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最新推荐文章于 2025-04-09 21:49:05 发布
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热爱生命

我不去想是否能够成功
既然选择了远方
便只顾风雨兼程

我不去想能否赢得爱情
既然钟情于玫瑰
就勇敢地吐露真诚

我不去想身后会不会袭来寒风冷雨
既然目标是地平线
留给世界的只能是背影

我不去想未来是平坦还是泥泞
只要热爱生命
一切，都在意料之中

唐诗一百首.txt 数据集
06-24
唐诗一百首 数据集 先帝侍女八千人，公孙剑器初第一。 五十年间似反掌，风尘［氵项］洞昏王室。 梨园子弟散如烟，女乐馀姿映寒日。 金粟堆前木已拱，瞿塘石城草萧瑟。 玳筵急管曲复终，乐极哀来月东出。 老夫不知...
python写的唐诗三百首小工具
02-20
本文将详细讲解一款使用Python编写的“唐诗三百首小工具”，它结合了科技与传统文化，旨在帮助幼儿园和小学生轻松学习和欣赏唐诗，提升文学素养。 首先，我们要理解这个小工具的核心功能。它不仅具备系统语音朗读...
热爱生命(转贴)
美丽人生
01-10 1109
热爱生命我不去想是否能够成功既然选择了远方便只顾风雨兼程我不去想能否赢得爱情 既然钟情于玫瑰 就勇敢地吐露真诚我不去想身后会不会袭来寒风冷雨既然目标是地平线留给世界的只能是背影我不去想未来是平坦还是泥泞只要热爱生命 一切都在意料之中————汪国真
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04-07 1万+
数据来源于 wiki： https://en.wikipedia.org/wiki/MacOS#Mac_OS_X_Public_Beta 百度不到，wiki 较全，稍作整理 版本号 Version Codename 发布时间 Release date macOS 10.13 High Sierra 2017-09-25 macOS 10.12 ...
python输出一首诗_基于循环神经网络(RNN)的古诗生成器
weixin_39769984的博客
11-26 2182
基于循环神经网络(RNN)的古诗生成器，具体内容如下之前在手机百度上看到有个“为你写诗”功能，能够随机生成古诗，当时感觉很酷炫= =在学习了深度学习后，了解了一下原理，打算自己做个实现练练手，于是，就有了这个项目。文中如有瑕疵纰漏之处，还请路过的诸位大佬不吝赐教，万分感谢！使用循环神经网络实现的古诗生成器，能够完成古体诗的自动生成。我简单地训练了一下，格式是对上了，至于意境么。。。emmm，呵呵举...
python输出一首诗_Python里隐藏的 " 诗 "
weixin_39719472的博客
11-26 1464
在 Python 的Lib目录里有一个：this.Py (或者在交互式解释器中输入import this) 它其实是隐藏的一首诗The Zen of Python, by Tim Peters《Python 的禅》 by 提姆·彼特Beautiful is better than ugly.美丽优于丑陋。Explicit is better than implicit.明确优于隐式。Simple ...
柳宗元经典的10首唐诗
BabyFish13
04-09 1529
全诗自晨起读经始，至末以日出赏景惮悟终，浑然无痕，相映成趣，生动表现了诗人于逆境中读经养性、追求事理而又超脱尘俗、寄情山水、怡然自适的复杂心境，营造了一种“淡泊以明志，宁静以致远”的幽深寂静的艺术境界。年届三十，政治失意，至亲离世，柳宗元的人生冰雪之中，寒冷至极。唐德宗贞元九年，柳宗元和刘禹锡同科进士及第，踏上仕途，后来，又一起参加了王叔文、王伾领导的永贞革新，失败后，两人又一起遭贬。与以往不同的是，柳宗元不再是强言欢笑，欢笑背后也没再掩藏悲伤，而是真正的放下了，当他回望天际，云儿悠然自在舒卷，就是明证。
用html语言设计李白的一首诗,古诗《望庐山瀑布》公开课教学设计（通用3篇）...
weixin_33174392的博客
05-31 1215
古诗《望庐山瀑布》公开课教学设计(通用3篇)作为一名专为他人授业解惑的人民教师，就不得不需要编写教学设计，教学设计是教育技术的组成部分，它的功能在于运用系统方法设计教学过程，使之成为一种具有操作性的程序。我们该怎么去写教学设计呢？以下是小编帮大家整理的古诗《望庐山瀑布》公开课教学设计，欢迎阅读与收藏。《望庐山瀑布》教学设计1教学目标：1、会认“庐、瀑、炉、疑”四个生字，会写“炉、流、银”三个生字。...
Python程序设计 作业5 送你一首集句诗
Malsaĝeco的博客
06-18 1556
利用字典存放每个人对应的诗句和诗名，用pillow库构建图片。
一个程序员的诗集【古诗篇】
道阻且长，行则将至！
07-02 1365
是一个程序员，也是一个文学爱好者，不负热爱！
大明诗词（诗歌相对凋零的时代）佳作12首
BabyFish13
01-29 1223
全曲语言精美，以词的手法写曲，抒情、写景及刻划人物的心理活动，无不细腻生动，真切感人，流动着优雅的韵律之美。阉党们沆瀣一气，在朝堂内排除异己，屡兴大狱，在朝堂外公然掠夺老百姓的土地，日益加重剥削和奴役，造成数以万计百姓家破人亡，民不聊生，哀声怨道，社会矛盾日益激化。分别代指两种截然不同的生活方式，又以富贵与贫贱的各有所失，形成鲜明强烈的对比，表现了自己平凡真实中带有庸俗消极一面的真实内心，带有愤世嫉俗之意气。这首《西江月》有好几个版本，写的是历史沧桑变幻，世事无常，风云人物你争我夺，最终不过是荒冢一座。
一首诗 送给每天加班的程序员们
小北哥哥和北妈
01-24 4161
一首打油诗 献丑「 程序员-打油诗 」文 / 小北哥哥天尚好，云已散， 天天加班没人恋；挤公交， 抗地铁， 练就一副好身段； 调了休， 上了岸， 人生旅途又一站； 图心宽， 求康健， 是是非非全看淡； 钱多少， 要细算， 多活几年不能算， 多拿点钱才算赚； 柳树旁， 小河畔， 手把鱼竿放长线； 笔记本， 屌丝键， 耳机香烟不能断。没有鱼，也无憾，开心健体是关键；保健康，驱病患，早晚户外走两遍； 哥
一首小诗 就是一首小诗
04-05
- **大梦初醒，一场海市蜃楼三年**：这句描绘了一种虚幻的经历或项目，最终发现只是一个幻想或不切实际的想法。 - **新人已作古，空留恋，不枉今生一次相见**：表达了对过去某个时代或者技术的怀念。 - **红颜空老，...
深度学习背景下古诗词教学的思考——一首诗远不止是一首诗.pdf
08-18
例如，数字诗或数学诗的教学就是一种有效的教学策略。数字诗和数学诗是指在诗词中巧妙地融入数字和数学概念，通过对数字和数学概念的艺术化处理，让学生在学习过程中产生浓厚的兴趣，并自然而然地进入到诗歌的意境之...
古诗内容提取json格式转jsonl
04-10
本话题聚焦于“古诗内容提取json格式转jsonl”，这涉及到从JSON格式的数据中提取古诗内容，并将其转换为JSONL（JSON Lines）格式。下面我们将深入探讨这两个格式以及转换过程中的关键知识点。 首先，JSON...
基于加热炉温度控制的系统辨识与PID参数优化实验项目_极简说明为通过经典系统辨识方法从阶跃响应数据中提取加热炉数学模型并利用遗传算法全局优化PID控制器参数以提升工业过程控制精度与.zip
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Andorid项目源码电子词典代码进一步完善增加“翻译句子”的功能
最新发布
11-30
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基于Docker容器技术构建的预配置Python多版本Linux环境镜像项目_该项目专门用于自动化构建和分发Python扩展模块的二进制wheel包支持跨平台兼容性测试与部署集.zip
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python用神经网络生成一首诗源码
09-20
以下是一个使用神经网络生成一首诗的Python源码示例： ```python import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense # 定义神经网络模型 model = Sequential() model.add(LSTM(128, input_shape=(5, 1))) # 输入数据是5行1列的向量序列 model.add(Dense(256, activation="relu")) model.add(Dense(256, activation="relu")) model.add(Dense(256, activation="relu")) model.add(Dense(1)) # 编译模型 model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer="adam") # 准备训练数据 data = ["春", "夏", "秋", "冬", "天"] target = ["花", "草", "叶", "雪", "风"] data = np.array([ord(c) for c in data]) / ord("天") # 将数据转换为0-1的浮点数 target = np.array([ord(c) for c in target]) / ord("风") # 将目标转换为0-1的浮点数 data = np.reshape(data, (1, 5, 1)) # 调整数据形状以适应模型的输入 # 训练模型 model.fit(data, target, epochs=1000, batch_size=1) # 生成一首诗 input_text = np.reshape(data, (5, 1)) # 初始化输入序列 generated_text = "" for _ in range(10): pred = model.predict(np.reshape(input_text, (1, 5, 1))) # 预测下一个字符 next_char = chr(int(pred * ord("风"))) # 将预测结果转换为字符 generated_text += next_char input_text = np.append(input_text[1:], pred) # 更新输入序列 print(generated_text) ``` 这是一个简单的神经网络模型，使用LSTM层作为主要的序列学习器，并添加了几个全连接层来提高模型的表达能力。模型以五个字符的序列作为输入，并尝试预测下一个字符。通过多次训练模型，它可以学习生成一些与输入数据类似的句子。 在示例中，训练数据是几个季节的名称，目标数据是与每个季节相关的词语。在训练过程中，模型通过不断调整权重来尽量减少预测结果与目标之间的差异。训练完成后，我们可以使用模型来生成一首诗。输出结果可能不是完整的句子，但是它能够展示模型学到的语言模式和特征。
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