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  • 2021-01-17 07:14:03

    1.等待是一种心态,它让我们有机会去改变自己的思想,改变自己的观念,让我们可以“自省吾身”。

    2.等一个人好累爱一个人好难想一个人好痛恨一个人好苦!

    3.等待是什么?“万里悲秋常作客,百年多病独登台”,这是杜甫的等待;“两情若是久长时,又岂在朝朝暮暮”,这是秦观的等待;“四十三年,望中犹记,烽火扬州路”,这是辛弃疾的等待。人生,交织着等待。

    4.如果有那么一天,你不再记得,我也不再记得,时光一定会代替我们记得。

    5.红豆生南国,春来发几枝?愿君多采撷,此物最相思。——王维《相思》

    6.不要总拿过去的记忆,来折磨现在的自己,你可以爱得撕心裂肺,也可以走得干干脆脆。

    7.等待之路需要与笑容携手,只有乐观地面对失败,在等待的成功的路上越挫越勇,希望之火才会为你点燃。

    8.有美人兮,见之不忘,一日不见兮,思之如狂。——佚名《凤求凰·琴歌》

    9.有一种坚持是心痛,有一种放弃是孤独,生命里剩下的只有等待与思念,说过不爱了,说过不想了,说过忘记了,说过放弃了;有时,人的记忆总是那么的脆弱。

    10.我们相遇的并不晚,因为我们在一起的时间,会比等待对方出现的时间更长。

    11.等待是于失败中寻找到新的希望,等待也是一种力量的沉淀,等待更是一种信念的酝酿。经历风雨历程,为的是等待雨后的彩虹,痛苦体验的等待,为的是收获一份微笑的心境。心中太多的等待,其实就是让所等待的真实相拥,等待虽然漫长遥遥无期,可我们总无悔的为一份等待而守候。

    12.有人说,等待如药苦涩,我说,等待如蜜甘甜!有人说,等待如狼丑恶,我说,等待如蝶美丽!有人说,等待如水单调,我说,等待如虹缤纷!因为,我知道,只有学会等待的人才能捕捉到幸运女神转瞬即逝的微笑,只有学会等待的人才能感受到希望大道在脚下延伸。

    13.衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴。

    14.不要期待,不要假想,不要强求,顺其自然,如果注定,便一定会发生。

    15.伤感个性签名:梦里的俄们那么幸福,现实的俄们一塌糊涂

    16.想知道自己喝醉了会说些什么,可是就是没有一次喝醉过的

    17.凄凉别后两应同,最是不胜清怨月明中。

    18.我在等一个人,一个知道我曾经无尽的等待,因而更加珍惜我的人;一个也许没能参与我的昨天,却愿意和我携手,走过每一个明天的人。

    19.如果我说,我愿意为你而等待,你是否愿意如约而来呢?

    20.我们都知道等待的滋味不好受,等待时思念就像毛衣上的毛球球,怎么摘也摘不掉,也像静电那样,随时随地会刺痛我的心。

    21.我见过两种等待,遥遥无期的蹲坐于雪地,和满脸笑意踢着脚下的石子。此时,我们眼里只剩下那个遗世独立的身影,这样的人生,显得开始乏味与无趣。我想收回望向你的目光,和倾注的灵魂。灯火都已阑珊,还看你作甚。

    22.亡妻君问归期未有期,巴山夜雨涨秋池。何当共剪西窗烛,却话巴山夜雨时。——李商隐《夜雨寄北》

    23.人的一生如果有一个值得等待的人,那么证明你是幸福的。

    24.我在等待,等待一个成功的消息,当冬天来临,漫天飞舞的雪花是你飘逸的霓裳,只是那美丽的色彩,有我一个动人的舞动。

    25.我在等一个人,一个让我心甘情愿送出生命中,唯一一支玫瑰的人,一个虽然“收到”无数支玫瑰,却只“收下”我的一支玫瑰的人。

    26.在自己面前,应该一直留有一个地方,独自留在那里。然后去爱。不知道是什么,不知道是谁,不知道如何去爱,也不知道可以爱多久。只是等待一次爱情,也许永远都没有人。可是,这种等待,就是爱情本身。

    27.等待,是一种享受。虽然会有些漫长,虽然会有些艰苦。但在等待中,我们的身心会平静下来,没有躁动不安,只有宁静。那些往日牵绊我们的小利益,在等待中都会沉淀下去,只留下心静如水。

    28.天不老,情难绝。心似双丝网,中有千千结。

    29.不论等待的漫长与短暂,却也正是因为那些长长短短的等待,才使我们的人生充满希望,才使我们有勇气走完我们漫长的旅途。

    30.等待使一种享受,它使你身心平静,它使你收获颇丰,它使你思考人生。

    31.你是我最苦涩的等待,让我欢喜又害怕未来。

    32.有时候,等待一个人,不是因为那个人还会回来,而是,因为还爱。

    33.有一种单身叫宁缺勿滥,有一种单身只为等待某人。

    34.嗟余只影系人间,如何同生不同死?

    35.清风吹过,荡漾着树叶的心思,又有谁会知道它的心情,它是如何的深爱着纷飞的蝴蝶,如此刻骨铭心的爱恋。可是它知道的,自己没有鲜花般的外表,它有的只是翠绿的沉默,它也没有香甜的花蜜,它有的只是无尽的期待!

    36.高山不语,是一种巍峨的等待,等待不止是一种彷徨的渺茫;日月不语,是一种奉献的等待,等待一切结束后重新燃起的希望;历史不语,是一种凝重的等待,等待命运茫然惆怅之后的收获。

    37.你可以慢慢来找我,走错路或者搭错车,都没有关系,因为我会等,但是不要太慢,因为我怕在没遇到你之前照顾不好自己,不按时吃饭,熬夜,臭脾气,纽扣掉了不会缝,碗也刷不干净,而且我还想跟你吃好多东西,去好多地方,为此你也要照顾好自己,在我没变得更糟之前,抵达我身边。

    38.如果有人错过机会,多半不是机会没有到来,而是因为等待机会者没有看见机会到来,而且机会过来时,没有一伸手就抓住它。

    39.相见争如不见,有情何似无情。

    40.相思树底说相思,思郎恨郎郎不知。

    41.倘若,时间只留下一段温馨的文字来证明我们的过往,已干的墨迹记载着爱时的美好,而关于爱情里的主角也不再是当年模样,那么你会不会亦和我一样,多年后等待一场梨花似雪的相逢。

    42.等待如一个梦,总把我们悄然的诱惑,寻找着自己所谓等待的结果与答案。生活历程里,太多的东西我们明白不可能伸手可及,睁眼可见的,总在某些时候,需要我们学会等待,在等待里清醒,在等待里明白。

    43.删一个人不一定是不喜欢,也可能是太喜欢了,可越是喜欢就越是恐惧未知,当对方不能给出更多的行动和承诺,让你坚信这份感情的时候,就是该离开的时候了。

    44.天长地久有时尽,此恨绵绵无绝期。

    45.学会等待不是一种守株待兔的好逸恶劳,也不是渴望天上掉饼的异想天开,而是学会在等待之中理智真实自然执著。有些东西的拥有需要一个过程,而且注定要经历一个必经的轨迹。这就好比我们渴望从山脚到达山顶,欣赏“无限风光在险峰”的绝美景致,或者体验“会当凌绝顶,一览众山小”的豪迈。然而我们不可能一抬脚就能从山脚跨到山顶,它还需要我们一步一步的向上移动中到达目的。

    46.等待,能换取太多太多了。不管是精神上的,还是物质上的。只有付出了努力再加上等待,才会有好的结果。记住,等待就好比暴风雨,是漫长的,但是,请相信,暴风雨过后终会出现美丽无瑕的彩虹。

    47.同一件事,想开了就是天堂,想不开就是地狱。

    48.有没有一种爱情可以是深爱,有没有一种爱情可以多一点理解关心跟疼爱,而少一点等待跟猜疑,两个人在一起不只是为了打发寂寞。

    49.生命之中,其实我们需要等待的东西很多很多,仿佛一生都在不停的等待里度过着。小时候,我们等待某一天长大,长大后我们又等待成人。成年后我们仿佛等待的就是老去的夕阳,夕阳西下后,我们仿佛等待着再次轮回与再生。

    50.爱情跟梦想都是很奇妙的事情,不用听,不用说,也不用被翻译,就能感受到它。

    51.身无彩凤双飞翼,心有灵犀一点通。

    52.炊烟起了,我在门口等你。夕阳下了,我在山边等你。叶子黄了,我在树下等你。月儿弯了,我在十五等你。细雨来了,我在伞下等你。流水冻了,我在河畔等你。生命累了,我在天堂等你。我们老了,我在来生等你。

    53.有那么一瞬间突然觉得,所有的等待在你眼里都没有意义,因为换不来你的任何珍惜,不是我不懂得坚持,是太久没听到你的回音,所以这一次我决定走了。

    54.入我相思门,知我相思苦,长相思兮长相忆,短相思兮无穷极。——李白《三五七言》

    55.谁家玉笛暗飞声,散入春风满洛城。此夜曲中闻折柳,何人不起故园情。——李白《春夜洛城闻笛》

    56.等待是一种生存智慧。人生是一个漫长的等待,但这决不是守株待兔,坐以待毙,我们的等待应是厚积薄发,以静制动,以退为进的适时而等。

    57.当你决定等待,那就等待吧。只要这是能让你高兴的事情。但你必须要知道,美好的结局,永远都是少数人的,而你能得到的,是伤心之后的更伤心。若明知这样,还要再等待,那就等吧。虽然爱情并不会有奇迹,但也许有一天,会有更好的人解救你呢。爱上你,是一场拯救。

    58.现在我才知道,还有第三种爱情,这种爱情,每个人都知道,每个人都感动,每个人都守口如瓶,每个人都讳莫如深,它是一条暗涌的河流,奔腾不止,泥沙俱下。

    59.不管你怎么了,我爱的还是你,就算你忘了我,我还是不会恨你,只希望能在转角处,静静等待你的出现。

    60.有些人注定是等待别人的,有些人是注定被人等的。

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  • 形容专业水平高的词句

    千次阅读 2021-07-15 07:04:33
    1. 形容专业水平高的词(1)登峰造极[ dēng fēng zào jí ]比喻达到极高的水平。出处:南朝·宋·刘义庆《世说新语·文学》:“不知便可登峰造极否?”译文:不知道可不可以达到极高的水平。(2)得心应手[ dé xīn ...

    1. 形容专业水平高的词

    (1)登峰造极[ dēng fēng zào jí ]比喻达到极高的水平。

    出处:南朝·宋·刘义庆《世说新语·文学》:“不知便可登峰造极否?”译文:不知道可不可以达到极高的水平。

    (2)得心应手[ dé xīn yìng shǒu ]心里怎样想,手里就能怎样做。比喻技艺纯熟,心手相应。

    出处:《庄子·天道》:“不徐不疾;得之于手而应于心。”译文:不慌张,不忙乱,心里怎样想,手里就能怎样做。

    (3)能工巧匠[ néng gōng qiǎo jiàng ]工艺技术高明的人。

    出处:宋·李恪非《洛阳园记》:“今洛阳良工巧匠;批红判白”译文:现在洛阳有个技术高明的人,可以把红的改成白的。

    (4)良工巧匠[ liáng gōng qiǎo jiàng ]良工:手艺精良的工人;巧匠:技艺精巧的匠人。指技艺高超的工匠。

    出处:《吕氏春秋·慎大览·不广》:“卒为齐国良工,泽及子孙。”译文:成为齐国的手艺高超的人,子孙都受恩泽。

    (5)无出其右[ wú chū qí yòu ]出:超出;右:上,古代以右为尊。没有能超过他的。

    出处:东汉·班固《汉书·高帝纪下》:“贤赵臣田叔、孟舒等十人,汉廷臣无能出其右者。”译文:贤臣赵臣田叔、孟舒等十人,整个朝廷没有比得上他们的。

    2. 形容一个专业很好的词语有哪些

    热门、如日方升、精益求精、争先恐后、人才济济

    一、热门 [ rè mén ]

    解释:吸引人的、受欢迎的事物:~话题。信息技术是个~。

    示例:元旦,我们班成功举办了一场热门的联欢晚会。

    二、如日方升[ rú rì fāng shēng ]

    【解释】:像太阳刚刚升起来一样。比喻新生事物有广阔的发展前途和强大的生命力

    【出自】:周多人所作 《诗经·小雅·天保》:“如月之恒,如日之升,如南山之寿。”

    【译文】:像月亮一样的永恒,就像太阳升起,如南山一样长寿

    三、精益求精 [ jīng yì qiú jīng ]

    【解释】:精:完美,好;益:更加。好了还求更好。

    【出自】:战国 孔子《论语·学而》:“《诗》云:‘如切如磋,如琢如磨。’其斯之谓与?”宋·朱熹注:“言治骨角者,既切之而复磋之;治玉石者,既琢之而复磨之,治之已精,而益求其精也。”

    【译文】:《诗》说:‘切磋琢磨,品德琢磨更良善。’说的就是这个意思吧?“宋朱熹注释.:“言治骨角的,既然一切的却又可叹的;研究玉石的,已过的,再磨的,治疗的已精,而益求其精确的。”

    四、争先恐后 [ zhēng xiān kǒng hòu ]

    【解释】:抢着向前,唯恐落后。

    【出自】:清·张春帆《宦海》第十四回:“一个个争先恐后的直抢上来。”

    五、人才济济 [ rén cái jǐ jǐ ]

    【解释】:济济:众多的样子。形容有才能的人很多。

    【出自】:周 先秦诸子《书·大禹漠》:“济济有众,咸听朕命。”

    【译文】:你们有很多,都听我的命令

    3. 形容专业、高效的成语有哪些

    1、精益求精 [ jīng yì qiú jīng ]

    【释义】:精:完美,好;益:更加,好了还求更好。

    【出处】:《论语 · 学而》:“《诗》云:‘如切如磋;如琢如磨’;其斯之谓与?”

    2、炉火纯青 [ lú huǒ chún qīng ]

    【释义】:纯:纯粹。 道士炼丹,认为炼到炉里发出纯青色的火焰就算成功了。后用来比喻功夫达到了纯熟完美的境界。

    【出处】:清 · 曾朴《孽海花》:“到了现在;可已到了炉火纯青的气候;正是弟兄们各显身手的时期。”

    3、出神入化 [ chū shén rù huà ]

    【释义】:神、化:指神妙的境域;极其高超的境界;形容文学艺术达到极高的成就。

    【出处】:元 · 王实甫《西厢记》第二本第二折:“我不曾出声;他连忙答应。”金圣叹批:“真正出神入化之笔。”

    4、一丝不苟 [ yī sī bù gǒu ]

    【释义】:苟:苟且,马虎; 指做事认真细致,一点儿不马虎。

    【出处】:清 · 吴敬梓《儒林外史》:“上司访知;见世叔一丝不苟;升迁就在指日。”

    5、卓有成效 [ zhuó yǒu chéng xiào ]

    【释义】:卓:卓越,高超;有突出的成绩和效果。

    【出处】:明 · 王守仁《申行十家牌法》:“若巡访劝谕著有成效者;县官备礼亲造其庐;重加奖励。”

    【造句】:

    1. 白求恩对医疗技术一丝不苟,精益求精。

    2. 周老伯的雕刻技艺,已到了炉火纯青的地步,他的作品栩栩如生。

    3. 演员们表演得出神入化,观众们一个个看得目瞪口呆。

    4. 刘老师做事认真细致、一丝不苟,是大家学习上的表率。

    5. 李明用这个方案整治班上的纪律卓有成效。

    4. 形容很专业 很厉害的词语

    1、登峰造极 [ dēng fēng zào jí ] 比喻达到极高的水平。

    造:到达。极:最高点。

    出 处:南朝·宋·刘义庆《世说新语·文学》:“不知便可登峰造极否?” 2、炉火纯青e799bee5baa6e58685e5aeb931333366306434 [ lú huǒ chún qīng ] 相传道家炼丹,到炉子里的火发出纯青色的火焰的时候,就算成功了。比喻学问、技术或办事达到了纯熟完美的地步。

    出 处:清·曾朴《孽海花》:“到了现在;可已到了炉火纯青的气候;正是弟兄们各显身手的时期。” 3、游刃有余 [ yóu rèn yǒu yú ] 比喻经验丰富,技术熟练,解决问题毫不费力。

    游:移动。有余:有余地。

    出 处:语出《庄子·养生主》:“彼节者有间,而刀刃者无厚。以无厚入有间,恢恢乎其于游刃必有余地矣。”

    翻译:一位厨师宰牛的技术很熟练,刀子能在牛骨缝儿里灵活地移动,没有一点阻碍,还显得大有余地。 4、青云独步 [ qīng yún dú bù ] 比喻人的地位或学问无与伦比。

    出 处:《白雪遗音·八角鼓·才郎夜读书》:“发悬梁,锥刺股;如囊萤,雪当烛。必不叫尔自辛苦。

    到后来,才得这万里鹏程,青云独步。” 翻译:之前辛苦努力的学习都不是白白的辛苦,总有一天你会有好的前程,没有人比得上你。

    5、无与伦比 [ wú yǔ lún bǐ ] 没有能够比得上的(多含褒义)。 出 处:唐·卢氏《逸史》:“置于州;张宠敬无与伦比。”

    5. 形容行业很专业的句子

    一、形容很专业很厉害的成语:登峰造极:厉害的已经到了极点,相当的厉害。

    以一当十:一个人可以当十个人使,非常的厉害霸气。独孤求败:因为没有人战胜自己而感到孤独。

    牛气哄哄:为人处事非常的牛气,特别的能来吹。财大气粗:有钱人喘气的声音都很粗,特别的厉害,特别的霸气。

    不可一世:认为当代的人都不行。形容目空一切、狂妄自大到了极点。

    言辞犀利:说源话非常的犀利,非常的厉害。勇冠天下:世界上最勇敢厉害的人。

    行业翘楚:翘楚原先指的是秀美的林木,在这个四字词语指的是行业的精英,很厉害的人物。足智多谋:非常的聪明,脑子非常的好使,比如古代的诸葛亮等。

    神机妙算:惊人的机智,巧妙的计谋。形容善于估计复杂的变化的情势,决定策略。

    神、妙:形容高明;机、算:指计百谋。行家里手:指精通这种业务的人。

    里手:内行人。庖丁解牛:比喻经过反复实践,掌握了事物的客观规律,做事得心应手,运用自如。

    庖丁:厨工;解:肢解分割。炉火纯青:道士炼丹,认为炼到炉里发出度纯青色的火焰就算成功了。

    后用来比喻功夫达到了纯熟完美的境界。纯:纯粹。

    6. 形容做脚摩专业水准高舒服的词语可以用哪些

    搬起石头打自己的脚 搬:移动.比喻本来想害别人,结果害了自己.自食其果 比手划脚 比:比拟.形容说话时用手势示意或加强语气 蹑手蹑脚 蹑:放轻脚步.形容放轻脚步走的样子.也形容偷偷摸摸、鬼鬼祟祟的样子 搓手顿脚 形容焦急不耐烦的样子. 脚踏实地 比喻做事踏实,认真. 脚踏两只船 比喻对事物的认识不清而拿不定主意,或为了投机取巧而跟不同的两个方面都保持关系. 脚不点地 形容走得非常快,好象脚尖都未着地. 轻手轻脚 手脚动作很轻,使没有响声. 捏手捏脚 形容轻手轻脚地走.也形容轻薄的举动. 拳打脚踢 用拳打,用脚踢.形容痛打. 手忙脚乱 形容遇事慌张,不知如何是好. 毡袜裹脚靴 毡袜、裹脚、靴子,都是穿在脚上的东西.比喻彼此都一样. 捶胸跌脚 〖解释〗表示极为悲伤或悲愤. 跌脚绊手 〖解释〗指受到阻碍或牵制. 跌脚捶胸 〖解释〗以足跺地,以拳敲胸.表示气愤、着急、悲痛等感情. 蹑脚蹑手 同“蹑手蹑脚”. 捏脚捏手 放轻手脚走路,动作小心翼翼的样子. 蓬头赤脚 头发蓬乱,光着脚丫.形容未经修饰很不整齐的样子. 三步两脚 快速行走貌. 三拳二脚 形容不多几下拳打脚踢. 束手束脚 捆住手脚.形容胆子小,顾虑多. 缩手缩脚 缩:收缩.由于寒冷而四肢不能舒展的样子.也形容做事胆小,顾虑多,不敢放手. 札手舞脚 犹言动手动脚.形容不规矩、不稳重. 指手顿脚 〖解释〗一面指着骂,一面跺着脚.形容蛮横不讲理的样子. 动手动脚 顾头不顾脚 搓手顿足 形容焦急不安的样子 高才捷足 才:才能;捷:迅速,快捷.形容人才能出众,行动快 捷足先得 捷:快,敏捷;足:脚步;得:得到.比喻行动快的人先达到目的 捷足先登 登:方言,“得来”的合音.比喻行动敏捷的人先达到目的 挨肩并足 形容人群拥挤. 救经引足 经:自缢,上吊;引:拉;救上吊的人却去拉他的脚.比喻做的事与愿望相违背 皲手茧足 手皲裂,足生茧.形容竭尽全力 立足之地 立足:站住脚.能够站脚的地方.也比喻容身的处所 裂裳裹足 裂:破裂;裹:包裹.指奔走急切 评头品足 评:评论;品:品味.指轻浮地议论妇女的容貌.比喻发表评论任意挑剔 侧足而立 形容有所畏惧,不敢正立. 厕足其间 厕足:插足.在里面插一脚. 赤绳系足 赤绳:红绳;系:结、扣.旧指男女双方经由媒人介绍而成亲. 捶胸顿足 捶:敲打;顿:跺.敲胸口,跺双脚.形容非常懊丧,或非常悲痛. 抵足而眠 脚对着脚,同榻而睡.形容关系亲密,情意深厚. 杜口裹足 杜口:闭住嘴;裹足:止步不前.闭着嘴不敢说,停住脚不敢走.比喻有顾虑而不敢接近,远远避开. 顿足不前 停顿下来不前进. 顿足捶胸 用脚跺地,以拳捶胸.形容极度悲痛或恼怒,到了极点. 高材疾足 高材:才能高;疾足:迈步快.形容人才能出众,行事敏捷. 裹足不前 裹:缠.停步不前,好象脚被缠住了一样. 科头跣足 光着头赤着脚. 空谷足音 在寂静的山谷里听到脚步声.比喻极难得到音信、言论或来访. 举手投足 一抬手,一动脚.形容轻而易举,毫不费力. 蹑足潜踪 指放轻脚步,隐住身体. 胼手胝足 胼、胝:老茧.手脚上磨出老茧.形容经常地辛勤劳动. 翘足而待 踮起脚等待.比喻很快就能实现. 手足胼胝 胼、胝:手掌、足底的老茧.手掌足底生满老茧.形容经常地辛勤劳动. 手足重茧 手上脚上长满了层层老茧.形容长期劳累. 手舞足蹈 蹈:顿足踏地.两手舞动,两只脚也跳了起来.形容高兴到了极点.也手乱舞、脚乱跳的狂态. 削足适履 适:适应;履:鞋.因为鞋小脚大,就把脚削去一块来凑和鞋的大小.比喻不合理的牵就凑合或不顾具体条件,生搬硬套. 胁肩累足 胁肩:耸起肩膀;累足:并着双脚.缩着肩膀,重迭着脚(不敢正立).形容恐惧的样子. 濯足濯缨 水清就洗帽带,水浊就洗脚.后比喻人的好坏都是由自己决定. 足不出户 脚不跨出家门. 重足而立,侧目而视 重足:双脚并拢;侧目:斜着眼睛.形容畏惧而愤恨的样子. 翘首企足 〖解释〗仰起头,踮起脚.形容盼望殷切. 敛手屏足 缩手止步.形容不敢妄为. 履足差肩 足与足,肩与肩相接近,形容极亲近. 蓬头跣足 蓬:散乱.跣:赤脚.头发散乱,双脚赤裸.形容人衣冠不整,十分狼狈或困苦之状.亦作“披头跣足”、“蓬头赤脚”. 千里之行,始于足下 走一千里路,是从脚下第一步开始的.比喻事情是从头做起,逐步进行的. 跷足而待 踮起脚跟等待.形容短时间内便能见到事情的结果.语出《汉书·高帝纪》:“大臣内畔,诸将外反,亡可蹻足待也.” 跷足抗手 手舞足蹈貌. 跷足抗首 踮起脚跟,仰起头.形容热切期望的样子. 手足失措 手足失去安放的地方.形容极其惊慌. 手足无措 措:安放.手脚不知放到哪儿好.形容举动慌张,或无法应付.。

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  • 在表语从句/补语从句中, 可以将引导从句的从属连词that省掉, 这在某些时候会让句子看起来有两个谓语动词, 不知道主语是谁, 很是迷惑.

    摘要&简述

    本文描述一个在实际中遇到的问题, 来进行英语中"拥有双谓语动词"的句子的举例及分析.

    为什么有两个谓语动词?

    下面的句子是在查词源网站(https://www.etymonline.com)时, 碰到的一个句子, 初次见到颇感疑惑, 认为它有两个谓语动词is.

    two_predicates

    框住的那句话:

    It is the hypothetical source of/evidence for its existence is provided by Sanskrit gamati “he goes”.

    这句话里面为什么有两个谓语动词is? 第二个谓语动词的is的主语是谁?

    分析

    为了搞清楚句子的成分/结构, 我们先将句子简化为最主干的部分, 修饰部分都先去掉.

    首先, 句子中的source of/evidence for是说"源或者证据", 我们只取"源"这一个, 简化句子:

    It is the hypothetical source of its existence is provided by Sanskrit gamati “he goes”.

    理解一个句子的意思, 首先肯定得需要将不认识的单词的含义都查清楚. 这个句子中, 有点难度的可能就是这几个词:

    hypothetical /ˌhaɪpəˈθetɪkl/ adj. 假设的;爱猜想的
    source /sɔːs/ n. 来源
    existence /ɪɡˈzɪstəns/ n. 存在
    provide /prəˈvaɪd/ vt. 提供
    Sanskrit /ˈsænskrɪt/ adj. 梵文的; n. 梵文
    句中 Sanskrit gamati “he goes” 的意思是 梵语单词gamati ("他走"之意).

    句子中的 hypothetical是形容词, 修饰source的. 起修饰作用的单词或短语对分析句子主干来讲都不是重点, 都是可以去掉的. 因此原句可以简化为:

    It is the source of its existence is provided by Sanskrit gamati “he goes”.

    句子中 the source of its existence, 也可以去掉不重要的部分 of its existence. 因此句子进一步简化为:

    It is the source is provided by Sanskrit gamati “he goes”.

    还可以简化, 将梵语gamati "he goes"略掉:

    It is the source is provided by Sanskrit.

    It is the source is provided by gamati.

    此时句子的部分稍微明晰了一点, 它就是这个结构:

    It is AAA is provided by BBB.
    

    现在结构简化后, 可以看出一点端倪. 句子似乎可以有两种解释:

    1. 该句子是强调句, 但把that搞丢了, 句子原本应该是

      It is AAA that is provided by BBB.

      It is the source [that] is provided by Sanskrit.

      句子实际想表达的就是 The source is provided by Sanskrit. 但强调 “the source”.

    2. 该句子一个表语从句(或者叫补语从句), 句子原本应该是

      It is that AAA is provided by BBB.

      It is [that] the source is provided by Sanskrit.

      that被省略了, that是从属连词, 引导表语从句, 表语从句是 the source is provided by Sanskrit.

    由于在It be ... that/who ... 强调句结构中, that/who是不允许省略的.
    因此原句应该是一个省略了that的表语从句.

    原句的完整表达方式应该是

    It is [that] the hypothetical source of/evidence for its existence is provided by Sanskrit gamati “he goes”.

    其实, 将原句子理解成强调句, 似乎也很合理.

    It is the hypothetical source of/evidence for its existence [that] is provided by Sanskrit gamati “he goes”.

    强调句强调的是 它存在性的"假想来源/证据", 是由梵语单词gamati提供.
    这个强调句中, that是关系代词, 引导定语从句, 定语从句(That is provided by Sanskrit gamati “he goes”)修饰的是"the hypothetical source/evidence". 也就是说, 定语从句的先行词是"the hypothetical source/evidence".

    但是, 由于原句中, 那个that就是没加, 而It be ... that/who ...强调句句型中that/who就是不能省略. 因此, 在假定词源网站中的文章都是无语法问题的前提下, 就不能将该句解释成强调句, 只能解释成表语/补语从句.

    当然抛开"词源网站的文章无语法问题"这个先入为主的执念后, 该句子理解成强调句或表语/补语从句都是可以的.

    1. 另外, 这个句子也可以认为是, 省略了个逗号, 句子原本应该是

      It is, AAA is provided by BBB.

      It is, the source is provided by Sanskrit.

    就比如, 我们经常看到的 “That is, 逗号, 然后再接一个完整的句子”, 这实际也是表语从句的另一种写法.
    例如:
    In relocatable files, st_value holds a section offset for a defined symbol. That is, st_value is an offset from the beginning of the section that st_shndx identifies.

    总结

    分析英文中的长句难句, 要点如下:

    首先得将句子简化, 即将起修饰作用的部分全都一一砍去, 只留下主干. 因为主干往往比较精简直观, 不容易对我们的分析与判断产生干扰与混淆.

    然后, 将精简后的句子, 往我们学过的句型结构上套, 哪个句型最合理, 就可以认为该长难句就是是哪个句型的实例.

    最重要的, 需要预先在脑海里存储了丰富的句型, 这样在遇到长难句时, 才有可以往上套用的模板. 因为我们总是用旧知识来解释新东西.

    如果发现该长难句无法套用已学的任何句型结构, 则说明该长难句触及到我们当前知识库以外的东西了, 无法用现有的知识或模型来解释, 这意味着我们有新东西需要学了, 我们正站在我们知识库的边界, 现在需要去拓展这个库的边界了(这是一件值得兴奋的事情). 我们需要去学习研究新东西: 是否有一种我们还未知道的新句型?

    参考

    表示强调的that

    名词性从句之表语从句(or叫补语从句)

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  • 原标题:关于大数据,你应该知道的75专业术语 上篇(25 术语)如果你刚接触大数据,你可能会觉得这领域很难以理解,无从下手。不过,你可以从下面这份包含了 25 大数据术语的清单入手,那么我们开始吧。算法...

    原标题:关于大数据,你应该知道的75个专业术语

    上篇(25 个术语)

    如果你刚接触大数据,你可能会觉得这个领域很难以理解,无从下手。不过,你可以从下面这份包含了 25 个大数据术语的清单入手,那么我们开始吧。

    算法(Algorithm):算法可以理解成一种数学公式或用于进行数据分析的统计学过程。那么,「算法」又是何以与大数据扯上关系的呢?要知道,尽管算法这个词是一个统称,但是在这个流行大数据分析的时代,算法也经常被提及且变得越发流行。

    分析(Analytics):让我们试想一个很可能发生的情况,你的信用卡公司给你发了封记录着你全年卡内资金转账情况的邮件,如果这个时候你拿着这张单子,开始认真研究你在食品、衣物、娱乐等方面消费情况的百分比会怎样?你正在进行分析工作,你在从你原始的数据(这些数据可以帮助你为来年自己的消费情况作出决定)中挖掘有用的信息。那么,如果你以类似的方法在推特和脸书上对整个城市人们发的帖子进行处理会如何呢?在这种情况下,我们就可以称之为大数据分析。所谓大数据分析,就是对大量数据进行推理并从中道出有用的信息。以下有三种不同类型的分析方法,现在我们来对它们分别进行梳理。

    描述性分析法(Deive Analytics):如果你只说出自己去年信用卡消费情况为:食品方面 25%、衣物方面 35%、娱乐方面 20%、剩下 20% 为杂项开支,那么这种分析方法被称为描述性分析法。当然,你也可以找出更多细节。

    预测性分析法(Predictive Analytics):如果你对过去 5 年信用卡消费的历史进行了分析,发现每年的消费情况基本上呈现一个连续变化的趋势,那么在这种情况下你就可以高概率预测出:来年的消费状态应该和以往是类似的。这不是说我们在预测未来,而是应该理解为,我们在「用概率预测」可能发生什么事情。在大数据的预测分析中,数据科学家可能会使用先进的技术,如机器学习,和先进的统计学处理方法(这部分后面我们会谈到)来预测天气情况、经济变化等等。

    规范性分析(Preive Analytics):这里我们还是用信用卡转账的例子来理解。假如你想找出自己的哪类消费(如食品、娱乐、衣物等等)可以对整体消费产生巨大影响,那么基于预测性分析(Predictive Analytics)的规范性分析法通过引入「动态指标(action)」(如减少食品或衣物或娱乐)以及对由此产生的结果进行分析来规定一个可以降低你整体开销的最佳消费项。你可以将它延伸到大数据领域,并想象一个负责人是如何通过观察他面前多种动态指标的影响,进而作出所谓由「数据驱动」的决策的。

    批处理(Batch processing):尽管批量数据处理从大型机(mainframe)时代就已经存在了,但是在处理大量数据的大数据时代面前,批处理获得了更重要的意义。批量数据处理是一种处理大量数据(如在一段时间内收集到的一堆交易数据)的有效方法。分布式计算(Hadoop),后面会讨论,就是一种专门处理批量数据的方法。

    Cassandra:是一个很流行的开源数据管理系统,由 Apache Software Foundation 开发并运营。Apache 掌握了很多大数据处理技术,Cassandra 就是他们专门设计用于在分布式服务器之间处理大量数据的系统。

    云计算(Cloud computing):虽然云计算这个词现在已经家喻户晓,这里大可不必赘述,但是为了全篇内容完整性的考虑,笔者还是在这里加入了云计算词条。本质上讲,软件或数据在远程服务器上进行处理,并且这些资源可以在网络上任何地方被访问,那么它就可被称为云计算。

    集群计算(Cluster computing):这是一个来描述使用多个服务器丰富资源的一个集群(cluster)的计算的形象化术语。更技术层面的理解是,在集群处理的语境下,我们可能会讨论节点(node)、集群管理层(cluster management layer)、负载平衡(load balancing)和并行处理(parallel processing)等等。

    暗数据(Dark data):这是一个生造词,在笔者看来,它是用来吓唬人,让高级管理听上去晦涩难懂的。基本而言,所谓暗数据指的是,那些公司积累和处理的实际上完全用不到的所有数据,从这个意义上来说我们称它们为「暗」的数据,它们有可能根本不会被分析。这些数据可以是社交网络中的信息,电话中心的记录,会议记录等等。很多估计认为所有公司的数据中有 60% 到 90% 不等可能是暗数据,但实际上没人知道。

    数据湖(Data lake):当笔者第一次听到这个词时,真的以为这是个愚人节笑话。但是它真的是一个术语。所以一个数据湖(data lake)即一个以大量原始格式保存了公司级别的数据知识库。这里我们介绍一下数据仓库(Data warehouse)。数据仓库是一个与这里提到的数据湖类似的概念,但不同的是,它保存的是经过清理和并且其它资源整合后的结构化数据。数据仓库经常被用于通用数据(但不一定如此)。一般认为,一个数据湖可以让人更方便地接触到那些你真正需要的数据,此外,你也可以更方便地处理、有效地使用它们。

    数据挖掘(Data mining):数据挖掘关乎如下过程,从一大群数据中以复杂的模式识别技巧找出有意义的模式,并且得到相关洞见。它与前文所述的「分析」息息相关,在数据挖掘中,你将会先对数据进行挖掘,然后对这些得到的结果进行分析。为了得到有意义的模式(pattern),数据挖掘人员会使用到统计学(一种经典的旧方法)、机器学习算法和人工智能。

    数据科学家:数据科学家是时下非常性感的一门行业。它指那些可以通过提取原始数据(这就是我们前面所谓的数据湖)进而理解、处理并得出洞见的这样一批人。部分数据科学家必备的技能可以说只有超人才有:分析能力、统计学、计算机科学、创造力、讲故事能力以及理解商业背景的能力。难怪这帮人工资很高。

    分布式文件系统(Distributed File System):大数据数量太大,不能存储在一个单独的系统中,分布式文件系统是一个能够把大量数据存储在多个存储设备上的文件系统,它能够减少存储大量数据的成本和复杂度。

    ETL:ETL 代表提取、转换和加载。它指的是这一个过程:「提取」原始数据,通过清洗/丰富的手段,把数据「转换」为「适合使用」的形式,并且将其「加载」到合适的库中供系统使用。即使 ETL 源自数据仓库,但是这个过程在获取数据的时候也在被使用,例如,在大数据系统中从外部源获得数据。

    Hadoop:当人们思考大数据的时候,他们会立即想到 Hadoop。Hadoop 是一个开源软件架构(logo 是一头可爱的大象),它由 Hadoop 分布式文件系统(HDFS)构成,它允许使用分布式硬件对大数据进行存储、抽象和分析。如果你真的想让某人对这个东西印象深刻,你可以跟他说 YARN(Yet Another Resource Scheduler),顾名思义,就是另一个资源调度器。我确实被提出这些名字的人深深震撼了。提出 Hadoop 的 Apache 基金会,还负责 Pig、Hive 以及 Spark(这都是一些软件的名字)。你没有被这些名字惊艳到吗?

    内存计算(In-memory computing):通常认为,任何不涉及到 I/O 访问的计算都会更快一些。内存计算就是这样的技术,它把所有的工作数据集都移动到集群的集体内存中,避免了在计算过程中向磁盘写入中间结果。Apache Spark 就是一个内存计算的系统,它相对 Mapreduce 这类 I/O 绑定的系统具有很大的优势。

    物联网(IoT):最新的流行语就是物联网(IoT)。IoT 是嵌入式对象中(如传感器、可穿戴设备、车、冰箱等等)的计算设备通过英特网的互联,它们能够收发数据。物联网生成了海量的数据,带来了很多大数据分析的机遇。

    机器学习(Machine Learning):机器学习是基于喂入的数据去设计能够学习、调整和提升的系统的一种方法。使用设定的预测和统计算法,它们持续地逼近「正确的」行为和想法,随着更多的数据被输入到系统,它们能够进一步提升。

    MapReduce:MapReduce 可能有点难以理解,我试着解释一下吧。MapReduceMapReduce 是一个编程模型,最好的理解就是要注意到 Map 和 Reduce 是两个不同的过程。在 MapReduce 中,程序模型首先将大数据集分割成一些小块(这些小块拿技术术语来讲叫做「元组」,但是我描述的时候会尽量避免晦涩的技术术语),然后这些小块会被分发给不同位置上的不同计算机(也就是说之前描述过的集群),这在 Map 过程是必须的。然后模型会收集每个计算结果,并且将它们「reduce」成一个部分。MapReduce 的数据处理模型和 Hadoop 分布式文件系统是分不开的。

    非关系型数据库(NoSQL):这个词听起来几乎就是「SQL,结构化查询语言」的反义词,SQL 是传统的关系型数据管理系统(RDBMS)必需的,但是 NOSQL 实际上指的是「不止 SQL」。NoSQL 实际上指的是那些被设计来处理没有结构(或者没有「schema」,纲要)的大量数据的数据库管理系统。NoSQL 适合大数据系统,因为大规模的非结构化数据库需要 NoSQL 的这种灵活性和分布式优先的特点。

    R 语言:这还有人能给一个编程语言起一个更加糟糕的名字吗?R 语言就是这样的语言。不过,R 语言是一个在统计工作中工作得很好的语言。如果你不知道 R 语言,别说你是数据科学家。因为 R 语言是数据科学中最流行的编程语言之一。

    Spark(Apache Spark):Apache Spark 是一个快速的内存数据处理引擎,它能够有效地执行那些需要迭代访问数据库的流处理、机器学习以及 SQL 负载。Spark 通常会比我们前面讨论过的 MapReduce 快好多。

    流处理(Stream processing):流处理被设计来用于持续地进行流数据的处理。与流分析技术(指的是能够持续地计算数值和统计分析的能力)结合起来,流处理方法特别能够针对大规模数据的实时处理。

    结构化 vs 非结构化数据(Structured v Unstructured Data):这是大数据中的对比之一。结构化数据基本上是那些能够被放在关系型数据库中的任何数据,以这种方式组织的数据可以与其他数据通过表格来关联。非结构化数据是指任何不能够被放在关系型数据库中的数据,例如邮件信息、社交媒体上的状态,以及人类语音等等。

    二、下篇(50 个术语)

    这篇文章是上篇文章的延续,由于上篇反响热烈,我决定多介绍 50 个相关术语。下面来对上篇文章涵盖的术语做个简短的回顾:算法,分析,描述性分析,预处理分析,预测分析,批处理,Cassandra(一个大规模分布式数据存储系统),云计算,集群计算,暗数据,数据湖,数据挖掘,数据科学家,分布式文件系统,ETL,Hadoop(一个开发和运行处理大规模数据的软件平台),内存计算,物联网,机器学习,Mapreduce(hadoop 的核心组件之一),NoSQL(非关系型的数据库),R,Spark(计算引擎),流处理,结构化 vs 非结构化数据。

    我们接下来继续了解另外 50 个大数据术语。

    Apache:软件基金会(ASF)提供了许多大数据的开源项目,目前有 350 多个。解释完这些项目需要耗费大量时间,所以我只挑选解释了一些流行术语。

    Apache Kafka:命名于捷克作家卡夫卡,用于构建实时数据管道和流媒体应用。它如此流行的原因在于能够以容错的方式存储、管理和处理数据流,据说还非常「快速」。鉴于社交网络环境大量涉及数据流的处理,卡夫卡目前非常受欢迎。

    Apache Mahout:Mahout 提供了一个用于机器学习和数据挖掘的预制算法库,也可用作创建更多算法的环境。换句话说,机器学习极客的最佳环境。

    Apache Oozie:在任何编程环境中,你都需要一些工作流系统通过预定义的方式和定义的依赖关系,安排和运行工作。Oozie 为 pig、MapReduce 以及 Hive 等语言编写的大数据工作所提供正是这个。

    Apache Drill, Apache Impala, Apache Spark SQL:这三个开源项目都提供快速和交互式的 SQL,如与 Apache Hadoop 数据的交互。如果你已经知道 SQL 并处理以大数据格式存储的数据(即 HBase 或 HDFS),这些功能将非常有用。抱歉,这里说的有点奇怪。

    Apache Hive:知道 SQL 吗?如果知道那你就很好上手 Hive 了。Hive 有助于使用 SQL 读取、写入和管理驻留在分布式存储中的大型数据集。

    Apache Pig:Pig 是在大型分布式数据集上创建、查询、执行例程的平台。所使用的脚本语言叫做 Pig Latin(我绝对不是瞎说,相信我)。据说 Pig 很容易理解和学习。但是我很怀疑有多少是可以学习的?

    Apache Sqoop:一个用于将数据从 Hadoop 转移到非 Hadoop 数据存储(如数据仓库和关系数据库)的工具。

    Apache Storm:一个免费开源的实时分布式计算系统。它使得使用 Hadoop 进行批处理的同时可以更容易地处理非结构化数据。

    人工智能(AI):为什么 AI 出现在这里?你可能会问,这不是一个单独的领域吗?所有这些技术发展趋势紧密相连,所以我们最好静下心来继续学习,对吧?AI 以软硬件结合的方式开发智能机器和软件,这种硬件和软件的结合能够感知环境并在需要时采取必要的行动,不断从这些行动中学习。是不是听起来很像机器学习?跟我一起「困惑」吧。

    行为分析(Behavioral Analytics):你有没有想过谷歌是如何为你需要的产品/服务提供广告的?行为分析侧重于理解消费者和应用程序所做的事情,以及如何与为什么它们以某种方式起作用。这涉及了解我们的上网模式,社交媒体互动行为,以及我们的网上购物活动(购物车等),连接这些无关的数据点,并试图预测结果。举一个例子,在我找到一家酒店并清空购物车后,我收到了度假村假期线路的电话。我还要说多点吗?

    Brontobytes:1 后面 27 个零,这是未来数字世界存储单位的大小。而我们在这里,来谈谈 Terabyte、Petabyte、Exabyte、Zetabyte、Yottabyte 和 Brontobyte。你一定要读这篇文章才能深入了解这些术语。

    商业智能(Business Intelligence):我将重用 Gartner 对 BI 的定义,因为它解释的很好。商业智能是一个总称,包括应用程序、基础设施、工具以及最佳实践,它可以访问和分析信息,从而改善和优化决策及绩效。

    生物测定学(Biometrics):这是一项 James Bondish 技术与分析技术相结合的通过人体的一种或多种物理特征来识别人的技术,如面部识别,虹膜识别,指纹识别等。

    点击流分析(Clickstream analytics):用于分析用户在网络上浏览时的在线点击数据。有没有想过即使在切换网站时,为什么某些谷歌广告还是阴魂不散?因为谷歌大佬知道你在点击什么。

    聚类分析(Cluster Analysis):是一个试图识别数据结构的探索性分析,也称为分割分析或分类分析。更具体地说,它试图确定案例的同质组(homogenous groups),即观察、参与者、受访者。如果分组以前未知,则使用聚类分析来识别案例组。因为它是探索性的,确实对依赖变量和独立变量进行了区分。SPSS 提供的不同的聚类分析方法可以处理二进制、标称、序数和规模(区间或比率)数据。

    比较分析(Comparative Analytics):因为大数据的关键就在于分析,所以本文中我将深入讲解分析的意义。顾名思义,比较分析是使用诸如模式分析、过滤和决策树分析等统计技术来比较多个进程、数据集或其他对象。我知道它涉及的技术越来越少,但是我仍无法完全避免使用术语。比较分析可用于医疗保健领域,通过比较大量的医疗记录、文件、图像等,给出更有效和更准确的医疗诊断。

    关联分析(Connection Analytics):你一定看到了像图表一样的蜘蛛网将人与主题连接起来,从而确定特定主题的影响者。关联分析分析可以帮助发现人们、产品、网络之中的系统,甚至是数据与多个网络结合之间的相关连接和影响。

    数据分析师(Data Analyst):数据分析师是一个非常重要和受欢迎的工作,除了准备报告之外,它还负责收集、编辑和分析数据。我会写一篇更详细的关于数据分析师的文章。

    数据清洗(Data Cleansing):顾名思义,数据清洗涉及到检测并更正或者删除数据库中不准确的数据或记录,然后记住「脏数据」。借助于自动化或者人工工具和算法,数据分析师能够更正并进一步丰富数据,以提高数据质量。请记住,脏数据会导致错误的分析和糟糕的决策。

    数据即服务(DaaS):我们有软件即服务(SaaS), 平台即服务(PaaS),现在我们又有 DaaS,它的意思是:数据即服务。通过给用户提供按需访问的云端数据,DaaS 提供商能够帮助我们快速地得到高质量的数据。

    数据虚拟化(Data virtualization):这是一种数据管理方法,它允许某个应用在不知道技术细节(如数据存放在何处,以什么格式)的情况下能够抽取并操作数据。例如,社交网络利用这个方法来存储我们的照片。

    脏数据(Dirty Data):既然大数据这么吸引人,那么人们也开始给数据加上其他的形容词来形成新的术语,例如黑数据(dark data)、脏数据(dirty data)、小数据(small data),以及现在的智能数据(smart data)。脏数据就是不干净的数据,换言之,就是不准确的、重复的以及不一致的数据。显然,你不会想着和脏数据搅在一起。所以,尽快地修正它。

    模糊逻辑(Fuzzy logic):我们有多少次对一件事情是确定的,例如 100% 正确?很稀少!我们的大脑将数据聚合成部分的事实,这些事实进一步被抽象为某种能够决定我们决策的阈值。模糊逻辑是一种这样的计算方式,与像布尔代数等等中的「0」和「1」相反,它旨在通过渐渐消除部分事实来模仿人脑。

    游戏化(Gamification):在一个典型的游戏中,你会有一个类似于分数一样的元素与别人竞争,并且还有明确的游戏规则。大数据中的游戏化就是使用这些概念来收集、分析数据或者激发玩家。

    图数据库(Graph Databases):图数据使用节点和边这样的概念来代表人和业务以及他们之间的关系,以挖掘社交媒体中的数据。是否曾经惊叹过亚马逊在你买一件产品的时候告诉你的关于别人在买什么的信息?对,这就是图数据库。

    Hadoop 用户体验(Hadoop User Experience /Hue):Hue 是一个能够让使用 Apache Hadoop 变得更加容易的开源接口。它是一款基于 web 的应用;它有一款分布式文件系统的文件浏览器;它有用于 MapReduce 的任务设计;它有能够调度工作流的框架 Oozie;它有一个 shell、一个 Impala、一个 Hive UI 以及一组 Hadoop API。

    高性能分析应用(HANA):这是 SAP 公司为大数据传输和分析设计的一个软硬件内存平台。

    HBase:一个分布式的面向列的数据库。它使用 HDFS 作为其底层存储,既支持利用 MapReduce 进行的批量计算,也支持利用事物交互的批量计算。

    负载均衡(Load balancing):为了实现最佳的结果和对系统的利用,将负载分发给多个计算机或者服务器。

    元数据(Metadata):元数据就是能够描述其他数据的数据。元数据总结了数据的基本信息,这使得查找和使用特定的数据实例变得更加容易。例如,作者、数据的创建日期、修改日期以及大小,这几项是基本的文档元数据。除了文档文件之外,元数据还被用于图像、视频、电子表格和网页。

    MongoDB:MongoDB 是一个面向文本数据模型的跨平台开源数据库,而不是传统的基于表格的关系数据库。这种数据库结构的主要设计目的是让结构化数据和非结构化数据在特定类型应用的整合更快、更容易。

    Mashup:幸运的是,这个术语和我们在日常生活中使用的「mashup」一词有着相近的含义,就是混搭的意思。实质上,mashup 是一个将不同的数据集合并到一个单独应用中的方法(例如:将房地产数据与地理位置数据、人口数据结合起来)。这确实能够让可视化变得很酷。

    多维数据库(Multi-Dimensional Databases):这是一个为了数据在线分析处理(OLAP)和数据仓库优化而来的数据库。如果你不知道数据仓库是什么,我可以解释一下,数据仓库不是别的什么东西,它只是对多个数据源的数据做了集中存储。

    多值数据库(MultiValue Databases):多值数据库是一种非关系型数据库,它能够直接理解三维数据,这对直接操作 HTML 和 XML 字符串是很好的。

    自然语言处理(Natural Language Processing):自然语言处理是被设计来让计算机更加准确地理解人类日常语言的软件算法,能够让人类更加自然、更加有效地和计算机交互。

    神经网络(Neural Network):根据这个描述神经网络是一个受生物学启发的非常漂亮的编程范式,它能够让计算机从观察到的数据中学习。已经好久没有一个人会说一个编程范式很漂亮了。实际上,神经网络就是受现实生活中脑生物学启发的模型....... 与神经网络紧密关联的一个术语就是深度学习。深度学习是神经网络中一系列学习技术的集合。

    模式识别(Pattern Recognition):当算法需要在大规模数据集或者在不同的数据集上确定回归或者规律的时候,就出现了模式识别。它与机器学习和数据挖掘紧密相连,甚至被认为是后两者的代名词。这种可见性可以帮助研究者发现一些深刻的规律或者得到一些可能被认为很荒谬的结论。

    射频识别(Radio Frequency Identification/RFID):射频识别是一类使用非接触性无线射频电磁场来传输数据的传感器。随着物联网的发展,RFID 标签能够被嵌入到任何可能的「东西里面」,这能够生成很多需要被分析的数据。欢迎来到数据世界。

    软件即服务(SaaS):软件即服务让服务提供商把应用托管在互联网上。SaaS 提供商在云端提供服务。

    半结构化数据(Semi-structured data):半结构化数据指的是那些没有以传统的方法进行格式化的数据,例如那些与传统数据库相关的数据域或者常用的数据模型。半结构化数据也不是完全原始的数据或者完全非结构化的数据,它可能会包含一些数据表、标签或者其他的结构元素。半结构化数据的例子有图、表、XML 文档以及电子邮件。半结构化数据在万维网上十分流行,在面向对象数据库中经常能够被找到。

    情感分析(Sentiment Analysis):情感分析涉及到了对消费者在社交媒体、顾客代表电话访谈和调查中存在的多种类型的交互和文档中所表达的情感、情绪和意见的捕捉、追踪和分析。文本分析和自然语言处理是情感分析过程中的典型技术。情感分析的目标就是要辨别或评价针对一个公司、产品、服务、人或者时间所持有的态度或者情感。

    空间分析(Spatial analysis):空间分析指的是对空间数据作出分析,以识别或者理解分布在几何空间中的数据的模式和规律,这类数据有几何数据和拓扑数据。

    流处理(Stream processing):流处理被设计用来对「流数据」进行实时的「连续」查询和处理。为了对大量的流数据以很快的速度持续地进行实时的数值计算和统计分析,社交网络上的流数据对流处理的需求很明确。

    智能数据(Smart Data):是经过一些算法处理之后有用并且可操作的数据。

    Terabyte:这是一个相对大的数字数据单位,1TB 等于 1000GB。据估计,10TB 能够容纳美国国会图书馆的所有印刷品,而 1TB 则能够容纳整个百科全书 Encyclopedia Brittanica。

    可视化(Visualization):有了合理的可视化之后,原始数据就能够使用了。当然这里的可视化并不止简单的图表。而是能够包含数据的很多变量的同时还具有可读性和可理解性的复杂图表。

    Yottabytes:接近 1000 Zettabytes,或者 2500 万亿张 DVD。现在所有的数字存储大概是 1 Yottabyte,而且这个数字每 18 个月会翻一番。

    Zettabytes:接近 1000 Exabytes,或者 10 亿 Terabytes。返回搜狐,查看更多

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  • 有时候,我总想记录写平实的东西进来,但情绪不允许我不掺杂感情的去叙述,文字的魅力和局限都在于此,我们用语言去形容人,但往往都是言过其实,所以我只喜欢读死人的传记,多数时候,活人是不值得尊敬的。...
  • 居然要周末加班才解决这问题

    千次阅读 2019-10-30 22:10:55
    万万没想到,最近的一任务居然在一周没有解决,弄得周六在家忙了一天,还没完成,直到周日早上灵光一闪,才完成了。坦白讲,我已经好久没有过这种体验了,被一技术问题困扰了好几天,如此这般茫然失措,不过好在...
  • 大学四年,看过的优质书籍推荐

    万次阅读 多人点赞 2019-10-22 16:24:30
    ,那么将会有大量的图片,让你轻松读懂晦涩的知识点,相信你天就能看完了,不过我建议你最好做一下笔记,不过,有些东西你很快就忘光光了,笔记面试的时候,还得要你把一些东西说出来。 MySQL 1、MySQL必知必...
  • 文章目录前言1. 一词多义1.1 scale1.2 borad1.3 cell1.4 ... 合成法4.1 写法4.2 合成形式4.2.1主谓型合成词与动宾型合成词4.2.2副词+动词4.2.3名词+形容词4.2.4 形容词+名词(动词)+ed4.2.5 链接短语4.2.5 仿造词 ...
  • 作者 | 黑帽子 (微信:heimaozi668)实不相瞒,为了写这篇文章,我憋了有三月时间。去年底,我实打实做了俩抖音壁纸号,把整套玩法亲自摸索了一遍,为此我也花费了1299元成本,...
  • 三入职场!你可以从我身上学到这些(附毕业Vlog)

    千次阅读 多人点赞 2022-06-24 16:31:42
    本文关键字:毕业季、职场、学习、IT、Vlog。这不是一篇标题党的文章,而是博主自身三次从学校踏入职场的亲身经历和心境变化。希望用自己的故事将学习、工作、生活三方面融合在一起,为大家带去一点方向。......
  • 两个小时的课程里,周航将自己创业的经历,做了不留余地的思考,讲了很多掏心掏肺的话。我和在场的 CEO 们都深受感动,回馈以持续不断的掌声。 人在骨子里是喜欢成功、厌恶失败的。所以市面上讲述成功学的书琳琅满目...
  • 找出k与测试数据最相近的k训练数据,对分类则取其预测标签就是k训练数据中出现最多的分类。 算法过程: 计算测试样本与每训练样本距离; 排序并选择前k训练样本; 确定前k训练样本中各个类别的出现频率...
  • 公司倒闭 1 年了,而我当年的项目上了 GitHub 热榜

    万次阅读 多人点赞 2019-07-10 10:01:08
    公司倒闭 1 年多了,而我在公司倒闭时候做的开源项目,最近却上了 GitHub Trending,看着这数据,真是不胜唏嘘。 缘起 2017 年 11 月份的时候,松哥所在的公司因为经营不善要关门了,关门的是深圳分公司,北京...
  • 大学四年,这些让我起飞的计算机必看书籍

    千次阅读 多人点赞 2021-06-14 19:24:05
    如果你想继续了解 http 的话,就可以考虑看《图解http》这本书了,居然是图解,那么将会有大量的图片,让你轻松读懂晦涩的知识点,相信你天就能看完了,不过我建议你最好做一下笔记,不过,有些东西你很快就忘光光...
  • 图片来源:Mathworks翻译 | 王赫编辑 | Donna2012年,三位深度学习的“巨人”Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever 和 Geoffrey Hinton,联合发表了题为 ...自此,卷积神经网络( CNNs )就成了一万人追捧的工具,并

空空如也

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