寒战albert为什么死

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

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。

这个不一定吧。其实按照我们所接触的书上的英文名，都是在西方极其普通的名字，颇有大众化的意思。像Tom 之类的，一抓一大把。但是实际上他们的名字有很少见的，想我见到有Adrea Scraf 还有一个叫Amanda King 。但是电影中不出现Albert 跟这个名字好不好没有必然联系吧。我的英文名叫Mars ，听老外讲外国叫这个名字的也不多。

阿尔伯特·爱因斯坦（Albert Einstein）美籍德裔理论物理学家，1921年诺贝尔物理学奖获得者，相对论的创立者。阿尔伯特·亚伯拉罕·迈克尔逊（Albert Abraham Michelson）美籍德裔物理学家，1907年诺贝尔物理学奖获得者。艾伯特·乔治·威尔逊（Albert George Wilson）美国天文学家。弗洛里安·阿尔伯特（Florian Albert），匈牙利足球运动员。阿尔伯特·森特·哲尔吉(Albert Szent-Gyrgyi)匈牙利生理学家，维生素C之父，1937年的诺贝尔生理学或医学奖的获得者。艾伯特·戈尔（Albert Arnold Gore Jr.）美国政治家，1993－2001年美国副总统。阿尔伯特·魏德迈（Albert Coady Wedemeyer）美国军人，1944年任盟军中国战区参谋长。阿尔贝·勒布伦（Albert Lebrun）法兰西第三共和国1932-1940年总统。雅克-维克托-阿尔贝，第四世布罗伊公爵（Jacques-Victor-Albert）法国政治家，两任法国总理。阿尔贝·加缪（Albert Camus）1957年诺贝尔文学奖得主。艾尔伯·费尔（Albert Fert）2007年诺贝尔物理学奖得主。阿尔伯特亲王（Prince Albert）维多利亚女王的表弟和丈夫。阿尔贝二世 (比利时)：比利时现任君主。阿尔贝二世 (摩纳哥)：摩纳哥现任君主。艾伯特·霍夫曼（Albert Hofmann）瑞士化学家。阿尔伯特·斯佩尔（Berthold Konrad Hermann Albert Speer）德国建筑师，纳粹德国装备部长，第二次世界大战战犯。阿尔伯特 (猴子)：第一只猴子太空员，但在飞行途中即窒息而死。阿尔伯特二世 (猴子)：第一只成功登上太空的猴子。阿尔伯特·贝斯坦因（ALBERTBERSTEIN），游戏地下城与勇士（DNF）中的NPC。“阿尔伯特”还是一颗小行星，被称为719号小行星。

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

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。

我很怀疑爱因斯坦这个人 因为他年纪大了以后什么学术理论都没有

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.

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。

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。

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？

姓“我”，名“日”……

Trancy　ABEL(希伯来)"呼吸"的意思，为ABELARD的简写，大部份的人认为ABEL是高大，强壮的运动员，能干，独立，又聪明。有些人则认为ABEL是瘦小，温顺的男孩。ABRAHAM原为希伯来文，意为"民族之父"。后来，它演变成"万物之父"的意思。大多数人将ABRAHAM形容为高大壮硕留著胡子的领袖，诚实，庄严，聪明，像亚伯拉翰林肯总统一样。ADAM(希伯来)，红土制造的意思。据说上帝用红土造人，而亚当是他造出的第一个人。 ADAM被形容是高大，黝黑，英俊，肌肉强健的男人，沉稳，聪明。ADRIAN(拉丁文)黑色的意思。人们将ADRIAN描绘为迷人，阴柔的男子，敏感，体贴，可爱，富有。ALEX为ALEXANDER的简写，人们认为ALEX是身强体健有著希腊血统的男子，聪明，和善，令人喜爱。ALAN据传，英国有一位诗人，叫Alawn(阿伦)，很近似于Alan，它的意思，但后来，这个名字常变形为Eilian、Allan、Ailin、Alon等等。Alan 的发音近似于撒格逊语Aylwyn或Alwyn(熟悉的朋友)的意思)。所以它在英国很为人所欢迎。ALBERT(老式英语)崇高，聪明之意。ALBERT引人联想起三种形象；肥胖、笨重、缓慢，如Fat Albert；聪明，行为古怪，如Albert Einstein：或是正式。ALFRED(古英语)，睿智的参谋。ALFRED给人两种截然不同的印象：一种是超重的智者，所谓智者就是有智慧的老人家，行事谨慎，另一种是文弱的书呆子。ANDY为ANDREW的简写，ANDY被人形容为高高的，金发的，童心未泯的普通男子，快乐，随和老实憨厚。ANGUS(盖尔语)唯一的选择。ANGUS被视作行为怪异，惹麻烦的傻瓜。ANTHONY (拉丁)无价的意思，人们认为ANTHONY是高壮黝黑的意大利男人，聪明强壮并坚忍。ARTHUR (凯尔特语)"贵族"，(威尔斯)英雄。Arthur有两个不同的意思：一生充满故事喜欢受注目的有趣老人;或是沉静，与众不同，信守承诺的智者。AUSTIN 同August，Augustine.AUSTIN被视为聪明，坦诚有礼的大男孩--或者是恃才傲物的富家公子。BEN (希伯来)儿子的意思；所有BEN开头名字的简写。Ben被描述为高大，强壮的黑发男子，沉静、可爱，随和，温柔。BENSON (希伯来英文)"Son of Benjamin"班杰明的儿子。感谢电视上Benson Dubois，给人的印象，Benson被形容是急智的黑人管家，聪明，体贴又有趣。BRANT 古德语，意为妖精。这里所谓妖精，可不是你我心想的贬义词，而是古代德国人对神仙的一般称呼。BRIAN (爱尔兰语)"力量，美德"，大部份人把Brian看做是爱尔兰男子，聪明，喜欢运动，并擅于社交。有些人则认为Brian是无聊喜欢黏著妈妈的孩子。BRUCE来自一个地名Bruis或Braose，它是法国瑟堡(Cherbourg)附近的村庄。据说，村里有一个庄主，取名叫Bruis，当诺尔曼人征服英国时，他们的子孙征服者来到英国，并把这姓名也传入英国。后来，苏格兰出 现了一位民族英雄，叫罗伯特?布鲁斯，据说就是由法国去的布鲁斯家族的后代。

可以，因为有人的名字叫做，彼特·彼特

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AARON(希伯来)启发的意思，AARON被描绘为不高但英俊的男人，诚实刻苦具有责任感，是个有效率个性沉静的领导者。ABEL(希伯来)"呼吸"的意思，为ABELARD的简写，大部份的人认为ABEL是高大，强壮的运动员，能干，独立，又聪明。有些人则认为ABEL是瘦小，温顺的男孩。ABRAHAM原为希伯来文，意为"民族之父"。后来，它演变成"物之父"的意思。大多万数人将ABRAHAM形容为高大壮硕留着胡子的领袖，诚实，庄严，聪明，像亚伯拉翰林肯总统一样ADAM(希伯来)，红土制造的意思。据说上帝用红土造人，而亚当是他造出的第一个人。ADAM被形容是高大，黝黑，英俊，肌肉强健的男人，沉稳，聪明。ADRIAN(拉丁文)黑色的意思。人们将ADRIAN描绘为迷人，阴柔的男子，敏感，体贴，可爱，富有。ALVA希伯来名，给人的感觉是很崇高、庄严的，圣经上写着ALVA是一个地名和种族名字。ALEX为ALEXandER的简写，人们认为ALEX是身强体健有着希腊血统的男子，聪明，和善，令人喜爱。ALAN据传，英国有一位诗人，叫Alawn(阿伦)，很近似于Alan，它的意思，但后来，这个名字常形为Eilian、Allan、Ailin、A"lon等等。Alan的发音近似于撒格逊语Aylwyn或Alwyn(熟悉的朋友)的意思)。所以它在英国很为人所欢迎。ALBERT(老式英语)崇高，聪明之意。ALBERT引人联想起三种形象；肥胖、笨重、缓慢，如FatAlbert；聪明，行为古怪，如AlbertEinstein：或是正式，ALFRED(古式英语)，睿智的参谋。ALFRED给人两种截然不同的印象：一种是超重的智者，所谓智者就是有智慧的老人家，行事谨慎，另一种是文弱的书呆子。Andy为ANDREW的简写，ANDREW在希腊文里形容有男子气概、雄壮、勇敢。Andy被人形容为高高的，金发的，童心未泯的普通男子，快乐，随和老实憨厚。ANGUS唯一的选择。ANGUS被视作行为怪异，惹麻烦的傻瓜。

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

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英文名先名后姓，Albert是名，Bandura是姓。

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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

最适合双鱼座的英文名是什么 我也是双鱼座！起英文名时最好与自己的中文名有联系，让人感觉就是你。 起名时要注意： 1.根据中文名起英文名时，注意姓氏通常不变。 2.起英文名时要注意性别。 下面是根据星座经常起的一些英文名，供参考: 白羊座男性最适合的英文名：Charles,Mark,Bill,Vincent,William,Joseph,James,Henry,Martin 意思： Charles-男子汉，有男子气概的 Mark-战争之神 Bill-勇悍的卫士 Vincent-征服 William-强有力的战士或保卫者 Joseph-愿上帝增加；耶和华增加 James-代替者；排挤者 Henry-家里的管事者 Martin-战神MARS的名字，引申为嗜战的 白羊座女性最适合的英文名：Malcolm,Joan,Niki,Betty,Linda,Whitney,Lily 意思： Malcolm-？？？ Joan-上帝仁慈的赐予 Niki-？？？ Betty-上帝的誓约 Linda-美丽的人 Whitney-？？？ Lily-百合花 金牛座男性最适合的英文名：Fred,Gary,William,Charles,Michael,Karl 意思; Fred-强大的；富有的；以和平手段领导的统治者 Gary-带茅，枪的人；猎犬 William-强有力的战士或保卫者 Charles-男子汉，有男子气概的 Michael-肖似上帝的人 Karl-？？？ 金牛座女性最适合的英文名：Barbara,Helen,Katharine,Lee,Ann,Diana,Fiona 意思： Barbara-陌生人；外乡人 Helen-光亮的；光彩照人的女孩 Katharine-纯洁的人 Lee-草原上的居民 Ann-优美的 Diana-光亮似白昼；月亮 Fiona-美貌的 双子座男性最适合的英文名：Bob,John,Thomas,Dean,Paul,Brooke 意思; Bob-战斗 John-？？？ Thomas-太阳神；一双孪生子 Dean-？？？ Paul-小家伙；幼小的 Brooke-？？ 双子座女性最适合的英文名：Judy,Doris,Rudy,Amanda,Shirley,Joan,Tracy 意思： Judy-赞美 Doris-海洋女神名；属于大海的 Ruby-红宝石 Amanda-值得爱的 Shirley-来自牧场的 Joan-上帝仁慈的赐予 Tracy-通往城市的小路 巨蟹座男性最适合的英文名: Kevin,Louis,John,George,Henry,Benjamin 意思： Kevin-出身很好的；圣人 Louis-战功彪炳的 John-？？？ George-耕种者 Henry-家里的管事者 Benjamin-勇悍的卫士 巨蟹座女性最适合的英文名：Melody,Helen,Debbie,Lisa,Yvonne 意思： Melody-？？？ Helen-光亮的；光彩照人的女孩 Debbie-蜜蜂；蜂后 Lisa-美好的；为了理想 Yvonne-弓箭射手；上帝的恩赐 狮子座男性最适合的英文名: Robert,Carl,Scott,Tom,Eddy,Kris,Peter 意思： Robert-？？？ Carl-伟大的人物 Scott-？？？ Tom-？？？ Eddy-？？？ Kris-？？？......>> 适合双鱼座男生的英文名 双鱼座男生比较适合的英文名字 Albert、Kevin、Michael、Taylor、Jackson、Jack、Jimmy、Allen、Martin、Vincent KEVIN (爱尔兰)温和，可爱的，KEVIN被描绘为年轻喜好运动的美国男孩，心地好，有点固执。 ALAN 据传，英国有一位诗人，叫Alawn(阿伦)，很近似于Alan，它的意思，但后来，这个名字常变形为Eilian、Allan、Ailin、A"lon等等。Alan的发音近似于撒格逊语Aylwyn或Alwyn(熟悉的朋友)的意思)。所以它在英国很为人所欢迎。 ALBERT (老式英语)崇高，聪明之意。ALBERT引人联想起三种形象；肥胖、笨重、缓慢，如Fat Albert；聪明，行为古怪，如Albert Einstein：或是正式， ALFRED(古英语)，睿智的参谋。ALFRED给人两种截然不同的印象：一种是超重的智者，所谓智者就是有智能的老人家，行事谨慎，另一种是文弱的书呆子。 ANDREW洛j希腊里有男子气概、雄壮、勇敢的男人。 JACK 同JOHN,JACOB;是JACKSON的简写，大部份的人认为Jack是个具威胁力的人-体魄健壮，阳刚，强壮，自负，聪明。也有人认为Jack可爱，有趣喜欢追求快乐的家伙。 JIMMY JAMES的简写。JIMMY不是被描绘为友善单纯的男孩就是邻家的大个儿。 VINCENT (拉丁语)征服。大部份的人认为Vincent是沉静，如艺术品般的男人。稳重善解人意。然而有人认为Vincent是邪恶的罪人。 我个人极度推荐VINCENT~适合事业性男生 双鱼座男生英文名 双鱼座男生比较适合的英文名字 Albert、Kevin、Michael、Taylor、Jackson、Jack、Jimmy、Allen、Martin、Vincent KEVIN (爱尔兰)温和，可爱的，KEVIN被描绘为年轻喜好运动的美国男孩，心地好，有点固执。 ALAN 据传，英国有一位诗人，叫Alawn(阿伦)，很近似于Alan，它的意思，但后来，这个名字常变形为Eilian、Allan、Ailin、A"lon等等。Alan的发音近似于撒格逊语Aylwyn或Alwyn(熟悉的朋友)的意思)。所以它在英国很为人所欢迎。 ALBERT (老式英语)崇高，聪明之意。ALBERT引人联想起三种形象；肥胖、笨重、缓慢，如Fat Albert；聪明，行为古怪，如Albert Einstein：或是正式， ALFRED(古英语)，睿智的参谋。ALFRED给人两种截然不同的印象：一种是超重的智者，所谓智者就是有智能的老人家，行事谨慎，另一种是文弱的书呆子。 ANDREW洛j希腊里有男子气概、雄壮、勇敢的男人。 JACK 同JOHN,JACOB;是JACKSON的简写，大部份的人认为Jack是个具威胁力的人-体魄健壮，阳刚，强壮，自负，聪明。也有人认为Jack可爱，有趣喜欢追求快乐的家伙。 JIMMY JAMES的简写。JIMMY不是被描绘为友善单纯的男孩就是邻家的大个儿。 VINCENT (拉丁语)征服。大部份的人认为Vincent是沉静，如艺术品般的男人。稳重善解人意。然而有人认为Vincent是邪恶的罪人。 我个人极度推荐VINCENT~适合事业性男生 适合双鱼座的好听的女孩英文名字？ 爱丽儿 Ariel （人鱼公主） 双鱼座 英语怎么说 1. Fishes 2. Pisces constellation 3. Piscium 双鱼座（拉丁语：Pisces，天文符号：?）是黄道星座之一，面积889.42平方度，占全天面积的2.156%，在全天88个星座中，面积排行第十四。双鱼座每年9月27日子夜中心经过上中天。双鱼座中亮于5.5等的恒星有50颗，最亮星为右更二（双鱼座η），视星等为3.62。现在的春分点位于霹雳五（双鱼座ω）附近。纬度变化畅于+90°和?65°之间可全见。 双鱼座女生好听的英文名 Sally 善良的意思 SABRINA (拉丁语)来自边界。人们认为SBRINA是美丽性感的女子、热情而俏皮。 SANDRAAlexandra的简写。Sandra这个名字给人两种印象，一种是聪明的金发女子，坚决有自 *** ；另一种则是丰满的女人，声音甜美个性随和。 SAMANTHA (亚拉姆语)倾听者。SAMANTHA给人两种印像：一个是聪明、美丽的女子，另一个则是难缠的中年妈妈。 SAMMYSAMSON,SAMUEL的简写。SAMMY给人的直接印象来自Sammy Davis,Jr。人们将SAMMY看做纤细的黑人明星、风趣多才多艺。 SANDYSANDRA的简写。SANDY被形容为年轻的金发女子、聪明、好动、爱玩、善良且平易近人。 SARAH (攻伯来)公主。 Sarah这个名字让人联想到矮小、美丽、卷发的女孩、保守又友善。 SELMA (斯甘地拉维亚语)庄严的保护者。人们说SELMA是个适合年长、次等阶级、自以为无所不知的南方女人名字。 SELINA 月光之意。Selina给人的印象是个性开朗、面貌柔美的女子、温柔娴熟、但有人认为她的个性阴晴不定难以捉摸。 SERENA (拉丁)温和；沉著的。SERENA给人两种不同的印象：可爱活泼充满惊喜的女孩；或是文静胆怯、虔诚的信徒。 SHARON(希伯来文)同Sarah。大部份人期待的Sharon是娇小可爱，中层阶级的金发女子、友善、甜美、聪慧。有人则认为Sharon是害羞迟钝的。 SHELLEY (老式英语)意为州的牧场，同SHEILA,SHELBY,SHIRLEY。SHELLEY给人两种不同的印象：一个是可爱聪明，眼高于人的中学美少女；或是愚蠢又矮又胖多话的女孩。 SHERRY,CHERIE同CHARLOTTE,CHER,SARAH,SHIRLEY.大部份人把SHERRY想成可爱娇小、圆润的金发女孩、友善、逢场作戏，然而却十分健忘。 SHIRLEY (老式英语)来自耀眼的牧场。人们将SHIRLEY描绘成灰发版的Shirley Temple，可爱、甜美、卷发、娃娃脸、有点过重。 双鱼座的英文的简称 Amy！！

我还不太懂

Einstein (1879 ~ 1955) Einstein, Albert German American scientists. March 14, 1879 Born in Ukraine ears Abdul Gayoom owners of a small town family, April 18, 1955 died in Princeton. Favorite music since his childhood, was a skilled violinist. In 1900 graduated from the Swiss Federal Institute of Technology in Zurich and obtained Swiss. After the Swiss patent office in Bern to find steady jobs. His early series of historic achievements are made here. In 1909 the first representation in the academic community, the University of Zurich as an associate professor of theoretical physics. In 1914, W. M. Planck and the invitation to Bristow, William returned to Germany as director of the Royal Institute of Physics Professor at the University of Berlin. In 1933 Hitler came to power, because Einstein is Jewish, and resolutely defend democracy, the first of persecution, forced resettlement in the United States of Princeton. 1940-American citizen. 1945 retirement. Einstein in quantum theory, molecular kinetic theory and the theory of relativity to the three different areas of physics has made historic achievements, in particular the establishment of special relativity and quantum theory of light to promote the theory of the revolution in physics, he social progress there are also an important contribution to the cause.爱因斯坦（1879～1955）Einstein，Albert 德裔美国科学家 。1879 年3月14日生于德国乌耳姆镇的一个小业主家庭，1955年4 月18日卒于美国普林斯顿 。自幼喜爱音乐，是一名熟练的小提琴手。1900年毕业于苏黎世联邦工业大学并取得瑞士籍。后在伯尔尼瑞士专利局找到固定工作。他早期的一系列历史性成就都是在这里作出的。1909年首次在学术界任职 ，出任苏黎世大学理论物理学副教授 。1914年，应M.普朗克和W.能斯脱的邀请，回德国任威廉皇家物理研究所所长兼柏林大学教授。1933年希特勒上台，爱因斯坦因为是犹太人，又坚决捍卫民主，首遭迫害，被迫移居美国的普林斯顿。1940年入美国籍。1945年退休。 爱因斯坦在量子论、分子运动论、相对论等物理学的三个不同领域取得了历史性成就，特别是狭义相对论的建立和光量子论的提出，推动了物理学理论的革命，他对社会进步事业也有重要贡献。

什么英文乳名好听 小名:聪聪 壮壮 大地 贝贝 豆丁 酷比 熊猫 英文名:AARON (希伯来)启发的意思，AARON被描绘为不高但英俊的男人，诚实刻苦具有责任感，是个有效率个性沉静的领导者。 ABEL (希伯来)呼吸的意思，为ABELARD的简写，大部份的人认为ABEL是高大，强壮的运动员，能干，独立，又聪明。有些人则认为ABEL是瘦小，温顺的男孩。 ABRAHAM 原为希伯来文，意为民族之父。后来，它演变成物之父的意思。大多万数人将ABRAHAM形容为高大壮硕留着胡子的领袖，诚实，庄严，聪明，像亚伯拉翰林肯总统一样 ADAM (希伯来)，红土制造的意思。据说上帝用红土造人，而亚当是他造出的第一个人。 ADAM被形容是高大，黝黑，英俊，肌肉强健的男人，沉稳，聪明。 ADRIAN (拉丁文)黑色的意思。人们将ADRIAN描绘为迷人，阴柔的男子，敏感，体贴，可爱，富有。 ALVA 希伯来名，给人的感觉是很崇高、庄严的，圣经上写着ALVA 是一个地名和种族名字。 ALEX 为ALEXANDER的简写，人们认为ALEX是身强体健有着希腊血统的男子，聪明，和善，令人喜爱。 ALAN 据传，英国有一位诗人，叫Alawn(阿伦)，很近似于Alan，它的意思，但后来，这个名字常形为Eilian、Allan、Ailin、A"lon等等。Alan的发音近似于撒格逊语Aylwyn或Alwyn(熟悉的朋友)的意思)。所以它在英国很为人所欢迎。 ALBERT (老式英语)崇高，聪明之意。ALBERT引人联想起三种形象；肥胖、笨重、缓慢，如Fat Albert；聪明，行为古怪，如Albert Einstein：或是正式， ALFRED(古式英语)，睿智的参谋。ALFRED给人两种截然不同的印象：一种是超重的智者，所谓智者就是有智慧的老人家，行事谨慎，另一种是文弱的 书呆子。 ANDREW洛j希腊里有男子气概、雄壮、勇敢的男人。 ANDY 为ANDREW的简写，ANDY被人形容为高高的，金发的，童心未泯的普通男子，快乐，随和老实憨厚。 ANGUS 唯一的选择。ANGUS被视作行为怪异，惹麻烦的傻瓜。 ANTHONY (拉丁)无价的意思，人们认为ANTHONY是高壮黝黑的意大利男人，聪明强壮并坚忍。 ARTHUR (凯尔特语)贵族，(威尔斯)英雄。Arthur有两个不同的意思：一生充满故事喜欢受注目的有趣老人;或是沉静，与众不同，信守承诺的智者。 AUSTIN 同August，Augustine.AUSTIN被视为聪明，坦诚有礼的大男孩--或者是恃才傲物的富家公子。 BEN (希伯来)儿子的意思；所有BEN开头名字的简写。Ben被描述为高大，强壮的黑发男子，沉静、可爱，随和，温柔。 BENSON (希伯来英文)Son of Benjamin班杰明的儿子。感谢电视上Benson Dubois，给人的印象，Benson被形容是机智的黑人管家，聪明，体贴又有趣。 BRANT 古德语，意为妖精。这里所谓妖精，可不是你我心想的贬义词，而是古代德国人对神仙的一般称呼。 BRENT 代表山顶或者避暑胜地。 BRIAN (爱尔兰语)力量，美德，大部份人把Brian看做是爱尔兰男子，聪明，喜欢运动，并擅于社交。有些人则认为Brian是无聊喜欢黏着妈妈的......>> 英文名和小名 Estelle-Stella Beatrice――Bea Candace――Candy Catherine――Cathy，Kate，Kitty Charles――Charlie，Chuck Consta功ce――Connie Christina――Tina Christine――Chris Gillian――Jill Jennifer――Jen，Jenny Joanna/Josephine――Jo Jessica――Jess，Jessie Margaret――Maggie，Peggy Maria――Mary Marilyn――Mary 女孩英文乳名大全 Future（未来）Millet（小米）Lin Lin（琳琳）Shoushou（兽兽） 小名英语怎么说 pet name for a child; 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阿尔伯特·爱因斯坦（Albert Einstein，1879年3月14日 – 1955年4月18日），德裔美籍归化犹太人理论物理学家，以提出广义相对论和特殊相对论而闻名。他被认为是现代物理学的奠基人之一，并被普遍认为是史上最为伟大的科学家之一。爱因斯坦出生在德国的乌尔姆市，成长于不太富裕的犹太家庭。他在瑞士的苏黎世工业大学学习了物理学和数学，并在1905年发表了四篇重要的论文，包括提出了特殊相对论和光量子假设。在接下来的几年中，他继续研究和发展了这些理论，并在1915年创立了广义相对论。除了他的科学工作以外，爱因斯坦还是拥有强烈政治信仰的人。他反对法西斯主义和种族主义，支持世界和平和核不扩散。他在1940年前往美国，加入了普林斯顿大学的教职，并在那里度过了余生。以下是爱因斯坦的一些荣誉和成就：- 1921年，获得诺贝尔物理学奖，以表彰他对光电效应的贡献。- 1932年，成为皇家学会的院士。- 1933年，成为牛津大学的荣誉博士。- 1952年，成为伦敦皇家学院的荣誉院士。- 1979年，他的名字被选入了国际单位制中的单位“爱因斯坦”。爱因斯坦的名言：- “逻辑将带你从A点到B点。想象力将带你到任何地方。”- “人因为天才而成功，是因为他身处在他自己的时代，而他的时代正需要他。”- “教育不是填满桶，而是点燃火焰。”- “追求科学真理的过程就是追求上帝的过程。”

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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

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

Eschenmoser, Albert (em.)Laboratory of Organic ChemistryETH ZentrumCH-8092 ZürichTel. + 41 1 632 28 93 , Fax + 41 1 632 10 43 Mail: eschenmoser@org.chem.ethz.chAlbert Eschenmoser has been Professor Emeritus at ETH Zurich since 1992.He was born in Erstfeld (Uri), Switzerland, on August 5, 1925 and received his Dipl.sc.nat. in 1949 and his D.Sci. in 1951 from the Swiss Federal Institute of Technology (ETH), where he became private lecturer in Organic Chemistry in 1956, associate professor in 1960, and full professor for General Organic Chemistry in 1965.In his research in organic and bioorganic chemistry, Eschenmoser has made contributions to theory of terpene biosynthesis, structure elucidation of natural products, stereochemistry and mechanism of organochemical and biochemical reactions, development of new methods for organic synthesis, total synthesis of complex natural products and chemical etiology of nucleic acid structure.Eschenmoser is a member of the German Academy Leopoldina (Halle), Academia Europaea (UK) and the Pontifical Academy (Vatican), a foreign member of the American Academy of Arts and Sciences (Boston), the National Academy of Sciences (Washington), the Royal Society (UK), the Academy of Science in Gottingen, the Croatian Academy of Sciences and Arts (Zagreb), the orden Pour le mérite für Wissenschaften und Künste (Berlin), and the Osterreichisches Ehrenzeichen für Wissenschaft und Kunst (Wien), he is a honorary member of the Royal Society of Chemistry (London), Gesellschaft Osterreichischer Chemiker (Wien), and the Pharmaceutical Society of Japan. He holds honorary degrees from the Universities of Fribourg, Chicago, Edinburgh, Bologna, Frankfurt, Strasbourg, Harvard, and from The Scripps Research Institute.

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》

Albert、Kevin、Michael、Taylor、Jackson、Jack、Jimmy、Allen、Martin、VincentKEVIN(爱尔兰)温和，可爱的，KEVIN被描绘为年轻喜好运动的美国男孩，心地好，有点固执。ALAN据传，英国有一位诗人，叫Alawn(阿伦)，很近似于Alan，它的意思，但后来，这个名字常变形为Eilian、Allan、Ailin、A"lon等等。Alan的发音近似于撒格逊语Aylwyn或Alwyn(熟悉的朋友)的意思)。所以它在英国很为人所欢迎。ALBERT(老式英语)崇高，聪明之意。ALBERT引人联想起三种形象;肥胖、笨重、缓慢，如FatAlbert;聪明，行为古怪，如AlbertEinstein:或是正式，ALFRED(古英语)，睿智的参谋。ALFRED给人两种截然不同的印象:一种是超重的智者，所谓智者就是有智能的老人家，行事谨慎，另一种是文弱的书呆子。ANDREW洛j希腊里有男子气概、雄壮、勇敢的男人。JACK同JOHN,JACOB;是JACKSON的简写，大部份的人认为Jack是个具威胁力的人-体魄健壮，阳刚，强壮，自负，聪明。也有人认为Jack可爱，有趣喜欢追求快乐的家伙。JIMMYJAMES的简写。JIMMY不是被描绘为友善单纯的男孩就是邻家的大个儿。VINCENT(拉丁语)"征服"。大部份的人认为Vincent是沉静，如艺术品般的男人。稳重善解人意。然而有人认为Vincent是邪恶的罪人。呵呵，网上找的，觉得VINCENT挺好

ABEL，（希伯来）

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http://dict.youdao.com/wiki/%E8%89%BE%E4%BC%AF%E7%89%B9%E7%8E%8B%E5%AD%90/#

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

Albert - Brooks was born in California, his mother had been a singer and actor, his father was a radio comedian. Albert - Brooks himself had been a film and television actor, voice actor, writer, comedian and director. In 1987, when Albert - Brooks with "Broadcast News" (Broadcast News) to get an Oscar nomination. Albert - Brooks"s debut as an comedian, once a year at the University of Pittsburgh, but dropped out a year just to concentrate on reading when comedian. After dropping out of school, he was very successful in a number of talk show has its own fixed link performance. As a comedian, he was undoubtedly the greatest achievement of the six episodes directed by "Saturday Night Live" (Saturday Night Live). In 1976, he starred in his first mainstream film, just this film is Martin - Scorsese (Martin Scorsese) milestone "Taxi Driver" (Taxi Driver). In 1979, Albert - Brooks film "Real Life" (Real Life) at the same time to win an Oscar and the Nobel Prize. Albert - Brooks recent works include "desperate driving" (Drive) in the gangster, he plays the role of media praise, and he also got a Best Supporting Actress nomination.

并不是每个英文名都是有含义的，很多时候取英文名，都是觉得它好听。这和中文是一样的，比如中文名“周德江”、“李小琼”，你能说出“德江”和“小琼”各是什么意思吗？

歌曲名:All That Matters歌手:Louise专辑:Changing Faces - The Best Of LouiseAddison Road - All That MattersI may never be the one that gets a second glanceI may never be the one they call the prettiestBut that"s alright with meAnd maybe I don"t follow every crazy passionSpend all my time trying to get a good reactionBut that"s ok with meThis world is like a trampolineHigh and low no in betweenJumping at the chance to pleaseEveryone but that"s not meCause all that matters isAll that matters isI know your love has set me freeAnd that"s all that matters to meAll that matters isAll that matters isI know your love has set me freeAnd that"s all that matters to meSome people tell meTo step out and do my own thingAnd others sayI got to blend in just to be the sameAnd stop being meBut this shallow worldIs no longer what I"m made ofI"ve been changed by graceI"ve been saved by loveWhat more do I needAll that matters isAll that matters isI know your love has set me freeAnd that"s all that matters to meAll that matters isAll that matters isI know your love has set me freeAnd that"s all that matters to meMy life comes from the OneWho made the stars and brought the sunHe loves me more than theseSo I don"t need another identityAll that matters isAll that matters isI know your love has set me freeAnd that"s all that matters to meAll that matters isAll that matters isI know your love has set me freeAnd that"s all that matters to meThe Endhttp://music.baidu.com/song/2786533

这种题目一般要么回答完整，要么就非常简洁的回答We have four （PE classes）. 或Four.

就是液晶，计算器的屏幕就是这东西做的

淮阴工学院专业代码如下：1035是淮阴工学院的代码。淮阴工学院，位于江苏省淮安市清河新区学府大道30号，是一所以工为主、工、理、管、文、艺多学科协调发展的本科院校。淮阴工学院于1958年创建于江苏省扬州市，2000年迁至淮安市，是江苏省属重点支持的高水平应用特色学院，在当地具有一定的知名度。学校设有14个学院，涵盖工、理、管、文、艺多个学科领域，拥有38个本科专业。学校一直致力于学科建设和人才培养，拥有一批高水平的师资队伍和先进的教育设施，为学生提供了优质的学习环境和广阔的发展空间。大学代码对于学校管理的影响：1、学校身份认证：大学代码是学校唯一的标识号码，可以证明学校的合法性和合规性，为学校的身份认证提供了依据。2、统计管理：大学代码对学校的管理和统计有着重要的作用。各种教育统计和评估中，大学代码可以作为学校的统计依据，为学校的发展提供数据支持。3、信息共享：大学代码可以使学校之间的信息共享更加便捷，有利于学校间的合作与交流。4、学科竞争：大学代码也可以为学校的学科建设提供参考，不同大学代码代表的学校在各个领域的发展情况、特色和优势等方面存在差异，可以为学科竞争提供一定的支撑。

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正时皮带推荐5万公里更换，大约费用5千多元，还要看有无其它损坏配件需同时更换，如果有，可能还要增加费用，汽油滤芯是每一万公里更换的，目前这款车出售价格在12万左右，加93号汽油没有问题。 希望上述回答对您有所帮助 查看更多[欧宝雅特GTC。