记单词

博客罗列了众多信息技术相关词汇及其释义,如hierarchy(层次)、wrapper(包装用品)、schema(计划)等,还包含match(匹配)、space(空间)、regular(有规则的)等词汇,为信息技术领域的词汇理解提供参考。

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hierarchy 层次、等级制度、阶级制度
substitution 代替、置换、替换
writer 作者、作家、文学家
wrap 包裹、包、包装、缠、缠绕、覆盖、裹、卷、捆、秘密、披肩、外套、围巾、隐藏
wraparound 包着
wrappage 包装材料
wrapper 包装者、包装用品、饺子皮
wrapping 包装材料
wrapup 包好、裹紧、穿厚
pattern 模式化、模式、典范、典型、方式、仿制、伪造、类型、模、模范、模仿、模型、式样、图案、型
match 匹配、比赛、比较、火柴、导火线、对手、符合、竞赛、使较量、相配、相配者、使匹敌
matching 调整、匹配
matchless 无敌的、无双、无比的
matchwith 使和相称、使和相配
serial 连续、串行的、串联的
flag 旗、旗子、旗帜、旗舰旗、旗标、信号旗、标记、标志、特征
flagship 舰旗
flagrant 罪恶昭彰、恶名昭彰的
flagitious 罪大恶极
flagging 疲惫的、萎靡的
flagellate 鞭打
ignore 忽视、不理、不顾、不管、不理睬、忽略不记
case 情况、情形、场合、案例、病例、病症、患者、柜、盒、盒子、事例、事实、套、匣子、箱、箱子
casement 窗扉
tall 高、高的、高大的、身材高的、长的、夸大的
tallage 纳税、税
tally 记录、吻、吻合、符合、点数、记分、记帐
tallinn 塔林
tallow 兽脂、脂
schema 计划
schematic 示意性
space 空白、空间、空地、空处、空格、空格键、场地、位置、篇幅、隔开、间隙、距离
spaceship 宇宙飞船、航天飞船、太空船
spacecraft 航天器、宇宙飞船
spaceman 宇航员
spaceless 无限
spacelab 太空实验室
spaceflight 外层空间飞行
spaceport 试验发射中心
spaceshuttle 航天飞机
spaceward 向太空
regular 有规则的、有规律的、正规的、规则的、正常的、经常的、常例的、常来的、固定的、定期的、整齐的
regularly 有规律地、定期的、经常的、整齐的
regularize 正规化
regularity 规律、规律性、规则性、整齐
expression 表达、表达式、表情、表示、词句、语句、措词
group 组、批、群、团、把分类、成群、归类、集合、聚合、聚集、团体、小组、一组、组群
groupage 合并装运
count 计算、计数、点数、点、数、信赖、伯爵、视为、起诉理由、罪状
countable 可计算的
countdown 倒数
counter 计算器、计数器、计算机、计算者、反击、反对、反方向的、相反、相反的、相反地、柜台
counteract 抵抗、抵消、抵制、消除、阻碍
countercheck 复查、对抗方法、妨碍、阻挡
counterattac 反攻、反击
counterfire 反火力
counterfeit 伪造、伪造的、伪造品、假冒的、膺品
counterforce 反力
countermand 撤消、撤回、取消、反对命令
countermove 反向运动、对抗措施
counteroffer 还价、还盘
counterpart 对手、相对物、相对应的人、极相似之物、同类的人或物
counterplot 预防措施
counterrevol 反革命
countersign 副署、会签
countersigna 副署、会签
countersink 钻埋头孔
countervail 抵消
counterwork 对抗、对抗行动
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。
好的,以下是一个简单的背单词单词小程序的实现: ```python import random # 单词类 class Word: def __init__(self, word, meaning): self.word = word self.meaning = meaning # 词库类 class Vocabulary: def __init__(self): self.words = [] # 添加单词 def add_word(self, word, meaning): self.words.append(Word(word, meaning)) # 背单词程序类 class WordLearning: def __init__(self, vocabulary): self.vocabulary = vocabulary self.current_word = None self.score = 0 self.wrong_words = [] # 随机选择一个单词 def get_word(self): self.current_word = random.choice(self.vocabulary.words) # 展示单词并获取用户输入 def show_word(self): print("单词:", self.current_word.word) answer = input("请输入单词的意思:") return answer # 检查用户输入的答案是否正确 def check_answer(self, answer): if answer == self.current_word.meaning: self.score += 1 print("回答正确!") else: self.wrong_words.append(self.current_word) print("回答错误!正确答案为:", self.current_word.meaning) # 展示得分情况 def show_score(self): print("本次得分:", self.score) # 展示错词并重新学习 def review_wrong_words(self): if self.wrong_words: print("以下是你错过的单词:") for word in self.wrong_words: print(word.word, word.meaning) print("重新学习!") self.wrong_words = [] self.score = 0 self.start_learning() else: print("没有错过的单词!") # 开始学习 def start_learning(self): print("开始学习!") while True: self.get_word() answer = self.show_word() self.check_answer(answer) another_word = input("是否继续?(y/n)") if another_word.lower() == "n": break self.show_score() self.review_wrong_words() # 示例 vocabulary = Vocabulary() vocabulary.add_word("apple", "苹果") vocabulary.add_word("banana", "香蕉") vocabulary.add_word("cherry", "樱桃") vocabulary.add_word("orange", "橙子") vocabulary.add_word("pear", "梨子") word_learning = WordLearning(vocabulary) word_learning.start_learning() ``` 这个程序很简单,只有一个学习模式,用户输入单词的意思,程序判断是否正确,最后展示得分情况和错词,并可以重新学习错词。如果需要更多的学习模式和功能,可以根据需要进行扩展。
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