english 释词

[amount of & number of]
the amount of /the number of指……的数量
an amount of/a number of 指“大量的……”,前者修饰不可数名词,后者修饰可数名词复数.
那他们的谓语都用什么?
the amount of /the number of +名词,谓语用单数,因为主语仍是“数量” an amount of +不可数名词,
谓语用单数 a number of +可数名词复数,谓语用复数

[proper & appropriate]
appropriate a.恰如其分的,非常合适、协调的.有相称的,恰如其分,妥当的意思,
Please tick the appropriate boxes.
请在适当的空格内加上9号.
proper a.得当的,合理的.主要是从本质上、习惯上、道理上来说.
就像中文里的“你这么做不大合适吧?”

很大的一个区别是,proper可以直接作为一个形容性质的定语.

His mother has trained him to be a very proper young man.
他的母亲已经把他训练成循规蹈矩的人.
May is always prim and proper.
梅总是很端正且很体面.

[记号]
notation/signature/tick

[rely/reliance/reliable/reliability]
reply 意思相差大

[relief/relieve]

english 释词的更多相关文章

  1. 机器学习入门-文本特征-使用LDA主题模型构造标签 1.LatentDirichletAllocation(LDA用于构建主题模型) 2.LDA.components(输出各个词向量的权重值)

    函数说明 1.LDA(n_topics, max_iters, random_state)  用于构建LDA主题模型,将文本分成不同的主题 参数说明:n_topics 表示分为多少个主题, max_i ...

  2. 机器学习入门-文本数据-构造Tf-idf词袋模型(词频和逆文档频率) 1.TfidfVectorizer(构造tf-idf词袋模型)

    TF-idf模型:TF表示的是词频:即这个词在一篇文档中出现的频率 idf表示的是逆文档频率, 即log(文档的个数/1+出现该词的文档个数)  可以看出出现该词的文档个数越小,表示这个词越稀有,在这 ...

  3. 机器学习入门-文本数据-构造Ngram词袋模型 1.CountVectorizer(ngram_range) 构建Ngram词袋模型

    函数说明: 1 CountVectorizer(ngram_range=(2, 2)) 进行字符串的前后组合,构造出新的词袋标签 参数说明:ngram_range=(2, 2) 表示选用2个词进行前后 ...

  4. 机器学习入门-文本数据-构造词频词袋模型 1.re.sub(进行字符串的替换) 2.nltk.corpus.stopwords.words(获得停用词表) 3.nltk.WordPunctTokenizer(对字符串进行分词操作) 4.np.vectorize(对函数进行向量化) 5. CountVectorizer(构建词频的词袋模型)

    函数说明: 1. re.sub(r'[^a-zA-Z0-9\s]', repl='', sting=string)  用于进行字符串的替换,这里我们用来去除标点符号 参数说明:r'[^a-zA-Z0- ...

  5. Machine Learning for hackers读书笔记(六)正则化:文本回归

    data<-'F:\\learning\\ML_for_Hackers\\ML_for_Hackers-master\\06-Regularization\\data\\' ranks < ...

  6. 机器学习-文本数据-文本的相关性矩阵 1.cosing_similarity(用于计算两两特征之间的相关性)

    函数说明: 1. cosing_similarity(array)   输入的样本为array格式,为经过词袋模型编码以后的向量化特征,用于计算两两样本之间的相关性 当我们使用词频或者TFidf构造出 ...

  7. scikit-learn:4.2.3. Text feature extraction

    http://scikit-learn.org/stable/modules/feature_extraction.html 4.2节内容太多,因此将文本特征提取单独作为一块. 1.the bag o ...

  8. ElasticSearch 7.8.1 从入门到精通

    学前导读 ElasticSearch对电脑配置要求较高,内存至少4G以上,空闲2G内存,线程数4018+ 学习的时候,推荐将ElasticSearch安装到Linux或者mac上,极度不推荐装Wind ...

  9. ElasticSearch7.2简单命令实操(postman版)

    使用postman访问操作ElasticSearch数据库,数据格式均为json 目录 使用postman访问操作ElasticSearch数据库,数据格式均为json 一.集群设置 1.查看集群设置 ...

随机推荐

  1. Centos7安装Docker 基于Dockerfile 搭建httpd运行环境

    Centos7安装Docker 基于Dockerfile 搭建httpd运行环境 docker docker搭建 docker build 本文档完成目标内容如下 使用Docker搭建http服务器一 ...

  2. 每天200亿次查询 – MongoDB在奇虎360【转】

    100多个应用,1,500多个实例,每天200亿次查询 奇虎是中国最大的安卓移动发布平台.奇虎也是中国最顶尖的病毒软件防护公司,同时为网络以及移动平台提供产品.自从2011年成为MongoDB的用户之 ...

  3. 复习i++和++j

    一,新建一个Default.aspx页面 在Default.aspx.cs

  4. about hibernate lazy load and solution

    about hibernate lazy load is that used when loaded again.it can increase efficienty and sava memory. ...

  5. GlusterFS无法启动原因及处理方案

    启动结果: Redirecting to /bin/systemctl status  glusterd.serviceglusterd.service - GlusterFS, a clustere ...

  6. bug记录_signalr执行$.connnection.testhub结果为空

    最后发现配置文件<appSettings>中多了一句<add key="owin:AutomaticAppStartup" value="false&q ...

  7. java.net.NoRouteToHostException: No route to host

    报错信息: java.net.NoRouteToHostException: No route to host        at java.net.PlainSocketImpl.socketCon ...

  8. linux之sed命令

    原命令行: sudo sed -i 's/${storm.home}\/logs\/var\/log\/storm/g' /usr/share/storm/log4j/storm.log.proper ...

  9. Lightoj 1066 Gathering Food (bfs)

    Description Winter is approaching! The weather is getting colder and days are becoming shorter. The ...

  10. 导hive表项目总结(未完待续)

    shell里面对日期的操作 #!/bin/bash THIS_FROM=$(date +%Y%m%d -d "-7 day") THIS_TO=$(date +%Y-%m-%d - ...