cnn经典句子（经典语录英文）

CNN新闻听不懂,还要继续听吗?

1、我刚开始听不懂，可是坚持每天听下来，一天的新闻听多次，有时候十几次，听完了看字幕，把字幕都搞懂，然后对着字幕听，最后不要字幕继续听，一直到把当天新闻完全熟烂于心为止，当天的任务就算完成了。这样坚持下来两个月，听CNN听力已经从容很多，一般第一次就可以听出大意。

2、你选材太难，我发现学不好，最大问题就是高估自己实力。CNN听懂3成，在我看来，你最多听懂了里面一些个别词汇和数字，具体新闻说的是什么，那些细节你根本没听出来。如果看文本你懂8成，那还是说明生词太多，CNN不适合你现在用。光听不够，还要听写。5遍以内，写完全文，不会的词去模糊查询。

3、没错，专四考试新闻听力录音用的是BBC、VOA、CNN等外语广播新闻原稿，新闻稿用词简洁、逻辑性强、句子短。有几个词没抓听到，整个句子就理解不了，考生自己也慌了，录音很快就播完，只读一遍，答题就只能靠瞎猜了。怎么办？这里要区分两种情况来解决。 如果完全听不懂新闻听力的录音。

4、既然要练，就是因为自己做不到，为了自己早日能做到，所以更是要勤加练习。所以那个时候非常用心地听，一开始是人家N长的句子出去，我才能明白几个词，慢慢到后来，就能明白一连串词，到最后来，就能把整个句子的意思听明白了。听不懂的时候，这么办：随它去吧。真的，听现场广播的时候，如果听不懂，只能随它去吧。

5、你的问题很典型。开口很少，导致你嘴跟脑的神经不协调，或者说彼此不配合。脑子反应出来意思了，嘴巴张不开，或者慢了半拍。我当初也这样。。不过，我是从VOA慢速开始练起的。并没有直接找很快的语速。另外，初期练习，是要停顿的，你不会是等着CNN放完了再翻译的吧。。

高级英语句子【精选101句】

身上长满很软的小毛，像一只只毛毛虫真有趣。70、)其实这些练习册上都有我懒得列举了一种常用的句型ItsofgreatimportancetolearnEnglishwell(学好英语很重要)这句的应用空间就很广，你可以用到各种写怎么干嘛干嘛的作文，只要换了后面Englishwell比如Itsofgreatimportancetoprotecttheenvironment。

Actions speak louder than words.行动胜于言辞。 All good things must come to an end.一切美好的事物皆有终结之时。 Alls well that ends well.结局好的就算好。 All roads lead to Rome.条条大路通罗马。 Art is long， life is short.人生朝露，艺业千秋。

Do not change horses in mid-stream. 别在河流中间换马。 A young idler， an old beggar. 少壮不努力，老大徒伤悲。 First impressions are half the battle. 先入为主。 Bread is the stall of life. 面包是生命的支柱。（民以食为天。

Time flies.时光易逝。 Time is money.一寸光阴一寸金。 Time and tide wait for no man.岁月无情；岁月易逝；岁月不待人。 Time tries all.时间检验一切。 Time tries truth.时间检验真理。 Time past cannot be called back again.光阴一去不复返。

英语最高级句子【精选101句】——哈佛商学院领导学教授约翰·科特【经理人的工作】当我回望自己的日程安排时.我看不出任何明显的类型。

关于唯美励志的英语句子的句子优选131句太容易的路，可能根本就不能带你去任何地方。Timeismoney.时间就是金钱。Youthmeanslimitlesspossibilities.年轻就是无限的可能。

【自然语言处理】CNN在NLP文本分类任务上的经典之作——TextCNN

1、TextCNN是一种独特的模型，它利用CNN提取文本中的n-gram特征，随后通过最大池化、全连接层进行分类。尽管TextCNN最初未能全面超越SVM在文本分类领域的地位，但CNN的流行使其备受瞩目。该模型通过挑战传统SVM，确立了自己在NLP文本分类任务中的标志性地位。

2、TextCNN以其速度快，准确率高的特点，成为这类场景的首选。TextCNN的核心在于抓取文本的局部特征，通过不同卷积核尺寸提取文本的N-gram信息，利用最大池化突出关键信息，最后通过全连接层组合特征，以交叉熵损失函数训练模型。

3、TextCNN模型是对卷积神经网络（CNN）的创新应用，特别针对文本分类任务。它采用了CNN的基本架构，包括嵌入层、卷积层、激励层、池化层和全连接层。TextCNN的嵌入层将文本转换为词向量堆叠形成的二维矩阵，卷积层通过滑动窗口在嵌入层数据上提取特征，池化层通过取最大值进行特征聚合，最后全连接层进行分类。

4、文本分类是初学者的友好任务，尤其在企业中广泛应用。本文将简要介绍几种基础文本分类模型，包括TextCNN、TextRNN和TextRCNN，以及HAN，以NLP-Pytorch仓库中的实现为例。随着BERT的兴起，词向量的关注度可能会下降，但这些基本模型仍具有实践价值。TextCNNTextCNN使用词向量表示输入文本，通过卷积操作提取特征。

极度悲惨的现实的句子

1、我从未改变，只是学会了伪装；跌跌撞撞，走过了人生最悲哀最灰暗的时刻，那些最艰难的时刻。总有一天我们还是要面对分离的现实，分离的对立面是深与浅，总有一天我们会各奔东西，成为最熟悉的陌生人。

2、在现实中，人们只有自己才是最可靠的依靠。6在这个世界上，人们往往不会看到你的努力，只会看到你的成果。6现实是一种残酷的考验，只有坚强的人才能经得起它的磨砺。6在现实中，人们的欲望无限，却不得不受到现实的限制。6现实的冷酷不会因为你的哀求而有所改变。

3、声称不喜欢貌美的女人，绝对是极度虚伪的男人。 40.人心太假太虚伪，人心就像天气一样，说变就变。 一些很现实又虚伪的句子【篇三】 4最真不过初遇见，最没不过暧昧时，最卑贱不过感情，最凄凉不过人心，最薄不过人情。

4、亲人之间，谈到钱就伤感情；情人之间，谈到感情就伤钱。当年是不上大学一辈子受穷，而现在是上了大学马上就受穷。过去：一流学生出国，二流学生考研，三流学生就业。现在：一流学生就业，二流学生出国，三流学生考研。孩子把玩具当朋友，成人把朋友当玩具。现实中用真名说假话，网络中用假名说真话。

CNN新闻里面的英语问题

1、第一句中，if any是常见的固定用法，意思是“如果有（是）的话。一般理解这种句子，你可以先把if any 去掉，句子结构就很清楚了。至于第二句，法官是否可以宣判可否罢工，你要联系上下文语境去理解，再有就是看你翻译的是否准确。还可以去网上查一下这个国外的相关法律问题，而不是以中文的思维。

2、你只是一个步骤远离周末，而且我们将会憎恨说再见不有小小的乐趣。 因此在这里是卡尔 Azuz 在挨打的路径外的一次小旅行上轮流你。

3、现在，食品及药物管理局检察人员也许仅仅每隔几年对食品加工厂进行一次检查。这种频率可能会增加。同样，也会对食物中毒的病例进行追踪调查，被污染了的食品将会使其尽快下架。所有的这些事情，我知道消费者都十分的关注甚至监督实行，“好的，我明白那对我会有什么影响。

4、以使这些产品能够更快下架。对于所有的一切，我知道消费者也一直关着它们的进展。“好了，我已经明白这些对我的影响了。”但是当涉及到食品行业的监督和执法时，众议院的法案要严苛的多。参议员的法案稍微宽松些。因此，这个巨大的差异仍然有待调和。