标签分割：探索英语发音奥秘：男士单词他的正确读法 (标签分割机)

文章编号：164150 / 分类：行业资讯 / 更新时间：2025-02-19 06:35:19 / 浏览：次
探索英语发音奥秘：男士单词的正确读法男士单词他的正确读法

引言

对于许多学习英语的人来说，发音一直是一个挑战。
尤其是一些看似简单却容易读错的单词，比如与“男士”相关的单词。
本文将深入探讨英语中男士单词的正确读法，帮助读者克服发音障碍，更好地掌握英语发音技巧。

一、常见男士相关单词及其正确读法

1. 男士（man）

“男士”这个单词看似简单，但却有很多人发音不准确。
正确的发音应该是将“man”的元音部分发得稍微短促一些，同时注意舌头的位置。
正确的读法是/mæn/。

2. 先生（sir）

“先生”是一个尊称，用于称呼成年男性。
这个单词的发音需要注意将元音部分发得饱满，同时将结尾的“r”音轻轻发出。
正确的读法是/sɜːr/。

3. 绅士（gentleman）

“绅士”这个单词由多个音节组成，因此发音时要特别注意每个音节的发音。
正确的发音应该是将元音部分发得饱满，同时将结尾的“-leman”部分发得清晰。
正确的读法是/ˈdʒentəlmən/。

二、发音难点分析及技巧

1. 元音发音

对于上述单词，元音的发音是关键的。
要确保元音发音饱满，避免将其发成其他元音或省略。
为了达到这个效果，可以尝试将舌头和口腔的形状调整到最佳位置，同时模仿母语者的发音方式。

2. 舌头位置

舌头位置对于英语发音至关重要，尤其是“r”音和元音的发音。
要确保舌头贴在口腔底部，并且舌尖轻轻抵住上齿龈。
这样可以帮助我们发出清晰的“r”音和饱满的元音。

3. 辅音发音

除了元音之外，辅音的发音也很重要。
特别是上述单词中的“-n”和“-t”等辅音，要确保发音清晰，避免与周围的元音混淆。
为了达到这个效果，可以尝试加强口腔和喉咙的配合，使气流更加稳定。

三、练习方法与实例演示

1. 模仿练习

通过模仿母语者的发音来练习是最有效的方式之一。
可以听录音、看口语教学视频，或者与英语母语者进行对话，模仿他们的发音方式和语调。
这样可以帮助我们更好地掌握发音技巧，纠正自己的发音问题。

实例演示：以“绅士（gentleman）”为例，可以听录音或观看视频，注意元音和辅音的发音，然后模仿母语者的发音方式进行练习。

2. 朗读练习

朗读英文文章、句子和单词是一种很好的练习方式。
通过朗读，可以帮助我们熟悉单词的发音和语调，提高口语流利度。
可以选择一些适合自己水平的英文文章进行朗读练习，同时结合上述技巧进行练习。

实例演示：可以选择一篇简单的英文文章，大声朗读并注重发音技巧的运用，尤其是男士相关单词的正确读法。

四、总结与建议

本文探讨了英语中男士相关单词的正确读法，包括常见单词、发音难点分析和技巧以及练习方法与实例演示。
为了掌握正确的发音，建议读者多进行模仿练习和朗读练习，同时注意元音、辅音和舌头位置的重要性。
还可以参加英语角、找语伴练习等方式提高口语水平。

最后提醒读者，学习发音需要持之以恒的努力和练习，不要害怕犯错，勇于尝试并纠正自己的发音问题。
只有不断练习，才能提高英语水平，更好地掌握英语发音技巧。

使用不可靠伪标签的半监督语义分割

CVPR2022Semi-Supervised Semantic Segmentation Using Unreliable Pseudo-Labels 半监督语义分割的关键是为未标记图像的像素分配足够的伪标签。一种常见的做法是选择高置信度的预测作为伪真值，但这会导致一个问题，即大多数像素可能由于不可靠而未被使用。我们认为，每个像素对模型训练都很重要，即使它的预测是模糊的。直觉上，不可靠的预测可能会在顶级类别（即概率最高的类别）中混淆，但是，它应该对不属于其余类别的像素有信心。因此，对于那些最不可能的类别，这样一个像素可以令人信服地视为负样本。基于这一认识，我们开发了一个有效的管道，以充分利用未标记的数据。具体地说，我们通过预测熵来分离可靠和不可靠像素，将每个不可靠像素推送到由负样本组成的类别队列中，并设法用所有候选像素来训练模型。考虑到训练进化，预测变得越来越准确，我们自适应地调整可靠-不可靠划分的阈值。在各种基准和训练环境下的实验结果表明，我们的方法优于最先进的替代方法。 1.导言语义分割是计算机视觉领域的一项基本任务，随着深度神经网络的兴起，语义分割得到了极大的发展[5,29,35,46]。现有的有监督方法依赖于大规模带注释的数据，在实践中获取这些数据的成本太高。为了缓解这个问题，人们进行了许多尝试[1,4,9,15,21,33,43,48]来实现半监督语义分割，即学习只有少量标记样本和大量未标记样本的模型。在这种情况下，如何充分利用未标记的数据变得至关重要。典型的解决方案是为没有注释的像素分配伪标签。具体地说，给定一个未标记的图像，现有技术[27,41]从基于标记数据训练的模型中借用预测，并使用像素预测作为“基本事实”，从而增强监督模型。为了缓解确认偏差的问题[2]，模型可能会受到错误的伪标签的影响，现有方法建议使用置信度分数过滤预测[42,43,50,51]。换句话说，只有高置信度的预测被用作伪标签，而模糊的预测被丢弃。然而，仅使用可靠的预测所导致的一个潜在问题是，在整个训练过程中可能永远无法学习某些像素。例如，如果模型不能令人满意地预测某个特定类别（例如，图1中的椅子），则很难为关于该类别的像素分配准确的伪标签，这可能导致训练不足且绝对不平衡。从这个角度出发，我们认为，为了充分利用未标记的数据，每个像素都应该得到适当的利用。如上所述，直接使用不可靠的预测作为伪标签将导致性能下降[2]。在本文中，我们提出了一种使用不可靠伪标签的替代方法。我们称我们的框架为U2PL。首先，我们观察到，一个不可靠的预测通常只会在少数几个类中混淆，而不是在所有类中混淆。以图2为例，带有白色十字的像素在等级摩托车和人身上接收到相似的概率，但模型非常确定该像素不属于等级汽车和火车。基于这一观察，我们重新考虑那些令人困惑的像素，将其作为那些不太可能的类别的负样本。具体来说，在从未标记图像获得预测后，我们使用每像素熵作为度量（参见图2a），将所有像素分为两组，即可靠和不可靠。所有可靠的预测都被用来导出正的伪标签，而预测不可靠的像素被推入充满负样本的内存库。为了避免所有负面伪标签只来自类别的子集，我们为每个类别使用了一个队列。这样的设计确保了每个类的负样本数量是平衡的。同时，考虑到伪标签的质量随着模型的精确性越来越高，我们提出了一种自适应调整阈值的策略来划分可靠像素和不可靠像素。我们在广泛的训练环境下，在PASCAL VOC 2012[14]和Cityscapes[10]上评估了提议的U2PL，我们的方法超过了最先进的竞争对手。此外，通过可视化分割结果，我们发现，由于充分使用了不可靠的伪标签，我们的方法在那些模糊区域（例如，不同对象之间的边界）上取得了更好的性能。 2.相关工作半监督学习有两种典型范例：一致性正则化[3,15,33,36,42]和熵最小化[4,16]。最近，一个更直观但有效的框架：自训练[27]已成为主流。有几种方法[15,43,44]利用了强大的数据增强功能，例如基于自训练的CutOut[13]、CutMix[45]和ClassMix[31]。然而，这些方法并没有太多关注语义分割的特点，而我们的方法主要关注那些不可靠的像素，这些像素将被大多数基于自训练的方法过滤掉[34,43,44]。当从教师网络生成输入图像的预测时，伪标签用于防止过度拟合到正确的伪标签[2,27]。 FixMatch[37]利用置信阈值来选择可靠的伪标签。 UPS[34]是一种基于FixMatch[37]的方法，它考虑了模型不确定性和数据不确定性。然而，在半监督语义分割中，我们的实验表明，在训练中加入不可靠的像素可以提高性能。计算机视觉中的模型不确定性主要通过贝叶斯深度学习方法进行测量[12,23,30]。在我们的环境中，我们不关注如何测量不确定性。我们简单地使用像素概率分布的熵作为度量。对比学习被许多成功的研究成果应用于自监督学习[7,8,17]。在语义切分中，对比学习已经成为一种很有前途的新范式[1,28,40,47,49]。然而，这些方法忽略了半监督分割中常见的假负样本，不可靠的像素可能会在对比丢失中被错误地推开。区分不太可能的不可靠像素类别可以解决这个问题。负面学习旨在通过降低负面样本的概率来降低错误信息的风险[24,25,34,39]，但这些负面样本的选择具有较高的可信度。换言之，这些方法仍然使用可靠的预测。相比之下，我们建议充分利用这些不可靠的预测进行学习，而不是将其过滤掉。 3.方法在这一节中，我们从数学上建立了我们的问题，并在第二节中概述了我们提出的方法。 3.1首先。我们过滤可靠伪标签的策略将在第二节中介绍。 3.2. 最后，我们描述了如何在Sec中使用不可靠的伪标签。 3.3. 3.1. 概述给定一个标记集Dl=（x l i，y l i）Nl i=1和一个更大的未标记集Du={x u i}Nu i=1，我们的目标是通过利用大量未标记数据和较小的标记数据集来训练语义分割模型。图3给出了U2PL的概述，它遵循典型的自训练框架，具有相同架构的两个模型，分别命名为教师和学生。这两个模型只有在更新权重时才有所不同。学生模型的权重θs更新与常规做法一致，而教师模型的权重θt是由学生模型的权重更新的指数移动平均（EMA）。每个模型由一个基于CNN的编码器h、一个带有分割头f的解码器和一个表示头g组成。在每个训练步骤中，我们对B标记图像Bl和B未标记图像Bu进行同等采样。对于每个标记的图像，我们的目标是最小化等式（2）中的标准交叉熵损失。对于每个未标记的图像，我们首先将其放入教师模型中并进行预测。然后，基于像素级熵，我们在计算等式（3）中的无监督损失时忽略了不可靠的像素级伪标签。这一部分将在第二节中介绍。 3.2详细说明。最后，我们使用对比损失来充分利用非监督损失中排除的不可靠像素，这将在第二节中介绍。 3.3. 我们的优化目标是最大限度地减少总体损失，具体如下：其中Ls和Lu分别表示标记图像和未标记图像上的监督损失和非监督损失，Lc表示充分利用不可靠伪标签的对比损失。 λu和λc分别是无监督损失和对比损失的权重。 Ls和Lu都是交叉熵（CE）损失：其中，y l i表示第i个标记图像的手注释遮罩标签，yˆu i是第i个未标记图像的伪标签。 F◦ h是h和f的合成函数，这意味着图像首先被送入h，然后被送入f以得到分割结果。 Lc是像素级信息[32]损耗，定义为：其中M是锚像素的总数，zci表示类c的第i个锚的表示。每个锚像素后面有一个正样本和N个负样本，其表示为z+ci和z− 分别是cij。注意z=g◦ h（x）是表示头的输出。 h·，·i是来自两个不同像素的特征之间的余弦相似性，其范围限制在−1到1，因此需要温度τ。在[28]之后，我们设定M=50，N=256，τ=0.5。 3.2. 伪标记为了避免过度拟合错误的伪标签，我们利用每个像素概率分布的熵来过滤高质量的伪标签，以便进一步监督。具体来说，我们表示pij∈ R C为教师模型的分割头在像素j处为第i个未标记图像生成的softmax概率，其中C为班级数量。其熵由以下公式计算：其中，pij（c）是第c维的pij值。然后，我们将熵在αt上的像素定义为不可靠的伪标签，这种不可靠的伪标签不适合监督。因此，我们将像素j处第i个未标记图像的伪标签定义为：式中，γt表示第t个训练步骤的熵阈值。我们将γt设为对应于αt的分位数，即γt=np。百分位（（），100*（1-αt）），其中H是每像素熵图。为了提高性能，我们在伪标记过程中采用了以下调整策略。动态分区调整。在训练过程中，伪标签逐渐趋于可靠。基于这种直觉，我们在每个历元用线性策略调整不可靠像素的比例αt：其中α0为初始比例，设置为20%，t为当前训练时间。自适应体重调整。在获得可靠的伪标签后，我们将其纳入等式（3）中的无监督损失中。该损失的权重λu定义为当前小批量中熵小于阈值γt的像素百分比乘以基本权重η的倒数：其中1（·）为指示器功能，η设为1。 3.3. 使用不可靠的伪标签在半监督学习任务中，丢弃不可靠的伪标签或降低其权重被广泛用于防止模型性能下降[37,41,43,50]。我们遵循这一直觉，根据公式（6）过滤掉不可靠的伪标签。然而，这种对不可靠伪标签的蔑视可能会导致信息丢失。显然，不可靠的伪标签可以提供更好的识别信息。例如，图2中的白色十字是典型的不可靠像素。它的分布显示了模型的不确定性，以区分阶级的人和阶级的摩托车。然而，这种分布也证明了模型的确定性，即不会将该像素区分为普通汽车、普通火车、普通自行车等。这种特性为我们提出使用不可靠的伪标签进行半监督语义分割提供了主要依据。 U2PL的目标是利用不可靠的伪标签信息进行更好的区分，这与最近流行的对比学习范式在区分表征方面是一致的。但由于在半监督语义分割任务中缺少标记图像，我们的U2PL基于更复杂的策略。 U2PL有三个组件，分别命名为锚像素、正候选和负候选。这些分量是以抽样的方式从某些集合中获得的，以减少巨大的计算成本。接下来，我们将介绍如何选择：（a）锚定像素（查询）；（b）每个锚的正样本；（c）每个锚的负样本。锚定像素。在训练期间，我们为当前小批量中出现的每个类采样锚像素（查询）。我们将c类的所有标记候选锚像素的特征集表示为Al c，其中，yij是标记图像i的第j个像素的基本真值，δp表示特定类别的正阈值，并在[28]之后设置为0.3。 zij的意思是标记图像i的第j个像素的表示。对于未标记数据，对应的Au c可计算为：它与Al c类似，唯一的区别是我们使用基于等式（6）的伪标签yˆij，而不是手工标注的标签，这意味着合格的锚像素是可靠的，即H（pij）≤ γt。因此，对于c级，所有合格的锚定装置正样本。同一类别的所有锚的正样本相同。它是所有可能锚定的中心：负样本。我们定义了一个二进制变量nij（c）来识别图像i的第j个像素是否符合c类负样本的条件。其中，nlij（c）和nuij（c）是标记图像i和未标记图像i的第j个像素是否分别合格为c类负样本的指示符。对于第i个标记图像，c类合格负样本应为：（a）不属于c类；（b）很难区分c类和它的基本事实类别。因此，我们引入像素级别的类别顺序Oij=argsort（pij）。显然，我们有Oij（arg max pij）=0和Oij（arg min pij）=C− 1. 其中rl是低秩阈值，设置为3。这两个指标分别反映了特征（a）和（b）。对于c类样品：（i）对于a类样品，不可靠；（b）可能不属于c类；（c）不属于最不可能的类别。类似地，我们也使用Oij来定义nuij（c）：其中rh是高阶阈值，设置为20。最后，c类的负样本集是分类记忆库。由于数据集的长尾现象，某些特定类别的负面候选数据在小批量中非常有限。为了保持负样本的稳定数量我们使用分类记忆库Qc（FIFO队列）存储c类的负样本。最后，算法1展示了使用不可靠伪标签的整个过程。锚的所有特征都与梯度有关，因此来自学生，而正样本和负样本的特征则来自教师。 4.实验 4.1. 安装程序数据集。 PASCAL VOC 2012[14]数据集是一个标准的语义分割基准，包含20个对象语义类和1个背景语义类。训练集和验证集分别包括1464和1449张图像。在[9,21,43]之后，我们使用SBD[18]作为增广集，增加了9118张额外的训练图像。由于SBD[18]数据集是粗略注释的，PseudoSeg[50]只将标准1464幅图像作为整个标记集，而其他方法[9,21]将所有幅图像作为候选标记数据。因此，我们在经典集（1464张候选标记图像）和混合集（张候选标记图像）上评估了我们的方法。 Cityscapes[10]是一个为城市场景理解而设计的数据集，由2975张带有精细注释的面具的训练图像和500张验证图像组成。对于每个数据集，我们将U2PL与1/2、1/4、1/8和1/16分区协议下的其他方法进行比较。网络结构。我们使用在ImageNet[11]上预先训练过的ResNet-101[19]作为主干，使用DeepLabv3+[6]作为解码器。分割头和表示头都由两个Conv BN ReLU块组成，其中两个块都保持特征图分辨率，第一个块将通道数减半。分割头可以看作是一个像素级分类器，将ASPP模块输出的512维特征映射到C类中。表示头将相同的特征映射到256维的表示空间。评价按照之前的方法[15,21,33,48]，图像被中心裁剪成PASCAL VOC 2012的固定分辨率。对于城市景观，以前的方法适用于幻灯片窗口评估，我们也是。然后，我们采用联合上的相交平均值（mIoU）作为度量来评估这些裁剪图像。所有结果均在城市景观[10]和PASCAL VOC 2012[14]上的val集上测量。在1/4和1/8分区方案下，对搅拌器PASCAL VOC 2012[14]val进行了烧蚀研究。实施细节。对于搅拌机和经典PASCAL VOC 2012数据集的训练，我们使用了随机梯度下降（SGD）优化器，初始学习率为0.001，重量衰减为0.0001，作物大小为513×513，批量大小为16，训练时间为80。对于城市景观数据集上的训练，我们还使用了随机梯度下降（SGD）优化器，初始学习率为0.01，权重衰减为0.0005，作物大小为769×769，批量大小为16，训练时间为200。在所有实验中，解码器的学习速度是主干网的十倍。在训练过程中，我们使用poly调度来衰减学习率：lr=lrbase· 4.2. 与现有备选方案的比较我们将我们的方法与以下最新的半监督语义切分方法进行了比较：均值教师（MT）[38]、CCT[33]、GCT[22]、伪SEG[50]、CutMix[15]、CPS[9]、PC2Seg[48]、AEL[21]。我们重新实现了MT[38]，CutMix[45]，以进行公平比较。对于城市景观[10]，我们还复制了CPS[9]和AEL[21]。所有结果都配备了相同的网络架构（DeepLabv3+作为解码器，ResNet-101作为编码器）。需要注意的是，经典PASCAL VOC 2012数据集和blender PASCAL VOC 2012数据集仅在训练集上有所不同。他们的验证集是相同的，共有1449张图像。经典PASCAL VOC 2012数据集的结果。标签。我们的经典VOC-2012数据集与其他最先进的方法PASCAL-1进行了比较。在1/16、1/8、1/4和1/2分区协议下，U2PL的性能分别比监督基线高出+22.21%、+14.23%、+7.78%和+4.47%。为了公平比较，我们只列出在经典PASCAL VOC 2012上测试的方法。在1/16、1/8、1/4和1/2分区协议下，我们的方法U2PL在所有分区协议下的性能分别比PC2Seg高出+10.98%、+2.87%、+3.88%和+3.11%。即使在完全监督下，我们的方法也比PC2Seg高出+5.34%。 blender PASCAL VOC 2012数据集的结果。标签。 2显示了blender PASCAL VOC 2012数据集上的比较结果。在大多数分区协议下，我们的方法U2PL优于所有其他方法。与基线模型（仅使用监督数据进行训练）相比，U2PL在1/16、1/8、1/4和1/2分区协议下分别实现了+9.34%、+7.46%、+3.50%和+3.37%的所有改进。与现有的最先进的方法相比，U2PL在所有分区协议下都优于它们。特别是在1/8协议和1/4协议下，U2PL的性能优于AEL，分别为+1.44%和+1.24%。城市景观数据集上的结果。标签。 CitySVal 3演示了在Capes集合上的比较结果。在1/16、1/8、1/4和1/2分区协议下，U2PL的性能比仅受监督的基线提高了+9.16%、+3.95%、+4.08%和+1.29%。 U2PL的性能显著优于现有的最先进方法。特别是，在1/16、1/8、1/4和1/2分区协议下，U2PL的性能优于AEL，分别为+0.45%、+0.93%、+1.03%和+0.11%。请注意，当标记数据非常有限时，例如，当我们只有92个标记数据时，我们的U2PL比以前的方法有很大的优势（对于经典的PASCAL VOC 2012，在1/16分割下（+10.98%），证明了使用不可靠伪标签的效率。 4.3. 消融研究使用不可靠伪标签的有效性。为了证明我们的核心观点，即使用不可靠的伪标签促进半监督语义分割，我们进行了关于选择可靠性不同的否定候选词（第3.3节）的实验。标签。 4演示了PASCAL VOC 2012 val集合上的mIoU结果。 “不可靠”优于其他选项，证明使用不可靠的伪标签确实有帮助。附录B显示了在城市景观上使用不可靠伪标签的有效性。概率等级阈值的有效性。秒。 3.3建议使用概率等级阈值来平衡不可靠像素造成的信息量和混乱。标签。 5验证了这种平衡能促进绩效。 rl=3和rh=20的表现大大优于其他选项。当rl=1时，假负候选不会被过滤掉，从而导致像素的类内特征被Lc错误区分。当rl=10时，否定候选词倾向于在语义上与相应的锚像素无关，这使得这种区分的信息量较小。附录D.2研究了城市景观的PRT和α0。组件的有效性。我们在Tab中进行实验。 6.逐步烧蚀U2PL的每个组件。为了公平比较，在blender PASCAL VOC 2012数据集上，所有烧蚀都在1/4分区协议下。最重要的是，我们使用无Lc训练模型作为基线，实现了73.02%的mIoU（表2中的MT）。只需在不使用DPA策略的情况下添加Lc即可将基线提高+4.06%。分类存储库Qc，加上PRT和高熵过滤，比基线提高了+5.47%。动态分区调整（DPA）与高熵过滤相结合，比基线提高了+6.05%。请注意，DPA是一种无需调谐的线性调整（参考等式（7）），它简单而有效。对于概率秩阈值（PRT）分量，我们根据制表符设置相应的参数。 5.在没有高熵过滤的情况下，改善率在+4.55%时显著降低。最后，当将所有贡献相加时，我们的方法在1/4分区协议下达到了最新的结果，mIoU为79.30%。根据这个结果，我们在Tab上的所有实验中应用这些组件和相应的参数。 2和标签。 1. 超消融参数研究。我们烧蚀了U2PL的以下重要参数。标签。 7研究了不同初始可靠不可靠分区的影响。该参数α0对性能有一定影响。我们发现α0=20%达到最佳性能。小的α0会引入不正确的伪标签进行监督，大的α0会使一些高置信度样本的信息未被充分利用。附录D.1研究了其他超参数。 4.4. 定性结果图4显示了PASCAL VOC 2012 val集合上不同方法的结果。得益于使用不可靠的伪标签，U2PL优于其他方法。请注意，在不过滤那些不可靠像素的情况下使用对比学习，有时会对模型造成损害（参见图4中的第2行和第4行），导致比仅使用标记数据训练模型时更糟糕的结果。此外，通过对分割结果的可视化，我们发现我们的方法获得了更好的分割效果这些模糊区域（例如，不同对象之间的边界）上的性能。这种视觉差异证明，我们的方法最终增强了不可靠预测标签的可靠性。 5.结论我们提出了一个半监督语义切分框架U2PL，该框架将不可靠的伪标签加入到训练中，其性能优于许多现有的最先进的方法，这表明我们的框架为半监督学习研究提供了一个新的有希望的范例。我们的烧蚀实验证明了这项工作的洞察力是非常可靠的。定性结果为其有效性提供了直观的证明，尤其是在语义对象或其他模糊区域之间的边界上表现更好。与完全监督的方法相比，我们的方法的训练非常耗时[5,6,29,35,46]，这是半监督学习任务的一个常见缺点[9,20,21,33,43,48]。由于标签的极度缺乏，半监督学习框架通常需要为更高的准确性及时付出代价。未来可以对他们的训练优化进行更深入的探索。

求不干胶标签切割解决方案？

楼主你好,我就是印刷厂的,不干胶切割基本上有3种方案;1,人工切割一般数量少的不干胶标贴,都是人工用单面刀片+直尺来切的2,模切机这个适用于数量大的不干胶分切，因为这个是要先根据你不干胶上的图案做一个刀模,然后用模切机靠人工来一张一张的压,此法适合基本上所有的不干胶标贴的分切成形,包括异形标贴3,不干胶分切机这机器只能用于直边直角的不干胶分切,但是它速度是最快的,机器也不贵,小几千块钱一台,也是人工一张一张的送过去切最后,还有一种卷筒的不干胶,那是靠一种卷筒不干胶印刷机一次就做出来的,那机器是集合印刷+腹膜+分切,一次性完成,全自动的

电脑里常用的的英语有那些(汉语意思)?

第一部分、计算机算法常用术语中英对照Data Structures 基本数据结构 Dictionaries 字典 Priority Queues 堆 Graph Data Structures 图 Set Data Structures 集合 Kd-Trees 线段树 Numerical Problems 数值问题 Solving Linear Equations 线性方程组 Bandwidth Reduction 带宽压缩 Matrix Multiplication 矩阵乘法 Determinants and Permanents 行列式 Constrained and Unconstrained Optimization 最值问题 Linear Programming 线性规划 Random Number Generation 随机数生成 Factoring and Primality Testing 因子分解/质数判定 Arbitrary Precision Arithmetic 高精度计算 Knapsack Problem 背包问题 Discrete Fourier Transform 离散Fourier变换 Combinatorial Problems 组合问题 Sorting 排序 Searching 查找 Median and Selection 中位数 Generating Permutations 排列生成 Generating Subsets 子集生成 Generating Partitions 划分生成 Generating Graphs 图的生成 Calendrical Calculations 日期 Job Scheduling 工程安排 Satisfiability 可满足性 Graph Problems -- polynomial 图论-多项式算法 Connected Components 连通分支 Topological Sorting 拓扑排序 Minimum Spanning Tree 最小生成树 Shortest Path 最短路径 Transitive Closure and Reduction 传递闭包 Matching 匹配 Eulerian Cycle / Chinese Postman Euler回路/中国邮路 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有穷自动机简化 Longest Common Substring 最长公共子串 Shortest Common Superstring 最短公共父串 DP——Dynamic Programming——动态规划 recursion —— 递归第二部分、编程词汇 A2A integration A2A整合 abstract 抽象的 abstract base class (ABC)抽象基类 abstract class 抽象类 abstraction 抽象、抽象物、抽象性 access 存取、访问 access level访问级别 access function 访问函数 account 账户 action 动作 activate 激活 active 活动的 actual parameter 实参 adapter 适配器 add-in 插件 address 地址 address space 地址空间 address-of operator 取地址操作符 ADL (argument-dependent lookup) ADO(ActiveX Data Object)ActiveX数据对象 advanced 高级的 aggregation 聚合、聚集 algorithm 算法 alias 别名 align 排列、对齐 allocate 分配、配置 allocator分配器、配置器 angle bracket 尖括号 annotation 注解、评注 API (Application Programming Interface) 应用(程序)编程接口 app domain (application domain)应用域 application 应用、应用程序 application framework 应用程序框架 appearance 外观 append 附加 architecture 架构、体系结构 archive file 归档文件、存档文件 argument引数(传给函式的值)。参见parameter array 数组 arrow operator 箭头操作符 ASP(Active Server Page)活动服务器页面 worker process 工作者进程 assembly 装配件、配件 assembly language 汇编语言 assembly manifest 装配件清单 assert(ion) 断言 assign 赋值 assignment 赋值、分配 assignment operator 赋值操作符 associated 相关的、相关联的 associative container 关联式容器(对应sequential container) asynchronous 异步的 atomic 原子的 atomic operation 原子操作 attribute 特性、属性 authentication service 验证服务 authorization 授权 audio 音频 A.I. 人工智能 B2B integration B2B整合、B2B集成(business-to-business integration) background 背景、后台(进程) backward compatible 向后兼容、向下兼容 backup 备份 backup device备份设备 backup file 备份文件 bandwidth 带宽 base class 基类 base type 基类型 batch 批处理 BCL (base class library)基类库 binary 二进制 binary search 二分查找 binary tree 二叉树 binary function 双参函数 binary large object二进制大对象 binary operator 二元操作符 binding 绑定 bit 位 bitmap 位图 bitwise 按位... bitwise copy 为单元进行复制；位元逐一复制,按位拷 bitwise operation 按位运算 block 块、区块、语句块 bookkeeping 簿记 boolean 布林值(真假值，true或false) border 边框 bounds checking 边界检查 boxing 装箱、装箱转换 brace (curly brace) 大括号、花括号 bracket (square brakcet) 中括号、方括号 breakpoint 断点 browser applications 浏览器应用(程序) browser-accessible application 可经由浏览器访问的应用程序 build 编连(专指编译和连接 built-in 内建、内置 bus 总线 business 业务、商务(看场合) business Logic 业务逻辑 business rules 业务规则 buttons 按钮 bug 臭虫 by/through 通过 byte 位元组(由8 bits组成) cache 高速缓存 calendar 日历 call 调用 callback 回调 call-level interface (CLI)调用级接口(CLI) call operator 调用操作符 candidate key 候选键 (for database) cascading delete 级联删除 (for database) cascading update 级联更新 (for database) casting 转型、造型转换 catalog 目录 chain 链(function calls) character 字符 character format 字符格式 character set 字符集 CHECK constraints CHECK约束 (for database) checkpoint 检查点 (for database) check box 复选框 check button 复选按钮 child class 子类 CIL (common intermediate language)通用中间语言、通用中介语言 class 类 class declaration 类声明 class definition 类定义 class derivation list 类继承列表 class factory 类厂 class hierarchy 类层次结构 class library 类库 class loader 类装载器 class template 类模板 class template partial specializations 类模板部分特化 class template specializations 类模板特化 classification 分类 clause 子句 client application 客户端应用程序 client cursor 客户端游标 (for database) code page 代码页 cleanup 清理、清除 CLI (Common Language Infrastructure) 通用语言基础设施 client 客户、客户端 client area 客户区 client-server 客户机/服务器、客户端/服务器 clipboard 剪贴板 clone 克隆 CLS (common language specification) 通用语言规范 code access security 代码访问安全 COFF (Common Object File Format) 通用对象文件格式 collection 集合 COM (Component Object Model) 组件对象模型 combo box 组合框 command line 命令行 comment 注释 commit 提交 (for database) communication 通讯 compatible 兼容 compile time 编译期、编译时 compiler 编译器 component组件 composite index 复合索引、组合索引 (for database) composite key 复合键、组合键 (for database) composition 复合、组合 concept 概念 concrete具体的 concrete class 具体类 concurrency 并发、并发机制 constraint 约束 (for database) Configuration 配置、组态 connection 连接 (for database) connection pooling 连接池 console 控制台 constant 常量 construct 构件、成分、概念、构造（for language） constructor (ctor) 构造函数、构造器 container 容器 containment包容 context 环境、上下文 control 控件 cookie (不译) copy 拷贝 CORBA 通用对象请求中介架构(Common Object Request Broker Architecture) cover 覆盖、涵盖 create/creation 创建、生成 crosstab query 交叉表查询 (for database) CRTP (curiously recurring template pattern) CTS (common type system)通用类型系统 cube 多维数据集 (for database) cursor 光标 cursor 游标 (for database) custom 定制、自定义 data 数据 data connection 数据连接 (for database) Data Control Language (DCL) 数据控制语言(DCL) (for database) Data Definition Language (DDL) 数据定义语言(DDL) (for database) data dictionary 数据字典 (for database) data dictionary view 数据字典视图 (for database) data file 数据文件 (for database) data integrity 数据完整性 (for database) data manipulation language (DML)数据操作语言(DML) (for database) data mart 数据集市 (for database) data pump 数据抽取 (for database) data scrubbing 数据清理 (for database) data source 数据源 (for database) Data source name (DSN) 数据源名称(DSN) (for database) data warehouse 数据仓库 (for database) dataset 数据集 (for database) database 数据库 (for database) database catalog 数据库目录 (for database) database diagram 数据关系图 (for database) database file 数据库文件 (for database) database object 数据库对象 (for database) database owner 数据库所有者 (for database) database project 数据库工程 (for database) database role 数据库角色 (for database) database schema 数据库模式、数据库架构 (for database) database script 数据库脚本 (for database) data-bound 数据绑定 (for database) data-aware control数据感知控件 (for database) data member 数据成员、成员变量 dataset 数据集 (for database) data source 数据源 (for database) data structure数据结构 data table 数据表 (for database) datagram 数据报文 DBMS (database management system)数据库管理系统 (for database) DCOM (distributed COM)分布式COM dead lock 死锁 (for database) deallocate 归还 debug 调试 debugger 调试器 decay 退化 decision support 决策支持 declaration 声明 declarative referential integrity (DRI)声明引用完整性(DRI) (for database) deduction 推导 DEFAULT constraint默认约束 (for database) default database 默认数据库 (for database) default instance 默认实例 (for database) default result set 默认结果集 (for database) default 缺省、默认值 defer 推迟 definition 定义 delegate 委托 delegation 委托 dependent name deploy 部署 dereference 解引用 dereference operator (提领)运算子 derived class 派生类 design by contract 契约式设计 design pattern 设计模式 destroy 销毁 destructor(dtor)析构函数、析构器 device 设备 DHTML (dynamic HyperText Markup Language)动态超文本标记语言 dialog 对话框 digest 摘要 Digital 数字的 DIME (Direct Internet Message Encapsulation)直接Internet消息封装 directive (编译)指示符 directory 目录 dirty pages脏页 (for database) dirty read 脏读 (for database) disassembler 反汇编器 DISCO (Discovery of Web Services)Web Services的查找 disk 盘 dispatch 调度、分派、派发（我喜欢“调度”） DISPID (Dispatch Identifier)分派标识符 distributed computing 分布式计算 distributed query 分布式查询 (for database) DNA (Distributed interNet Application) 分布式网间应用程序 document 文档 DOM (Document Object Model)文档对象模型 dot operator (圆)点操作符 driver 驱动(程序) DTD (document type definition) 文档类型定义 double-byte character set (DBCS)双字节字符集(DBCS) dump 转储 dump file 转储文件 dynamic cursor 动态游标 (for database) dynamic filter 动态筛选 (for database) dynamic locking 动态锁定 (for database) dynamic recovery 动态恢复 (for database) dynamic snapshot 动态快照 (for database) dynamic SQL statements 动态SQL语句 (for database) dynamic assembly 动态装配件、动态配件 dynamic binding 动态绑定 EAI (enterprise application integration)企业应用程序集成(整合) EBCO (empty base class optimization) 空基类优化（机制） e-business 电子商务 EDI (Dlectronic Data Interchange)电子数据交换 efficiency 效率 efficient 高效 end-to-end authentication 端对端身份验证 end user 最终用户 engine 引擎 entity 实体 encapsulation 封装 enclosing class 外围类别(与巢状类别 nested class有关) enum (enumeration) 枚举 enumerators 枚举成员、枚举器 equal 相等 equality 相等性 equality operator 等号操作符 error log 错误日志 (for database) escape code 转义码 escape character 转义符、转义字符 exclusive lock 排它锁 (for database) explicit transaction 显式事务 (for database) evaluate 评估 event 事件 event driven 事件驱动的 event handler 事件处理器 evidence 证据 exception 异常 exception declaration 异常声明 exception handling 异常处理、异常处理机制 exception-safe 异常安全的 exception specification 异常规范 exit 退出 explicit 显式 explicit specialization 显式特化 export 导出 expression 表达式 facility 设施、设备 fat client 胖客户端 feature 特性、特征 fetch 提取 field 字段(java) field 字段 (for database) field length 字段长度 (for database) file 文件 filter 筛选 (for database) finalization 终结 firewall 防火墙 finalizer 终结器 firmware 固件 flag 标记 flash memory 闪存 flush 刷新 font 字体 foreign key (FK) 外键(FK) (for database) form 窗体 formal parameter 形参 forward declaration 前置声明 forward-only 只向前的 forward-only cursor 只向前游标 (for database) fragmentation 碎片 (for database) framework 框架 full specialization 完全特化 function 函数 function call operator (即operator ()) 函数调用操作符 function object 函数对象 function overloaded resolution函数重载决议 functionality 功能 function template函数模板 functor 仿函数 GAC (global assembly cache) 全局装配件缓存、全局配件缓存 GC (Garbage collection) 垃圾回收(机制)、垃圾收集(机制) game 游戏 generate 生成 generic 泛化的、一般化的、通用的 generic algorithm通用算法 genericity 泛型 getter (相对于 setter)取值函数 global 全局的 global object 全局对象 global scope resolution operator 全局范围解析操作符 grant 授权 (for database) granularity 粒度 group 组、群 group box 分组框 GUI 图形界面 GUID (Globally Unique Identifier) 全球唯一标识符 hand shaking 握手 handle 句柄 handler 处理器 hard-coded 硬编码的 hard-copy 截屏图 hard disk 硬盘 hardware 硬件 hash table 散列表、哈希表 header file头文件 heap 堆 help file 帮助文件 hierarchy 层次结构、继承体系 hierarchical data 阶层式数据、层次式数据 hook 钩子 Host (application)宿主(应用程序) hot key 热键 hyperlink 超链接 HTML (HyperText Markup Language) 超文本标记语言 HTTP pipeline HTTP管道 HTTP (HyperText Transfer Protocol) 超文本传输协议 icon 图标 IDE (Integrated Development Environment)集成开发环境 IDL (Interface Definition Language) 接口定义语言 identifier 标识符 idle time 空闲时间 if and only if当且仅当 IL (Intermediate Language) 中间语言、中介语言 image 图象 IME 输入法 immediate base 直接基类 immediate derived 直接派生类 immediate updating 即时更新 (for database) implicit transaction隐式事务 (for database) incremental update 增量更新 (for database) index 索引 (for database) implement 实现 implementation 实现、实现品 implicit 隐式 import 导入 increment operator 增加操作符 infinite loop 无限循环 infinite recursive 无限递归 information 信息 infrastructure 基础设施 inheritance 继承、继承机制 inline 内联 inline expansion 内联展开 initialization 初始化 initialization list 初始化列表、初始值列表 initialize 初始化 inner join 内联接 (for database) in-place active 现场激活 instance 实例 instantiated 具现化、实体化(常应用于template) instantiation 具现体、具现化实体(常应用于template) integrate 集成、整合 integrity 完整性、一致性 integrity constraint完整性约束 (for database) interprocess communication (IPC)进程间通讯(IPC) interacts 交互 interface 接口 for GUI 界面 interoperability 互操作性、互操作能力 interpreter 解释器 introspection 自省 invariants 不变性 invoke 调用 isolation level 隔离级别 (for database) iterate 迭代 iterative 反复的、迭代的 iterator 迭代器 iteration 迭代(回圈每次轮回称为一个iteration) item 项、条款、项目 JIT compilation JIT编译即时编译 key 键 (for database) key column 键列 (for database) laser 激光 late binding 迟绑定 left outer join 左向外联接 (for database) level 阶、层例 high level 高阶、高层 library 库 lifetime 生命期、寿命 link 连接、链接 linkage 连接、链接 linker 连接器、链接器 literal constant 字面常数 list 列表、表、链表 list box 列表框 livelock 活锁 (for database) load 装载、加载 load balancing 负载平衡 loader 装载器、载入器 local 局部的 local object 局部对象 lock 锁 log 日志 login 登录 login security mode登录安全模式 (for database) lookup table 查找表 (for database) loop 循环 loose coupling 松散耦合 lvalue 左值 machine code 机器码、机器代码 macro 宏 maintain 维护 managed code 受控代码、托管代码 Managed Extensions 受控扩充件、托管扩展 managed object 受控对象、托管对象 mangled name manifest 清单 manipulator 操纵器(iostream预先定义的一种东西) many-to-many relationship 多对多关系 (for database) many-to-one relationship 多对一关系 (for database) marshal 列集 member 成员 member access operator 成员取用运算子(有dot和arrow两种) member function 成员函数 member initialization list成员初始值列表 memberwise 以member为单元…、members 逐一… memberwise copy memory 内存 memory leak 内存泄漏 menu 菜单 message 消息 message based 基于消息的 message loop 消息环 message queuing消息队列 metadata 元数据 metaprogramming元编程 method 方法 micro 微 middleware 中间件 middle tier 中间层 modeling 建模 modeling language 建模语言 modifier 修饰字、修饰符 modem 调制解调器 module 模块 most derived class最底层的派生类 mouse 鼠标 mutable 可变的 mutex 互斥元、互斥体 multidimensional OLAP (MOLAP) 多维OLAP(MOLAP) (for database) multithreaded server application 多线程服务器应用程序 multiuser 多用户 multi-tasking 多任务 multi-thread 多线程 multicast delegate 组播委托、多点委托 named parameter 命名参数 named pipe 命名管道 namespace 名字空间、命名空间 native 原生的、本地的 native code 本地码、本机码 Native Image Generator (NGEN)本地映像生成器 nested class 嵌套类 nested query 嵌套查询 (for database) nested table 嵌套表 (for database) network 网络 network card 网卡 nondependent name object 对象 object based 基于对象的 object file 目标文件 object model 对象模型 object oriented 面向对象的laser 激光 late binding 迟绑定 left outer join 左向外联接 (for database) level 阶、层例 high level 高阶、高层 library 库 lifetime 生命期、寿命 link 连接、链接 linkage 连接、链接 linker 连接器、链接器 literal constant 字面常数 list 列表、表、链表 list box 列表框 livelock 活锁 (for database) load 装载、加载 load balancing 负载平衡 loader 装载器、载入器 local 局部的 local object 局部对象 lock 锁 log 日志 login 登录 login security mode登录安全模式 (for database) lookup table 查找表 (for database) loop 循环 loose coupling 松散耦合 lvalue 左值 machine code 机器码、机器代码 macro 宏 maintain 维护 managed code 受控代码、托管代码 Managed Extensions 受控扩充件、托管扩展 managed object 受控对象、托管对象 mangled name manifest 清单 manipulator 操纵器(iostream预先定义的一种东西) many-to-many relationship 多对多关系 (for database) many-to-one relationship 多对一关系 (for database) marshal 列集 member 成员 member access operator 成员取用运算子(有dot和arrow两种) member function 成员函数 member initialization list成员初始值列表 memberwise 以member为单元…、members 逐一… memberwise copy memory 内存 memory leak 内存泄漏 menu 菜单 message 消息 message based 基于消息的 message loop 消息环 message queuing消息队列 metadata 元数据 metaprogramming元编程 method 方法 micro 微 middleware 中间件 middle tier 中间层 modeling 建模 modeling language 建模语言 modifier 修饰字、修饰符 modem 调制解调器 module 模块 most derived class最底层的派生类 mouse 鼠标 mutable 可变的 mutex 互斥元、互斥体 multidimensional OLAP (MOLAP) 多维OLAP(MOLAP) (for database) multithreaded server application 多线程服务器应用程序 multiuser 多用户 multi-tasking 多任务 multi-thread 多线程 multicast delegate 组播委托、多点委托 named parameter 命名参数 named pipe 命名管道 namespace 名字空间、命名空间 native 原生的、本地的 native code 本地码、本机码 Native Image Generator (NGEN)

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