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（图源网络）4.《狼行成双》BY巫哲 故事梗概： 边南这头“野狼”最近比较暴躁，因为他觉得自己的人生简直寸到家。家里人共享天伦没自己什么事儿，忍着；网球训练被教练罚跑圈，忍着；就连刚看上的姑娘也被一个叫邱奕的家伙抢了先机，实在忍无可忍的主角决定靠暴力解决对方，却没想到差点被对方打残。边南这才意识到，这次他遇到的也不是什么善茬…… 头一次打架被偷袭，头一次看上的女生被抢走，万人迷“邱奕”的存在貌似就是让自己不爽！ 体校风云人物“边南”决定：再看到邱奕不揍死他不算完。可转眼，邱奕又和知道自己秘密的人站到了一起！ 他觉得自己和邱奕简直天生犯冲！“下次别让我再看见你！” 可俩人却又一次次冤家路窄、狭路相逢。 渐渐地，边南发现那个冰山王子的生活貌似并不完美，而他令人讨厌的个性也慢慢没有那么讨厌了。邱奕也渐渐发现，“打球很帅，打架也很帅”的边南，并不是没心没肺，他也敏感，也自卑，也有不为人道的苦衷和无奈。悸动青春，热血少年，就算是回忆，也是会发光的！还好，那时遇见了你。十年后，我们还在一起。你是我的蓝颜，我是你的知己，我们是最好的兄弟！ 大概是两个互相看不顺眼的逗比相爱相杀的故事。 节选片段： 边南这时才从路边冲了出来，在邱奕加速蹬车之前弯腰猛地一挥手，手里的木棍几乎是贴着地面飞了出去，准确地穿进了邱奕 自行车前轮的辐条之间。　　车带着惯性又往前冲了两米才停下，邱奕从车上跳下来的同时，万飞手里的棍子在他背上狠狠抡了一下。　　邱奕往前踉跄了两步，回手往万飞的手腕上一磕，挡住了万飞抡过来的第二下，又顺手抓住了万飞手里的棍子用力一带。　　万飞本来就是往前使的劲儿，被邱奕这一带，直接扑了上去，跟邱奕一块儿摔到了地上。　　　　虽然万飞是被邱奕带倒的，但摔到地上的时候，他已经把邱奕按住，对着邱奕的肋骨就是几拳。　　边南走过去捡起了扔在一边的棍子，他并不是太着急上去帮忙，万飞一个常年打架的体育生，一对一还是偷袭开场，正常情况下邱奕不可能是他对手。　　　　但今天这情况还就不正常了。　　背上已经被砸了一下，肋骨上也挨了重重几拳的邱奕居然一膝盖顶在万飞腰上，把万飞从自己身上掀了下去。　　边南没想到会出现这种场面，今天他本来是想着先紧着万飞出气儿，可万飞居然吃了亏，虽说没吃大发，却还是把他对邱奕的那点儿火一下全点着了。　　他想也没想对着邱奕的腿一棍子砸了下去。5.《逆袭》BY柴鸡蛋 “当初我离开你，并不是因为我势利眼。” “我知道。” “他不爱我，我已经和他分手了。” “我知道。” “你知道？原来你还是这么关心我。” “因为他已经和我在一起了。” 这是一个穷吊丝逆袭成为高富帅并抢走前任女友的现任男 故事梗概： 吴所畏是一个穷吊丝，因为屡遭女友岳悦的嫌弃和侮辱，最终抛弃现有的安稳生活，毅然决然地走上了一条自主创业，发家致富的逆袭之路。 然而，这条路上偏偏出现了一只拦路虎。该虎乃京城公子哥池骋，他隐匿郊区，以养蛇为乐，不务正业。后被为官老爹强行绑出，责令其到各个机关单位实践磨砺。他当小贩，他被老爹踢去当城管。他走投无路当小偷，他被老爹遣去当警察。就连他给人送货违章驾驶，都赶上他交警上任第一天。 最可恶的是，吴所畏的前任女友岳悦，竟然屁颠屁颠地跟在了池骋的身后！行！我抢不过你，我还不能抢你现在身边的男人么？ 且看一个心地善良，宅心仁厚的穷吊丝在屡遭重创后是如何逆袭成为阴险狡诈，城府极深的腹黑狼，如何一举攻下铁石心肠，冷血无情的风流公子哥，并调教其成为一只有情有义，痴恋护妻的小忠犬的！节选片段： 我要稳稳的幸福，能抵挡失落的痛楚，一个人的路途，也不会孤独。我要稳稳的幸福，能用生命做长度，无论我身在何处，都不会迷途。我要稳稳的幸福，这是我想要的幸福......” 池骋看着吴所畏的眼神特别平和，特别知足。 唱得时候还大大方方，结果唱完鼓掌声一起来，吴所畏的脸反倒烧的通红。赶忙扎回池骋的身边，垮着脸说了一句，“又跑调又唱错词的，这回丢人了。” 池骋的大手在吴所畏后脑勺上顺了顺，难得温柔地安抚一句。“挺好的。” 头条号：这样婶儿读书君仅供分享，侵删。原作者：这样婶儿读书君

2024年6月27日arxiv语言模型相关论文

方面情感四元组预测（ASQP）旨在为给定的评论预测所有的四元组（方面术语、方面类别、观点术语、情感极性），这是基于方面的情感分析中最具代表性且最具挑战性的任务。ASQP任务的一个关键挑战是标注数据的稀缺性，这限制了现有方法的性能。为了解决这一问题，我们提出了一个带有伪标签评分器的自训练框架，其中评分器评估评论与其伪标签之间的匹配程度，旨在过滤掉不匹配的部分，从而提高自训练的效果。我们强调了两个关键方面，以确保评分器的有效性和可靠性：训练数据集的质量及其模型架构。为此，我们创建了一个人工标注的对比数据集。

towardsdatascience 博客中文翻译 2020（九百八十五）

内容概要：本文详细介绍了如何利用MATLAB及其内置的深度学习工具箱，采用一维卷积神经网络(CNN)构建单变量时间序列预测模型的方法。主要内容涵盖数据预处理（如标准化、滑动窗口构造）、模型架构设计（包括卷积层、池化层的选择）、训练参数设定以及结果可视化和性能评估等方面。文中特别强调了针对时间序列特性的优化措施，如调整卷积核大小、引入层标准化等，并提供了具体的代码示例。 适用人群：适用于具有一定MATLAB编程基础和技术背景的数据科学家、机器学习工程师或研究人员，尤其是那些希望探索除LSTM之外的时间序列预测方法的人群。 使用场景及目标：该方法可用于各种具有周期性特点的时间序列数据分析任务，如气象预报、能源消耗预测等领域。主要目标是提供一种高效、易实现的替代方案，在保证预测精度的同时提高模型训练效率。 其他说明：作者指出，虽然CNN在处理长时间依赖方面不如LSTM，但对于某些特定类型的短期时间序列预测任务，CNN能够取得令人满意的结果。此外，文中还分享了一些实践经验，如如何应对常见的预测误差问题，以及进一步提升模型性能的建议。