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英文文法学习笔记(5)句子的要素及种类 1.1 词类1.2 片语及子句1.3 句子的要素1.4 句子的种类(由内容)1.5 句子的种类(由结构)2.1 词类2.2 片语及子句2.

一、经典例句 1.1 词类 1.2 片语及子句 1.3 句子的要素 1.4 句子的种类(由内容) 1.5 句子的种类(由结构)) 二、知识点回顾(对应例句编号) 2.1 词类 2.2 片语及子句 2.3...句子的要素 2.4 句子的种类(由内容) 2.5 句子的种类(由结构)) 三、例句中文翻译(参考) 3.1 词类 3.2 片语及子句 3.3 句子的要素 3.4 句子的种类(由内容) 3.5 句子的种类...Very strange men walked quite fast down the stairs. 1.4 句子的种类(由内容) 45....1.5 句子的种类(由结构) 74. I have a sufficient income to support you. 75....2.4 句子的种类(由内容) 直述句:包含肯定句和否定句。

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Python 千题 —— 基础篇】句子单词小写

编写一个程序,输入一个句子字符串,然后将该字符串的全部字符转换成小写形式。 输入描述 输入一个字符串(句子)。 输出描述 程序将输入句子的所有字符转换为小写形式,并输出。...--- 思路讲解 下面是这个Python编程习题的思路讲解,适用于初学者: 读取输入句子字符串: 首先,我们使用 input() 函数读取用户输入的句子字符串,并将其存储在名为 input_sentence...相关知识点 这个Python编程习题涉及了以下主要知识点: input函数: input() 是Python中的内置函数,用于从用户处读取输入。它将等待用户在控制台中输入数据,并返回用户输入的内容。...lowercase_sentence = input_sentence.lower() print函数: print() 是Python中的内置函数,用于将文本或变量的值输出到控制台。...print(lowercase_sentence) 这个习题适合初学者,因为它涵盖了Python编程的基础知识,包括输入、字符串操作、函数调用、输出和基本语法。

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    Python 千题 —— 基础篇】句子首字母要大写

    题目描述 英文句子首字母经常需要大写,编写一个程序,输入一个句子字符串,然后将该句子的首字母大写。 输入描述 输入一个句子字符串。 输出描述 程序将输入句子的首字母大写后的句子输出。...input_sentence.capitalize() # 使用print函数将首字母大写后的句子输出 print(capitalized_sentence) 思路讲解 下面是这个Python编程习题的思路讲解...相关知识点 这个Python编程习题涉及了以下主要知识点: input函数: input() 是Python中的内置函数,用于从用户处读取输入。它将等待用户在控制台中输入数据,并返回用户输入的内容。...capitalized_sentence = input_sentence.capitalize() print函数: print() 是Python中的内置函数,用于将文本或变量的值输出到控制台。...print(capitalized_sentence) 这个习题适合初学者,因为它涵盖了Python编程的基础知识,包括输入、字符串操作、函数调用、输出和基本语法。

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    句子表示为向量(上):无监督句子表示学习(sentence embedding)

    对于第二步,个人的直观理解是移出所有句子的共有信息,因此保留下来的句子向量更能够表示本身并与其它句子向量产生差距。...\(W_{sen}\)为大小为\(H \times (L \times k)\)的矩阵,\(b_{sen}\)为大小为\(H \times 1\)的偏移向量; 最后将\(q_C\)输入到全连接层进行二类...具体地,skip-thought模型如下图,给定一个连续的句子三元组,对中间的句子进行编码,通过编码的句子向量预测前一个句子和后一个句子。...为了得到句子向量,将句子看成一个完整的窗口,模型的输入为句子中的n-grams,目标是预测句子中的missing word(目标词),而句子向量是所有n-grams向量表示的平均。...具体地,模型的输入为一个句子\(s\)以及一个候选句子集合\(S_{cand}\),其中\(S_{cand}\)包含一个句子\(s_{ctxt}\)是\(s\)的上下文句子(也就是\(s\)的前一个句子或后一个句子

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    深度学习之句子表达

    既然词语能表达,那句子也同样能被分布式的向量表示。这里主要介绍几种句子的表示方法。 1....缺点:句子空间比词语空间大的多,不可能为每个句子得到embedding。要是有新的句子出现,需要重训,很麻烦。 2. skip-thought模型 模型很简单,思路也很简单。...大致思路就是:将句子进行拆分、更换词序、删词等操作得到一系列的噪声数据,然后通过auto-encoder使得当前句子离原句子最相近(概率最大)。...这种方式:拆分句子组合得到的信息较少,引入噪声重新构建原始句子得到的表达与上下文无关。...同样是使用中间句子预测上下两句。中间句子用词语embedding取平均得到,上下文句子拆分成一个个词语。缺点就是丢失了句子的序列信息。 ?

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    大型语言模型:SBERT — 句子BERT

    不幸的是,这种方法对于 BERT 来说是不可能的:BERT 的核心问题是,每次同时传递和处理两个句子时,很难获得仅独立表示单个句子的嵌入。...另一种方法是将单个句子传递给 BERT,然后对输出标记嵌入进行平均。然而,获得的结果甚至比简单平均 GLoVe 嵌入还要糟糕。 ❝推导独立句子嵌入是 BERT 的主要问题之一。...在推理过程中,可以通过以下两种方式之一使用该架构: 通过给定的句子对,可以计算相似度得分。推理工作流程与训练完全相同。 对于给定的句子,可以提取其句子嵌入(在应用池化层之后)以供以后使用。...当我们得到大量句子的集合并旨在计算它们之间的成对相似度分数时,这特别有用。通过将每个句子仅运行一次 BERT,我们提取了所有必要的句子嵌入。...Code SentenceTransformers 是一个用于构建句子嵌入的最先进的 Python 库。它包含多个针对不同任务的预训练模型。

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    Python爬虫——Python 岗位

    Python 爬虫入门(二)——爬取妹子图 Python 爬虫入门(一)——爬取糗百 本篇以拉勾网为例来说明一下如何获取 Ajax 请求内容 本文目标 获取 Ajax 请求,解析 JSON 中所需字段...数据保存到 Excel 中 数据保存到 MySQL, 方便分析 简单分析 五个城市 Python 岗位平均薪资水平 ?...Python 岗位要求学历分布 ? Python 行业领域分布 ? Python 公司规模分布 ?...查看页面结构 我们输入查询条件以 Python 为例,其他条件默认不选,点击查询,就能看到所有 Python 的岗位了,然后我们打开控制台,点击网络标签可以看到如下请求: ?.../tree/master/%E7%88%AC%E8%99%AB%E9%9B%86%E5%90%88 如果你想要爬虫获取的岗位信息,请关注公号【智能制造专栏】后台留言发送 "python岗位"。

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