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  • 名词基本用法PPT课件.pptx
  • 名词性从句引导词的基本用法

    万次阅读 2019-07-09 19:57:12
    一、用于引导名词性从句的引导词有以下几类: 连接代词: what, which, who, whom, whose 连接副词: when, where, why, how 连接连词: that (宾语从句或表语从句中"that"有时可以省略);whether,if (均表示...

    一、用于引导名词性从句的引导词有以下几类:

    • 连接代词: what, which, who, whom, whose
    • 连接副词: when, where, why, how
    • 连接连词: that (宾语从句或表语从句中"that"有时可以省略);whether,if (均表示“是否”表明从句内容的不确定性);as if ,as though (均表示“好像”,“似乎”)

    二、what, which在从句中作主语、宾语、表语或定语;who在从句中作主语、表语;whom在从句中作宾语;whose在从句中作定语;when, where, why, how在从句中分别作时间状语、地点状语、原因状语、方式状语。例如

    1.Choose which you like best.
    选你最喜欢的。
    
    2.Who has taken away my bag is unknown.
    谁拿走了我的包还不知道。
    
    3.Have you decided whom you are to nominate as your candidate?
    你们是否已经决定提名谁做候选人了?
    
    4.He asked when Mr. Gilbert would be allowed to go home.
    他问什么时候可以允许吉尔伯特先生回家。
    
    5.Where we can look up his address is still a problem.
    我们在哪儿可以查到他的地址还是个难题。
    
    6.Why he did that wasn’t quite clear.
    他为什么做那件事还不十分清楚。
    
    7.How they will solve the serious problem has not been decided.
    他们将怎样解决这个严重问题还没有决定。
    

    三、what作连接代词引导的名词性从句既可以表示一个问“什么……?”的问题, 也可以表示相当于“名词/代词+关系代词引导的定语从句”结构的意思, 这种特殊用法在语法上被称作“关系代词型的what”,例如:

    1. He is not what (=the person that) he was a few years ago.
    他不是几年前的他了。
    
    2. This is what (=the place that) they call Salt Lake City.
    这就是他们称作盐湖城的地方。
    
    3. What (=the place that) is now the North Sahara Desert was once a civilized world. 
    现在的北部撒哈拉沙漠曾是一个文明世界。
    
    4.Our income is now double what (=the income that) it was ten years ago.
    我们现在的收入是十年前的两倍。
    
    5.The color of the flower is different from what (=the color that) it was in the morning.
    花朵(现在的)颜色与它早上的颜色不同。
    
    6.How did the cheats explain the fact that the Emperor didn't feel the new clothes in him?
    皇帝觉得身上并没有穿上新衣,对这个问题骗子是怎样解释的?
    
    7.I owe it to you that I am still alive.
    幸亏你,我现在还活着。
    
    8.She made a request that the doctor(should)be sent for at once.
    她请求立即请医生来。
    
    9.You must see to it that the children don't catch cold.(=You must see to it,and It is that the children don't catch cold.)
    你要当心,别让孩子们着凉了。
    
    10.She told me that she would accept my invitation.
    她告诉我,她接受我的邀请。
    
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  • 特殊名词用法(1)

    2020-08-20 13:02:58
    特殊名词用法1 distance2 law3 lesson 1 distance 既可以表示时间上的距离,也可以表示心理上的距离 用法 释义 in the distance 在远处 at a distance of 在……远的地方 at a/some distance 在一定...

    1 distance

    既可以表示时间上的距离,也可以表示心理上的距离

    用法释义
    in the distance在远处
    at a distance of在……远的地方
    at a/some distance在一定距离的地方
    keep one’s distance from和……疏远,不亲近

    2 law

    做名词意为法律

    用法释义
    break/disobey/be against the law违法
    keep/obey/observe the law守法
    pass the law通过法律
    make a law立法

    3 lesson

    做名词时,基本含义是‘“科目,课”,特殊含义是“教训,训诫”

    用法释义
    teach sb a leason给……一个教训
    read sb a leason训斥某人一顿
    give sb a good lesson狠狠训斥某人一顿
    give sb lesson in +学科名词老师给……上……课
    give sb a +学科名词+lesson老师给……上……课
    give sb lessons in +学科名词老师给……上……课
    have a 学科 lesson上…课
    have a lesson in 学科上…课

    4 difficulty

    作名词时,为不可数名词时,一般表示“困难,辛苦”;为可数名词时,表示具体的“困难,难题,难事”

    用法释义
    have much difficulty (in) doing sth做某事有困难
    there is much difficulty (in) doing sth做某事有困难
    without difficulty没有困难
    with difficulty困难地
    smooth away difficulties解决困难

    5 day

    作名词时,含义有很多,而且可以有许多表示不同时间段的搭配

    用法释义
    day日子、一天、白天、节日、时代
    a day表示频率
    some day有一天,只用于将来
    one day一天;用于过去或将来,作状语
    every day每天,与一般现在时连用作状语,everyday是形容词,作定语
    these day这些天,近来;与现在完成时连用作状语

    6 sight

    作名词意为:视力、视野、看见、风景

    用法释义
    at the sight of一看见…
    catch sight of看见…
    out of sight看不见
    in sight在可见之处,在望
    long/far sight(ed)远视
    short/near sight(ed)近视

    7 folk

    • 集合名词,意为“人们,伙伴”相当于people,多以复数形式folks出现,谓语动词用复数
    • 意为“亲戚,家人”相当于relatives

    8 means

    手段,方法,工具等,多于介词by构成不同含义的搭配

    用法释义
    by this mans通过这种方式
    by means of通过…的方式
    by no means一点也不…
    by all means无论如何,务必

    9 measure

    可以指“尺寸,度量单位”,也可以指“措施,手段”“程度,幅度”等

    用法释义
    make…to one’s own measure照某人的尺码做
    take one’s measure给某人量尺码做衣服
    take measures to do sth采取措施做某事
    in great measure在很大程度上

    10 trouble

    麻烦、烦恼、困境

    用法释义
    put sb to(so mush) trouble给某人添这么多麻烦
    put sb to the trouble of doing sth让某人做某事感到很为难
    give sb trouble给某人添麻烦
    save sb trouble给某人省麻烦
    tbe in trouble处于困境中
    get sb in trouble使某人陷入困境

    11 favour

    • 表示亲切的行动,好意的表现、恩惠
    用法释义
    do sb a favour= do a favour for sb帮某人一个忙
    do sb the favour to do sth请某人帮忙做…;请求问句中也可用不定冠词
    do sb a favour by doing sth做某事帮某人一个忙
    ask sb the favour to do sth=ask a favour of sb to do sth拜托某人做某事

    12 conclusion

    • 意为结论
    用法释义
    arrive at/reach a conclusion达成决议
    come to a conclusion得出结论
    draw a conclusion from由…得出结论
    make a conclusion下结论,做出结论
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  • 云计算名词基本概念

    千次阅读 2018-03-19 08:23:49
    云计算模式:允许用户用过无所不在的,便捷...五大基本特征:(1)按需获得的自助服务;(2)广泛的网络接入;(3)资源池化;(4)快捷的弹性伸缩;(5)可计量的服务三种服务模式:(1)云基础设施即服务(IAAS);...

    云计算模式:

    允许用户用过无所不在的,便捷的,按需获得的网络接入到一个可动态配置的共享计算资源池(其中包括了网络设备、服务器、存储、应用及业务),并且以最小的管理代价或者业务提供者交互复杂度即可实现这些可配置计算资源的快速发放与发布。

    五大基本特征:

    (1)按需获得的自助服务;(2)广泛的网络接入;(3)资源池化;(4)快捷的弹性伸缩;(5)可计量的服务

    三种服务模式:

    (1)云基础设施即服务(IAAS);(2)云平台即服务(PAAS);(3)云软件即服务(SAAS)

    四类部署模式

    (1)专有云(私有云);(2)行业云;(3)公有云;(4)混合云

    SOA(面向服务的架构)Service-Oriented Architecture 可以根据需求通过网络对松散耦合的粗粒度应用组件进行分布式部署、组合和使用。服务层是SOA的基础,可以直接被应用调用,从而有效控制系统中与软件代理交互的人为依赖。服务之间通过简单精确定义接口进行通讯,不涉及底层编程接口和通讯模型。

    Devops(Development+Oprations)是一组过程,方法与系统的统称,用于促进开发(应用程序/软件工程)技术运营和质量保障(QA)部门之间的沟通、协助与整合。

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  • CNN的基本名词概念

    千次阅读 2018-12-05 20:40:30
    Filter式的特征选择方法一般使用评价准则来使特征与类别间的相关性最大,特征间的相关性最小。该方式可以很快的排除掉很多不相关的噪声特征,缩小优化特征子集搜索的规模,计算效率高,通用性好,可用作特征的预筛选...

    卷积网络的核心思想是将:局部感受野、权值共享以及时间或空间亚采样这三种结构思想结合起来获得了某种程度的位移、尺度、形变不变性.

    一、卷积层

    1.1 filter(滤波器)  filter的大小也可以说是kernel size,即卷积核的大小。  

    1.1.1  局部感受野

    如果我们有1000x1000像素的图像,有1百万个隐层神经元,那么他们全连接的话(每个隐层神经元都连接图像的每一个像素点),就有1000x1000x1000000=10^12个连接,也就是10^12个权值参数。

    如果图像的空间联系是局部的,就像人是通过一个局部的感受野去感受外界图像一样,每一个神经元都不需要对全局图像做感受,每个神经元只感受局部的图像区域,然后在更高层,将这些感受不同局部的神经元综合起来就可以得到全局的信息了。

    所以只需要100万个隐藏神经元。

    这样,我们就可以减少连接的数目,也就是减少神经网络需要训练的权值参数的个数了。

    如下图右:假如局部感受野是10x10,隐层每个感受野只需要和这10x10的局部图像相连接,所以1百万个隐层神经元就只有一亿个连接,即10^8个参数。比原来减少了四个0(数量级),这样训练起来就没那么费力了。但是计算量仍旧很大。

    1.1.2 权值共享

    我们知道,隐含层的每一个神经元都连接10x10个图像区域,也就是说每一个神经元存在10x10=100个连接权值参数。那如果我们每个神经元这100个参数是相同的呢?也就是说每个神经元用的是同一个卷积核去卷积图像。这样我们就只有多少个参数?只有100个参数啊!不管你隐层的神经元个数有多少,两层间的连接我只有100个参数啊!这就是权值共享。


    这样只提取了一种特征,但我们需要提取多种特征。假如一种滤波器,也就是一种卷积核就是提出图像的一种特征,例如某个方向的边缘。那么我们需要提取不同的特征,多加几种滤波器不就行了吗?对了。所以假设我们加到100种滤波器,每种滤波器的参数不一样,表示它提出输入图像的不同特征。这样每种滤波器去卷积图像就得到对图像的不同特征的映射,我们称之为Feature Map。

    所以100种卷积核就有100个Feature Map。这100个Feature Map就组成了一层神经元。

    到这个时候明了了吧。我们这一层有多少个参数了?100种卷积核x每种卷积核共享100个参数=100x100=10K,也就是1万个参数。才1万个参数。见下图右:不同的颜色表达不同的滤波器。

     

    1.1.3 filter的选择

    在这里可能会考虑,如何选择不同的filter来使得,不同filter的局部特征之和可以反映出来全局特征。

    Filter式的特征选择方法一般使用评价准则来使特征与类别间的相关性最大,特征间的相关性最小。该方式可以很快的排除掉很多不相关的噪声特征,缩小优化特征子集搜索的规模,计算效率高,通用性好,可用作特征的预筛选器。但当特征和分类器息息相关时,该方法不能保证选择出一个优化特征子集,即使能找到一个满足条件的优化子集,其计算规模也比较大。

    根据评价函数可分为四类:
    a.基于距离度量的
    常用的距离度量有:欧氏距离,Minkowski距离,Chebychev距离和平方距离等。
    Relief及其扩展算法ReliefF和RRelidfF,分支定界法和BFF算法都是基于距离度量的特征选择算法。
    b.基于信息度量的
    常用信息度量:信息增益与互信息,信息增益:可以有效的选出关键特征,剔除无关特征;互信息:描述两个随机变量之间相互依存关系的强弱,常见算法如下:
    基于互信息的MIFS算法
    基于最小冗余最大相关(mRMR)的方法
    基于互信息的快速滤波算法FCBF
    基于条件互信息的CMIM算法
    基于动态互信息的特征选择算法
    由于信息熵理论不要求假定数据分布是已知的能够以量化的形式度量特征间的不确定程度,且能有效地度量特征间的非线性关系,基于信息度量的特征选择算法成为近年来研究的热点,提出了许多基于信息理论的改进算法。
    c.基于依赖性度量的
    该方法利用一些统计相关系数,如Pearson相关系数,Fisher得分,方差得分,t检验,秩和检验或Hilbert-Schmidt依赖性准则等来度量特征相对于类别可分离性间的重要性程度。有人提出了一种基于稀疏表示的特征选择方法,且在人脸图像聚类实验中取得了较好的结果。
    d.基于一致性度量的
    该方法其思想是寻找全集有相同区分能力的最小子集,尽可能保留原始特征的辨识能力。它具有单调、快速、去除冗余和不相关特征、处理噪声等优点,但其对噪声数据敏感,且只适合处理离散特征。
    典型的算法有Focus,LVF等。

    1.1.4 filter的规则要求

    2D卷积中对于滤波器,也有一定的规则要求:

          1)滤波器的大小应该是奇数,这样它才有一个中心,例如3x3,5x5或者7x7。有中心了,也有了半径的称呼,例如5x5大小的核的半径就是2。

          2)滤波器矩阵所有的元素之和应该要等于1,这是为了保证滤波前后图像的亮度保持不变。当然了,这不是硬性要求了。

          3)如果滤波器矩阵所有元素之和大于1,那么滤波后的图像就会比原图像更亮,反之,如果小于1,那么得到的图像就会变暗。如果和为0,图像不会变黑,但也会非常暗。

          4)对于滤波后的结构,可能会出现负数或者大于255的数值。对这种情况,我们将他们直接截断到0和255之间即可。对于负数,也可以取绝对值。
     

    1.2 feature map (特征图)

    feather map的理解
    在cnn的每个卷积层中,数据都是以三维形式存在的。你可以把它看成许多个二维图片叠在一起(像豆腐皮一样),其中每一个二维矩阵称为一个feature map。

    feather map 是怎么生成的?
    输入层:在输入层,如果是灰度图片,那就只有一个feature map;如果是彩色图片,一般就是3个feature map(红绿蓝)。

    kernel(卷积核):层与层之间会有若干个卷积核(kernel)(也称为过滤器),上一层每个feature map分别跟每个卷积核做卷积,都会产生下一层的一个feature map,有N个卷积核,下层就会产生N个feather map。

    多个feather map的作用是什么?
    在卷积神经网络中,我们希望用一个网络模拟视觉通路的特性,分层的概念是自底向上构造简单到复杂的神经元。楼主关心的是同一层,那就说说同一层。
    我们希望构造一组基,这组基能够形成对于一个事物完备的描述,例如描述一个人时我们通过描述身高/体重/相貌等,在卷积网中也是如此。在同一层,我们希望得到对于一张图片多种角度的描述,具体来讲就是用多种不同的卷积核对图像进行卷,得到不同核(这里的核可以理解为描述)上的响应,作为图像的特征。他们的联系在于形成图像在同一层次不同基上的描述。

    下层的核主要是一些简单的边缘检测器(也可以理解为生理学上的simple cell)。

    上层的核主要是一些简单核的叠加(或者用其他词更贴切),可以理解为complex cell。

    多少个Feature Map?真的不好说,简单问题少,复杂问题多,但是自底向上一般是核的数量在逐渐变多(当然也有例外,如Alexnet),主要靠经验。


    卷积核个数的理解
    如下图红线所示:该层卷积核的个数,有多少个卷积核,经过卷积就会产生多少个feature map,也就是下图中 `豆腐皮儿`的层数、同时也是下图`豆腐块`的深度(宽度)!!这个宽度可以手动指定,一般网络越深的地方这个值越大,因为随着网络的加深,feature map的长宽尺寸缩小,本卷积层的每个map提取的特征越具有代表性(精华部分),所以后一层卷积层需要增加feature map的数量,才能更充分的提取出前一层的特征,一般是成倍增加(不过具体论文会根据实验情况具体设置)!

     

    1.2.2 卷积核的运算过程

    例如输入224x224x3(rgb三通道),输出是32位深度,卷积核尺寸为5x5。

    那么我们需要32个卷积核,每一个的尺寸为5x5x3(最后的3就是原图的rgb位深3),每一个卷积核的每一层是5x5(共3层)分别与原图的每层224x224卷积,然后将得到的三张新图叠加(算术求和),变成一张新的feature map。 每一个卷积核都这样操作,就可以得到32张新的feature map了。  也就是说:

    不管输入图像的深度为多少,经过一个卷积核(filter),最后都通过下面的公式变成一个深度为1的特征图。不同的filter可以卷积得到不同的特征,也就是得到不同的feature map。

    1.2.3filter的理解: 

    在有的文档中,一个filter等同于一个卷积核:只是指定了卷积核的长宽深;

    而有的情况(例如tensorflow等框架中,filter参数通常指定了卷积核的长、宽、深、个数四个参数),filter包含了卷积核形状和卷积核数量的概念:即filter既指定了卷积核的长宽深,也指定了卷积核的数量。

    1.2.4 channels

    channels 该如何理解?先看一看不同框架中的解释文档。

    首先,是 tensorflow 中给出的,对于输入样本中 channels 的含义。一般的RGB图片,channels 数量是 3 (红、绿、蓝);而monochrome图片,channels 数量是 1 。

     


    引用博文:

    https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/82529397 
    https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/49080029 
    https://blog.csdn.net/zx799959906/article/details/39369543 

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空空如也

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