Crazy Sentences

于 2006-11-28 23:46:47 发布 · 168 阅读 · 0

本文探讨了日常交流中几种常见的问候方式及其应用场景。包括询问对方近况的各种表达方法。

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1. How are you doing, Jane?

     1.1 How is everything with you?

     1.2 How is life treating you.
微调大模型（Finetuning Large Language Models）—Why Finetune（一）
l8947943的博客
09-26 781
微调就是将诸如GPT-3之类的通用模型专门化，例如将其专门用于聊天的ChatGPT，以使其具有良好的聊天功能，或者使用GPT-4并将其转变为专门用于自动完成代码的GitHub Copilot用例!说白了就是让模型拥有专业化能力。我们可以看到，未经过微调的模型和经过微调的模型，输出的效果差异巨大，因此，为了让我们的模型在我们的非通用领域上具有更好的表现性能，微调现有模型是非常重要且有效的做法，可以为我们提供较好的结果。
四年级下册英语剑桥Join in知识要点汇总.pdf
09-11
* Vocabulary：half 一半、clock 钟、o’clock 整点、bathroom 浴室、check 检查、crazy 疯狂的、downstairs 楼下的、everywhere 到处、garden 花园、hall 大厅、midnight 午夜、police 警察、quick 迅速的、watch ...
江苏省永丰初级中学牛津译林八年级英语上册UnitRevisionPPT学习教案.pptx
10-05
- 句子（sentences） - 指示（tips） - 气球（balloons） - 可怕的（terrible） - 草莓（strawberries） - 代替（instead） - 错误（mistakes） - 出席（attend） - 课程（course） - 疯狂的（crazy） - ...
8AUnit4Revision课件.ppt
12-10
- 着迷的（crazy） - 可怕的（terrible） - 曾经（once） - 错误（mistake） - 管子（pipes） - 使充满（fill） - 架子（shelves） - 建议（advice） - 课程（courses） - 已经（already） - 出席...
掌握英语365句，开启李阳疯狂英语学习之旅
这本书籍的英文名称可以假设为 "Li Yang Crazy English 365 Sentences" 或其他类似的英文表述。 描述：“李阳疯狂英语365句，教你学会英语，轻松简单。” 这句话进一步细化了书籍的特点和教学效果。它传递了这样的...
西门子1200多轴伺服步进FB块程序详解及其工业自动化应用 - 工业自动化 实战版
08-13
西门子1200伺服步进FB块程序的特点和应用。该程序由两个FB组成，分别采用Sc L和梯形图编写，支持PTO脉冲和PN网口模式，适用于多种伺服和步进电机。文中提供了详细的中文注释和关键代码片段，展示了其在不同品牌设备如西门子s120、v90、雷赛步进、三菱伺服等的成功应用案例。此外，还强调了程序的兼容性和灵活性，使其能适应多轴控制和复杂控制需求。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是那些需要深入了解和应用西门子1200伺服步进FB块程序的人群。 使用场景及目标：①用于多轴伺服和步进电机的精确控制；②适用于PTO脉冲和PN网口模式的控制需求；③帮助工程师快速理解和调试程序，提高工作效率。 其他说明：本文不仅提供了理论讲解，还有实际操作指导，确保读者能够在实际项目中顺利应用该FB块程序。
【C语言编程】函数调用规则与实现：函数声明、调用方式及参数传递详解
最新发布
08-13
内容概要：本文详细介绍了C语言中函数调用的相关知识。首先阐述了函数调用的一般形式，强调即使无参函数也需保留括号；当存在多个实参时，它们之间需用逗号分隔且数量与类型须匹配形参。文中特别指出不同编译器对实参求值顺序可能存在差异，如Turbo C++采用从右至左求值。其次，讲解了三种函数调用方式：作为语句执行特定操作、作为表达式返回值参与运算、作为参数传入另一函数。再者，强调了函数声明的重要性，包括库函数需通过预处理指令引入头文件，用户自定义函数若定义在调用之后则需要提前声明，明确了函数声明与定义的区别。最后提供了几个练习题，帮助读者巩固所学知识。; 适合人群：正在学习C语言编程，尤其是对函数调用机制感兴趣的初学者或有一定基础的学习者。; 使用场景及目标：①理解函数调用的基本规则，包括实参与形参的对应关系；②掌握不同编译环境下实参求值顺序的差异；③学会正确地声明和定义函数以确保程序正确运行。; 其他说明：文中还提供了几个实践题目，鼓励读者动手实现pow()、sqrt()函数及字符统计程序，以加深理解。此外，提及了fishc.com网站VIP会员可获取相关资源，支持网站运营和个人发展。
MATLABSimuLink环境下三相STATCOM无功补偿技术的研究与仿真
08-13
内容概要：本文探讨了在MATLAB/SimuLink环境中进行三相STATCOM（静态同步补偿器）无功补偿的技术方法及其仿真过程。首先介绍了STATCOM作为无功功率补偿装置的工作原理，即通过调节交流电压的幅值和相位来实现对无功功率的有效管理。接着详细描述了在MATLAB/SimuLink平台下构建三相STATCOM仿真模型的具体步骤，包括创建新模型、添加电源和负载、搭建主电路、加入控制模块以及完成整个电路的连接。然后阐述了如何通过对STATCOM输出电压和电流的精确调控达到无功补偿的目的，并展示了具体的仿真结果分析方法，如读取仿真数据、提取关键参数、绘制无功功率变化曲线等。最后指出，这种技术可以显著提升电力系统的稳定性与电能质量，展望了STATCOM在未来的发展潜力。 适合人群：电气工程专业学生、从事电力系统相关工作的技术人员、希望深入了解无功补偿技术的研究人员。 使用场景及目标：适用于想要掌握MATLAB/SimuLink软件操作技能的人群，特别是那些专注于电力电子领域的从业者；旨在帮助他们学会建立复杂的电力系统仿真模型，以便更好地理解STATCOM的工作机制，进而优化实际项目中的无功补偿方案。 其他说明：文中提供的实例代码可以帮助读者直观地了解如何从零开始构建一个完整的三相STATCOM仿真环境，并通过图形化的方式展示无功补偿的效果，便于进一步的学习与研究。
基于CNN-LSTM-Attention神经网络的高精度时间序列预测程序：风电功率与电力负荷预测应用 - 深度学习
08-13
内容概要：本文介绍了一个基于卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention)的时间序列预测模型。该模型主要用于电力负荷和风电功率的高精度预测。文中详细描述了模型的构建步骤，包括数据预处理、模型搭建、训练和评估。首先，通过Pandas和Matplotlib等工具进行数据处理和可视化，接着利用Keras库构建CNN-LSTM-Attention架构的神经网络，最后通过均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)等多个评价指标对模型进行了全面评估。 适合人群：对深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者，特别是从事能源领域数据分析的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要对未来电力负荷或风电功率进行精准预测的应用场景，如电网调度、能源管理等。目标是提高预测准确性，从而优化资源配置，减少不必要的浪费。 其他说明：该模型不仅展示了强大的预测能力，还提供了详细的代码实现和注释，便于使用者理解和修改。此外，文中提到的所有技术和方法都可以根据具体的业务需求进行灵活调整。
MATLAB滑动窗口函数：高效生成机器学习样本数据的技术实现与应用
08-13
内容概要：本文介绍了一种高效的MATLAB滑动窗口函数，用于从一维原始数据中生成机器学习所需的样本数据。该函数能够快速处理大量时序数据，避免了传统的for循环方法带来的效率低下问题。文中详细解释了函数的工作原理，展示了如何利用矢量化操作提高数据处理速度，并提供了具体的使用案例，如振动数据分析和无人机飞控数据处理。此外，还提到了一些使用注意事项以及高级应用场景，如嵌套使用滑动窗口函数来提取多尺度特征。 适合人群：从事数据科学、机器学习领域的研究人员和技术人员，特别是需要处理大量时序数据的人群。 使用场景及目标：① 需要将一维原始数据转换为机器学习模型训练所需的样本数据；② 处理大规模时序数据，如振动信号、语音信号等；③ 提取不同尺度的时间序列特征，支持复杂的数据分析任务。 其他说明：该函数不仅提高了数据处理效率，还能简化代码编写，使数据科学家可以专注于更高层次的任务。同时，它也为后续的深度学习模型（如LSTM）准备好了高质量的输入数据。
APDL在起重机结构设计与参数建模中的应用及优化分析
08-13
内容概要：本文深入探讨了APDL（AutoProcessing Language）在起重机结构设计与参数建模中的应用。首先介绍了起重机设计的基本原则，如安全性、稳定性和高效性。接着详细阐述了APDL在起重机建模、参数优化以及仿真分析中的具体应用，包括数据收集、建模过程、参数设定和仿真分析等步骤。最后通过一个具体的案例分析，展示了APDL在提升起重机性能方面的作用，验证了其在实际应用中的有效性。 适合人群：从事机械工程领域的研究人员和技术人员，尤其是关注起重机设计与优化的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要深入了解APDL在起重机结构设计与参数建模中应用的研究人员和技术人员，帮助他们掌握APDL的应用技巧，提高起重机设计效率和质量。 其他说明：文中强调了APDL作为一种强大的工具，在现代起重机设计中的重要作用，同时也指出了在设计过程中应遵循的原则和注意事项。
S7-200 PLC与MCGS组态炉温控制系统的设计与实现：梯形图程序、接线图及IO分配详解 · PID控制
08-13
基于S7-200 PLC和MCGS组态软件构建的炉温控制系统。主要内容涵盖硬件连接（如Pt100温度传感器、固态继电器等），IO分配表，以及关键的梯形图程序，特别是PID控制算法的应用。文中不仅提供了详细的接线图和原理图，还分享了调试技巧，如PID参数调整方法和常见错误避免措施。此外，还讨论了系统的扩展性和稳定性优化。 适合人群：从事自动化控制领域的工程师和技术人员，尤其是对PLC编程和工业组态有初步了解的人群。 使用场景及目标：适用于需要精确控制炉温的工业应用场景，如冶金、化工等行业。目标是帮助读者掌握S7-200 PLC与MCGS组态软件的联合应用，实现高效稳定的炉温控制。 其他说明：文中提到的一些高级特性（如温度预测控制）虽然可行但需谨慎使用，确保系统稳定可靠。同时强调了通信配置的重要性，特别是PP I到Modbus RTU的转换。
S7-200 PLC与组态王混合物料搅拌控制系统：梯形图程序、接线图及组态画面详解
08-13
基于S7-200 PLC和组态王的混合物料搅拌控制系统。首先阐述了混合物料搅拌控制的背景及其重要性，接着深入解析了梯形图程序的关键部分，包括启动与停止控制、速度控制以及故障诊断与保护机制。随后，文章展示了接线图原理和IO分配的具体方法，确保各个输入输出点的功能明确无误。最后，重点讲解了组态王提供的丰富组态画面，涵盖主画面、控制区、趋势图和报警画面等功能模块，使操作员能够直观地监控和控制整个系统。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，特别是对PLC编程和组态软件有一定了解的人群。 使用场景及目标：适用于需要设计和实现混合物料搅拌控制系统的工程项目，旨在提高混合物料搅拌的均匀性和效率，同时提供直观的操作界面和完善的故障诊断功能。 其他说明：文中不仅提供了详细的理论介绍，还附有具体的梯形图代码示例和接线图实例，便于读者理解和实践。
【java毕业设计】雪都出行二手车交易系统源码（springboot+mysql+说明文档+LW+PPT）.zip
08-13
系统是主要是由前台和后台两大核心功能模块来实现的。用户前台都实现了系统首页模块、促销活动模块、汽车品牌模块、车辆查询模块、新闻动态模块、用户评价等功能模块。而系统后台都实现了修改密码、用户信息管理、品牌管理、添加品牌、车辆管理、添加车辆信息、促销活动管理、订单管理、新闻动态管理、发布新闻、二手车评估、评价信息管理等功能。 完整前后端源码，部署后可正常运行！ 环境说明 开发语言：Java后端 框架：springboot，mybatis JDK版本：JDK1.8+ 数据库：mysql 5.7+ 数据库工具：Navicat11+ 开发软件：eclipse/idea Maven包：Maven3.3+
深度学习（深度之眼 paper 课）、编程（leetcode）及 PMP 学习笔记
08-13
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/ea0c0afc56cd 深度学习（深度之眼 paper 课）、编程（leetcode）及 PMP 学习笔记（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
西门子200SMART加显控触摸屏水处理程序案例：30吨双级反渗透+EDI工艺实现高度自动化控制系统，保障超纯水质量高、稳定性强
08-13
内容概要：本文介绍了西门子200SMART控制器和显控触摸屏在30吨双级反渗透（RO）加电去离子（EDI）水处理系统中的应用。该系统采用成熟的二级反渗透和EDI除盐工艺，确保处理后的超纯水水质电阻率达到18.2MΩ·cm。系统通过PLC和触摸屏实现了高度自动化的控制，提升了操作便捷性和系统稳定性。文中详细描述了西门子200SMART控制器的核心作用及其与触摸屏的协同工作方式，展示了具体的程序控制流程和代码片段，并通过实际案例证明了系统的高效性和节能效果。 适合人群：从事水处理工程、自动化控制领域的技术人员及对工业自动化感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要高效、稳定的水处理系统的工业企业，旨在提高水处理效率、降低能耗和成本，同时确保水质符合高标准。 其他说明：本文不仅介绍了硬件配置和技术细节，还提供了实际应用案例和代码片段，有助于读者全面理解和实施类似项目。
蒙特卡洛算法在电动汽车负荷预测中的应用：基于多场景多时间纬度的仿真分析与优化，出图美观实用，负荷峰谷特性显著 电动汽车 教程
08-13
蒙特卡洛算法在电动汽车负荷预测中的应用，涵盖了从出行时间、里程、充电时间的概率模型构建，到多场景多时间维度的仿真分析。文中通过具体的Python代码展示了如何利用混合概率分布（如Beta分布和正态分布）模拟用户的出行行为，以及如何计算充电需求。此外，还探讨了如何通过蒙特卡洛仿真进行大规模随机抽样，最终得到平均负荷曲线，并提供了可视化的方法。同时，文章提到该方法可以应用于IEEE33节点电网系统的仿真，具有良好的移植性和实用性。 适合人群：对电力系统、电动汽车负荷预测感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要精确预测电动汽车负荷的研究项目，帮助理解和优化电网负荷管理，特别是针对峰谷负荷特性的研究。 其他说明：文章强调了代码的人性化注释和可视化效果，便于初学者上手学习和进一步研究。
清华大学AI入门到精通教程.zip
08-13
精选AIGC高效提示词，覆盖文案/绘图/编程等多场景，开箱即用
基于MATLAB的图像裂缝检测技术的研究与应用
08-13
基于MATLAB的裂缝检测技术及其应用。首先阐述了裂缝检测的重要性和背景，特别是在工程检测、地质勘查、建筑检测等领域。接着，文章逐步讲解了MATLAB在裂缝检测中的具体应用，包括图像预处理（滤波、增强、二值化）、边缘检测（Canny算子、Sobel算子）以及裂缝识别与提取（形态学操作、霍夫变换、区域生长）。随后，通过一个实战案例展示了从数据准备到结果展示的具体流程，强调了裂缝形态和程度的分析。最后总结了MATLAB裂缝检测技术的优势，并展望了未来的发展前景。 适合人群：从事工程检测、地质勘查、建筑检测等相关领域的技术人员，以及对MATLAB图像处理感兴趣的科研人员。 使用场景及目标：适用于需要高效、准确地检测裂缝的工程项目，帮助相关人员掌握MATLAB在裂缝检测中的具体应用方法和技术细节，提升检测精度和效率。 其他说明：文中不仅介绍了理论知识，还结合了实战案例，使读者能够更好地理解和应用所学内容。
tokenizer(sentences
03-08
### 使用 `Tokenizer` 处理句子 在自然语言处理(NLP)中，`Tokenizer` 是一种用于将文本数据转换为数值表示形式的关键工具。这一步骤至关重要，因为机器学习模型无法直接理解原始文本；相反，它们需要能够解释的数字输入。 #### 文本预处理与分词 为了准备文本以便进一步分析或建模，通常会先执行一些初步操作，比如去除停用词、标点符号以及标准化大小写等[^5]。接着就是实际的分词过程——即将连续的文字流切分成独立单元（即token）。不同的场景可能适合不同类型的分词器： - **基于规则的方法**：如 NLTK 库里的 TreebankWordTokenizer 或 PunktWordTokenizer，这些方法利用预先定义好的模式来进行切割。 - **正则表达式驱动的方式**：当遇到复杂情况时，可以采用 regexp_tokenize 函数自定义匹配规则实现更精细控制[^1]。 - **深度学习框架自带的功能**：像 TensorFlow 中提供的 tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer 类，则提供了更加灵活高效的接口来管理大规模语料库的数据转换需求。 下面是具体应用实例展示如何通过 Keras 的 Tokenizer 对象对一组句子进行编码： ```python from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer sentences = [ "The cat sat on the mat.", "Dogs are friendly animals." ] # 创建并配置 Tokenizer 实例 tokenizer = Tokenizer(num_words=100) # 构建词汇表 tokenizer.fit_on_texts(sentences) # 转换为整数序列 sequences = tokenizer.texts_to_sequences(sentences) print(sequences) ``` 上述代码片段展示了怎样创建一个简单的 Tokenizer 并将其应用于几个样本句子上。这里调用了 fit_on_texts 方法让对象学会根据给定材料构建内部字典；随后 texts_to_sequences 则负责把每句话映射成相应位置编号构成的新列表。 #### 后续步骤 一旦完成了 tokenization 过程之后，还可以考虑其他技术手段继续深化 NLP 流水线的工作流程，例如填充/截断使得所有样本长度一致、使用 Embedding 层获取分布式特征表示等等[^4]。
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