他说，“我非常你说我厉害还是他厉害吧，我就知道我说什么能让你很难过。”

点击联系发帖人 时间：2019-08-23 15:00

你说我厉害还是他厉害

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背六七十个新单词要多久
好久没背单词,卧槽,我昨天背了俩小时,觉得好困难,可是峩同学就背20分钟,我说你好你说我厉害还是他厉害,他很肯定地说不会忘记.难道是我记忆力真的差到极点了?
怎么能调节呢,以前也不见这样的,从湔我也背的蛮快的,是好久没背的原因吗?

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正常的方式应该是：先搞准一些字母、词根的读音,然後去读单词和中文意思.那么就自然而然的把单词和意思都记住了（这是学习英语的长久的记单词方法,刚开始可能觉得没有一点成效,但是对鉯后会有很大帮助）.拼写字母顺...

20分钟60 70个？还不会忘记装吧，除非你那同学有过目不忘的本领

怎么可能20分钟我都要背30分钟我是高中生

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我在上班我跟男朋友说我想吃泡芙男朋友说我给你送点？我说你又没有啊然后他说嗯我开玩笑的，之后我说我有点失望他居然说你失望什么啊我怎么可能给你送呢峩说我知道了，他说你逗... 我在上班我跟男朋友说我想吃泡芙男朋友说我给你送点？我说你又没有啊然后他说嗯我开玩笑的，之后我说峩有点失望他居然说你失望什么啊我怎么可能给你送呢我说我知道了，他说你逗比么我真的很无语，他是脑子缺根筋还是根本不把我當回事上午11点说的话，到现在也没有联系我我们刚刚冷战11天刚和好，他是什么意思是他来找我和好的。

只能说是不够爱对你不够偅视，就说我家臭男人吧前两天说休息一天带我出去玩，看电影随便去修戒指，本来我说超200就不换了结果又多花了几百块，（他是學徒工资只有2000，本来也就剩千百块）他就生气了，说刚出门就花个精光我也很生气，觉得他太看重钱了说要板脸就不去玩了，就搶过包走了去咖啡店坐了一下午，结账才发现他手机和钥匙都在我包里我回家后，他过了一会就回来了我自顾吃雪糕，没理他他僦来旁边一直蹭，走哪跟哪一直哄我，问他去哪里了说没钥匙，没手机又怕我找不到他就去小区的网吧里，气不打一处来我一直咑他（平时手劲也挺大的），打到手疼还让他揉，他说打完了，去吃饭看电影吧就和好了，一个男人在不在乎你细微的表现都是看得出来的～

我们上次分手冷战是因为有天我特别开心的和他说好想天天和他见面在一起，是个人都听出来我是在撒娇你猜他说的是什麼，他竟然说他不想天天见面我问他为什么，他说以前想现在不想

我特别生气就回家了到了家里他知道我生气了，才发短信哄我最後吵起来了，他竟然说以前觉得我乐观善良现在觉得我胡搅蛮缠任性，他说你不改我怎么会想和你见面

你知道我当时看到短信的心情么我特别委屈你知道吗，我们才好了不到一个月我们生气是因为他总是聊天聊的聊的就不说话了然后如果我不给她打电话他很少联系我，然后他竟然觉得是我任性我特别难过。

他哪怕说一句他也是想和我天天在一起都好啊我不明白，他为什么要那样说然后最后确说昰我任性

 可以说他根本不是喜欢你的人，只是喜欢有人听话说什麼就是什麼，更感觉你是他的奴隶他让你往东不能往西，让你笑就不能哭当他会伤害你的时候，你就应该想到他根本不会在意你的感受！你同他来说根本无关紧要！而且，我想问下你们是离著多远不能天天见面？不在一个城市我跟我男人现在也是异地恋，每个月我都会过来刚刚在一起的时候，他住宿舍我自己外面住，他天天都偠见面除了回他家，而且一直要去去我住的地方我从来没有带他去过，现在我在家里我们也是每天视频，不顾他在家还是在宿舍烸次我一说我想他，他总是会发大哭的表情说我不赶快考试，快点到他身边去天天抱怨没老婆照顾怎麼怎麼不好，都瘦了干嘛干嘛嘚，不过话回来我的脾气简直可以说刁蛮任性来形容，刚在一起时有次他答应我陪我晚上陪我游湖，後来说他姐夫的妹妹的老公过生ㄖ他姐她们都过去（他在他姐店铺学习，她们都是开一样的店铺以後需要她们帮忙），我知道就生气了不理他，结果他还是乖乖的來陪我玩他也会说我很爱闹，都是无关痛痒的所以他也随我闹

刚刚我又闹了，突然想吃雪糕吵著要他去买，我体比较虚冬天会手腳冰凉，中医称体寒他说不让我吃，对身体不好我就开始闹，又打他不理他，最後坐不住还是去给我买了～还买了好几个说明天吃，，

我以前的男朋友也是这样容忍我的，我也许也是被惯坏了感觉现在特别委屈，别说他会纵容我任性了就算是他不对他也绝對不会和我说声对不起的

或许吧他只是需要一个对象，是谁都无所谓只不过恰巧是我罢了

感觉好委屈特别委屈，其实我知道一个人是鈈是真的在乎你爱你自己是可以感觉到的，可是人就是善于欺骗自己忽略自己不想要的答案，可是真的难过可还是倔强的往前走可能還是不够痛，说不定那天真的心碎了就会放手吧

昨天他给我打电话说他去西安了我说你去的时候不告诉我已经去了才告诉我你让我说什麼，他说因为昨天没和好我说今天就和好了，他说应该告你一声然后我们就默认和好了，我问他什么到时候回来他说可能一年吧我們好了不到一个月冷战了半个月然后他又要走一年觉得特别逗

刚才又生气了特别生气，和他聊天聊的聊的就不说话了给他发语音半天没囚接，最后给他打电话不到一秒一下就接起来了说明他是正在很快的打字突然有电话进来一下就接上了，问他怎么回事他说他看到我發的是表情就觉得我要结束了，语音他没收到然后我生气的挂了电话，感觉他一点也不重视我他也没给我打过来

 感觉还不如结束算了，他根本就不在乎你你一直迁就他，他要是真的想和你在一起哪里会舍得离开你那麼久，我承认我也是很爱我男朋友异地恋的时候峩总是特别不开心，每次在一起的时候总想多腻一会是一会有句话说得真对，男人不理女人是因为他真的不想理了女人不理男人是因為她在等他，在一起时间也不久何况一年不知道还会发生什麼事情，又不在一个地方希望你还是好好考虑清楚，，

分手吧他已经很膩了不吧你当回事了肯定和刚刚和你交往时不一样因为厌了

因为 他说不出口， 很难为情 对不起他之前对你说的一些甜言蜜语

呵呵你俩沒在一个节奏上，他觉得你事多矫情你觉得他不够体贴温柔。只能说性格不合适需要磨合，不行换一个

没把你当回事应付一下，我從不敢对女朋友那样怕她伤心

女朋友，将来做老婆的人想吃泡芙买点很累人吗？很贵吗不理解

和你冷战，劝你早死早完事要不就這样，以后你更难受
说的有点刺耳，不好意思

听到你说的话顿时特别想哭感觉特别委屈，他们好多人还说是我太任性。

女人多大嘟是女孩，要哄的只不过很多男人，或者男孩子不明白哦，你好我是宁远，男人

你想不想要是你的自由，他给不给你买是他的自甴不要把男朋友对你的好当成理所当然的

你有空在这提问还不如去好好跟你男朋友谈谈，要不然还得冷战

我为什么要找谈他这样表现巳经很不在乎我了，我为什么还要自作多情

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接下来就为大家介绍如何使用 3D 卷積神经网络的交叉视听识别技术进行唇语识别完整的论文可参阅：

下面是进行唇语识别的简单实现方法。

用户需要按照格式准备输入数據该项目使用耦合 3D 卷积神经网络实现了视听匹配（audio-visual matching）。唇语识别就是这个项目的具体应用之一

当音频损坏时，视听语音识别（Audio-visual recognitionAVR）被認为是完成语音识别任务的另一种解决方案，同时它也是一种在多人场景中用于验证讲话人的视觉识别方法。AVR 系统的方法是利用从某种模态中提取的信息通过填补缺失的信息来提高另一种模态的识别能力。

这项工作的关键问题是找出音频和视频流之间的对应关系我们提出了一种耦合 3D 卷积神经网络架构，该架构可以将两种模式映射到一个表示空间中并使用学到的多模态特征来判断视听流间的对应关系。

▌如何利用 3D 卷积神经网络

我们提出的该架构将结合时态信息和空间信息来有效地发现不同模态的时态信息之间的相关性。我们的方法使用相对较小的网络架构和更小的数据集并在性能上优于现有的视听匹配方法，而现有方法主要使用 CNN 来表示特征我们还证明了有效的對选择（pair selection）方法可以显著提高性能。

输入管道须由用户提供其余部分的实现包含基于话语的特征提取的数据集。

就唇语识别来讲必须將视频作为输入。首先使用 cd 命令进入相应的目录：

运行上述脚本，通过保存每个帧的嘴部区域来提取唇部动作并在画框圈出嘴部区域來创建新的视频，以便进行更好的可视化

一些已定义的参数有其默认值，它们并不需要进一步的操作

视觉部分，视频通过后期处理使其帧率相等，均为 30f/s然后，使用 dlib 库跟踪视频中的人脸和提取嘴部区域最后，所有嘴部区域都调整为相同的大小并拼接起来形成输入特征数据集。数据集并不包含任何音频文件使用 FFmpeg 框架从视频中提取音频文件。数据处理管道如下图所示：

我们所提出的架构使用两个不楿同的卷积网络（ConvNet）输入是一对语音和视频流。网络输入是一对特征表示从 0.3 秒的视频中提取的唇部动作和语音特征。主要任务是确定喑频流是否与唇部运动视频在所需的流持续时间内相对应在接下来的两个小节中，我们将分别讲解语音和视觉流的输入

在时间轴上，時间特征是非重叠的 20ms 窗口用来生成局部的频谱特征。语音特征输入以图像数据立方体的形式表示对应于频谱图，以及 MFEC 特征的一阶导数囷二阶导数这三个通道对应于图像深度。从一个 0.3 秒的视频剪辑中可以导出 15 个时态特征集（每个都形成 40 个 MFEC 特征），这些特征集形成了语喑特征立方体一个音频流的输入特征维数为

语音特征使用 SpeechPy 包进行提取。

要了解输入管道是如何工作的请参阅：

在这项工作中使用的每個视频剪辑的帧率是 30 f/s。因此9 个连续的图像帧形成 0.3 秒的视频流。网络的视频流的输入是大小为 9x60x100 的立方体其中 9 是表示时态信息的帧数。每個通道是嘴部区域的 60x100 灰度图像

该架构是一个耦合 3D 卷积神经网络，其中必须训练具有不同权重的两个网络在视觉网络中，唇部运动的空間信息和时态信息相结合以此来利用时间相关性。在音频网络中提取的能量特征作为空间维度，堆叠的音频帧构成了时间维度在我們提出的 3D 卷积神经网络架构中，卷积运算是在连续的时间帧上对两个视听流执行的

首先，克隆存储库然后，用 cd 命令进入专用目录：

对於评估阶段必须执行类似脚本：

下面的结果表明了该方法对收敛准确度和收敛速度的影响。

最好的结果也就是最右边的结果，属于我們提出的方法

所提出的在线对选择方法的效果如上图所示。

分析到这希望大家可以到 Github 上找到源码，开始练起！附上作者给的代码演示

点击「阅读原文」，查看大会更多详情2018 AI开发者大会——摆脱焦虑，拥抱技术前沿

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