2014.12月n1解析
时间: 2024-01-20 15:00:47 浏览: 32
2014年12月N1解析包括了四个主要部分,分别是语法、词汇、阅读和听力。在语法部分,考察了各种语法结构的用法,例如动词形态、语气、主谓一致等。词汇部分主要测试了考生的词汇量和对词义的理解,同时也包括了词组和短语的运用。阅读部分分为多个篇章,内容涉及社会、文化、历史、科技等各个方面,考察了考生的阅读理解能力和推理能力。听力部分则包括了日常对话、新闻、广告等多种语境下的对话和讲座,考察了考生的听力理解和听力策略。整体来说,2014年12月N1解析内容较为全面,难度适中。考生在备考过程中应该重点关注以下几个方面:首先,加强对各种语法结构和词汇的掌握和理解,特别是一些常用的修饰语和连接词的用法;其次,提高阅读速度和理解能力,通过大量的练习来提升自己的阅读水平;最后,多听多练,增强对日常口语和语境的理解能力,提高自己的听力技巧。通过系统的备考和有针对性的练习,相信考生能够在考试中取得好成绩。
相关问题
env.yyyymmdd_n1d
env.yyyymmdd_n1d 是一个命名约定,通常用于标识环境或版本。其中,yyyymmdd 表示年月日的日期格式,n1d 表示一个数字和字母的组合。
这种命名约定常见于软件开发中,用于标识不同的环境或版本,例如测试环境、生产环境或不同的发布版本。通过在环境或版本名称中包含日期和其他标识符,可以更好地跟踪和管理不同的代码或配置。
具体来说,env.yyyymmdd_n1d 可能表示某个特定日期的环境或版本。其中的 n1d 可能是一个数字和字母的组合,用于进一步区分不同的环境或版本。例如,env.20220101_v1a 可能表示2022年1月1日的第一个版本环境。
请注意,这只是一种常见的命名约定,具体的含义可能因项目或组织而异。如果您有特定的上下文或背景信息,请提供更多细节,以便我能够给出更准确的回答。
h = math.hypot(n1.x - n2.x, n1.y - n2.y) 怎么写成余弦距离只有n1和n2
余弦距离和欧氏距离是不同的距离度量方式,无法通过简单的改写来实现。余弦距离的计算需要涉及到向量的点积和模长,而欧氏距离只需要涉及到向量的模长。如果你需要计算两个节点 n1 和 n2 的余弦距离,可以按照下面的方式进行:
1. 计算 n1 和 n2 的特征向量,可以使用节点的属性值来构造向量。
2. 对 n1 和 n2 的特征向量进行点积运算,得到两个向量的内积。
3. 分别计算 n1 和 n2 的特征向量的模长,并求出它们的乘积。
4. 将内积除以模长乘积,得到 n1 和 n2 的余弦距离。
下面是 Python 代码示例:
```python
import math
def cosine_distance(n1, n2):
v1 = [n1.x, n1.y] # 构造 n1 的特征向量
v2 = [n2.x, n2.y] # 构造 n2 的特征向量
dot_product = sum([a * b for a, b in zip(v1, v2)]) # 计算点积
norm1 = math.sqrt(sum([a ** 2 for a in v1])) # 计算 n1 的特征向量长度
norm2 = math.sqrt(sum([a ** 2 for a in v2])) # 计算 n2 的特征向量长度
norm_product = norm1 * norm2 # 计算特征向量长度乘积
cosine = dot_product / norm_product # 计算余弦距离
return cosine
```
这样,你就可以使用 `cosine_distance(n1, n2)` 函数来计算 n1 和 n2 的余弦距离了。
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