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. 初学者必知的HTML规范

    一.整体结构 用div代替table布局 结构.表现.行为三者分离,避免内联 良好的树形结构四个空格代替一个tab 能并列就不嵌套<div></div><div>& ...

  2. NodeJS学习指南

    七天学会NodeJS NodeJS基础 什么是NodeJS 有啥用处 如何安装 安装程序 编译安装 如何运行 权限问题 模块 require exports module 模块初始化 主模块 完整示例 ...

  3. ubuntu环境下jdk安装及jenkins安装

    本文内容参考http://jingyan.baidu.com/article/c33e3f48a3365dea15cbb5c9.html 1 jdk下载 安装 http://www.oracle.co ...

  4. javascript基础(一)变量

    原文http://pij.robinqu.me/ 预定义的全局变量 arguments encodeURI Infinity Array encodeURIComponent isFinite Boo ...

  5. JMS理解2

    使用JMS 的应用程序被称为JMS 客户端,处理消息路由与传递的消息系统被称为JMS Provider,而JMS 应用则是由多个JMS 客户端和一个JMS Provider 构成的业务系统.发送消息的 ...

  6. 背包类问题解答——poj3624分析

    习题网址:http://poj.org/problem?id=3624 试题分析:该类题通过限定物品总数量.总质量:并且初始化每个物品的起始质量和一个量化的性质.最后求解最值的量化性质的值是多少的问题 ...

  7. DigitalOcean VPS简介

    DigitalOcean是一家位于美国的云主机服务商,总部位于美国纽约,成立于2012年.由于价格低廉,高性能配置.灵活布置的优势,近些年来发展迅猛,成为中国站长圈们喜爱的品牌.(访问http://w ...

  8. 手动编译生成apk

    转载一篇介绍如何去手动编译生成apk的文章: http://jojol-zhou.iteye.com/blog/729254

  9. GitHub使用指导

    GitHub 用过Git的小伙伴想必都知道GitHub是个什么东东,我这里就简单介绍一下吧.Git是一个分布式的版本控制系统,而GitHub可以托管各种Git库,并提供一个Web界面,方便查看Git库 ...

  10. JavaScript(8)——JSON

    JSON 啊呀呀,终于写到了JSON了.莫名的开心,虽然还是被说进度慢,不过,我不管,我就是开心.恩,好好学习,好好加油.(这是一段毫无逻辑的话,我也不知道说啥了) JSON是JavaScript的一 ...