英文“见鬼”“去死吧”怎么说

这个...其实是一个脏话!文明一点解释,就是"该死"...holy就是"太,真的"的意思.所以holy shit就是"太该死"的意思.

bah

我了个去

holy shit不是褒义一不是贬义就相当与wow!明白了吧.好有holy cow!也是这个意思.

谈不上一定骂人了，比如你杯子掉地上了 holy shit

这个是英文holy shit的谐音，也可以说成厚礼蟹，表示惊叹的意思

这些都是骂人的话,fuck:日hell:地狱

holy ..........................

holy shit

抱歉，我无法提供此类信息。shit是不道德的词汇，可能会对他人造成伤害和不适，请注意保持对他人的尊重和合法性。

Defence of The Ancient

firstbloodDouble killkilling spreetriple killunstoppablewhickedsickmonster killgodlikeMegaKillHoly shit

表达一种惊叹的语气，大意为我的天呐，略带贬义(根据语境不是一定是贬义)。

holy shitHoly shit 是表达一种惊叹的语气，大意为我的天呐...略带贬义(根据语境不是一定是贬义)相当于Oh my god或是说 Oh my fucking god!Holy直译为神圣，这里只是表示强调语气..文明点的后面不一定跟shit..如"美国派"里就用到过holy potato,《生活大爆炸》中女主角也说过holy smokes.其实表达意思一样，只是shit比较不文明..Shit直译为屎，意义可以理解为靠，日.等等表达一种或是抱怨的情绪.或是惊讶的情绪.

同上厚礼谢特。

是哪个网站！！！太欺负人了！居然这样说我们的小巨人！这是骂人的。类似还有：Shit! Damn it! Bullshit! 等等

是

triple kill 3杀 是指短时间内（6秒）杀了3个英雄Holy shit 是表达一种惊叹的语气...略带贬义(根据语境不是一定是贬义) 相当于Oh my god或是说 Oh my fucking god! Holy直译为神圣 这里只是表示强调语气..文明点的后面不一定跟shit..如"美国派"里就用到过holy potato!其实表达意思一样，只是shit比较不文明.. Shit直译为屎 意义可以理解为靠，日.等等表达一种或是抱怨的情绪.或是惊讶的情绪. ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- holy shit 在魔兽争霸 DOTA地图中 连续杀死10位敌人 就会 有holy shit 的配音出现。 同时会出现beyond godlike(中文版本 已经超越神了） 意思也是同样..表示惊叹

dissimilarity. because“a shit” It means something is bad. however“the shit” It means something is good. taboo： You can"t say it in public： shit

米田共。

希沃白板5启动不了是防火墙或者其他杀毒软件导致的。操作步骤如下：1、重启电脑后先关闭杀毒软件。2、不行就重装。3、看下是不是被防火墙限制了。4、把软件先卸载，用360安全卫士清理系统后重装即可。

例句Take the lot of the happiest - it is a tangled yarn.就拿最幸福的人来说吧 -- 他们的命运就是一团纠缠不清的纱线.

军训基地男的女的男的女的你男的女的你的内心你的呢你发你的几点能到你电脑呢

雪花superx9°P。勇闯天涯superX为年轻人量身定制。华润雪花表示，勇闯天涯superX的“super”代表超级、无限，X代表探索、未知，“superX”意味着未来将为年轻用户带来无限探索的可能。

1、首先打开希沃白板，点击云课件新建课件。2、其次输入课件名字，闯关游戏点击新建。3、最后点击完成即可。希沃白板是一款由希沃自主研发，针对信息化教学而设计的互动教学平台。

由罗尔德·达尔的同名小说改编而成的电影《查理的巧克力工厂》，是一部极具有喜剧色彩的奇幻冒险片。影片中丰富有趣的冒险过程大大激发了孩子们想象力，而奇幻的视觉效果也能令大家眼前一亮，总之是一部值得大人与孩子一起观看的影片。

这句话是 Sir Walter Scott, 1st Baronet 说的. 他是18世纪晚期苏格兰著名的历史小说家和诗人. 这句话是他有名的一首诗 Marmion 里的一句. 含有这句话的那一段是: Yet Clare"s sharp questions must I shun, Must separate Constance from the nun Oh! what a tangled web we weave When first we practise to deceive! A Palmer too! No wonder why I felt rebuked beneath his eye; 这句话是讲有关deception, 就是欺骗, 大概意思是应由欺骗而编织起来的网是很复杂, 很难解开的.

没什么区别，就容量和瓶身不一样

你把free理解为没有就不担心了smoke free就是没有烟，那么就是禁烟it"s free of charge，就是没有收费，就是免费自由的时候直接就是free，前后不会跟什么名词或者介词

enbx软件是SeewoEasinote5，又称“希沃白板5”对应文件的后缀名。enbx是二进制文件能源。包含在ASCII及扩展ASCII字符中编写的数据或程序指令的文件。计算机文件基本上分为二种：二进制文件和ASCII，也称纯文本文件，图形文件及文字处理程序等计算机程序都属于二进制文件。这些文件含有特殊的格式及计算机代码。ASCII则是可以用任何文字处理程序阅读的简单文本文件。希沃白板产品特点1、课堂活动：课堂活动是游戏化教学在产品中实践，它为课堂注入强互动性，以游戏化的方式呈现知识点，将课堂教学由传统的单向灌输转变为兴趣引导。2、思维导图：通过将知识点的结构化表达，进而让学习过程变得可视化，有助于提升学生的学习效果。希沃白板的思维导图类型包括：逻辑图、鱼骨图、组织架构图。

ShawnBachynskiShawnBachynski，演员，主要作品有《昆虫诱惑之激战食人虫》、《黑房间》、《致命虫灾》。外文名：ShawnBachynski职业：演员代表作品：《昆虫诱惑之激战食人虫》、《黑房间》、《致命虫灾》合作人物：JefferyScottLando

smokefreearea是禁烟区！！！这里的free表示“没有。。。”，一般中间有连字符写成smoke-freearea，在gasstation等地常常可以见到。

74ls161中的load是置数,9脚.平时高电平,低电平时将数据输入A,B,C,D的数据置入QA,QB,QC,QD.

联想拯救者superX5B笔记本电脑的M2固态硬盘接口走的是pcie通道，支持nvme协议的固态硬盘。可以安装22×80，22×60，22×40规格的固态硬盘。

以下是《玩具总动员1》中文配音演员列表：* 胡迪：童自荣* 巴斯光年：程玉珠* 蛋头先生：秦川* 抱抱龙：汪译男* 弹簧狗：张小亲* 火腿：陈兆雄* 大眼睛：张欣* 宝贝：章海虹* 安弟：沈达威* 安弟妈妈：苏光骐* 阿薛：周敏吉* 汉娜：王燕华* 队长：哈图希望以上信息对您有帮助，具体配音演员可能会根据版本或地区有所不同。

ShawnMcGillShawnMcGill是一名演员，代表作品有《克莱克城的生活是火热的》、《急诊室的故事》等。外文名：ShawnMcGill职业：演员代表作品：《克莱克城的生活是火热的》合作人物：巴迪·吉奥维纳佐

free这里不是自由的意思，

可以去看电影，当然也可以去看书

整个Transformer模型由Encoder和Decoder两部分组成。Encoder负责对输入数据的编码，而Decoder负责对编码后的数据进行解码。 Encoder由N个结构相同，参数不共享的模块组成，每个模块又由多头自注意力层和全连接层组成，其中多头自注意力层和全连接层都加上了残差连接和layer normalization。 Decoder与Encoder结构类似，相比于Encoder，Decoder部分多了一个 Multi-Head Attention ，第一个 Multi-Head Attention 采用Masked操作，第二个 Multi-Head Attention 的 K 和 V 使用Encoder的输出，而Q使用上一个Decoder block的输出。 Decoder的输出通过一个线性层和softmax输出下一个翻译单词的概率。 Encoder由N个结构相同，参数不共享的的Layer组成(论文中N=6)，也即图1左侧的单元，最左边有个“Nx”。 每个Layer由 Multi-Head Attention 和 Feed-Forward 两个sub_layer组成。其中每个sub_layer都加了残差连接(Residual Connect)和归一化(Normalization)操作。则每个sub_layer的输出可表示为： Muti-Head Attention从结构上来看就是通过h个不同的线性变换将输入 投影到h个不同的 组合，最后将h个不同的Attention结果拼接起来，最后经过一个Liner层得到Muti-Head Attention的输出。 其中， 、 Muti-Head Attention输出的维度是 关于Attention的详细介绍，可以参考之前文档： Feed Forward也称Position-wise feed-forward networks，该层主要提供非线性变换。之所以是position-wise是因为过线性层时每个位置i的变换参数是一样的。 该层比较简单，是一个两层的全连接层，第一层的激活函数为 Relu，第二层不使用激活函数，对应公式为： 问 ：Attention输出之后的结果会和 相乘来进行维度变换，那这里为什么又要增加一个2层的FFN网络呢？ 答 ：FFN网络的加入给模型增加了非线性(Relu激活函数)，增加了模型的表现能力。当然去掉FFN层也是可以的，只不过效果上会差些。 Decoder是图1的右半部分，与左半部分的Encoder类似，但又存在一些区别。 Decoder比Encoder多了一个Multi-Head Attention，第一个Multi-Head Attention采用Masked操作，因为在生成任务中，前面的词语是看不到后面词语的信息的，因此需要加入Masked来避免信息泄露。第二个Multi-Head Attention输入的 是根据Encoder的输出编码矩阵映射而来，而 是根据上一个Decoder的输出映射而来。 最后有一个 Softmax 层计算下一个翻译单词的概率。 模型在解码的过程中需要注意的是训练和预测不一样。 在训练时，解码是一次全部decode出来，用上一步的ground truth来预测（mask矩阵也会改动，让解码时看不到未来的token）； 而预测时，因为没有ground truth了，需要一个个预测。 上面简单介绍了 Encoder 和 Decoder 模块，下面简单介绍一下Transformer的Position Embedding。 引入Position Embedding主要是为了弥补Transformer模型对位置信息的不足，将Position Embedding与token Embedding相加后，即可保留各个token的位置信息。 论文作者提出了两种添加位置信息的的方法： 一种方法是直接用不同频率的正余弦函数直接计算各个token的位置id，公式如下： 另一种方法是直接学习出一个Position Embedding。 通过实验发现，两种方法结果差不多，最后作者选择了第一种方法。 Transformer 与 RNN 不同，可以比较好地并行训练。 Transformer 本身是不能利用单词的顺序信息的，因此需要在输入中添加位置 Embedding，否则 Transformer 就是一个词袋模型了。 Transformer 的重点是 Self-Attention 结构，其中用到的 Q, K, V矩阵通过输出进行线性变换得到。 Transformer 中 Multi-Head Attention 中有多个 Self-Attention，可以捕获单词之间多种维度上的相关系数 attention score。 Transformer 模型详解 (推荐) 【NLP】Transformer模型原理详解 【经典精读】Transformer模型深度解读

华润雪花品牌。根据查询华润雪花啤酒的资料显示，勇创未来superx是华润雪花啤酒推出品牌重塑以来首支核心产品。 华润雪花啤酒成立于1993年，是一家生产、经营啤酒的全国性的专业啤酒公司，总部位于中国北京。华润雪花啤酒在中国经营超过78家啤酒厂，旗下含雪花啤酒品牌及30多个区域品牌。

我有了解过

Something That I Want

日英文歌《im gonna getcha good》的第一句歌词是lets go,非常能鼓舞人。下面是小编给音乐爱好者带来lets go开头好听的英文歌,供大家参阅! lets...养生之道网

smoke-free environment词典结果smoke-free environment无烟环境

雪花勇闯天涯superX这个酒还是可以的，像我们宴请客户的时候，都带这个酒，包装也比较时尚，口感也好。 你喝了也会喜欢上的，试试吧。

Load是载入的意思，只有在窗体中才有此类事件，如果窗体中用到此事件的话，那么程序在运行的时候是先产生个Load 事件，然后才弹出个窗体，如下面的代码，Private Sub Form_Load()msgbox "弹出对话框后，然后你才看到窗体"End sub也就是说，在执行代码的时候，Load 事件是最先将事件中的处理语句装入内存然后在执行装入窗体的，如果没有则直接将窗体装入内存另外；没有Load text（） 事件 但是如果你要设置 text 属性可以在某个事件中执行;如：Private Sub Form_Load()text1.visible=false End sub"打开窗体时看不到text1Private Sub Form_click()text1.visible=true End sub"单击窗体时出现text1这里还可以做很多，不一一列举

歌曲名:Rise歌手:Shawn McDonald专辑:CloserRise (The Dog Barks)Ryan CabreraWinding down, tying upIn this waxed and empty boxTwisted nights, drowned in wineDropping shots in empty barsBroken glass, moments pastHold now, the dog barksBroken windows, broken doorsBroken chairs on broken floorsAll these things remind me of youI rise away, don"t feel no pain"Cause you"re with me nowIn time it seems a slower songIt"s a perfect soundSleep right through the day and we fade awayYou flow right through my veinsLike a morning rainLike a morning rain, yeahDown the stairs to neon roomsBlink eyes and cheap perfumesAll these strangers getting strangeFeeding off each other"s painI crawl inside, inside my headRusty springs and burning bedsFrozen people, frozen lungsFrozen buildings block the sunAll these things remind me of youI rise away, don"t feel no pain"Cause you"re with me nowIn time it seems a slower songIt"s a perfect soundSleep right through the day and we fade awayFlow right through my veinsLike a morning rainLike a morning rain, yeahAlone, my home, away from youAlone, my home, a wasted viewAlone, my home, away from youI rise away, don"t feel no pain"Cause you"re with me nowIn time it seems a slower songIt"s a perfect soundSleep right through the day and we fade awayFlows right through my veinsLike a morning rainLike a morning rain, yeahLike a morning rainLike a morning rain, yeahLike a morning rainLike a morning rainLike a morning rainhttp://music.baidu.com/song/5557278

查理和巧克力工厂的主要人物有哪些书中有7个主要人物，其中最重要的两个是威利·旺卡先生和查理。一。威利·旺卡。巧克力工厂的老板，在他父亲的严厉管教下，扭曲了他对父爱的理解。当他发现自己年事已高，想继承巧克力工厂时，于是给5个孩子发了一张参观工厂的代金券。2。查理巴克斯特。影片的主角是一个低收入家庭的小男孩。幸运的是，他赢得了最后一枚金牌，并最终成为巧克力工厂的接班人。三。威利特·博雷德。来自佐治亚州亚特兰大，第三个给现金票的孩子。一种强烈的功利意识，对任何事情来说，都必须获胜。最后，我吃了三顿威利·旺卡发明的口香糖，成了一个大蓝莓胖子。四。迈克·德维。来自科罗拉多州丹佛市，第四个给孩子开现金罚单。脾气暴躁，固执己见，个性恶棍。最后，他跳进了时间机器，变成了一个手掌大小的小男人。5个。维鲁卡·索尔特。来自英国白金汉郡，发行现金彩票的第二个孩子。高傲的小金，自信，什么都想对父母发脾气。最后，因为他想从威利旺卡那里捉一只松鼠，他掉进了垃圾厂。6。奥古斯都·盖洛普。来自德国杜塞尔多夫，第一个发现金彩票的孩子，爱暴饮暴食，对食物没有抵抗力，最后掉进巧克力河。7号。约瑟夫爷爷。巧克力厂的工人们喜欢唱歌和笑。

女主名字

答： 多头可以使参数矩阵形成多个子空间，矩阵整体的size不变，只是改变了每个head对应的维度大小，这样做使矩阵对多方面信息进行学习，但是计算量和单个head差不多。 答： 请求和键值初始为不同的权重是为了解决可能输入句长与输出句长不一致的问题。并且假如QK维度一致，如果不用Q，直接拿K和K点乘的话，你会发现attention score 矩阵是一个对称矩阵。因为是同样一个矩阵，都投影到了同样一个空间，所以泛化能力很差。 答： K和Q的点乘是为了得到一个attention score 矩阵，用来对V进行提纯。K和Q使用了不同的 , 来计算，可以理解为是在不同空间上的投影。正因为有了这种不同空间的投影，增加了表达能力，这样计算得到的attention score矩阵的泛化能力更高。 答： 假设 Q 和 K 的均值为0，方差为1。它们的矩阵乘积将有均值为0，方差为dk，因此使用dk的平方根被用于缩放，因为，Q 和 K 的矩阵乘积的均值本应该为 0，方差本应该为1，这样可以获得更平缓的softmax。当维度很大时，点积结果会很大，会导致softmax的梯度很小。为了减轻这个影响，对点积进行缩放。 参考链接： https://blog.csdn.net/tailonh/article/details/120544719 答： 对需要mask的位置设为负无穷，再对attention score进行相加 答： 将原有的高维空间转化为多个低维空间并再最后进行拼接，形成同样维度的输出，借此丰富特性信息，降低了计算量 答： 输入嵌入-加上位置编码-多个编码器层（每个编码器层包含全连接层，多头注意力层和点式前馈网络层（包含激活函数层）） 答： embedding matrix的初始化方式是xavier init，这种方式的方差是1/embedding size，因此乘以embedding size的开方使得embedding matrix的方差是1，在这个scale下可能更有利于embedding matrix的收敛。 答： 因为self-attention是位置无关的，无论句子的顺序是什么样的，通过self-attention计算的token的hidden embedding都是一样的，这显然不符合人类的思维。因此要有一个办法能够在模型中表达出一个token的位置信息，transformer使用了固定的positional encoding来表示token在句子中的绝对位置信息。 答： 相对位置编码（RPE）1.在计算attention score和weighted value时各加入一个可训练的表示相对位置的参数。2.在生成多头注意力时，把对key来说将绝对位置转换为相对query的位置3.复数域函数，已知一个词在某个位置的词向量表示，可以计算出它在任何位置的词向量表示。前两个方法是词向量+位置编码，属于亡羊补牢，复数域是生成词向量的时候即生成对应的位置信息。 答： encoder和decoder的self-attention层和ffn层都有残差连接。反向传播的时候不会造成梯度消失。 答： 多头注意力层和激活函数层之间。CV使用BN是认为channel维度的信息对cv方面有重要意义，如果对channel维度也归一化会造成不同通道信息一定的损失。而同理nlp领域认为句子长度不一致，并且各个batch的信息没什么关系，因此只考虑句子内信息的归一化，也就是LN。 答： 批归一化是对每一批的数据在进入激活函数前进行归一化，可以提高收敛速度，防止过拟合，防止梯度消失，增加网络对数据的敏感度。 答： 输入嵌入-加上位置编码-多个编码器层（每个编码器层包含全连接层，多头注意力层和点式前馈网络层（包含激活函数层））-多个解码器层（每个编码器层包含全连接层，多头注意力层和点式前馈网络层）-全连接层，使用了relu激活函数 答： 通过转置encoder_ouput的seq_len维与depth维，进行矩阵两次乘法，即q*kT*v输出即可得到target_len维度的输出 答： Decoder有两层mha，encoder有一层mha，Decoder的第二层mha是为了转化输入与输出句长，Decoder的请求q与键k和数值v的倒数第二个维度可以不一样，但是encoder的qkv维度一样。 答： Transformer的并行化主要体现在self-attention模块，在Encoder端Transformer可以并行处理整个序列，并得到整个输入序列经过Encoder端的输出，但是rnn只能从前到后的执行 答： 训练的时候可以，但是交互的时候不可以 答： 传统词表示方法无法很好的处理未知或罕见的词汇（OOV问题） 传统词tokenization方法不利于模型学习词缀之间的关系” BPE（字节对编码）或二元编码是一种简单的数据压缩形式，其中最常见的一对连续字节数据被替换为该数据中不存在的字节。后期使用时需要一个替换表来重建原始数据。 优点：可以有效地平衡词汇表大小和步数（编码句子所需的token次数）。 缺点：基于贪婪和确定的符号替换，不能提供带概率的多个分片结果。 答： LN是为了解决梯度消失的问题，dropout是为了解决过拟合的问题。在embedding后面加LN有利于embedding matrix的收敛。 答： BERT和transformer的目标不一致，bert是语言的预训练模型，需要充分考虑上下文的关系，而transformer主要考虑句子中第i个元素与前i-1个元素的关系。