albert

歌曲名:Veronica歌手:Alberte专辑:Svenske SporIs it all in that pretty little head of yours?What goes on in that place in the dark?Well I used to know a girl andI would have sworn that her name was VeronicaWell she used to have a carefree mind of herownand a delicate look in her eyeThese days I"m afraid she"s not even sureif her name is VeronicaDo you suppose, that waiting hands on eyes,Veronica has gone to hide?And all the time she laughs at thosewho shout her name and steal her clothesVeronicaVeronicaDid the days drag by? Did the favours wane?Did he roam down the town all the time?Will you wake from your dream,with a wolf at the door,reaching out for VeronicaWell it was all of sixty-five years agoWhen the world was the street where she livedAnd a young man sailed on a ship in the seaWith a picture of VeronicaOn the "Empress of India"And as she closed her eyes upon the world andpicked upon the bones of last week"s newsShe spoke his name outloud againDo you suppose, that waiting hands on eyes,Veronica has gone to hide?And all the time she laughs at thosewho shout her name and steal her clothesVeronicaVeronicaVeronica sits in her favourite chairand she sits very quiet and stillAnd they call her a name that they never get rightand if they don"t then nobody else willBut she used to have a carefree mind of her own,with devilish look in her eyeSaying "You can call me anything you like,but my name is Veronica"Do you suppose, that waiting hands on eyes,Veronica has gone to hide?And all the time she laughs at thosewho shout her name and steal her clothesVeronicaVeronicahttp://music.baidu.com/song/2845553

歌曲名:Remi歌手:L. Albertelli&V. Tempera专辑:Le Sigle Della TV Per RagazziACIDMAN - REMIND作词：オオキノブオ作曲：ACIDMAN“I was standing in the feelingsthat was glowing.”And he said,“Everything is wholly brokenin the first place.”And he laughed.Like you talk to a man living in a deep ocean.And like you reveal the secretof a distant star, far away.So I step forward to facemyself the night creeps upon us from the dusk where it was hiding.I step forward to facemyself the night is throwing the night now.Remind me, the moonlightis holding the night nice and calm.When it"s holding the night,remind me.Remind me, the world madethe night so we don"t miss the glow.It"s a faint glow of life.Remind me,remind me.No one never, ever stopslooking for the truth in life,everyone is going throughthe sad nights all by themselves.We can"t see the real treasure with our eyes.But you know, that"s whywe have music beside uslike a dream floating on the floss silk.Remind me, I was standingin the feelings that was glowing.We were once connected. Remind me.It"s a faint glow of life.I"m feeling myself, you"re feeling yourself.Feelings sharpened and, come into a light.I"m feeling myself, you"re feeling yourself.Feelings sharpened and, come into a light.Finding the air, finding the earth,finding water, finding fire,you find yourself standing.Remind me. Remind me. Remind me. Remind me.Remind me, the moonlight is holdingthe night nice and calm.When it"s holding the night, remind me.Remind me, the world made the nightso we don"t miss the glow.When you"re one with the light, remind me.Remind me. Remind me.http://music.baidu.com/song/15215983

相对论是关于时空和引力的基本理论，主要由爱因斯坦(Albert Einstein)创立，分为狭义相对论(特殊相对论)和广义相对论(一般相对论)。相对论的基本假设是光速不变原理，相对性原理和等效原理。相对论和量子力学是现代物理学的两大基本支柱。奠定了经典物理学基础的经典力学，不适用于高速运动的物体和微观条件下的物体。相对论解决了高速运动问题；量子力学解决了微观亚原子条件下的问题。相对论极大的改变了人类对宇宙和自然的“常识性”观念，提出了“同时的相对性”，“四维时空”“弯曲空间”等全新的概念。 时空是四维的空间，上面的点是事件。 近代物理学认为，时间和空间不是独立的、绝对的，而是相互关联的、可变的，任何一方的变化都包含着对方的变化。因此把时间和空间统称为时空，在概念上更加科学而完整。 P.S.上面提到的“空间”一词其实不够确切，时空（四维）与空间（三维）有着相差一个维度的区别，它们也不同于通常所说的希尔伯特空间。把宇宙看作四维时空，有一个很重要的原因在于它恰好可以全面地描述发生在我们能够认知的三维空间中发生的一切事件。 狭义相对论，下面的考虑是以相对性原理和光速不变原理为依据的，这两条原理我们规定如下： 　　1．物理体系的状态据以变化的定律，同描述这些状态变化时所参照的坐标系究竟是用两个在互相匀速移动着的坐标系中的哪一个并无关系。 　　2．任何光线在“静止的”坐标系中都是以确定的速度c运动着，不管这道光线是由静止的还是运动的物体发射出来的。 广义相对论，基本假设等效原理：引力和惯性力是完全等效的。广义相对性原理：物理定律的形式在一切参考系都是不变的。主要内容： 爱因斯坦提出“等效原理”，即引力和惯性力是等效的。这一原理建立在引力质量与惯性质量的等价性上。根据等效原理，爱因斯坦把狭义相对性原理推广为广义相对性原理，即物理定律的形式在一切参考系都是不变的。物体的运动方程即该参考系中的测地线方程。测地线方程与物体自身固有性质无关，只取决于时空局域几何性质。而引力正是时空局域几何性质的表现。物质质量的存在会造成时空的弯曲，在弯曲的时空中，物体仍然顺着最短距离进行运动(即沿着测地线运动——在欧氏空间中即是直线运动)，如地球在太阳造成的弯曲时空中的测地线运动，实际是绕着太阳转，造成引力作用效应。正如在弯曲的地球表面上，如果以直线运动，实际是绕着地球表面的大圆走。 光速不变原理，在狭义相对论中，指的是无论在何种惯性系（惯性参照系）中观察，光在真空中的传播速度都是一个常数，不随光源和观察者所在参考系的相对运动而改变。这个数值是299,792,458 米/秒。 光速不变原理是爱因斯坦创立狭义相对论的基本出发点之一。 在广义相对论中，由于所谓惯性参照系不再存在，爱因斯坦引入了广义相对性原理，即物理定律的形式在一切参考系都是不变的。这也使得光速不变原理可以应用到所有参考系中。 四维空间狭义相对论是建立在四维时空观上的一个理论，因此要弄清相对论的内容，要先对相对论的时空观有个大体了解。在数学上有各种多维空间，但目前为止，我们认识的物理世界只是四维，即三维空间加一维时间。现代微观物理学提到的高维空间是另一层意思，只有数学意义，在此不做讨论。 四维时空是构成真实世界的最低维度，我们的世界恰好是四维，至于高维真实空间，至少现在我们还无法感知。有这样一个例子：一把尺子在三维空间里（不含时间）转动，其长度不变，但旋转它时，它的各坐标值均发生了变化，且坐标之间是有联系的。四维时空的意义就是时间是第四维坐标，它与空间坐标是有联系的，也就是说时空是统一的，不可分割的整体，它们是一种”此消彼长”的关系。 四维时空不仅限于此，由质能关系知，质量和能量实际是一回事，质量（或能量）并不是独立的，而是与运动状态相关的，比如速度越大，质量越大。在四维时空里，质量（或能量）实际是四维动量的第四维分量，动量是描述物质运动的量，因此质量与运动状态有关就是理所当然的了。在四维时空里，动量和能量实现了统一，称为能量动量四矢。另外在四维时空里还定义了四维速度，四维加速度，四维力，电磁场方程组的四维形式等。值得一提的是，电磁场方程组的四维形式更加完美，完全统一了电和磁，电场和磁场用一个统一的电磁场张量来描述。四维时空的物理定律比三维定律要完美的多，这说明我们的世界的确是四维的。 相对论中，时间与空间构成了一个不可分割的整体——四维时空，能量与动量也构成了一个不可分割的整体——四维动量。这说明自然界一些看似毫不相干的量之间可能存在深刻的联系，时空与能量动量四矢之间也存在着深刻的联系。 物质在相互作用中作永恒的运动，没有不运动的物质，也没有无物质的运动，由于物质是在相互联系，相互作用中运动的，因此，必须在物质的相互关系中描述运动，而不可能孤立的描述运动。也就是说，运动必须有一个参考物，这个参考物就是参考系。 伽利略曾经指出，运动的船与静止的船上的运动不可区分，也就是说，当你在封闭的船舱里，与外界完全隔绝，那么即使你拥有最发达的头脑，最先进的仪器，也无从感知你的船是匀速运动，还是静止。更无从感知速度的大小，因为没有参考。比如，我们不知道我们整个宇宙的整体运动状态，因为宇宙是封闭的。爱因斯坦将其引用，作为狭义相对论的第一个基本原理：狭义相对性原理。其内容是：惯性系之间完全等价，不可区分。 著名的麦克尔逊--莫雷实验彻底否定了光的以太学说，得出了光与参考系无关的结论。也就是说，无论你站在地上，还是站在飞奔的火车上，测得的光速都是一样的。这就是狭义相对论的第二个基本原理，光速不变原理。 由这两条基本原理可以直接推导出相对论的坐标变换式，速度变换式等所有的狭义相对论内容。比如速度变幻，与传统的法则相矛盾，但实践证明是正确的，比如一辆火车速度是10m/s，一个人在车上相对车的速度也是10m/s，地面上的人看到车上的人的速度不是20m/s，而是(20-10^(-15))m/s左右。在通常情况下，这种相对论效应完全可以忽略，但在接近光速时，这种效应明显增大，比如，火车速度是0。99倍光速，人的速度也是0。99倍光速，那么地面观测者的结论不是1。98倍光速，而是0。999949倍光速。车上的人看到后面的射来的光也没有变慢，对他来说也是光速。因此，从这个意义上说，光速是不可超越的，因为无论在那个参考系，光速都是不变的。速度变换已经被粒子物理学的无数实验证明，是无可挑剔的。正因为光的这一独特性质，因此被选为四维时空的唯一标尺。

AlbertLeeAlbert是英格兰著名的摇滚音乐家。Albert1950年第一次接触钢琴，1959年缀学，1962年Neil乐队，1964年加入ChrisFarlowe和TheThunderbirds乐队，1970年发行了三张唱片分别是“BlackClaw/CountryFever”“Heads,Hands&Feet”和“HomeFromHome”。在成为摇滚音乐家之前，为了维持生计，Alber做过很多工作，洗衣店工人、油漆工、餐厅服务员等等。外文名：AlbertLee国籍：英格兰职业：摇滚音乐家代表作品：《BlackClaw/CountryFever》《Heads,Hands》性别：男音乐类型：摇滚简介1943年12月21日出生于英格兰。他生长在伦敦的blackheath，他的父亲在那里担任酒吧钢琴师和手风琴手。在Albert七岁时就开始学习钢琴，主要钻研古典音乐和流行音乐，在听到JerryLeeLewis的演奏后彻底热爱上了摇滚乐。大约在1958年，他得到了有生以来的第一把吉他，一把普通的classics吉他。在经过一段时间练习后他就能用这把吉他弹出所有他听到的乐句。但这并不能满足Albert对音乐的渴求，很快他就想拥有一把电吉他。当时的Albert已经对音乐着了魔，“美国乡村、摇滚、节奏蓝调还有JAZZ乐”Albert都认真学习。1959年Albert缀学，把所有的时间和精力都投入到音乐中。音乐生涯60年代出Albert组建了他的第一支正式的乐队。乐队起步的异常困难，平时的PUB演出根本维持不了他们的生活！Alber当时做过很多工作，像洗衣店工人、油漆工、餐厅服务员Alber回忆说：当时我们要全力以赴每天在酒吧奋战五六个钟头。Alber的第一支乐队在不久后就解散，但是Alber的吉他独奏生涯才刚刚开始。使ALBERT成为摇滚音乐家，是一个非常偶然的机会，"1962年ALBERT取代了JimmyPage加入了NeilChristian乐队，之后又取代了RitchieBlackmore加入TheCrusaders乐队，在1964年他加入ChrisFarlowe和TheThunderbirds乐队，开创性的将蓝调/乡村溶入了摇滚乐队。使乐队大获成功！从1968年至1970年,Albert在全英格兰各个俱乐部里表演！同时在他们的唱片公司MGM（米高梅）旗下发行了三张唱片分别是“BlackClaw/CountryFever”“Heads,Hands&Feet”和“HomeFromHome”。1973年Albert偶尔还与TheCrickets乐团巡回演出及录音（TheCrickets-一个60年代较老的组合，有"That"llBetheDay""OhBoy""MaybeBaby""NotFadeAway"等经典歌曲，融合了南亚曲风）。在与TheCrickets录制"LongWayFromLubock"专集后，Albert离开了TheCrickets，并开始转战洛杉矶。Albert的职业演奏生涯并非一帆风顺。在抵达洛杉矶后，他开始有些失望，红透英国的Albert，并不能马上得到美国人民的认可。不过凭Albert的技艺和名气还是为他争取到了一份巡演合同.这次巡演使Albert的人气急速增长，喜欢他的人越来越多，这促使他成立了自己的工作室。Albert找来鼓手PeteGavin和贝司手ReggieLocke录制了新的专集‘StingRay"并开始赴赴澳大利亚和新西兰做巡演。前张专辑已经完成，Albert又走到一个新的十字路口，有一天他在一个俱乐部表演完后，EmmylouHarris从台下走过来想问他可不可以加入她的乐队（EmmylouHarris美国知名乡村歌手1975-81年间的连续8张专辑都被宣布为金唱片，其中又以「LuxuryLiner」、「RosesInTheSnow」和「Evangeline」三张最具代表。）Albert欣然同意了！就这样Albert加入了Emmylou的乐队，并在1978年帮助了EmmylouHarris获得了她的第一个“格莱美最佳乡村女歌手”奖。在和Polydor发行了专集"AlbertLee"后1983年，Albert被选为吉他手/音乐总监负责美国当红二人组合EverlyBrothers在英国伦敦的演出。而在1986年Albert在参加了英国Newbury吉他节后，又成为第二天新闻的头条！1993年Albert发表了他的首次以声乐为主的专辑来-"InFullFlight"这一期间他更与众多吉他好手举行了一次为期两个月的巡演，这场演出堪称一场全明星聚会！其中包括EddieVanHalen,SteveMorse和SteveLukather等众多大腕！在90年代中后期他又依次发行了“That"sAllRightMama”“HeartbreakHill”“RoadRunner”专辑，都大受好评！直到现在Albert依然活跃于吉他舞台上，不断的为喜欢他的乐迷创造惊喜。

后来为他写传记的Gitta 说，初见Albert SPEER是在纽伦堡审判上，一班受审者中，他异常的年轻，一对睿智的眼睛，与头发同样是黑色的，嵌在英俊的面孔上。既没有焦虑，也没激动，而是全神贯注地听着漫长的审判发言。 Speer 出身富有的中产阶级，父亲是高级建筑师，母亲美貌。自已也是颇有天份的建师，与希特勒相遇在给柏林大学工程科技系的一次演讲上。 回头审视那个年代，无数那样的年轻人，刚毕业就成为失业大军中之一，挫折，不满，寻求社会问题的解答。而当时的德国政治不是极左就是极右，不是共产党，就是社会民族党……NZAI。1931，正是NAZI 调整，隐藏其激进策略，吸引无数中产阶级的时候。 然而SPEER本来是个政治观念极其淡漠的人，纯为希特勒个人魅力所打动，对那次演讲的内容他记得的还不如HITLER的激情与表现多。 “I was not choosing to the NSDAP, but becoming a follower of Hitler…” 被HITLER吸引的人也不在少数。然而这位独裁者只对SPEER回报了与众不同的情感。纽伦堡上，SPEER说，IF HITLER HAD A FRIEND，I WAS HIS FRIEND。 在GOBEL介绍SPEER设计一个NAZI 的工程，两人相见，立刻相谈甚欢。出来时降温，HITLER把自己的外套给SPEER穿上，令GOBEL吃惊不小。之前的建筑师都极难讨好HITLER，可SPEER从第一次便被给予了完全的信任。HITLER喜欢他的风格，两人商量项目，就如平等的合作伙伴。 SPEER先是为PARTY设计单独建筑物，后来到负责重新定位全德国的城市改造，其它党内的人说他是“FUTHRER的心肝宝贝”，从不敢得罪。 SPEER在那些“新古典”式的建筑风格与HITLER分享一个罗马之梦。他看见的那个帝国，也许更多是艺术家的激情。纵然如此，他还是愿意追随HITLER，哪怕是进入战争。之后历经总总，水晶之夜，入侵波兰，他都没有质疑过。 SPEER眼中的HITLER是他的英雄，但也是个平常人。他知道HITLER的病，他的歇斯底里。但HITLER却几乎没对他发过脾气。一个星期他去HITLER的总理宅吃三至四次晚餐，看电影，那都是和其它PARTY MEMBER 一起。此外，两个人单独喝过无数的下午茶，谈着私人的话题，从养狗一直到影星，却从来没有涉及过犹太人。他是那个圈子里埃娃最信任最喜欢的朋友，也对这个总藏匿在公众视线后的女人极为同情。SPEER的妻子也常常见到HITLER。 SPEER先只是设计师，后来因为工程人员的特质，慢慢被HITLER委以工业，甚至经济任务。他恐怕是NAZI中真正“干活的人”。HITLER似乎一直保护着这个纯洁的年轻人，他的职务从来都是建设性的，远离那些罪恶的勾当，对集中营与党卫队的地下暴行所知不比一般百姓更多。不过NAZI的政府机构简直是……就不说了，反正和诸候割据差不多，没人真正管事，也没人知道谁不可以管什么。那个小圈子强敌四伺，无人不想夺HITLER继承人的位置，而天真的SPEER，与GOBEL，HIMMLER共事，却在HITLER一路护驾下青云直上。无数的照片中，站在FUTHRER身边的年轻人英俊逼人，意气风发。战争开始，未及35岁的SPEER已是军备大臣，亦是“THE SECOND MAN OF STATE”。 SPEER真正质疑HITLER是德国将败，HITLER要炸所有工业重要设施时。也许因为他年轻，也许因为他从来就不是一个真正的NAZI——反犹，强胜弱汰，都是NAZI IDEOLOGY的核心部份，他却从未真正懂得过。SPEER并没有其它核心成员那种末日将近的感觉，不认为德国要与NAZI一同而去，即使战败，还是希望德国能给德国人民留有重建的基础。 作为工业的真正负责人，他拒绝执行命令，并发表具有反抗意义的演说。即便是他将这样一份演说稿呈现给HITLER时，后者也没有大发雷霆。在他关门而去之后，HITLER说：HE IS STILL THE BEST OF THEM。 SPEER是政府内第一个敢于公开反抗HITLER的人，纵使如此，HITLER也没有因此恨他。柏林陷落前，他在复杂的心情中，去见了准备自杀的HITLER最后一面。HITLER说，I‘M SO GLADE TO SEE YOU。而SPEER希望他能早日采取行动，自已便可以不必在生前背叛这个他崇敬了半生的人。可当HITLER问他是该走避还是在柏林就地自杀时，SPEER回答在柏林作为FUTHRER死去会更有尊严。虽然说完就后悔了，因为其实对早日结束战争，前者更好。 最后的握手，最后交谈，十数年的友情……又爱又恨。 纽伦堡审判，俄国人想要SPEER的命，因为战争后期事实上是他在主持战争机器运转。而盟国却只给了他二十年监禁。 这是个正直的人，我不能不说。他接受了许多其它NAZI不接受的罪名，比如他并不太知情的犹太人灭绝营。他宁愿一死，也希望把战争中的罪行集中在政府人员身上，而不要让世人归罪于德国的人民，德国这个民族。 二十年的日子里他总在想自己为什么会走到这一步，他知道错了，却不知道错在哪里。于是他写下这部INSIDE THE THIED REICH。那里面有对HITLER深深的怨恨，也不否认，若不是强烈的感情，不会有这一路走来…… 一位心理学家说，HITLER和SPEER两个人以不同的方式爱着对方，对SPEER，HITLER是他的英雄，偶像。而SPEER，年轻，英俊，正直而有才华，是HITLER那未能成的梦…… 当Gitta把这个告诉七十岁的SPEER，他想了一会儿说，IT IS VERY CLOSE TO THE TRUTH。 楼上显然显然瞎说，Albert Speer从未参加过空军事务，而且你说的那个年代，他真巧生病住院，因此他未参与后来的政治竞争，否则他就是希特勒的接班人了。

歌曲名：Cina è（中国）歌手： Alberto Fortis所属专辑：《La Grande Grotta》歌词：Cina è, Cina Cina è, Cina èCina è ciò che piace a me, Cina èCina è ciò che siamo noi, Cina èCina è, fiori siamo noi, Cina è.Il mio paese è bello sai perchéHa la famosa muraglia, si saHa un lungo fiume, forse tu lo saiIl fiume giallo che non finisce mai.Nuvole bianche alte nel bluLa luna rossa che guarda giùVerdi draghi, li hai visti maiSono amici mieiSono amici tuoiGiocano con meE" magia è fantasiaFiori più belli no, non ce n"èE nel bosco tu troveraiMille colori ～ Mille coloriE quei fiori siamo tutti noiCina è, Cina Cina è, Cina èCina è ciò che piace a me, Cina èCina è ciò che siamo noi, Cina èCina è, fiori siamo noi, Cina è.啦里里里啦龙格里格龙啦里里里啦龙格里格龙啦里里里啦龙格里格龙啦里里里啦龙格里格龙我的家乡在中国那里有长城 有黄河蓝天白云风光好 风光好风光好 风光好我的家乡在中国那里有我们的新生活小朋友们齐唱歌我们就是～ 我们就是中国的花朵朵Cina è, Cina Cina è, Cina èCina è ciò che piace a me, Cina èCina è ciò che siamo noi, Cina èCina è, fiori siamo noi, Cina è.E" magia è fantasiaFiori più belli no, non ce n"èE nel bosco tu troveraiMille colori ～ Mille coloriE quei fiori siamo tutti noiCina è！

AlbertCohenAlbertCohen是一名演员，代表作品有《永恒之掘》《萨利赫》等。外文名：AlbertCohen职业：演员代表作品：《永恒之掘》合作人物：埃夫莱姆·吉辛

歌曲名:Wild Women歌手:Albert King专辑:Door To DoorWild Women(Jascha Richter)Can I act like an angelif I live like a jerkCan I keep on disguisingCan I make believethat I don"t deceiveNo..no..noChorus:Send the wild women out the backdoorMy wife is knocking at the frontdoorThey made me a winner they made me a sinnerI don"t know what to doDirty money in the left handWhile the preacher"s shaking my right handThey made me a winner they made me a sinnerI don"t know what to doWhen I"m riding on top ofthe wave of successWill I lose my devotionWill I fail to seewhat I used to beoh..oh..ohChorus:Send the wild women out the backdoorMy wife is knocking at the frontdoorThey made me a winner they made me a sinnerI don"t know what to doDirty money in the left handWhile the preacher"s shaking my right handThey made me a winner they made me a sinnerI don"t know what to doI"ll have to carry onas two persons in oneas two persons in oneas two persons in oneChorus:Send the wild women out the backdoorMy wife is knocking at the frontdoorThey made me a winner they made me a sinnerI don"t know what to doDirty money in the left handWhile the preacher"s shaking my right handThey made me a winner they made me a sinnerI don"t know what to dohttp://music.baidu.com/song/10297674

都不要乱猜了7月16妥妥的，速度的采纳

歌曲名:Angels歌手:Albert Ayler专辑:Live In Greenwich Village: The Complete Impulse RecordingsParis Montgomery - AngelGirl you must be an angleThe way you look over meThe legato should be strangleGirl I like barely breathDrunk in the misery your handsReach down to me , wow yeahIts like you fell from the rainbowA shot out from the gunYou took the pain away girlThe battle has been wonYou mending my broken wayAnd put me from the startCould you be an an an an angleCould you be an an an an angleYou must be an an an an angleCould you be an an an an angleCould you be an angle , angleThey said I won"t find youBut it love I do believeI needed to be truthfulAnd where"d you to receiveSomeone that willing true as you have been to me,yeahThey told me I should give inStop searching for the perfect oneYou are the reason why I leave inProofread can be doneHigher per everything you want me like the sunCould you be an an an an angleCould you be an an an an angleYou must be an an an an angleCould you be an an an an angleCould you be an angleYou must be an an angleCause you pull me from hellGirl you saved and you gave me strength to break out the shellYou are my shoe,you are my peace of my got you backBreak the shy haven"t felt love like this in a long timeYou"re mineYou must be an an an an angleCould you be an an an an angleYou must be an an an an angleCould you be an an an an angleCould you be an angle,angleYou are my angle 嘉嘉http://music.baidu.com/song/7893811

歌曲名:Hound Dog歌手:Albert King专辑:Blues For Elvis: King Does The King"S ThingsArtist: ScorpionsAlbum: Tokyo TypesTitle: Hound DogBy: 许船Music: LeiberYou ain"t nothing but a hound dogCrying all the timeYou ain"t nothing but a hound dogCrying all the timeYou ain"t never caught a rabbitAnd you ain"t no friend of mineWhen they said you was high classedIt was just a lieWhen they said you was high classedIt was just a lieYou ain"t never caught a rabbitAnd you ain"t no friend of minehttp://music.baidu.com/song/7543181

AlbertoVazquezAlbertoVazquez是一名演员，代表作品有《猛鬼生日宴》、《生活的速度》等。外文名：AlbertoVazquez别名：AlbertoV"zquez/AlbertoVasquez/AlbertVasquez星座：处女座出生地：美国,纽约,西班牙哈莱姆区出生日期：1955-08-23职业：演员代表作品：《猛鬼生日宴》《生活的速度》imdb编号：nm0890651最近的5部作品（已上映）2010猛鬼生日宴MySoultoTake2009WeAreNewYork2007迈克尔·克莱顿MichaelClayton生活的速度TheSpeedofLife2004假想英雄ImaginaryHeroes最受好评的5部作品海上钢琴师Laleggendadelpianistasull"oceano1998法律与秩序Law&Order1990再现罪犯的人Profiler1996欲望都市SexandtheCity1998法律与秩序：犯罪倾向Law&Order:CriminalIntent2001合作2次以上的影人TonyDevon合作作品(9)马克·马戈利斯合作作品(8)迈克尔·加斯顿合作作品(8)RobertHogan合作作品(8)TaliaBalsam合作作品(7)全部作品海上钢琴师(1998)法律与秩序(1990)再现罪犯的人(1996)欲望都市(1998)法律与秩序：犯罪倾向(2001)城市守护者第三梯队(1999)黑道家族(1999)地球照转(1956)哑女检察官(1991)欲望华尔街(2000)假想英雄(2004)寻人密探组(2002)艾德私人频道(1999)迈克尔·克莱顿(2007)家族企业(1989)鳄鱼邓迪2(1988)猛鬼生日宴(2010)HighTide(1994)DeadTides(1997)德州巡警(1993)

歌曲名:Home Free歌手:Albert Aguilar专辑: Where to Go from HereSong: Be FreeArtist: Do As InfinityAlbum: Need Your Loveby:YAMANdoko made tsuzuitenda kono VOISU waatsui natsu no hizashi gayatte kurundasono ryoute hirogete sugu ni mitsuageyouhadashi ni natte yo BE FREEtoki hanashite hoshiiima ari na mama no kimi wo misete yonan toiu ka to believemachi kantan dashitsuyoku negaeba nani (kagae) kawaru sadekinai koto nante naiyume ni mabumita shuumatsukyou wa nan mo shinaikinou made no namida wadokka icchattatokidoki fuan ni narushi tachidomattari shichauhadashi ni natte yo BE FREEkanjitemite hoshiiitsuka shika kangaenai na (iinda)kirameki wo DISCOVERY mabushi sugiru tokibokura wa nani ka mitsukete ikundanani datte narerunda yotokidoki fuan ni narushi tachidomatte ni shichauhadashi ni natte yo BE FREEtoki hanashite hoshiiima ari no mama no kimi wo misete yonan toiu ka to believemachi kantan dashitsuyoku negaeba nani (kangae) kawaru sahadashi ni natte yo BE FREEkanjite mite hoshiiitsukashika kangaenai na (iinda)kirameki wo DISCOVERY mabushi sugiru tokibokura wa nani ka mitsukete ikundahttp://music.baidu.com/song/19008549

没有一个思想家比艾伯特爱因斯坦指出，没有蜜蜂，人类会死在一年或更少强调的用法，望楼主采纳

AlbertoFuguetAlbertoFuguet，制作人、编剧、导演，主要作品《同居损友》、《Searrienda》、《红墨水》。外文名：AlbertoFuguet职业：导演，编剧，制作人代表作品：同居损友合作人物：CristobalValderrama

歌曲名:Murder歌手:Albert King专辑:Door To DoorThey say I get away with murder...Ashlee Simpson - MurderI took a dose of your medicineThey tell me to leave,but I come back againI don"t see what all the fuss is about cause I"m okaysoon you will see that I got the ability to get my waySo don"t keep me in the dark cuz I"ll the find the light (find the light)Don"t keep me in the the dark cuz I"ll find the light (dont dont dont)I said don"t keep in the dark cuz I"ll find the light (find the light)Don"t keep in the dark , don"t keep in the dark…I was alone until I found JohnnyHe was a good boy until he got behind meNo she didn"t, yes she did!I got a monkey on my backHe helping me get it off, he helping me get it offI got a monkey on my backHe helping me get it off, he helping me get it offSo don"t keep me in the dark cuz I"ll the find the light (find the light)Don"t keep me in the the dark cuz I"ll find the light (dont dont dont)I said don"t keep in the dark cuz I"ll find the light (find the light)Don"t keep in the dark , dont keep in the dark…(Rap)I"m your sunshine,come get by (you"re my sunshine sunrise.)you make it sound easily for me to cry ( so easily for me to cry)I"m your sunshine, come get byMy fears go black in the moonlight……I got a monkey on my backHe helping me get it off, he helping me get it offI got a monkey on my backHe helping me get it off, he helping me get it offI got a monkey on my backHe helping me get it off, he helping me get it offI got a monkey on my backHe helping me get it off, he helping me get it offSo don"t keep me in the dark cuz I"ll the find the light (find the light)Don"t keep me in the the dark cuz I"ll find the light (don"t don"t don"t)I said don"t keep in the dark cuz I"ll find the light (find the light)Don"t keep me in the the dark(Don"t keep me in the the dark)I get away with it, I get away itAhhhI get away with it, I get away itThey say i get away with murderThey say I get away with murderThey say I get away with murderhttp://music.baidu.com/song/10297675

从昨天学习，活在当下，为明天祈祷～

his十四行诗，不过，属于最好的英语poetry.in下一代伟大的英语诗人，我们满足约翰邓恩。中国读者欣赏他的 如鲁迅与郭沫若翻译都诗歌和小说译成中文。 越来越多的人有兴趣阅读现代诗在english.translations可以好

AlbertFischerAlbertFischer是一名原创音乐人，主要作品有《ZauberderNatur》《NangaParbat1953》《HabSonneimHerzen》。外文名：AlbertFischer职业：原创音乐人合作人物：RichardMostler代表作品：《ZauberderNatur》

AlbertBrennerAlbertBrenner是一名艺术指导，代表作品有《情人节》、《乔治亚法则》等。外文名：AlbertBrenner职业：艺术指导代表作品：《情人节》、《乔治亚法则》合作人物：盖瑞·马歇尔

AlbertJamesHarris外文名：AlbertJamesHarris职业：演员代表作品：《我心已许》合作人物：何塞·费勒

实情没有那么复杂，就是回去治病了，工作强度太大，加上他本身就有轻度抑郁症和焦虑症

周邦琴albert英语靠谱的，美式口音流利纯正，很磁性很有魅力，值得学习。

其实他做的一些行为还是非常有意义的，而且能够反映出一些社会现象。

英文名先名后姓，Albert是名，Bandura是姓。

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AlbertLievenAlbertLieven，是一名演员。代表作有《纳瓦隆大炮》、《安娜·卡列尼娜》、《CityofFear》等。中文名：艾伯特·列文外文名：AlbertLieven国籍：德国出生地：德国东普鲁士出生日期：1906年6月22日逝世日期：1971年12月22日职业：演员代表作品：纳瓦隆大炮、安娜·卡列尼娜、CityofFear

albert创始人最初创业的资金来源于通过买早餐，一点一点的赚起来的。

山寨的 安奥宝儿特 Albert

爱荷华大学。王骁albertB站UP主，1992年12月29日出生于海南。留学于美国爱荷华大学，拥有历史和国际关系双学位。爱荷华大学，又译艾奥瓦大学、衣阿华大学，成立于1847年，是一所著名的美国一级国家级大学和一流的公立高等学府，在国际上享有盛誉的顶尖研究型大学之一。

适合。1、Albert英语思维训练营可以针对性辅导强化高中生的英语水平。2、增加高中生高考的考试分数，为以后如英语四、六级，专业八级，雅思，托福等等打下坚实基础。

可以，因为有人的名字叫做，彼特·彼特

Albert，xlnet，bert，word2vec 通过预训练模型实现迁移学习，迁移学习本质上是在一个数据集上训练模型，然后对该模型进行调整，以在不同的数据集上执行不同的自然语言处理功能。 1. word2vec 线性模型 ： 很神奇的地方，从而也说明高维空间映射的词向量可以很好体现真实世界中token之间的关系。如：king-man = queen-woman 负采样 ： 由于训练词向量模型的目标不是为了得到一个多么精准的语言模型，而是为了获得它的副产物——词向量。所以要做到的不是在几万几十万个token中艰难计算softmax获得最优的那个词（就是预测的对于给定词的下一词），而只需能做到在几个词中找到对的那个词就行，这几个词包括一个正例（即直接给定的下一词），和随机产生的噪声词（采样抽取的几个负例），就是说训练一个sigmoid二分类器，只要模型能够从中找出正确的词就认为完成任务。 这种负采样思想也应用到之后的BERT里，只不过从word-level变成sentence-level，这样能获取句子间关联关系。 缺点是上下文无关（static）： 因而为了让句子有一个整体含义(context)，大家会在下游具体的NLP任务中基与词向量的序列做encoding操作。 下面是一个比较表格，模型不细讲了，预测目标这里的next word下一个词，是所有传统语言模型都做的事——寻找下一个词填什么。 BERT模型进一步增加词向量模型泛化能力，充分描述字符级、词级、句子级甚至句间关系特征。 真正的双向encoding： Masked LM，类似完形填空，尽管仍旧看到所有位置信息，但需要预测的词已被特殊符号代替，可以放心双向encoding。 Transformer做encoder实现上下文相关（context）： 使用transformer而不是bi-LSTM做encoder，可以有更深的层数、具有更好并行性。并且线性的Transformer比lstm更易免受mask标记影响，只需要通过self-attention减小mask标记权重即可，而lstm类似黑盒模型，很难确定其内部对于mask标记的处理方式。 提升至句子级别： 学习句子/句对关系表示，句子级负采样。首先给定的一个句子，下一句子正例（正确词），随机采样一句负例（随机采样词）,句子级上来做二分类（即判断句子是当前句子的下一句还是噪声），类似word2vec的单词级负采样。 二、BERT细则 这里主要介绍BERT的三个亮点Masked LM、transformer、sentence-level。 1. Masked Language Model 原本叫cloze test，是完形填空的意思。 随机mask语料中15%的token，然后将masked token 位置输出的最终隐层向量送入softmax，来预测masked token。 这样输入一个句子，每次只预测句子中大概15%的词，所以BERT训练很慢。。。（但是google设备NB。。） 而对于盖住词的特殊标记，在下游NLP任务中不存在。因此，为了和后续任务保持一致，作者按一定的比例在需要预测的词位置上输入原词或者输入某个随机的词。如：my dog is hairy 2. Transformer —— attention is all you need Transformer模型是2018年5月提出的，可以替代传统RNN和CNN的一种新的架构，用来实现机器翻译，论文名称是attention is all you need。无论是RNN还是CNN，在处理NLP任务时都有缺陷。CNN是其先天的卷积操作不很适合序列化的文本，RNN是其没有并行化，很容易超出内存限制（比如50tokens长度的句子就会占据很大的内存）。 下面左图是transformer模型一个结构，分成左边Nx框框的encoder和右边Nx框框的decoder，相较于RNN+attention常见的encoder-decoder之间的attention（上边的一个橙色框），还多出encoder和decoder内部的self-attention（下边的两个橙色框）。每个attention都有multi-head特征。最后，通过position encoding加入没考虑过的位置信息。 下面从multi-head attention，self-attention， position encoding几个角度介绍。 multi-head attention: 将一个词的vector切分成h个维度，求attention相似度时每个h维度计算。由于单词映射在高维空间作为向量形式，每一维空间都可以学到不同的特征，相邻空间所学结果更相似，相较于全体空间放到一起对应更加合理。比如对于vector-size=512的词向量，取h=8，每64个空间做一个attention，学到结果更细化。 self-attention： 每个词位的词都可以无视方向和距离，有机会直接和句子中的每个词encoding。比如上面右图这个句子，每个单词和同句其他单词之间都有一条边作为联系，边的颜色越深表明联系越强，而一般意义模糊的词语所连的边都比较深。比如：law，application，missing，opinion。。。 position encoding: 因为transformer既没有RNN的recurrence也没有CNN的convolution，但序列顺序信息很重要，比如你欠我100万明天要还和我欠你100万明天要还的含义截然不同。。。 transformer计算token的位置信息这里使用正弦波↓，类似模拟信号传播周期性变化。这样的循环函数可以一定程度上增加模型的泛化能力。 但BERT直接训练一个position embedding来保留位置信息，每个位置随机初始化一个向量，加入模型训练，最后就得到一个包含位置信息的embedding（简单粗暴。。），最后这个position embedding和word embedding的结合方式上，BERT选择直接相加。 3. sentence-level representation 在很多任务中，仅仅靠encoding是不足以完成任务的（这个只是学到了一堆token级的特征），还需要捕捉一些句子级的模式，来完成SLI、QA、dialogue等需要句子表示、句间交互与匹配的任务。对此，BERT又引入了另一个极其重要却又极其轻量级的任务，来试图把这种模式也学习到。 句子级负采样 句子级别的连续性预测任务，即预测输入BERT的两端文本是否为连续的文本。训练的时候，输入模型的第二个片段会以50%的概率从全部文本中随机选取，剩下50%的概率选取第一个片段的后续的文本。 即首先给定的一个句子（相当于word2vec中给定context），它下一个句子即为正例（相当于word2vec中的正确词），随机采样一个句子作为负例（相当于word2vec中随机采样的词），然后在该sentence-level上来做二分类（即判断句子是当前句子的下一句还是噪声）。 句子级表示 BERT是一个句子级别的语言模型，不像ELMo模型在与下游具体NLP任务拼接时需要每层加上权重做全局池化，BERT可以直接获得一整个句子的唯一向量表示。它在每个input前面加一个特殊的记号[CLS]，然后让Transformer对[CLS]进行深度encoding，由于Transformer是可以无视空间和距离的把全局信息encoding进每个位置的，而[CLS]的最高隐层作为句子/句对的表示直接跟softmax的输出层连接，因此其作为梯度反向传播路径上的“关卡”，可以学到整个input的上层特征。 segment embedding 对于句对来说，EA和EB分别代表左句子和右句子；对于句子来说，只有EA。这个EA和EB也是随模型训练出来的。 如下图所示，最终输入结果会变成下面3个embedding拼接的表示。 首先，XLNet 是一个类似 BERT 的模型，而不是完全不同的模型。但这是一个非常有前途和潜力的。总之，XLNet是一种通用的自回归预训练方法。 那么什么是自回归（AR）语言模型？ AR语言模型是一种使用上下文词来预测下一个词的模型。但是在这里，上下文单词被限制在两个方向，前向或后向。 AR 语言模型的优势是擅长生成式自然语言处理任务。 因为在生成上下文时，通常是前向的。AR 语言模型很自然地适用于此类 NLP 任务。 但AR语言模型有一些缺点，它只能使用前向上下文或后向上下文，这意味着它不能同时使用前向和后向上下文。 自回归语言模型有优点有缺点，缺点是只能利用上文或者下文的信息，不能同时利用上文和下文的信息，当然，貌似ELMO这种双向都做，然后拼接看上去能够解决这个问题，因为融合模式过于简单，所以效果其实并不是太好。它的优点，其实跟下游NLP任务有关，比如生成类NLP任务，比如文本摘要，机器翻译等，在实际生成内容的时候，就是从左向右的，自回归语言模型天然匹配这个过程。而Bert这种DAE模式，在生成类NLP任务中，就面临训练过程和应用过程不一致的问题，导致生成类的NLP任务到目前为止都做不太好。 与 AR 语言模型不同，BERT 被归类为自动编码器（AE）语言模型。 AE 语言模型旨在从损坏的输入重建原始数据。 损坏的输入意味着我们在预训练阶段用 [MASK] 替换原始词 into 。目标是预测 into 得到原始句子。 AE 语言模型的优势是，它可以从向前和向后的方向看到上下文。 但 AE 语言模型也有其缺点。它在预训练中使用 [MASK] ，但这种人为的符号在调优时在真实数据中并不存在，会导致预训练-调优的差异。[MASK] 的另一个缺点是它假设预测（掩蔽的）词 在给定未屏蔽的 词 的情况下彼此独立。例如，我们有一句话“它表明住房危机已经变成银行危机”。我们掩蔽“银行业”和“危机”。在这里注意，我们知道掩蔽的“银行业”和“危机”包含彼此的隐含关系。但 AE 模型试图预测“银行业”给予未掩蔽的 词，并预测“危机”分别给出未掩蔽的 词。它忽略了“银行业”与“危机”之间的关系。换句话说，它假设预测（掩蔽）的标记彼此独立。但是我们知道模型应该学习预测（掩蔽）词之间的这种相关性来预测其中一个词。 作者想要强调的是，XLNet 提出了一种让 AR 语言模型从双向上下文中学习的新方法，以避免 MASK 方法在 AE 语言模型中带来的缺点。 XLNet的出发点就是：能否融合自回归LM和DAE LM两者的优点。就是说如果站在自回归LM的角度，如何引入和双向语言模型等价的效果；如果站在DAE LM的角度看，它本身是融入双向语言模型的，如何抛掉表面的那个[Mask]标记，让预训练和Fine-tuning保持一致。当然，XLNet还讲到了一个Bert被Mask单词之间相互独立的问题，我相信这个不太重要，原因后面会说。当然，我认为这点不重要的事情，纯粹是个人观点，出错难免，看看就完了，不用较真。 AR 语言模型只能向前或向后使用上下文，那么如何让它从双向上下文中学习呢？ 语言模型包括两个阶段，即预训练阶段和调优阶段。XLNet 专注于预训练阶段。在预训练阶段，它提出了一个名为排列语言建模的新目标。我们可以从这个名称知道基本思想，它使用排列。 这里我们举一个例子来解释。序列的次序是 [x1, x2, x3, x4] 。这种序列的所有排列如下。 因此对于这 4 个词的（[图片上传失败...(image-c7a4e0-1570519576567)] ）句子，有 24（[图片上传失败...(image-d738b7-1570519576567)] ）个排列。 情景是我们想要预测 x3 。因此在 24 个排列中有 4 种模式，分别 x3 位于第 1 位，第 2 位，第 3 位，第 4 位。 当然，上面讲的仍然是基本思想。难点其实在于具体怎么做才能实现上述思想。首先，需要强调一点，尽管上面讲的是把句子X的单词排列组合后，再随机抽取例子作为输入，但是，实际上你是不能这么做的，因为Fine-tuning阶段你不可能也去排列组合原始输入。所以，就必须让预训练阶段的输入部分，看上去仍然是x1,x2,x3,x4这个输入顺序，但是可以在Transformer部分做些工作，来达成我们希望的目标。具体而言，XLNet采取了Attention掩码的机制，你可以理解为，当前的输入句子是X，要预测的单词Ti是第i个单词，前面1到i-1个单词，在输入部分观察，并没发生变化，该是谁还是谁。但是在Transformer内部，通过Attention掩码，从X的输入单词里面，也就是Ti的上文和下文单词中，随机选择i-1个，放到Ti的上文位置中，把其它单词的输入通过Attention掩码隐藏掉，于是就能够达成我们期望的目标（当然这个所谓放到Ti的上文位置，只是一种形象的说法，其实在内部，就是通过Attention Mask，把其它没有被选到的单词Mask掉，不让它们在预测单词Ti的时候发生作用，如此而已。看着就类似于把这些被选中的单词放到了上文Context_before的位置了）。具体实现的时候，XLNet是用“双流自注意力模型”实现的，细节可以参考论文，但是基本思想就如上所述，双流自注意力机制只是实现这个思想的具体方式，理论上，你可以想出其它具体实现方式来实现这个基本思想，也能达成让Ti看到下文单词的目标。 上面说的Attention掩码，我估计你还是没了解它的意思，我再用例子解释一下。Attention Mask的机制，核心就是说，尽管当前输入看上去仍然是x1->x2->x3->x4，但是我们已经改成随机排列组合的另外一个顺序x3->x2->x4->x1了，如果用这个例子用来从左到右训练LM，意味着当预测x2的时候，它只能看到上文x3；当预测x4的时候，只能看到上文x3和x2，以此类推……这样，比如对于x2来说，就看到了下文x3了。这种在输入侧维持表面的X句子单词顺序，但是其实在Transformer内部，看到的已经是被重新排列组合后的顺序，是通过Attention掩码来实现的。如上图所示，输入看上去仍然是x1,x2,x3,x4，可以通过不同的掩码矩阵，让当前单词Xi只能看到被排列组合后的顺序x3->x2->x4->x1中自己前面的单词。这样就在内部改成了被预测单词同时看到上下文单词，但是输入侧看上去仍然维持原先的单词顺序了。关键要看明白上图右侧那个掩码矩阵，我相信很多人刚开始没看明白，因为我刚开始也没看明白，因为没有标出掩码矩阵的单词坐标，它的坐标是1-2-3-4，就是表面那个X的单词顺序，通过掩码矩阵，就能改成你想要的排列组合，并让当前单词看到它该看到的所谓上文，其实是掺杂了上文和下文的内容。这是attention mask来实现排列组合的背后的意思。 ALBERT相比于BERT的改进 ALBERT也是采用和BERT一样的Transformer的encoder结果，激活函数使用的也是GELU，在讲解下面的内容前，我们规定几个参数，词的embedding我们设置为E，encoder的层数我们设置为L，hidden size即encoder的输出值的维度我们设置为H，前馈神经网络的节点数设置为4H，attention的head个数设置为H/64。 在ALBERT中主要有三个改进方向。 1、对Embedding因式分解（Factorized embedding parameterization） 在BERT中，词embedding与encoder输出的embedding维度是一样的都是768。但是ALBERT认为，词级别的embedding是没有上下文依赖的表述，而隐藏层的输出值不仅包括了词本生的意思还包括一些上下文信息，理论上来说隐藏层的表述包含的信息应该更多一些，因此应该让H>>E，所以ALBERT的词向量的维度是小于encoder输出值维度的。 在NLP任务中，通常词典都会很大，embedding matrix的大小是E×V，如果和BERT一样让H=E，那么embedding matrix的参数量会很大，并且反向传播的过程中，更新的内容也比较稀疏。 结合上述说的两个点，ALBERT采用了一种因式分解的方法来降低参数量。首先把one-hot向量映射到一个低维度的空间，大小为E，然后再映射到一个高维度的空间，说白了就是先经过一个维度很低的embedding matrix，然后再经过一个高维度matrix把维度变到隐藏层的空间内，从而把参数量从O(V×H) O(V×H)O(V×H)降低到了O(V×E+E×H) O(V×E+E×H)O(V×E+E×H)，当E<<H时参数量减少的很明显。 下图是E选择不同值的一个实验结果，尴尬的是，在不采用参数共享优化方案时E设置为768效果反而好一些，在采用了参数共享优化方案时E取128效果更好一些。 2、跨层的参数共享（Cross-layer parameter sharing） 在ALBERT还提出了一种参数共享的方法，Transformer中共享参数有多种方案，只共享全连接层，只共享attention层，ALBERT结合了上述两种方案，全连接层与attention层都进行参数共享，也就是说共享encoder内的所有参数，同样量级下的Transformer采用该方案后实际上效果是有下降的，但是参数量减少了很多，训练速度也提升了很多。 下图是BERT与ALBERT的一个对比，以base为例，BERT的参数是108M，而ALBERT仅有12M，但是效果的确相比BERT降低了两个点。由于其速度快的原因，我们再以BERT xlarge为参照标准其参数是1280M，假设其训练速度是1，ALBERT的xxlarge版本的训练速度是其1.2倍，并且参数也才223M，评判标准的平均值也达到了最高的88.7 除了上述说了训练速度快之外，ALBERT每一层的输出的embedding相比于BERT来说震荡幅度更小一些。下图是不同的层的输出值的L2距离与cosine相似度，可见参数共享其实是有稳定网络参数的作用的。 3、句间连贯（Inter-sentence coherence loss） BERT的NSP任务实际上是一个二分类，训练数据的正样本是通过采样同一个文档中的两个连续的句子，而负样本是通过采用两个不同的文档的句子。该任务主要是希望能提高下游任务的效果，例如NLI自然语言推理任务。但是后续的研究发现该任务效果并不好，主要原因是因为其任务过于简单。NSP其实包含了两个子任务，主题预测与关系一致性预测，但是主题预测相比于关系一致性预测简单太多了，并且在MLM任务中其实也有类型的效果。 这里提一下为啥包含了主题预测，因为正样本是在同一个文档中选取的，负样本是在不同的文档选取的，假如我们有2个文档，一个是娱乐相关的，一个是新中国成立70周年相关的，那么负样本选择的内容就是不同的主题，而正样都在娱乐文档中选择的话预测出来的主题就是娱乐，在新中国成立70周年的文档中选择的话就是后者这个主题了。 在ALBERT中，为了只保留一致性任务去除主题识别的影响，提出了一个新的任务 sentence-order prediction（SOP），SOP的正样本和NSP的获取方式是一样的，负样本把正样本的顺序反转即可。SOP因为实在同一个文档中选的，其只关注句子的顺序并没有主题方面的影响。并且SOP能解决NSP的任务，但是NSP并不能解决SOP的任务，该任务的添加给最终的结果提升了一个点。 4、移除dropout 除了上面提到的三个主要优化点，ALBERT的作者还发现一个很有意思的点，ALBERT在训练了100w步之后，模型依旧没有过拟合，于是乎作者果断移除了dropout，没想到对下游任务的效果竟然有一定的提升。这也是业界第一次发现dropout对大规模的预训练模型会造成负面影响。 参考链接： 彻底搞懂BERT 什么是 XLNet，为何它会超越 BERT？ XLNet:运行机制及和Bert的异同比较 一文揭开ALBERT的神秘面纱 不懂word2vec，还敢说自己是做NLP？

因为暴露了寒战真实故事是这样的:蔡孝乾是逃脱了,但是在他的公文包里的笔记本上有“吴次长”三个字。矛头指向吴石。此后,吴石将军暴露牺牲。

178cm。王骁albert是栏目《骁话一下》主讲人，优质历史领域创作者。王骁albert身高是178cm。创作的视频可是科教和历史类的讲解视频。

阿尔贝DiBartolomeo是小说中晚祷胶带和愚弄的黄金作者。他的短篇小说也出现了威盛和意大利美洲，也出版了他的论文题为“文学的龙华民萨科情感。”他获得了硕士学位创意坦普尔大学，在那里他与大卫布拉德利和托比奥尔森学习写作，并已收到来自美国宾夕法尼亚州艺术委员会的资助。

Albert DiBartolomeo is the author of the novels The Vespers Tapes and Fool"s Gold. His short stories have appeared in VIA and Italian Americana, which also published an essay of his titled "The Literary Sensibility of Nicolo Sacco." He received his M. A. in Creative Writing from Temple University, where he studied with David Bradley and Toby Olson, and has received a grant from the Pennsylvania Council on the Arts. He is currently working on a novel titled Cruel Spring. You can hear Albert"s reading here.

albert英语思维课程挺不错的，对英语成绩有帮助。Albert英语思维训练营可以针对性辅导强化高中生的英语水平。

BERT 模型是 2018 年提出的，并在很多自然语言处理任务有前所未有的提升。因此 2019 年就有很多工作是围绕着 BERT 展开的，其中出现了两个 BERT 的改进版模型，RoBERTa 和 ALBERT。RoBERTa 在更大的数据集和最优的参数中训练 BERT，使 BERT 的性能再次提升；ALBERT 主要是对 BERT 进行压缩，通过共享所有层的参数以及 Embedding 分解减少 BERT 的参数量。 本文主要介绍 BERT 的两种改进模型 RoBERTa 和 ALBERT，关于 BERT 模型可以参考之前的文章 《彻底理解 Google BERT 模型》 ,首先总体看一下 RoBERTa 和 ALBERT 的一些特点。 RoBERTa： ALBERT： RoBERTa 主要试验了 BERT 中的一些训练设置 (例如 NSP Loss 是否有意义，batch 的大小等)，并找出最好的设置，然后再更大的数据集上训练 BERT。 原来的 BERT 只使用了 16G 的数据集，而 RoBERTa 在更大的数据集上训练 BERT，使用了 160G 的语料： BERT 在训练的过程中采用了 NSP Loss，原本用意是为了让模型能够更好地捕捉到文本的语义，给定两段语句 X = [x1, x2, ..., xN] 和 Y = [y1, y2, ...., yM]，BERT 中的 NSP 任务需要预测 Y 是不是 出现在 X 的后面。 但是 NSP Loss 受到不少文章的质疑 ，例如 XLNet，RoBERTa 采用了一个实验验证 NSP Loss 的实用性。实验中采用了四种组合： Segment-Pair + NSP： 这个是原来 BERT 的训练方法，使用 NSP Loss，输入的两段文字 X 和 Y 可以包含多个句子，但是 X + Y 的长度要小于 512。 Sentence-Pair + NSP： 与上一个基本类似，也使用 NSP Loss，但是输入的两段文字 X 和 Y 都分别是一个句子，因此一个输入包含的 token 通常比 Segment-Pair 少，所以要增大 batch，使总的 token 数量和 Sentence-Pair 差不多。 Full-Sentences： 不使用 NSP，直接从一个或者多个文档中采样多个句子，直到总长度到达 512。当采样到一个文档末尾时，会在序列中添加一个文档分隔符 token，然后再从下一个文档采样。 Doc-Sentences： 与 Full-Sentences 类似，不使用 NSP，但是只能从一个文档中采样句子，所以输入的长度可能会少于 512。Doc-Sentences 也需要动态调整 batch 大小，使其包含的 token 数量和 Full-Sentences 差不多。 上图是实验结果，最上面的两行是使用 NSP 的，可以看到使用 Segment-Pair (多个句子) 要好于 Sentence-Pair (单个句子)，实验结果显示使用单个句子会使 BERT 在下游任务的性能下降，主要原因可能是使用单个句子导致模型不能很好地学习长期的依赖关系。 中间两行是不使用 NSP Loss 的结果，可以看到两种方式都是比使用 NSP 效果要好的，这说明了 NSP Loss 实际上没什么作用，因此在 RoBERTa 中丢弃了 NSP Loss。 原始的 BERT 在训练之前就把数据 Mask 了，然后在整个训练过程中都是保持数据不变的，称为 Static Mask。即同一个句子在整个训练过程中，Mask 掉的单词都是一样的。 RoBERTa 使用了一种 Dynamic Mask 的策略，将整个数据集复制 10 次，然后在 10 个数据集上都 Mask 一次，也就是每一个句子都会有 10 种 Mask 结果。使用 10 个数据集训练 BERT。 下图是实验结果，可以看到使用 Dynamic Mask 的结果会比原来的 Static Mask 稍微好一点，所以 RoBERTa 也使用了 Dynamic Mask。 之前的一些关于神经网络翻译的研究显示了使用一个大的 batch 并相应地增大学习率，可以加速优化并且提升性能。RoBERTa 也对 batch 大小进行了实验，原始的 BERT 使用的 batch = 256，训练步数为 1M，这与 batch = 2K，训练步数 125K 的计算量是一样的，与 batch = 8K 和训练步数为 31K 也是一样的。下图是使用不同 batch 的实验结果，不同 batch 学习率是不同的，可以看到使用 batch = 2K 时的效果最好。 BERT 的预训练模型参数量很多，训练时候的时间也比较久。ALBERT 是一个对 BERT 进行压缩后的模型，降低了 BERT 的参数量，减少了训练所需的时间。 注意 ALBERT 只是减少 BERT 的参数量，而不减少其计算量。ALBERT 能减少训练时间，这是因为减少了参数之后可以降低分布式训练时候的通讯量；ALBERT 不能减少 inference 的时间，因为 inference 的时候经过的 Transformer 计算量和 BERT 还是一样的。 下面介绍 ALBERT 的一些优化方法。 这是对 Embedding 进行分解，从而减少参数。在 BERT 中，Embedding 的维度和 Transformer 隐藏层维度是一样的，都是 H。假设词库的大小为 V，则单词的 Embedding 矩阵参数量就有 VH，如果词库很大，则参数量会很多。 因此，ALBERT 使用了一种基于 Factorized 的方法，不是直接把单词的 one-hot 矩阵映射到 H 维的向量，而是先映射到一个低维空间 (E 维)，再映射到 H 维的空间，这个过程类似于做了一次矩阵分解。 这个是参数共享机制，即所有 Transformer 层共享一套参数，Transformer 包括 Multi-Head Attention 的参数和 Feed-Forward 的参数。针对不同部分的参数，ALBERT 采用了四种方式实验。 all-shared： 共享所有的 Transformer 参数。 shared-attention： 只共享 Transformer 中 Multi-Head Attention 的参数。 shared-FFN： 只共享 Transformer 中 Feed-Forward 的参数。 not-shared： 不共享参数。 上图显示了不同共享方式模型的参数量，可以看到共享所有参数之后的模型要远远小于不共享参数的模型。当 E = 768 时，not-shared 的参数量其实就是 BERT-base 的参数量，等于 108M，而共享所有参数后，模型的参数量变为 31M。 通过共享参数可以有效地减少模型的参数量，另外共享参数还可以帮助模型稳定网络中的参数。作者对比了 ALBERT 和 BERT 每一层 Transformer 的输入和输出的 L2 距离，发现 ALBERT 的效果更加平滑，如下图所示。 如 RoBERTa 结果显示的，NSP Loss 对于模型并没有什么用处，因此 ALBERT 也对 NSP 进行了一些思考。 ALBERT 认为 BERT 中使用的 NSP 任务过于简单了，因为 NSP 的反例是随机采样得到的，这些反例的句子通常属于不同的主题，例如前面的句子是来自体育新闻，而后面的句子来自于娱乐新闻。因此 BERT 在进行 NSP 任务时，通常是不需要真正学习句子之间的语义以及顺序的，只需要判断它们的主题类型。 ALBERT 将 NSP 替换成了 SOP (sentence order prediction)，预测两个句子是否被交换了顺序。即输入的两个句子是来自同一文档的连续句子，并随机对这两个句子的顺序进行调换，让模型预测句子是否被调换过。这样可以让模型更好地学习句子语义信息和相互关系。 RoBERTa 更像是一个经过仔细调参后得到的 BERT 模型，并且使用了更大的数据集进行训练。 ALBERT 对 BERT 的参数量进行了压缩，并且能够减少分布式训练的开销。但是 ALBERT 并不能减少需要的计算量，因此模型在 inference 时的速度没有提升。 RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach ALBERT: A LITE BERT FOR SELF-SUPERVISED LEARNING OF LANGUAGE REPRESENTATIONS

1.Albert Magnus，约1200～1280 中世纪 德意志经院哲学家、神学家，多明我会修士。曾在意大利帕多瓦大学学习。后在巴黎等地从事教学活动。1260～1262年成为雷根斯堡的主教，此后在科隆一修道院隐居，致力于他的研究。1931年成为教会博士。因学识渊博他被称为大(译为博学)阿尔伯特。他提倡实在论，并以亚里士多德的学说为神学作注脚。认为科学是信仰的准备与先驱，将宗教分为自然宗教与信仰宗教。著有《亚里士多德哲学注疏》等。

Albert(老式英语)崇高，聪明之意

Albert艾伯特（男子名，涵义：高贵地，聪明，人类的守护者）

ALBERT (老式英语)崇高，聪明之意

您好，Alberte的《Radio》 歌词歌曲名:Veronica歌手:Alberte专辑:Svenske SporIs it all in that pretty little head of yours?What goes on in that place in the dark?Well I used to know a girl andI would have sworn that her name was VeronicaWell she used to have a carefree mind of herownand a delicate look in her eyeThese days I"m afraid she"s not even sureif her name is VeronicaDo you suppose, that waiting hands on eyes,Veronica has gone to hide?And all the time she laughs at thosewho shout her name and steal her clothesVeronicaVeronicaDid the days drag by? Did the favours wane?Did he roam down the town all the time?Will you wake from your dream,with a wolf at the door,reaching out for VeronicaWell it was all of sixty-five years agoWhen the world was the street where she livedAnd a young man sailed on a ship in the seaWith a picture of VeronicaOn the "Empress of India"And as she closed her eyes upon the world andpicked upon the bones of last week"s newsShe spoke his name outloud againDo you suppose, that waiting hands on eyes,Veronica has gone to hide?And all the time she laughs at thosewho shout her name and steal her clothesVeronicaVeronicaVeronica sits in her favourite chairand she sits very quiet and stillAnd they call her a name that they never get rightand if they don"t then nobody else willBut she used to have a carefree mind of her own,with devilish look in her eyeSaying "You can call me anything you like,but my name is Veronica"Do you suppose, that waiting hands on eyes,Veronica has gone to hide?And all the time she laughs at thosewho shout her name and steal her clothesVeronicaVeronica

JeanetteAlbertssonJeanetteAlbertsson是一名服装设计，主要作品有《爱情电影》。外文名：JeanetteAlbertsson职业：服装设计代表作品：爱情电影合作人物：MatsArehn

歌曲名:Poema歌手:Alberto Cortez专辑:ColeccióN Diamante: Alberto CortezTrack15:Poem* (transcribed by Virgilius Sade)Teeponi yehulanyalayanlayan lanalanyala-la layanya lanlayaroua-haLara-lara lanberhnLa-la, la-la la-lanyaLalalalala-lanayaLanyaloHee-yaa lanyaHee-yaa lanvii(hee-yer-tii...)Hee-yer-tii yahaa...Hee-yaa lanvii...Hee-yaa lanyaHee-yaa yahaa...(nohaha, tiiren...)Hee-yaa lanyaHee-yaa lanviiHeyonlayani lanyaLayanrayan layan, layanLayanlalayan la-la dinanhttp://music.baidu.com/song/2644189