象的,常由名词或者相当于名词的词来担任,置于及物动词或介词之后。一个成员在家庭里需要奉献也需要得到归属感,奉献强调的是我,也就是主语,而回报强调的是被,也就是宾语。家庭寄予成员的爱是无私的,不管你接不接受它就在那里。

e.g.:

I love my family.

第五,家庭及成员的修饰限定—定语(attribute),修饰限定名词或者相当于名词的词,常由形容词或者相对于形容词的词担任。常置于名词之前,相当于形容词的短语或从句至于名词之后。

e.g.:

I love my warm family.

第六,家庭成员动作,状态的装饰—状语(adverbial), 修饰动词,形容词,副词,及全句的,常由副词或者相对于副词的词担任。修饰动词时,可置于动词之前,也可以放在它的后面,但当修饰形容词或副词时,常置于它们之前。

e.g.:

I love my warm family very much.

I definitely love my warm family.

I love my super warm family.

第七,家庭成员的补充说明—补语(complement), 用以补充或说明主语和宾语的意义的,一般用来说明主语和宾语的身份特征。

e.g.:

My family welcome our member Benben a puppy.

                但有的时候,大的家庭由小的家庭组成,儿子结婚了,分家了,另起炉灶了。但是还是一个大家庭。

                具有独立的主语和谓语部分但不构成分句和独立句子的一组词叫做从句(subordinate clause)。一般由从属关联词所引导。根据它在句子中所起的作用,可以分为:

  • 主语从句( subject clause)—起主语作用

e.g.:  How this happened is not clear.

  • 表语从句(predicate clause)-- 起表语的作用

e.g.:  The trouble is that I’ve lost my phone.

  • 宾语从句(object clause) – 起宾语作用

e.g.: I demand that you tell me.

  • 定语从句(attribute clause) – 起定语作用

e.g.:  The girl who stand there sing gracefully is my dream-lady.

  • 状语从句(adverbial clause) – 起状语作用

e.g.: A phone call came after you had gone.

转载于:https://www.cnblogs.com/xinghuayang/p/English_Grammar_Sentence_Components.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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