夫子庙之行

这也许是大学阶段最后的疯狂了,今天元宵节,和几个要好的哥儿们,踏着节日的气氛,来到夫子庙赏灯观花,哈哈,说是去观花,倒不如说是凑热闹去的,人山人海的,只看到一大片全是人头,人与人之间的距离不超过20厘米,那架势真是无与伦比的美丽,走累了,想找一个地方吃饭去,同伴说就去傣妹火锅吧,那就去吧,可到门口,发现门是关着的,几个保安站在门口勉强地维持着秩序,只怪人太多,他们好像在努力让自己站直了,一会门开了,那哪是去吃饭啊,那是去抢钞票什么的吧,一大群人嗖嗖地向里冲,怕了,我们真的怕了,这也太科幻了吧。我们慢慢地向前挪着,发现每挪一下,都要碰到N多人,好不容易来到一个小吃城,找了半天才发现几个座位,买了一百元的票,看看有啥好吃的,好吃的是不少,但都贵的要命,我买了两笼包子,一共11个,却花了我25元钱啊,最贵的一个包子花了3元钱,我敢说,这是我这一生中吃的最贵的一个包子,无语。然后又买了一只叫花鸡,花了35元,后来我出去的时候,问了一下,只要20多点,敢情东西还是那个东西,就看你在哪儿买了。

        夜悄悄的来了,华灯初上,夫子庙的夜景果然不错,唯一的缺点,就是人太多,害的我们几个人一会就走散了,还好有那什么灯,可以指示一下,你说沈涛他什么眼神,买了个发亮的戴在头顶的小玩具,还绿色的,我满大街看了一下,就他买的一个绿色的,那谁愿意戴在头上啊,真像是顶着顶绿帽子,居然还怂恿我戴在头上,美其名曰,便于找到,防止走散!呵呵,真是难忘的经历,也许很多年后回想此事,嘴角一定还会轻轻上扬。

         虽然累了点,但心里还是蛮舒坦的,南京夫子庙,毕竟我赶上了它的元宵节。其实我觉得看风景是一回事,最重要的是看风景的人,那种彼此间的感情真实,难忘。。。。。

       现在都大三了,同学间在一起的时间将会越来越少,我会珍重的。希望明年,南京夫子庙的元宵节我还能赶上!

### 处理夫子庙地理位置数据的Seq2Seq模型方法 Seq2Seq(Sequence-to-Sequence)模型是一种广泛应用于自然语言处理领域的架构,能够将一个序列映射到另一个序列。对于夫子庙地理位置信息的处理,可以通过以下方式利用Seq2Seq模型: #### 地理位置信息转换为结构化数据 夫子庙地理位置信息通常以地址字符串形式存在,例如“南京市秦淮区贡院街95号”。为了使这些信息适用于Seq2Seq模型,需将其转化为结构化的表示形式。具体而言,可以采用字符级或单词级编码技术来分割输入地理信息[^1]。 ```python import re def preprocess_location(location_str): """预处理地理位置字符串""" location_str = re.sub(r'\s+', '', location_str) # 去除多余空白符 tokens = list(location_str) # 字符级别拆分 return tokens location_input = "南京市秦淮区贡院街95号" tokens = preprocess_location(location_input) print(tokens) ``` 此代码展示了如何将地理位置字符串分解成单个字符列表,便于后续作为Seq2Seq模型的输入[^4]。 #### 编码器-解码器机制的应用 在Seq2Seq框架下,编码器负责接收并压缩地理位置信息至固定长度向量;而解码器则依据该向量生成目标输出序列。例如,在某些应用中,可将中文地址翻译为英文描述或者提取其中的关键字段如经纬度坐标等[^3]。 假设我们希望把上述例子中的地址转译成英语表述,则整个流程如下所示: 1. **输入端**:`["南", "京", "市", ... , "9", "5", "号"]` 2. **经过编码器后得到隐状态** 3. **解码器逐步生成输出**:最终获得类似于 `"Nanjing, Qinhuai District, Gongyuan Street No.95"` 的结果 值得注意的是,实际操作时还需要考虑更多细节问题,比如增加注意力机制提升长距离依赖关系捕捉能力、调整超参优化性能表现等等[^2]。 --- ### 实现步骤概述 以下是构建这样一个系统的几个关键技术要点: - 数据准备阶段需要收集大量带标注样本对; - 使用合适的嵌入层初始化词汇表特征表达; - 设计合理的损失函数指导网络收敛方向; - 测试评估指标选取BLEU分数或其他相似性衡量标准验证效果优劣程度。 ---
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