心底善良的人

1、如果钱还宽裕,别养二奶,偷偷养几个贫困山区的学生,你心里一定会觉得舒坦;

2、遇到夜里摆地摊的,能买就多买一些,别还价,东西都不贵。家境哪怕好一点,谁会大冷天夜里摆地摊;

遇到学生出来勤工俭学的,特别是中学生、小姑娘,她卖什么你就买点。如果她不是家庭困难,出来打工也需要勇气的,鼓励鼓励她吧;

3、捡到钱包就找找失主。如果你实在缺钱就把现金留下,打电话告诉失主就说你在厕所里捡到的。把信用卡、身份证、驾驶执照还给人家,一般别人也不会在乎钱了。把人家的地址记在你的笔记本上,以后发达了去找人家道个歉,把钱还给人家;

4、遇到问路的,碰巧你又知道那个地址,就主动告诉一声。别不好意思,没有人笑话你;

5、如果丢的垃圾里有碎玻璃、大头针、刀片等,请用胶带把它们缠裹一下,并尽量多缠几层。这样就降低了保洁人员或者捡垃圾者被伤害的概率。他们大都是没有医保的弱势群体,体贴体贴他们吧,好人会有好报的。

6、遇到迷路的小孩和老头老太, 能送回家送回家,不能送回家的送上车、送到派出所也行。替老人或小孩打个电话再走,反正你也不缺那两个电话费;

7、雨雪的时候、天冷的傍晚,遇到卖菜的、卖水果的,剩的不多了又不能回家,能全买就全买,不能全买就买一份,反正吃什么也是吃,买下来让人早点回家;

8、上车遇到老弱病人、孕妇,让座的时候别动声色,也别大张旗鼓。站起来用身体挡住其他人,留出空位子给需要的人,然后装作下车走远点。人太多实在走不远,人家向你表示谢意的时候微笑一下;

9、不要对有精神信念的人用猥亵言词,要知道中国人缺就缺在没有信仰。这世界什么都在变,什么都不可全信,唯有信念不变、不动、永恒;

10、如果您的时间还宽裕,把这几句话转几个群,网上很多人看,转了心里舒坦。

11、一般情况,看完这段文章而且主动到各个群里转发的人,都还是遗留着传统美德的中国好人。
但愿你是这样的好人,我相信,做好人不吃亏。

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### 数字中的自然语言处理(NLP)技术 #### 核心原理 数字在实现与用户的交互过程中,依赖于先进的自然语言处理(NLP)技术来理解和生成类语言。这些技术主要包括但不限于以下几个方面: 1. **语义理解** 语义理解是数字能够准确解析用户输入的关键能力之一。它涉及词法分析、句法分析和语义表示等多个层次的处理过程[^1]。通过深度学习模型,如BERT或GPT系列,数字可以捕捉到复杂的上下文关系并推断出潜在意图。 2. **语音识别 (ASR)** 自然语言处理不仅限于文字形式的数据,在很多场景下还需要支持语音输入。自动语音识别(ASR) 将音频信号转换成文本字符串以便后续由NLP模块进一步加工处理[^3]。 3. **对话管理** 对话管理系统负责维护整个会话流程的状态跟踪以及策略制定等工作。基于强化学习算法训练出来的智能体可以根据当前状态选择最佳响应动作序列从而保持连贯流畅的机沟通体验[^1]。 4. **情感计算** 情感计算使机器具备感知情绪变化的能力,并据此调整自己的回复风格以达到更贴近真般亲切友好态度的效果 。这一步骤对于提高用户体验满意度至关重要[^3]。 #### 应用实例 以下是几个具体的应用方向展示了如何利用上述提到的各种NLP 技巧构建功能强大的数字物象: - **客户服务机器**: 结合FAQ检索机制与个性化推荐引擎打造全天候在线解答疑问的服务型代理程序;当遇到复杂查询请求时还能及时转接给相应部门专员接手解决实际问题。 - **虚拟教师助手**: 面向K12 教育行业开发定制化教学方案设计者——依据学员水平动态调节讲解难度等级的同时记录其薄弱知识点分布情况用于后期复习巩固计划安排之中。 - **社交媒体影响者营销活动策划师**: 借助大数据挖掘手段筛选目标受众群体特征标签画像之后撰写吸引眼球的内容文案配合图片素材制作完成整套广告投放物料准备工作。 #### 实现方法论概述 为了成功部署一套完整的解决方案架构体系结构如下所示: 1. 数据收集阶段:广泛采集来自互联网公开资源库或者内部历史积累文档资料形成初始训练样本集合; 2. 特征工程环节:运用TF-IDF 向量化表达方式或者其他降维映射函数提取有效表征属性供下游分类器调参优化使用; 3. 模型选型评估对比测试验证效果好坏程度差异最终锁定最优候选名单列表其中之一投入生产环境运行当中去实践检验真理标准是否成立与否决定取舍命运归属何方未知数等待揭晓谜底时刻来临之际让我们共同见证奇迹诞生瞬间永恒定格成为记忆深处不可磨灭的一部分永远铭记心中难以忘怀那份美好回忆时光荏苒岁月匆匆流逝带走了太多东西却始终无法抹掉那些珍贵片段留在心底最柔软角落里静静绽放光芒照亮前行道路指引方向明确无误坚定信念勇往直前不断超越自我追求卓越成就非凡生价值意义所在之处体现得淋漓尽致毫无保留尽情展现出来供大家欣赏品鉴共享这份喜悦之情溢于言表难以掩饰藏匿起来只好任由它们肆意流淌奔涌而出汇聚成河川浩瀚壮观景象令叹为观止拍手叫绝不已! ```python import transformers as trfms from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer def load_pretrained_model(): model_name = 'bert-base-uncased' tokenizer = trfms.BertTokenizer.from_pretrained(model_name) bert_model = trfms.BertModel.from_pretrained(model_name) return tokenizer, bert_model tokenizer, bert_model = load_pretrained_model() vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=5000) X_train_tfidf = vectorizer.fit_transform(corpus).toarray() ```
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