英语词汇：词根与能力

English
words'
root
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"英语词汇词根" 在英语中，单词的构建往往基于词根(root)、词缀(prefixes和suffixes)。词根是单词的核心部分，它承载着词汇的基本意义。了解词根有助于我们更好地理解和记忆大量的英语词汇。本文将深入探讨与“English words' root”相关的知识。 首先，让我们关注词缀"-ability"。这个后缀常用于表达能力或容量，源自拉丁语"-abilitas"。它常与形容词结合，形成表示能力或可能性的名词。例如，“possible”加上“-ability”就变成了“possibility”，意为可能性。尽管在词源上与“ability”并无直接关联，但在公众认知中，两者经常被联系在一起。 接着是"-able"和"-ible"这两个后缀。它们都源于拉丁语，用于将动词转化为形容词，表示能够或适合做某事。"-able"多用于英语原生词，如“changeable”（可变的）；而"-ible"则常见于拉丁语源的单词，比如“visible”（可见的）。这两个后缀虽然在语源上并不与"able"有直接联系，但它们在英语中的应用使得它们在公众理解中与"able"建立了联系，并且促进了它们作为活跃后缀的持续使用。 再来看"-ace-"，这是一个在动物学中表示种类或类别的后缀，来自拉丁语"-acea"，意为属于...的性质。通常用于构成动物的类别名称，如“crustacea”（甲壳纲），意味着具有壳的动物。在植物学中，相似的概念用"-aceae"表示，这是从拉丁语形容词后缀"-aceus"的阴性复数形式演变而来，参考了植物的阴性复数形式“plantae”。 最后，提及的"-ad-"是一个表示...的后缀，但给出的信息在此处戛然而止。通常情况下，"-ad-"可以表示一个特定的动作或状态，例如在某些拉丁语词汇中，它可能与动作名词有关，如“academia”（学术界）源自“academy”（学院）。 通过了解这些词根和后缀，学习者能更有效地扩展词汇量，理解单词的深层含义，同时也能提高阅读和写作的准确性。掌握词根知识是英语学习的一个重要方面，它有助于构建语言的内在逻辑，使我们能够更自如地运用这门全球广泛使用的语言。

Englsih Words

2019-07-17 上传
NULL 博文链接：https://sugongqing.iteye.com/blog/739747

English words

2019-03-27 上传
NULL 博文链接：https://oywl2008.iteye.com/blog/1178812

# encoding=utf-8 import nltk import json from nltk.corpus import stopwords import re eg_stop_words = set(stopwords.words('english')) sp_stop_words = set(stopwords.words('spanish')) all_stop_words = eg_stop_words.union(sp_stop_words) input_file_name = r'建模.txt' output_file_name = r'train.txt' out_file = open(output_file_name, encoding='utf-8', mode='w') # 打开输出文件 with open(output_file_name, encoding='utf-8', mode='w') as output_file: # 打开输入文件，对每一行进行处理 with open(input_file_name, encoding='utf-8') as f: for idx, line in enumerate(f): print("正在处理第{}行数据".format(idx)) if idx == 0: # 第一行是列名， 不要 print(line) continue line = line.strip() sps = line.split("\t") # 将行按制表符分隔为列表 report_no = sps[0] target = sps[2] smses = sps[-1] smses = smses.strip("\"") # 去掉短信两端的引号 smses = smses.replace("\"\"", "\"") # 把两个双引号转换成单引号 root = json.loads(smses) # 解析 json 格式的短信 msg = "" for item in root: # 遍历短信中的每一条信息 body = item["body"] # 获取信息的正文 msg += body + "\n" # 把正文追加到总的信息传递过来的msg中 text = re.sub(r'[^\w\s]', '', msg) # 使用正则表达式去掉标点符号 text = re.sub(r'http\S+', '', text) # 去掉链接 text = re.sub(r'\d+', '', text)#去除数字 text = text.lower() words = text.split() filtered_words = [word for word in words if word not in all_stop_words] text = ' '.join(filtered_words) print(report_no + '\t' + target) msg = target + '\u0001' + text + '\n' out_file.write(msg) out_file.close()

2023-07-11 上传
这段代码是一个文本处理的程序，它的作用是从一个输入文件中提取出特定字段的数据，并进行一系列的文本清洗和预处理操作，最后将处理后的数据写入到一个输出文件中。 具体来说，这段代码的主要流程如下： ...

encoding=utf-8 import nltk import json from nltk.corpus import stopwords import re eg_stop_words = set(stopwords.words('english')) sp_stop_words = set(stopwords.words('spanish')) all_stop_words = eg_stop_words.union(sp_stop_words) input_file_name = r'建模.txt' output_file_name = r'train.txt' out_file = open(output_file_name, encoding='utf-8', mode='w') 打开输出文件 with open(output_file_name, encoding='utf-8', mode='w') as output_file: # 打开输入文件，对每一行进行处理 with open(input_file_name, encoding='utf-8') as f: for idx, line in enumerate(f): print("正在处理第{}行数据".format(idx)) if idx == 0: # 第一行是列名， 不要 print(line) continue line = line.strip() sps = line.split("\t") # 将行按制表符分隔为列表 report_no = sps[0] target = sps[2] smses = sps[-1] smses = smses.strip(""") # 去掉短信两端的引号 smses = smses.replace("""", """) # 把两个双引号转换成单引号 root = json.loads(smses) # 解析 json 格式的短信 msg = "" for item in root: # 遍历短信中的每一条信息 body = item["body"] # 获取信息的正文 msg += body + "\n" # 把正文追加到总的信息传递过来的msg中 text = re.sub(r'[^\w\s]', '', msg) # 使用正则表达式去掉标点符号 text = re.sub(r'http\S+', '', text) # 去掉链接 text = re.sub(r'\d+', '', text)#去除数字 text = text.lower() words = text.split() filtered_words = [word for word in words if word not in all_stop_words] text = ' '.join(filtered_words) print(report_no + '\t' + target) msg = target + '\u0001' + text + '\n' out_file.write(msg) out_file.close()帮我改成用 pandas 处理

2023-07-11 上传
eg_stop_words = set(stopwords.words('english')) sp_stop_words = set(stopwords.words('spanish')) all_stop_words = eg_stop_words.union(sp_stop_words) input_file_name = '建模.txt' output_file_name = '...

import pandas as pdimport numpy as npfrom csv import readerfrom sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizerfrom sklearn.naive_bayes import MultinomialNBfrom sklearn.metrics import accuracy_scorefrom sklearn.model_selection import train_test_splitfilename = input("请输入文件名：")with open(filename, 'rt', encoding='UTF-8') as file: A = file.readlines()data = np.array(A)df = pd.DataFrame(data, columns=['text'])# 分割数据集为训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['text'], df['category'], random_state=42)# 对文本进行特征提取tfidf = TfidfVectorizer(stop_words='english')X_train_tfidf = tfidf.fit_transform(X_train.astype(str))X_test_tfidf = tfidf.transform(X_test.astype(str))# 使用多项式朴素贝叶斯模型进行训练和预测clf = MultinomialNB()clf.fit(X_train_tfidf, y_train)y_pred = clf.predict(X_test_tfidf.toarray())# 输出模型的准确率print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))如何修改能导入我计算机上的文件

2023-05-17 上传
tfidf = TfidfVectorizer(stop_words='english') X_train_tfidf = tfidf.fit_transform(X_train.astype(str)) X_test_tfidf = tfidf.transform(X_test.astype(str)) # 使用多项式朴素贝叶斯模型进行训练和预测 clf ...

一个采用MVC架构设计、Java实现的泡泡堂游戏。.zip

2024-11-05 上传
一个采用MVC架构设计、Java实现的泡泡堂游戏。zip是一个基于Java语言开发的项目，旨在通过实践帮助初学者理解MVC（Model-View-Controller）设计模式在游戏开发中的应用。该项目不仅涵盖了游戏逻辑和用户交互，还注重代码结构和可维护性。项目的核心是MVC架构，它将应用程序分为三个主要组件：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller）。模型负责处理数据和业务逻辑，视图负责展示数据，控制器则作为两者之间的桥梁，处理用户输入并更新视图。这种设计模式有助于提高代码的可读性和可维护性，同时也使得项目的扩展和修改变得更加容易。该资源适合初学者学习，因为它的难度适中，功能清晰。通过这个项目，开发者可以深化对Java语言的理解，掌握MVC模式的应用，同时提升在游戏开发方面的能力。此外，项目源代码是公开的，初学者可以直接下载使用，查看源代码，理解项目的实现方式，也可以在此基础上进行修改和扩展，以进一步提高自己的编程技能。总之，“一个采用MVC架构设计、Java实现的泡泡堂游戏.zip”是一个宝贵的学习资源，它为初学者提供了一个实践平台，帮助他们在游戏开发中学习和成长。

基于java的坦克大战游戏.zip

2024-11-05 上传
基于Java的坦克大战游戏是一款经典的射击类游戏，通过Java编程语言实现。这款游戏不仅涵盖了面向对象编程、多线程处理和图形绘制等关键技术，还运用了Socket进行客户端与服务器端的通信，使玩家能够通过网络进行对战。游戏中，玩家需要操纵坦克守卫基地，同时尽可能摧毁敌方坦克，并有机会获得超级武器来提升坦克属性。其丰富的功能模块和高度互动性，使其成为学习和实践Java编程技术的优秀资源。

原版apsw-3.39.4.0-cp311-cp311-win_arm64.whl-下载即用直接pip安装.zip

2024-11-05 上传
安装前的准备 1、安装Python：确保你的计算机上已经安装了Python。你可以在命令行中输入python --version或python3 --version来检查是否已安装以及安装的版本。 个人建议：在anaconda中自建不同python版本的环境，方法如下(其他版本照葫芦画瓢)： 比如创建python3.8环境，anaconda命令终端输入：conda create -n py38 python==3.8 2、安装pip：pip是Python的包管理工具，用于安装和管理Python包。你可以通过输入pip --version或pip3 --version来检查pip是否已安装。 安装WHL安装包 1、打开命令行(或打开anaconda命令行终端)： 在Windows上，你可以搜索“cmd”或“命令提示符”并打开它。 在macOS或Linux上，你可以打开“终端”。 2、cd到whl文件所在目录安装： 使用cd命令导航到你下载的whl文件所在的文件夹。 终端输入：pip install xxx.whl安装即可（xxx.whl指的是csdn下载解压出来的whl） 3、等待安装完成： 命令行会显示安装进度，并在安装完成后返回提示符。 以上是简单安装介绍，小白也能会，简单好用，从此再也不怕下载安装超时问题。 使用过程遇到问题可以私信，我可以帮你解决！ 收起

钢材表面缺陷检测数据集

2024-11-05 上传
钢材表面缺陷检测数据集是一个专门针对钢材表面缺陷检测的深度学习训练与测试资源。这个数据集的创建旨在推动钢铁工业中自动化检测技术的发展，提高生产效率和产品质量。它包含了大量经过精心标注的真实钢材图像，用于训练和验证深度学习模型，特别是针对目标检测任务的算法，如YOLO（You Only Look Once）。 一、表面缺陷检测的重要性： 在钢铁制造过程中，表面缺陷可能会影响材料的性能和寿命，甚至导致结构的失效。因此，及时、准确地检测出这些缺陷至关重要。传统的检测方法依赖于人工视觉检查，成本高且易受主观因素影响。随着机器学习和深度学习技术的进步，自动化检测已成为解决这一问题的有效途径。 二、深度学习在表面缺陷检测中的应用： 1. YOLO（You Only Look Once）：YOLO是一种实时的目标检测系统，以其快速的检测速度和相对较高的准确性而受到广泛关注。在NEU-DET数据集中，YOLO可以被训练来识别并定位钢材表面的缺陷，如裂纹、锈斑、凹痕等。 2. 特征提取：深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），能自动从图像中学习高级特征，这对于识别复杂的表面缺

基于java的微信小程序健身房私教预约系统答辩PPT.pptx

2024-11-05 上传
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