英文构词法 —— circum- 前缀】的更多相关文章

1. - circum-:表示环绕,周围,圆周: circle:圆:循环: circumference:圆周,周长,胸围: circumstance:环境: circumnavigation:环球航行: circumnavigate the world /globe circumvent:v. 包围:智取:绕行,规避 get around…
1. -ant:--人 accountant:会计, account(ac+count):计数,账户: assistant:助手: assist:帮助 descendant:后裔: descend:下降: emigrant:(自本国移居他国的)移民: emigrate:自本国移居到他国: immigrant:(自外国移入的)移民: 2. -ent:做--动作的,有--性质的 different:不同的: dependent:依赖的: absorbent:能吸收的:…
redis作为缓存服务器为MySQL数据库提供较高的防御性,对于一些数据的查询可以直接从缓存中可以进行查询. 但是,某些情况下,我们需要清除缓存. 以下场景: 公司经常做活动,每个活动都存在大量的数据.在新活动进行测试的时候,也会产生一些缓存,但是删除这些缓存如果不能批量删除就有点烦了. 在写活动的时候,为了保证活动的缓存不冲突,用自己姓名的前缀及活动的英文名作为前缀.缓存在很大程度上能够帮助我们降低服务器的访问压力,但是也要防止缓存失效的情况,缓存并不能作为我们的最终依靠. 首先在缓存中查询,…
1.说明 表名的长度最长为18个字符 茶色的字段为主键或联合主键 浅黄色的字段为索引 浅灰底色的字段为临时表中比正式表多出的字段 数据库系统:Sqlserver2008 脚本工具:使用CodeGenerate生成文档 数据库名称: rmsdb 事件探查器:AnjLab 2       表结构 说明,此表结构是在powerdesigner15工具上设计好后由下面的工具生成,sql脚本可以正确执行…
前提摘要:  可以给电影加字幕,目前支持srt和ass格式, 功能摘要:  支持微调字幕,设置大小,颜色,位置 1 .字幕解析类 package com.hhzt.iptv.lvb_x.utils; import android.os.Handler;import android.util.Log; import com.hhzt.iptv.lvb_x.Constant;import com.hhzt.iptv.lvb_x.log.LogUtil;import com.hhzt.iptv.lvb…
UNIX 与 Linux 之间的关系是一个很有意思的话题.在目前主流的服务器端操作系统中,UNIX 诞生于 20 世纪 60 年代末,Windows 诞生于 20 世纪 80 年代中期,Linux 诞生于 20 世纪 90 年代初,可以说 UNIX 是操作系统中的"老大哥",后来的 Windows 和 Linux 都参考了 UNIX. 现代的 Windows 系统已经朝着“图形界面”的方向发展了,和 UNIX 系统有了巨大的差异,从表面上甚至看不出两者的关联. UNIX 的坎坷历史 U…
scala程序开发入门,快速步入scala的门槛: 1.Scala的特性: A.纯粹面向对象(没有基本类型,只有对象类型).Scala的安装与JDK相同,只需要解压之后配置环境变量即可:B.Scala在安装之前必须先安装JDK,因为Scala的编译结果是中间字节码文件,它需要在JVM上运行,Scala可以调用Java类库来完成某些功能:C.Scala类似于python,一半面向过程一半面向对象,还可以基于shell的命令行进行操作,当然也可以像Java那样先使用scalac编译成中间字节码之后再…
导语 在NLP领域,语义相似度的计算一直是个难题:搜索场景下Query和Doc的语义相似度.feeds场景下Doc和Doc的语义相似度.机器翻译场景下A句子和B句子的语义相似度等等.本文通过介绍DSSM.CNN-DSSM.LSTM-DSSM等深度学习模型在计算语义相似度上的应用,希望给读者带来帮助. 1. 背景 以搜索引擎和搜索广告为例,最重要的也最难解决的问题是语义相似度,这里主要体现在两个方面:召回和排序. 在召回时,传统的文本相似性如 BM25,无法有效发现语义类 Query-Doc 结果…
python使用xlrd读取excel数据时,整数变小数: 解决方法: 1.有个比较简单的就是在数字和日期的单元格内容前加上一个英文的逗号即可.如果数据比较多,也可以批量加英文逗号的前缀(网上都有方法).(这种比较适合数据量较少的时候,如果数据量比较多,建议使用方法2) 2.通过程序代码判断单元格内容的ctype来解决 实例: for i in range(rows): if i==0: continue row_content = [] for j in range(cols-1): ctyp…
1. 文本相似度计算-文本向量化 2. 文本相似度计算-距离的度量 3. 文本相似度计算-DSSM算法 4. 文本相似度计算-CNN-DSSM算法 1. 前言 最近在学习文本相似度的计算,前面两篇文章分别介绍了文本的向量化和文本的距离度量,这两篇文章的思路主要在机器学习的框架下面,本文准备换一个思路,从深度学习的角度来处理文本相似度的问题. 本文介绍DSSM(Deep Structured Semantic Models)深度学习架构. 2. DSSM原理 DSSM的原理很简单,通过搜索引擎里Q…