would you like后面是加some还是any

would like to do sth和would like doing sth的区别： 1、would like doing sth 表示说话者喜欢做一些事，这些事是说完话就能立刻去做的。 2、would like to do sth 表示说话者喜欢做一些事，而这些事是将来做的，不一定说完就立即去做。 拓展资料 would like to do sth的用法 1、She asked me what I would like to do and mentioned a particular job 她问我想干什么，然后提到了一份工作。 2、Write down the sort of thing you would like to do, given the opportunity 写下有机会的话你想做的事情。 3、When my future children go to kindergarten, I would like to do some meaningful work. 等我未来的孩子上幼儿园了，我愿意做其他有意义的工作。 4、First, consider what you would like to do. 首先，考虑你想要做什么。 5、I would like to do for you what your brother did for me. 我愿意像你哥哥帮助我那样帮助你。 would like to do sth 1、She asked me what I would like to do and mentioned a particular job 她问我想干什么，然后提到了一份工作。 2、Write down the sort of thing you would like to do, given the opportunity 写下有机会的话你想做的事情。 3、When my future children go to kindergarten, I would like to do some meaningful work. 等我未来的孩子上幼儿园了，我愿意做其他有意义的工作。 4、First, consider what you would like to do. 首先，考虑你想要做什么。 5、I would like to do for you what your brother did for me. 我愿意像你哥哥帮助我那样帮助你。

后接动词不定式 （就是to do）

前者正确,后者不正确

固定用法Would you like to do something?如Would you like to go shopping with me?你想和我一起去购物吗？

"Would you like..?/" 句式大家已经接触很久了,今天,我们就来深入的了解一下它:句中的like后面常接名词、代词和动词不定式,表示/"你想要....吗?/",与/"Do you want...?/" 意思相近,但前者语气比后者委婉,用来礼貌地提出请求、征求对方意见或委婉地提出建议。主要用法有三: I. Would you like sth.? 如: Would you like some oranges? (=Do you want some oranges?) 你想吃些桔子吗? II. Would you like to do sth.? 如: Would you like to drink a cup of tea? (=Do you want to drink a cup of tea?) 你想喝杯茶吗? III. Would you like sb. to do sth.? 如: Would you like me to meet your family? (=Do you want me to meet your family?) 你想要我见一见你的家人吗? [特别提示] /"Would you like..?/"中like后不可接动词-ing形式,而/"Do you like..?/"中like后却可以。如:Do you like swimming? 你喜欢游泳吗? [注意] 对于/"Would you like...?/" 提出的建议或要求,肯定回答常用/"Yes, please./"或/"Yes, I would love / like to./" (I would可缩写为I/"d); 否定回答常用/"No, thanks./"。 对于/"Do you like...?/" 的答语,肯定回答用/"Yes, I do./"; 否定回答用/"No, I don/"t./"

正确：some。这里是表示“征求对方意见”，期待肯定回答，用some。some一、含义：adj. 一些；若干adv. 大约；非常pron. 一些(人、物)二、用法some作“一些”“一点”解时，用于肯定句，若用于疑问句，表示期待肯定回答、请求或建议；作“某个”“某一”解时，用于修饰单数名词；作“相当多的”解时，可修饰不可数名词，形容量不少，通常和表示时间、距离等之类的名词连用，也可修饰抽象名词来表示某种程度。在非正式语体里，some也可表示“极好的，了不起的，相当不错的”，用来加强语气。some修饰可数名词单数(多为人、物、时间、地点等普通名词)时，不可再使用冠词a。Would you have some tea?喝点茶好吗?扩展资料：近义词：several。several一、含义：pron. 若干adj. 几个的；若干的；各自的二、用法several用作形容词，作“几个，数个，一些”解时，多指三个以上，十个以下，其后接复数名词，一般用于肯定句中； 作“各自的，不同的”解时，其后可接复数名词,也可接单数名词，但如果其前有each或every修饰时，其后则只能接单数名词。several与被other，such，more等词修饰的名词连用时，通常放在这些词前。My husband has several shirts of different colors.我丈夫有好几件颜色不同的衬衫。

would like吧?佩服你这都能搞错一般情况下是请求或邀请对方做某事would you like to+do sth你愿意做某事吗？would you like to have dinner with me？你愿意和我一起共进晚餐吗？

would 　　would的用法与意义 　　1.will的过去式.　　例：They said it would be fine.听说天气会很好.（it will be fine的过去式） 　　2.（在陈述语气中,表示过去将来时,表示有意识的行动或意志,常用于间接引语中）将；要；偏要；愿； 　　例：I said I do my best.我表示过要尽最大的努力.　　2.（在陈述语气中,表示过去将来时,表示无意识的行动或单纯将来发生得事或动作,指实际情况,一般用于间接引语中）会；将； 　　例：he said he not be free that night.他说他那天晚上没有空.　　3.（表示过去经常性或习惯性的动作）总会；总是； 　　例：sometimes I come home late.有时我总是迟回家.　　4.老是.（对总发生的事情,或一向的行为表示“不耐烦”的情绪.） 　　例：That"s exactly like Jocelyn—she would lose the key!贾诗琳总是那样,老把钥匙弄丢!　　5.（用于指过去的否定句中,表示拒绝,或无此习惯或不可能；用于事物常表示拟人化）不肯；总是不； 　　例：he wouldn"t give the names of his partners.他拒绝讲出他的伙伴们的名字.　　6.would better (美） 最好...　　7.would rather 宁愿（表选择） 　　例：—Which would you rather do,go to the cinema or stay at home?你要看电影,还是呆在家里?　　—I"d rather not say what I think.我还是不说的好.　　8.would that （罕）要是...该多好 　　例：Would that we had seen her before she died.要是她去世之前,能见到她一面该多好.　　9.would you （表请求 ）请 　　例：I would like some juice.我想要一些果汁 　　* 在提问,征求意见是用：“Would you like to go to the movie with me ” 你想要和我一起去看电影么?强调的是would like to 不表示“邀请”,而表示“请求”.　　* 在回答是肯定句为“Yes,I would like to .”或是“I would love to”再拒绝是要说谢谢,表示友好,语气委婉一些：“I"d love to,but,I have to do sth.Thank you.”

Yes,please Yes,I would love/like to

would like=want // I would like a cup of tea. like 近似于love // I like tea, not coffee.

我的liketodosomething这倒是想要做某事你具体想要做某事

would like +n would like +to do would like +that 从句 后跟 did(与现在事实相反) had done (与过去事实相反)

一个是“你想要...吗”，约等于“do you want...”。另一个是“你喜欢...吗”。两者意思完全不同。

虚拟语气

would like后接名词或代词，表示具体"要"某样东西；后接动词不定式，表示意愿、喜爱；would like sb. to do sth；Would you like ...? 扩展资料 　　1、后接名词或代词，表示具体"要"某样东西。 　　例：I"d like two cups of coffee.我要两杯咖啡。 　　2、后接动词不定式，表示意愿、喜爱，常用于有礼貌地提出邀请、请求或建议。 　　例：I would like to help you.我愿意帮你。 　　3、would like sb. to do sth.想要某人做某事。 　　例：I"d like you to meet them.我想要你见他们。 　　4、当主语是第一人称时，would可换成should，like也可换成love。 　　例：I should like the coat.我想要这件大衣。 　　5、Would you like...?你想要…吗？表示向对方提出客气的、有礼貌的请求、邀请、希望或询问等。 　　例：Would you like an apple?你想要个苹果吗？ 　　注意：它的肯定回答多用Yes, please./Yes, I"d (We"d) like (love) to./Certainly./Yes, thank you等；否定回答常用No, thanks./No, thank you等。

would like意为"想要"，语气非常委婉。具体用法如下：1.后接名词或代词，表示具体"要"某样东西。例：I would like a cup of coffee.我要两杯咖啡。He would like a large bowl of noodles.My mother would like an apple.2.后接动词不定式（就是to do形式），表示意愿、喜爱，常用于有礼貌地提出邀请、请求或建议。例：I would like to help you.我愿意帮你。She"d like to eat swim.3.would like sb. to do sth.想要某人做某事。例：I"d like you to meet them.我想要你见他们。I"d like him to do my homework.4.Would you like...?你（们）想要…吗？表示向对方提出客气的、有礼貌的请求、邀请、希望或询问等。例：Would you like an apple?你想要个苹果吗？注意：它的肯定回答多用Yes, please./Yes, I"d (We"d) like (love) to./Certainly./Yes, thank you.等；否定回答常用No, thanks./No, thank you.等。例：-Would you like to drink some tea?你要喝茶吗？-Yes, thank you.是的，谢谢。-Would you like some coffee?你要点儿咖啡吗？-No, thanks.不要了，谢谢。拓展：当主语是第一人称时，would可换成should，like也可换成love。例：I should love the coat.我想要这件大衣。总结：大家掌握两点最主要的：would like中的would是情态动词，依靠它我们可以做句型转换；把 would like 作为一个整体看，它的用法与want相同。

would like后可接动词的ing形式，也可以接to do，但表达的意思有区别 to do 表示对一次行为的态度而 doing 表示对某种行为的态度比如 I would like to play basketball this afternoon 我下午想去打篮球I would like playing basketball. 我喜欢打篮球

wouldlike可以跟todosthwouldlike不可以跟doingsth“wouldlike”意为“想要”，其语气比用like婉转些。具体用法如下：1.后面接名词或代词，表示“具体要”某样东西。例如：I"dliketwosweatersformydaughters.（JBIII，L59）您好，答题不易如有帮助请采纳，谢谢

您好，很高兴为您解答would like表示愿望，希望，或者是客气或委婉的语气。表示愿望，I would like to have a lot money. 我希望有很多钱。表示委婉，I would like to order a main course.我想点正餐。want相当于汉语的“想”或“想要”，后面可以接名次或动词。I want an ice cream. 我想要一个冰激凌。I want to go home.我想回家。would like和 wantA 在下列情况下,这两个词可以互换使用：1 用于请求或有关请求的问句中（但这里不使用 would not like,参见下面B1）：Customer：I"d like some raspberries,please．/I want some raspberries,please．顾客：请给我拿点儿木莓.Greengrocer：I"m afraid I haven"t any．Would you like somestrawberries?蔬菜水果商：对不起,我没有木莓了.您来点草莓怎么样?Customer：No,I don"t want any strawberries,thanks．顾客：不,我不想要草莓.（这里不能用 wouldn"t like.）I would like常常要比 I want更有礼貌.would you like?要比do you want?更有礼貌,也更殷勤.would you like?可以含有愿意满足别人的希望的意思.do youwant?则不含有这种意思.因此,与顾客或客人打交道时,通常用 would you like?：Caller：I"d like to/I want to speak to Mr X,please．打电话者：我想找X先生说话.Telephonist：Mr X is out．Would you like to speak to Mr 话务员：X先生出去了.您跟Y先生说行吗?2 如果不是提出请求而只是谈到愿望时,可以随意用would like或want的肯定式、疑问式或否定式.它们的意思没有区别,然而,I want要比I would like显得更自信.I want通常不用于表示不可实现的愿望：I would like to live on Mars．但愿我能住到火星上去.B would like和want在下列用法中不能互换：1 表示邀请时用 would you like?结构,而不能用do you want?结构：Would you like a cup of coffee?您想喝一杯咖啡吗?Would you like to come to the theatre?您想来剧院看戏吗?do you want?用于此处只表示一种询问,不含有邀请的意思.2 wouldn"t like和 don"t want是有区别的.don"t want表示没有某种愿望；wouldn"t like表示不喜欢.因此,wouldn"t like不能用来回答邀请或提议,因为在这种回答中 wouldn"t like的口气将是不礼貌的.在这里常用 don"twant或其他形式来代替 wouldn"t like：—Would you like some more coffee?—No,I don"t want any more,thanks．/No,thanks．—您再来点儿咖啡吗?—不,不要了,C 在过去时中这两种形式的变化不同.在间接引语中want变为 wanted,而would like不起变化：Tom said,‘I would like/want to see it．"汤姆说：“我想看看它”.相当于：Tom said he would like/wanted to see it．汤姆说他想看看它.但如果不用间接引语的结构来表示,只能说：Tom wanted tosee it（这里我们不能用would like因为Tom would like to seeit的意思是指现在或将来）.D would like有两个过去形式：would like+ 不定式的完成式或would like+ 不定式/名词/代词.这些形式只能表示未能实现的愿望：I"d like to have gone skiing．/I"d have liked a day"s skiing．我本想去滑雪的.（但我未能实现我的愿望.）希望能帮助到您，谢谢

would you like后面动词加不定式和动名词形式都可以。would you like意思是“你想不想；您是否希望”。常用句型：Would you like＋名词。你想要点…；Would you like＋to do sth.你想要…吗；Would you like+v-ing.非正式场合可用。 用法 would you like 意为想要，语气非常委婉。具体用法如下: 1、后接名词或代词，表示具体要某样东西。 如:I"d like two cups of coffe. 我要两杯咖啡。 2、后接动词不定式，表示意愿,喜爱，常用于有礼貌地提出邀请、请求或建议。 如:I would like to help you. 我愿意帮忙。 3、would like sb. to do sth. 表示想要某人做某事。 如:I"d like you to meet them. 我想要你见见他们。 4、当主语是第一人称时，would 可换成should,like也可换成love。 如:I should like the coat. 我想要这件大衣。 5、Would you like...?你们想要吗？表示向对方提出客气的、有礼貌的请求、邀请、希望、或询问。 如:Would you like to have an apple?你想吃个苹果吗？ 注意:它的肯定回答多用Yes,please./I"d like to/Certainly/Yes,thank you.等；否定回答常用No,thanks/No, thank you.等

这是一个特殊疑问句表示请教别人喜欢什么，前面可以加人名

would like 可以跟 to do sthwould like不可以跟doing sth“ would like ”意为“想要”，其语气比用 like 婉转些。具体用法如下： 1. 后面接名词或代词，表示“具体要”某样东西。例如： I"d like two sweaters for my daughters. （ JB III， L59 ） （我想给我的女儿们买两件毛衣。） Would you like one of these mooncakes？ （ JB II， L10 ）（你想要一块这样的月饼吗？） 2. 后面接动词不定式，表示“愿望，喜爱”，常用于有礼貌地提出邀请、请求或建议。例如： I would like to drop maths. （ JB III， L12 ）（我想放弃数学。） Would you like to come to supper？ （ JB II， L21 ） （你愿意来吃晚饭吗？） 3. 当主语是第一人称时， would 可与 should 换用，它们都可以缩写为 "d ，并且 like 也可换成 love .例如： I"m sure he would love to come. （ JB II， L69 ）（我确信他愿意来。） I should like the red one. （我想要红色的。） 4. “ would like ”后面可以用动词不定式作宾语补足语。例如： What would you like me to do？ （ JB II， L45 ） （你想要我干什么？） I"d like you to meet my parents， too. （ JB II， L9 ）（我想要你也见见我的父母。）

B,动词不分可数不可数。What would you like 意思是你想要什么What do you like 你喜欢什么A习惯用法~就像Room，205房间要说Room 205

这个是常见问题了。参考下面的： 不可以跟doing “ would like ”意为“想要”，其语气比用 like 婉转些。具体用法如下： 1. 后面接名词或代词，表示“具体要”某样东西。例如： I"d like two sweaters for my daughters. （ JB III， L59 ） （我想给我的女儿们买两件毛衣。） Would you like one of these mooncakes？ （ JB II， L10 ）（你想要一块这样的月饼吗？） 2. 后面接动词不定式，表示“愿望，喜爱”，常用于有礼貌地提出邀请、请求或建议。例如： I would like to drop maths. （ JB III， L12 ）（我想放弃数学。） Would you like to come to supper？ （ JB II， L21 ） （你愿意来吃晚饭吗？） 3. 当主语是第一人称时， would 可与 should 换用，它们都可以缩写为 "d ，并且 like 也可换成 love .例如： I"m sure he would love to come. （ JB II， L69 ）（我确信他愿意来。） I should like the red one. （我想要红色的。） 4. “ would like ”后面可以用动词不定式作宾语补足语。例如： What would you like me to do？ （ JB II， L45 ） I"d like you to meet my parents， too. （ JB II， L9 ）（我想要你也见见我的父母。） 句型：would like to do i"d like to go to EXPO this weekend . 周末我想去看世博。

would like sth=喜欢做某事，习惯性的 I would like reading book。would like to do sth=喜欢去做某事 最近的 Recently，I would like washing clothes。would like sb to do sth=喜欢某人做某事 I would like you to give me a flower。

would like sb. to do sth. 的用法，意思是：想要某人去做某事，这里的人称代词是宾格，比如：him /you /her 。望采纳。

load按键是读取进度的意思。读取进度通常在电脑里时常出现，电脑开机了但是桌面一直显示读取中导致无法正常进入系统或无法正常运行。一般是因为软件或硬件故障导致的，原因很多且很复杂，有可能是系统文件损坏，也可能是病毒感染。也可能是后台自启动程序发生冲突或安全软件安装有多个造成系统假死，也可能是内存接触不良或出现兼容性问题，也可能是硬盘出现碎片或坏道，也可能是主板等其它硬件出现故障。注意事项如今的软件是越来越复杂、越来越庞大。由系统本身造成的崩溃即使是最简单的操作，比如关闭系统或者是对BIOS进行升级都可能会对PC和操作系统造成一定的影响。非法操作会让很多用户觉得很迷惑，如果仔细研究的话就会发现软件才是真凶，每当有非法操作信息出现，相关的程序和文件都会和错误类型显示在一起。如果在WINDOWS3.1中可能是一般保护性错误（GPF），一般是由于有两个软件同时使用了内存的同一个区域，但是即使知道原因也无法避免这一类错误。

DenisLarochelleDenisLarochelle是一名原创音乐人，代表作品有《TheLegendofSleepyHollow》、《小夜曲》等。外文名：DenisLarochelle职业：原创音乐代表作品：《TheLegendofSleepyHollow》合作人物：PierreGang

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国家/地区 上映/发行日期(细节) 法国France2009年5月18日......(Cannes Film Festival)法国France2009年6月19日......(Agde Film Festival)法国France2009年6月28日......(La Rochelle Film Festival)法国France2009年7月10日......(Paris Cinéma)法国France2009年7月15日比利时Belgium2009年8月26日希腊Greece2009年9月希腊Greece2009年9月20日......(Athens Film Festival)巴西Brazil2009年9月25日......(Rio de Janeiro International Film Festival)韩国South Korea2009年10月以色列Israel2009年10月加拿大Canada2009年10月韩国South Korea2009年10月12日......(Pusan International Film Festival)日本Japan2009年10月18日......(Tokyo International Film Festival)巴西Brazil2009年10月23日......(S?o Paulo International Film Festival)奥地利Austria2009年10月24日......(Vienna International Film Festival)英国UK2009年11月10日......(Leeds International Film Festival)法国France2010年1月20日......(DVD premiere)阿根廷Argentina2010年4月11日......(Buenos Aires International Festival of Independent Cinema)

我保证有一天我会在身边我会让你安全我会让你保持健康现在它的疯狂我不知道如何停止或放慢它嘿我知道有一些事情我们需要谈谈我不能停留所以让我再抱你一会儿，是的并拿着我的心让它成为你自己的所以当我们分开你永远不会孤单[ 2 ]你永远不会孤单当你想念我闭上你的眼睛我可能会很遥远，但从未离去当你入睡的时候，我们只记得我们躺在同一颗星星下嘿我知道有一些事情我们需要谈谈我不能停留只是让我再抱你一会儿并拿着我的心让它成为你自己的所以当我们分开你永远不会孤单[ 2 ]并拿着我的心让它成为你自己的所以当我们分开你永远不会孤单永远不会孤单。I promise that one day I"ll be aroundI"ll keep you safeI"ll keep you soundRight now its pretty crazyAnd I don"t know how to stop or slow it downAnd heyI know there are some things we need to talk aboutAnd I can"t staySo let me hold you for a little longer now, yeahAnd take a piece of my heartAnd make it all your ownSo when we are apartYou"ll never be alone [2x]You"ll never be aloneWhen you miss me close your eyesI may be far but never goneWhen you fall sleep tonight just remember that we lay under the same starsAnd heyI know there are some things we need to talk aboutAnd I can"t stayJust let me hold you for a little longer nowAnd take a piece of my heartAnd make it all your ownSo when we are apartYou"ll never be alone [2x]And take a piece of my heartAnd make it all your ownSo when we are apartYou"ll never be aloneNever be alone.

其为一个简单的存储固定大小的词典的嵌入向量的查找表，意思就是说，给一个编号，嵌入层就能返回这个编号对应的嵌入向量，嵌入向量反映了各个编号代表的符号之间的语义关系。 输入为一个编号列表，输出为对应的符号嵌入向量列表。 torch.nn包下的Embedding，作为训练的一层，随模型训练得到适合的词向量。 找到对应的词向量放进网络：词向量的输入应该是什么样子 实际上，上面通过随机初始化建立了词向量层后，建立了一个“二维表”，存储了词典中每个词的词向量。每个mini-batch的训练，都要从词向量表找到mini-batch对应的单词的词向量作为RNN的输入放进网络。那么怎么把mini-batch中的每个句子的所有单词的词向量找出来放进网络呢， 输入是什么样子，输出是什么样子？ 首先我们知道肯定先要建立一个词典，建立词典的时候都会建立一个dict：word2id：存储单词到词典序号的映射。假设一个mini-batch如下所示： 显然，这个mini-batch有3个句子，即batch_size=3 第一步首先要做的是：将句子标准化，所谓标准化，指的是：大写转小写，标点分离，这部分很简单就略过。经处理后，mini-batch变为： 可见，这个list的元素成了一个个list。还要做一步：将上面的三个list按单词数从多到少排列。标点也算单词。至于为什么，后面会说到。 那就变成了： 可见，每个句子的长度，即每个内层list的元素数为：5,5,4。这个长度也要记录。 之后，为了能够处理，将batch的单词表示转为在词典中的index序号，这就是word2id的作用。转换过程很简单，假设转换之后的结果如下所示，当然这些序号是我编的。 同时，每个句子结尾要加EOS，假设EOS在词典中的index是1。 那么长度要更新： 很显然，这个mini-batch中的句子长度 不一致！ 所以为了规整的处理，对长度不足的句子，进行填充。填充PAD假设序号是2，填充之后为： 这样就可以直接取词向量训练了吗? 不能！上面batch有3个样例，RNN的每一步要输入每个样例的一个单词，一次输入batch_size个样例，所以batch要按list外层是时间步数(即序列长度)，list内层是batch_size排列。即batch的维度应该是： 重要的问题说3遍! 怎么变换呢？变换方法可以是：使用itertools模块的zip_longest函数。而且，使用这个函数，连填充这一步都可以省略，因为这个函数可以实现填充！ 经变换，结果应该是： 记得我们还记录了一个lens： batch还要转成LongTensor： 这里的batch就是词向量层的输入。 词向量层的输出是什么样的？ 好了，现在使用建立了的embedding直接通过batch取词向量了，如： 假设词向量维度是6，结果是： 维度的前两维和前面讲的是一致的。可见多了一个第三维，这就是词向量维度。所以，Embedding层的输出是：

洗衣机显示load是负载，负荷，用于接通和分断电路的电器。由于内部线路接触不良或与通信相关的组件故障造成的。通讯失败，最好寻求专业的售后解决。如果攻击修复，可以重新连接电缆之间的板。相关小知识洗衣机的负载其实就是洗衣机的承载量，在选购洗衣机的时候，会发现洗衣机的规格是用L来表示的，这个就是洗衣机的负载量，大家在使用洗衣机的时候，是需要考虑这个方面的，洗衣机内的衣物，在内桶注水之后，所产生的重量和体积。不能超过洗衣机的负载量，否则就会影响到洗衣机的使用，甚至还会导致故障，如果洗衣机内的衣物非常少，也可以通过调整负载功能的方式，来实现水位调整，这样洗衣机工作的时间更短，还能节水节电。

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PCT（降钙素原，procalcitonin）是一种蛋白质，当严重细菌、真菌、寄生虫感染以及脓毒症和多脏器功能衰竭时它在血浆中的水平升高。自身免疫、过敏和病毒感染时PCT不会升高。局部有限的细菌感染、轻微的感染和慢性炎症不会导致其升高。细菌内毒素在诱导过程中担任了至关重要的作用。PCT反映了全身炎症反应的活跃程度。影响PCT水平的因素包括被感染器官的大小和类型、细菌的种类、炎症的程度和免疫反应的状况。另外，PCT只是在少数患者的大型外科术后1~4d可以测到。PCT水平的升高出现在严重休克、全身性炎症反应综合征（SIRS）和多器官功能紊乱综合征（MODS），即使没有细菌感染或细菌性病灶。但是，在这些病例中PCT水平通常低于那些有细菌性病灶的患者。从肠道释放细胞因子或细菌移位可能引起诱导。

不一样。勇闯天涯superx比普通版勇闯天涯的酒劲更大，更容易上头，勇闯天涯superx和勇闯天涯不一样。勇闯天涯啤酒是华润雪花啤酒旗下的一款单品。

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勇闯天涯superX的“super”代表超级、无限，X代表探索、未知，“superX”意味着未来将为年轻用户带来无限探索的可能。关于它的赞助节目就是热播的《这就是街舞》我记得赞助了2季了。两者的共同点就是打造无限可能。

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GraphSage是在论文Inductive Representation Learning on Large Graphs William中提出的一种归纳式的embedding表示训练方法。 在上一篇所讲的GCN是transductive learning（直推式学习），即通过一个固定的图，直接训练每个节点的embedding。但是在很多图场景下，图节点是实时更新的，所以本文提出了inductive learning（归纳式学习）。不是在一个静态图上训练每个节点的embedding，而是通过训练得到一个由neighbood到embedding的映射关系（aggregator），使得结果可以仅通过邻居关系得到新加入的节点的embedding。 针对无监督学习，训练loss用的是pair-wise，认为有联系的2个节点间embedding应该是接近的，而没有联系的2个节点间embedding应该是远离的。（用内积表达的是余弦距离） 在训练数据集中有每个节点的feature information，然后用feature information来训练得到用户的节点，那如果没有feature information怎么办呢？用index来表示吗？ 这篇论文做融合的总体框架还是GraphSage：从neighbor中抽取一定数量进行融合。但是与Graph有所区别在于不是随机抽取而是importance pooling. 以下说一下这篇论文的主要创新点： 这篇论文的总体框架其实很经典： 这篇文章是对上述NGCF所做的一个改进。文章发现NGCF中的feature transformation（W1, W2）和nonlinear activation（ ）操作不但使训练更困难，并且降低了准确度。这个的主要原因在于：GCN is originally proposed for node classification on attributed graph, where each node has rich attributes as input features; whereas in user-item interaction graph for CF, each node (user or item) is only described by a one-hot ID, which has no concrete semantics besides being an identifier. In such a case, given the ID embedding as the input, performing multiple layers of nonlinear feature transformation —which is the key to the success of modern neural networks — will bring no benefits, but negatively increases the difficulty for model training. 优化后的LightGCN的forward propagation layer： 注：在forward propagation中并没有加入self connection是因为layer embedding 的weighted sum操作其实包含了self connection。具体证明过程如下： So inserting self-connection into A and propagating embeddings on it is essentially equivalent to a weighted sum of the embeddings propagated at each LGC layer. 这篇论文旨在解决2个问题： So MGNN-SPred jointly considers target behavior and auxiliary behavior sequences and explores global item-to-item relations for accurate prediction. 本文算法框架： 构图算法： Item Representation Learning: for each node , one-hot representation ； Sequence Representation Learning: It was found that simple mean-pooling could already achieve comparable performance compared with attention mechanism while retaining low complexity. It is self-evident that the contributions of auxiliary behavior sequence for the next item prediction are different in different situations.So a gated mechanism is designed to calculate the relative importance weight : where denotes the one-hot representation of the ground truth. 这篇论文是解决sequential recommendation.主要贡献点在于： 首先在一个序列中用sliding window strategy取出子序列 ，然后对每个子序列如下图所示对item添加边 用external memory units去存储随时间变化的用户长期兴趣。用户随时间接触的序列为： . 则首先用multi-dimensional attention model生成query embedding： 其中 是sinusoidal positional encoding function that maps the item positions into position embeddings. 然后对memory unit作操作： The superscript C denotes the fusion of long- and short-term interests. 表示短期内接触的item与所要求的item的关系远近

选手名：Shawn "The Heartbreak Kid" Michaels中文译名：肖恩“心碎小子”迈克尔斯，简称HBK真实姓名：Michael Hickenbottom出生日期：1965年7月22日家乡：原居住于亚利桑那州斯卡兹戴尔,先居住于德克萨斯州圣安东尼奥市婚姻状况：已婚，妻子为Rebecca Curci（曾为WCW Nitro Girl）身高：186cm（6英尺1英寸）体重：102kg（225磅）教练：Jose Lothario首次登台：1984年10月16日曾用角色名：Heartbreak Kid (HBK)The "Main Event"The "Showstoppa"The "Headliner"终结技：Sweet Chin Music常用技：Flying Moonsault AttackFigure Four LeglockInverted Atomic DropRunning Forearm AttackPescadoElbow DropBelly to Back SuplexTeardrop SuplexDropkick曾获荣誉：NWA中美地区双打冠军，1986年5月15日与Marty Jannetty组队战胜了The Batten TwinsAWA世界双打冠军，1987年1月27日与Marty Jannetty组队战胜了Buddy Rose & Doug SomersAWA世界双打冠军，1987年12月27日与Marty Jannetty组队战胜了Rose & Dennis Condrey田纳西州南部双打冠军，1987年10月26日与Marty Jannetty组队战胜了Mike Davis & Tommy Lane田纳西州南部双打冠军，1987年11月22日与Marty Jannetty组队战胜了Mike Davis & Tommy LaneWWF洲际冠军，1992年11月8日的Saturday Night s Main Event上战胜了British BulldogWWF洲际冠军，1993年6月6日战胜了Marty JannettyWWF双打冠军，1994年8月28日的Live Event上与Diesel组队战胜了The HeadshrinkersWWF皇家大战冠军，1995年1月22日的PPV-Royal Rumble将最后一个对手The British Bulldog淘汰后夺冠 WWF洲际冠军，1995年7月23日战胜了Jeff JarrettWWF重量级冠军，1996年3月31日PPV-Wrestlemania 12，在一场铁人战中战胜了Bret Hart（60分钟双方战平，加时赛Shawn Michaels获胜）WWF皇家大战冠军，1996年1月21日的PPV-Royal Rumble将最后一个对手Diesel淘汰后夺冠WWF重量级冠军，1997年1月19日的PPV-Royal Rumble上战胜了Sycho SidWWF双打冠军，1997年5月26日与Steve Austin组队战胜了Owen Hart & British BulldogWWF欧洲冠军，1997年9月20日的One Night Only上战胜了The British BulldogWWF重量级冠军，1997年11月9日的PPV-Survivor Series上战胜了Bret Hart（蒙特利尔事件）(WWE)世界重量级冠军，2002年11月17日的PPV-Survivor Series的Elimination Chamber（铁笼密室赛）中战胜了其他5位对手获胜(WWE)世界双打冠军，(RAW)2007年7月29日的RAW，与John Cena组队战胜了Edge & Randy Orton长期对手：The Batten Twins The GrapplersBuddy RoseDoug SomersRockNRoll RPMsRockNRoll ExpressThe Brain Busters The Orient ExpressThe Rougeau Brothers The Hart Foundation British BulldogRick MartelMarty JannettyCrushDiesilRazor RamonJeff JarrettDean DouglasSteve AustinBret HartOwen HartMankindThe UndertakerChris JerichoTriple HRandy OrtonChris BenoitKaneEdgeChristianKurt AngleMuhammad HassanKhosrow DaivariChris MastersVince McMahonShane McMahonThe Spirit SquadRated RKOJohn CenaRandy Orton

— He says that my new car is a of money.— Don"t you think those words are just sour grapes? A. lack B. load C. question D. waste 答案：D 例句与用法Be careful, that gun"s loaded.小心，那枪是上了膛的。I"ve never heard such a load of garbage!这麽胡说八道我还从来没听说过。Have you finished loading up?你装完了没有？KO说词词形变化名词复数： loads 动词过去式： loaded 动词过去分词： loaded 动词现在分词： loading 第三人称单数： loads 同义词loading burden stretch f dilute debase lade laden load up charge

谢谢采纳祝您生活愉快。

没有。在包装上，勇闯天涯superX的包装根据年轻消费者的喜好定制，包装颜色选择了炫酷、锐利的蓝色，瓶身采用圆滑流畅的流线型设计，外观时尚而个性，符合年轻消费者的审美。在酒体上，作为一款淡爽型啤酒，勇闯天涯superX酒液金黄，泡沫洁白细腻、持续时间长，在泡沫消失后还能持久酒液挂杯，符合一款好酒所具备的特征。在口感上，勇闯天涯superX清新酷爽又不失丰满，酒味醇厚之余又苦味适中，非常符合年轻人口味。视之炫酷，嗅之醇香，品之回甘，是这支产品的最大特点。

视觉关系识别/检测 任务不仅需要识别出图像中的物体以及他们的位置（detection），还要识别物体之间的关系（relationship）。例子如下图所示，输入为一张图片，输出为objects和bounding boxes，以及objects之间的关系，如<person on motorcycle>。 视觉关系识别是图像理解的基础，可以 应用 在 挑战： 这篇文章将整理与视觉关系相关的论文，并作简要的介绍。论文列表： 第一篇是比较经典的论文，提出了一个数据集VRD和一个结合语言先验的关系预测模型。 Visual Phrases只有13个类型，Scene Graph 有两万多关系，但是它平均每个对象只有大约2个谓词关系。除了这三个数据集，还有有名的 VIsual Genome 大数据集，包含99658张图片，19237个关系，标注了物体类型，位置，属性和物体间的关系（场景图），还有caption，qa。虽然数据量大了，但是数据集的标注还是会有一些没有被标注的，毕竟组合多。 思考：论文利用了语言先验word embedding，对预测起到了很大的帮助，但是先验知识可能会使得关系预测倾向于频繁的关系，而忽略了视觉方面的信息。一个解决方案是先预训练视觉模型。然而，真正合理的融合先验的方式我觉得不是简单的乘法（先验可能会误导），是一个思考的点。 **Motivation: **这篇论文的启发是来源于知识图谱中，使用转移向量（translation vector）来表示实体之间的关系（见 Trans系列的知识表示 ）。在视觉关系中，通过将对象的视觉特征映射到低维的关系空间中，然后用对象间的转移向量来表示对象之间的关系，比如person+ride=bike。如下图所示： 所以为了让 能够接近 ，即相似，loss函数为 在实验中，单从在VRD数据集上的predicate预测，与上一篇论文Lu对比是没有提升的（44<47），这是这篇论文中没有说明的，是我从两篇论文的实验数据中发现的。这篇论文在另外两个任务上效果比Lu的好些，我觉得有可能是用了Faster RCNN的缘故。 除了这三个任务的实验对比，还加了图像检索，zero-shot关系检测（没有Lu的好），特征重要性分析的实验。实验也表明了关系检测任务对目标检测任务的准确率的提升，不过其实很少。 更多相关的可参考原论文。 思考：论文用TransE来表示关系空间中对象与predicate的关系，如何映射到关系空间，更好的表达对象的联系，甚至predicate间的关系，是值得研究的一个点。（比如结合语言先验等，因为我觉的它的效果其实应该比不上加了语言先验的） 这篇论文跟上一篇论文类似，都是将<subject, rel, object>中的subject和object映射到一个空间中，他们间的关系表示为 .上一篇是基于知识图谱embedding的TransE（NIPS2013，Translating embeddings for modeling multi-relational data），而这一篇是基于TransD（ACL2015，Knowledge graph embedding via dynamic mapping matrix）。这是一个研究的方向，怎么将object，relationship很好的在embedding空间中表示。 论文的整个框架如图： 思考：这也是篇关于投射对象和关系到另一空间的论文，不过任务稍有不同，效果也比上一篇好些。同上，embedding也是可研究的一个方向。 这篇论文使用场景图scene graph来建模图片中对象以及它们的关系，任务是生成场景图： 这篇论文的亮点就是利用上下文信息以及消息传递，迭代更新以更好地预测关系。这是一个在场景图层级上的新的预测关系的方式，其消息传递方法等都是可以改进的地方，甚至结合embedding。 这篇论文的主要贡献是使用因式分解的方法来得到信息先验（a factorization scheme that yields highly informative priors），也就是关系的先验分布，即两个object间的predicate分布。 这个分布是通过张量分解的方法得到，具体是： （1） 张量构建Tensorize ：关系张量 , i, j是对象，k是关系，表示为关系k的矩阵 的堆叠，每一个值对象i, j在数据集中有关系k的次数。张量表示可以反映objects间的内在联系，关系分布等。 最后BP训练SG网络，θ设为0.2. 在实验中，论文对比了Lu的Visual Relationship Detection with Language Priors，和Xu的Scene Graph Generation by Iterative Message Passing，都有较好的提升。 思考：这篇论文通过张量分解的方式来得到关系的先验分布，与论文Visual Relationship Detection with Language Priors用到的语言先验有着异曲同工之处，都是用predicate的先验分布来调整网络预测的关系，提升zero shot能力。 不过我认为这种直接相乘的调整方式是比较粗糙的，需要更好的方式来融合先验分布与视觉上预测的分布。 这是一篇用场景上下文信息和实体间的关系来改进目标检测的论文，举个被错误检测的例子说明上下文的作用： 这篇论文做的任务不是关系预测，而是利用关系来消歧关系中的相同类的对象，其实是根据关系元组，来定位对象的位置。比如下图中需要确定人踢球是图中的哪个人，在什么位置。 论文首先用attention到对象object/subject，然后用predicate的卷积核来进行注意力的shift，同时object和subject需要结合。 这又是李飞飞团队做的工作（他们团队做了很多relationship相关的工作，语言先验那篇，迭代消息传递那篇等），做的是语句生成图像，利用了场景图表示语句中对象间的关系/联系，一个很有趣的研究，应该是第一个使用场景图的图像生成尝试了。 Sentence一般包含多个对象，以及对象间关系的描述，是比较复杂的，从上图也可以看出，直接从语句到图像效果是很差的。但是当我们把语句解析为场景图，然后再生成图像，可以更好的生成图像表示对象间的关系。 具体做法大致是根据场景图做布局预测 (layout prediction) 预测对象的位置，最后结合噪声，用生成网络生成图像。具体细节这里就不啰嗦了，列一下最终效果吧。 可以看出，对象的位置基本位于正确的位置，不过生成的图像质量不是很高，所以还是有很大的改进空间的。 这篇论文是Arxiv上今年7月份的论文，利用图像中的对象间的关系和对象属性，做QA任务。关系挖掘根据图像和问题得到一系列相关的fact——关系，对象属性，然后再attention到需要的fact上，联合视觉特征最后得到最终answer。 思考：这种提取fact的方法为QA提供了高层的语义信息，也符合人的思维方式。相比于我之前调研过的方法（ 一文带你了解VQA ），可以认为这是知识的补充，之前的方法有的是只有类，属性信息，或者是额外的文本形式的知识，本论文的方法多了关系的检测，且用一个网络来提取高层语义用于QA，相比直接做数据增强更具解释性。不过论文没有用到那个bottom-up attention，这是我觉得可以改进的地方。 至此，有关VIsual Ralationship的相关问题，方法大家应该有个大致的了解和收获。有什么问题和想法欢迎一起交流学习。

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双鱼superx球拍好。1、双鱼superx球拍好击球手感十分清晰,指向性较好,稳定性很高。2、双鱼superx球拍拿在手上不会觉得太轻或太重,比较的容易上手,球拍整个的底板共有七层,全都是实木制成,以确保整个球拍的抗击打性能和韧性。

tf.feature_column主要针对离散特征和连续特征, 概括而言, tf.feature_column可以实现四种场景 tf.feature_column对离散变量的处理有四个接口, 分别是 整数直接onehot , 指定词表onehot , hash降维onehot , embedding离散特征连续化 , 其中前三种都会把字符串/整数特征处理成onehot 0/1向量,最后一种embedding_column会对onehot的结果之上在做低维稠密向量映射, 接口如下 如果这一列离散特征本身就是用连续的整数表示的(从0开始),则可以直接映射为离散变量,提前指定最大取值数量,如果超出了用默认值填充,适合本来就是用整数ID编码,并且编码氛围不是很大的离散特征, 如果传入的值列表包含多个元素, 可以实现mutihot, 但是列表元素个数要相同 如果一列离散特征是字符串(也可以是整数), 并且取值范围不多, 可以使用这个接口, 定义好离散特征的取值就好, 当出现新值的时候可以分配新的索引位置,或者映射到已有的位置上, 词表映射也支持mutihot 如果设置num_oov_buckets=0, 或者不设置默认, 新词会直接忽略掉 另一种方式设置, 也可以处理新词问题, 直接映射到一个其他的词上面, 比如叫其他 测试mutihot, 同一个元素在一行出现多次, 计数会超过1 如果这一列是字符串离散变量(也可以是整数, 支持整数和字符串), 并且取值很多的情况下, 比如ID, 可以使用这个接口 如果输入是整数数值, 使用dtype设置dtype=tf.int32, 内部会把整数先转化为字符串在做hash 整数,词表,hash之后通过indicator_column直接离散化, 进一步可以使用embedding_column将onehot矩阵通过一个中间的embedding随机词表, lookup成一个embedding稠密向量, 默认情况下embedding可以跟着模型继续训练, 即trainable=True, 对于mutihot, embedding支持向量组合方式mean, sqrtn和sum 1.hash之后做embedding 2.词表onehot之后做embedding 3.整数直接onehot之后再embedding mutihot的embedding tf.feature_column对连续变量的处理有两个个接口, 分别是 连续值直接映射成连续变量 , 连续值分箱离散离散化 ,接口如下 连续变量分箱之后可以继续接embedding tf.feature_column.crossed_column可以对离散特征进行交叉组合, 增加模型特征的表征能力 尝试用连续特征和离散特征进行交叉, 结果报错 定义多个特征时, 在features字典中定义多个key, tensor对象传入一个list, 其中list的特征顺序不影响特征组合结果, 以 feature_a.name的字符串顺序 决定组合的特征组合的顺序

希沃白板5能力点5在自己的电脑上授课能合格。希沃白板能力点已经开始对接了，能力点5系统会根据使用希沃的情况自动认证合格，如果要认定“优秀”，还是需要重新上传材料。具体要求如下：近三个月内，其中一个自然月：1、利用希沃白板5制作交互课件不少于2个；2、利用希沃白板5课件授课不少于2次；3、希沃白板5课件互动性平均分数不低于2分；4、提交1个希沃课件链接到2点0考核平台。以上数据是每个月的2号更新，所以你的同事应该是在上个月达到了以上数据要求，这个月就显示合格了。提交1个希沃课件链接到2点0考核平台是在你确定选择这个能力点之后才提交。