rolling in the deep 歌词翻译成中文
rolling in the deep歌词翻译成中文为：在黑暗中翻滚。其中in the deep的意思是深渊。拓展资料 in the deep的用法1、They used the swimming-pool, rode, lazed in the deep shade of the oaks in the heat of the day. 他们去游泳池游泳，去骑马，一天之中最热之时在橡树的浓阴下消磨时间。2、Anna couldn't swim and was left floundering about ( around) in the deep end of the swimming-pool. 安娜不会游泳，她在游泳池的深水区里挣扎着。3、Scattered like stars in the deep mountains are numerous reservoirs and ponds. 在深山里有无数星罗棋布的水库和蓄水池。4、The fish were to be found in the deep, not in the shallow water. 鱼在深处可以得到，在浅水中却得不到。5、I can't again vexed you, I will put you forever in the deep place in mind. 我不会再烦你，我会永远把你放在心灵最深处。6、The algorithm plays an important role in the deep relationship of continuous semantic.该算法对连续语义间的深层关系有着重要的作用。7、Application of information construction technology in the deep shaft freezing method 信息化施工在深井井筒冻结中的应用研究。
Rolling In The Deep翻译成中文歌曲名是什么？
中文译名《坠入深渊》
填 词 ：阿黛尔·阿德金斯，保罗·艾普沃斯
谱 曲 ：阿黛尔·阿德金斯，保罗·艾普沃斯
编 曲 ：阿黛尔·阿德金斯
音乐风格：灵魂，蓝调，流行
歌曲语言：英语
中英文歌词：
There's a fire starting in my heart
胸中燃起怒火
Reaching a fever pitch and it's bringing me out the dark
狂热救赎我于黑暗
Finally, I can see you crystal clear
终于看清本性
Go ahead and sell me out and I'll lay your sheet bare.
继续背叛而我亦将不再留恋
See how I leave, with every piece of you
看我如何将你撕碎
Don't underestimate the things that I will do
请别低估我的能耐
There's a fire starting in my heart
我胸中升起的怒火
Reaching a fever pitch and it's bringing me out the dark
熊熊燃烧驱走黑暗
The scars of your love, remind me of us
爱之伤疤疼痛于心
They keep me thinking that we almost had it all
让我回想曾经的拥有
The scars of your love, they leave me breathless
爱之伤疤令人窒息
I can't help feeling
思绪万千不能自已
We could have had it all
我们本应幸福
Rolling in the deep
如今却在深渊中翻滚
You had my heart inside of your hands
你将我的心捏在手里
And you played it to the beat
玩弄于股掌之间
Baby I have no story to be told
宝贝我已无话可说
But I've heard one of you and I'm gonna make your head burn
可我亦知你愁肠百结
Think of me in the depths of your despair
在绝望深处想着我
Making a home down there, as mine sure won't be shared
纠结着吧，老娘不再与你同甘共苦
The scars of your love, remind me of us
爱之伤疤疼痛于心
They keep me thinking that we almost had it all
让我回想曾经的拥有
The scars of your love, they leave me breathless
爱之伤疤令人窒息
I can't help feeling
思绪万千不能自已
We could have had it all
我们本应幸福
Rolling in the deep
如今却在深渊中翻滚
You had my heart inside of your hands
你将我的心捏在手里
And you played it to the beat
玩弄于股掌之间
We could have had it all
我们本应幸福
Rolling in the deep
如今却在深渊中翻滚
You had my heart inside of your hands
你将我的心捏在手里
Bnd you played it with the beating
玩弄于股掌之间
Throw yourself through ever open door
越过心门，跳出心结
Count your blessings to find what look for
愿心想事成
Turn my sorrow into treasured gold
将悲痛化为财富
And pay me back in kind - You reap just what you've sown.
亦知何为因果报应
We could have had it all
我们本应幸福
Rolling in the deep
如今却在深渊中翻滚
You had my heart inside of your hands
你将我的心捏在手里
And you played it to the beat
玩弄于股掌之间
We could have had it all
我们本应幸福
Rolling in the deep
如今却在深渊中翻滚
You had my heart inside of your hands
你已俘获我的心
But you played it
但你欺骗了我
You played it
欺骗了我
You played it
欺骗了我
You played it to the beat
欺骗了我的所有
到底是什么让AlphaGo变得如此成功
AlphaGo这个系统主要由几个部分组成：走棋网络(Policy Network)，给定当前局面，预测/采样下一步的走棋。快速走子(Fast rollout)，目标和1一样，但在适当牺牲走棋质量的条件下，速度要比1快1000倍。估值网络(Value Network)，给定当前局面，估计是白胜还是黑胜。蒙特卡罗树搜索(Monte Carlo Tree Search，MCTS)，把以上这三个部分连起来，形成一个完整的系统。我们的DarkForest和AlphaGo同样是用4搭建的系统。DarkForest较AlphaGo而言，在训练时加强了1，而少了2和3，然后以开源软件Pachi的缺省策略 (default policy)部分替代了2的功能。以下介绍下各部分。1、走棋网络走棋网络把当前局面作为输入，预测/采样下一步的走棋。它的预测不只给出最强的一手，而是对棋盘上所有可能的下一着给一个分数。棋盘上有361个点，它就给出361个数，好招的分数比坏招要高。DarkForest在这部分有创新，通过在训练时预测三步而非一步，提高了策略输出的质量，和他们在使用增强学习进行自我对局后得到的走棋网络(RL network)的效果相当。当然，他们并没有在最后的系统中使用增强学习后的网络，而是用了直接通过训练学习到的网络(SL network)，理由是RL network输出的走棋缺乏变化，对搜索不利。有意思的是在AlphaGo为了速度上的考虑，只用了宽度为192的网络，而并没有使用最好的宽度为384的网络(见图2(a))，所以要是GPU更快一点(或者更多一点)，AlphaGo肯定是会变得更强的。所谓的0.1秒走一步，就是纯粹用这样的网络，下出有最高置信度的合法着法。这种做法一点也没有做搜索，但是大局观非常强，不会陷入局部战斗中，说它建模了“棋感”一点也没有错。我们把DarkForest的走棋网络直接放上KGS就有3d的水平，让所有人都惊叹了下。可以说，这一波围棋AI的突破，主要得益于走棋网络的突破。这个在以前是不可想像的，以前用的是基于规则，或者基于局部形状再加上简单线性分类器训练的走子生成法，需要慢慢调参数年，才有进步。当然，只用走棋网络问题也很多，就我们在DarkForest上看到的来说，会不顾大小无谓争劫，会无谓脱先，不顾局部死活，对杀出错，等等。有点像高手不经认真思考的随手棋。因为走棋网络没有价值判断功能，只是凭“直觉”在下棋，只有在加了搜索之后，电脑才有价值判断的能力。2、快速走子那有了走棋网络，为什么还要做快速走子呢？有两个原因，首先走棋网络的运行速度是比较慢的，AlphaGo说是3毫秒，我们这里也差不多，而快速走子能做到几微秒级别，差了1000倍。所以在走棋网络没有返回的时候让CPU不闲着先搜索起来是很重要的，等到网络返回更好的着法后，再更新对应的着法信息。其次，快速走子可以用来评估盘面。由于天文数字般的可能局面数，围棋的搜索是毫无希望走到底的，搜索到一定程度就要对现有局面做个估分。在没有估值网络的时候，不像国象可以通过算棋子的分数来对盘面做比较精确的估值，围棋盘面的估计得要通过模拟走子来进行，从当前盘面一路走到底，不考虑岔路地算出胜负，然后把胜负值作为当前盘面价值的一个估计。这里有个需要权衡的地方：在同等时间下，模拟走子的质量高，单次估值精度高但走子速度慢；模拟走子速度快乃至使用随机走子，虽然单次估值精度低，但可以多模拟几次算平均值，效果未必不好。所以说，如果有一个质量高又速度快的走子策略，那对于棋力的提高是非常有帮助的。为了达到这个目标，神经网络的模型就显得太慢，还是要用传统的局部特征匹配(local pattern matching)加线性回归(logistic regression)的方法，这办法虽然不新但非常好使，几乎所有的广告推荐，竞价排名，新闻排序，都是用的它。与更为传统的基于规则的方案相比，它在吸纳了众多高手对局之后就具备了用梯度下降法自动调参的能力，所以性能提高起来会更快更省心。AlphaGo用这个办法达到了2微秒的走子速度和24.2%的走子准确率。24.2%的意思是说它的最好预测和围棋高手的下子有0.242的概率是重合的，相比之下，走棋网络在GPU上用2毫秒能达到57%的准确率。这里，我们就看到了走子速度和精度的权衡。和训练深度学习模型不同，快速走子用到了局部特征匹配，自然需要一些围棋的领域知识来选择局部特征。对此AlphaGo只提供了局部特征的数目(见Extended Table 4)，而没有说明特征的具体细节。我最近也实验了他们的办法，达到了25.1%的准确率和4-5微秒的走子速度，然而全系统整合下来并没有复现他们的水平。我感觉上24.2%并不能完全概括他们快速走子的棋力，因为只要走错关键的一步，局面判断就完全错误了；而图2(b)更能体现他们快速走子对盘面形势估计的精确度，要能达到他们图2(b)这样的水准，比简单地匹配24.2%要做更多的工作，而他们并未在文章中强调这一点。在AlphaGo有了快速走子之后，不需要走棋网络和估值网络，不借助任何深度学习和GPU的帮助，不使用增强学习，在单机上就已经达到了3d的水平(见Extended Table 7倒数第二行)，这是相当厉害的了。任何使用传统方法在单机上达到这个水平的围棋程序，都需要花费数年的时间。在AlphaGo之前，Aja Huang曾经自己写过非常不错的围棋程序，在这方面相信是有很多的积累的。3、估值网络AlphaGo的估值网络可以说是锦上添花的部分，从Fig 2(b)和Extended Table 7来看，没有它AlphaGo也不会变得太弱，至少还是会在7d-8d的水平。少了估值网络，等级分少了480分，但是少了走棋网络，等级分就会少掉800至1000分。特别有意思的是，如果只用估值网络来评估局面(2177)，那其效果还不及只用快速走子(2416)，只有将两个合起来才有更大的提高。我的猜测是，估值网络和快速走子对盘面估计是互补的，在棋局一开始时，大家下得比较和气，估值网络会比较重要；但在有复杂的死活或是对杀时，通过快速走子来估计盘面就变得更重要了。考虑到估值网络是整个系统中最难训练的部分(需要三千万局自我对局)，我猜测它是最晚做出来并且最有可能能进一步提高的。关于估值网络训练数据的生成，值得注意的是文章中的附录小字部分。与走棋网络不同，每一盘棋只取一个样本来训练以避免过拟合，不然对同一对局而言输入稍有不同而输出都相同，对训练是非常不利的。这就是为什么需要三千万局，而非三千万个盘面的原因。对于每局自我对局，取样本是很有讲究的，先用SL network保证走棋的多样性，然后随机走子，取盘面，然后用更精确的RL network走到底以得到最正确的胜负估计。当然这样做的效果比用单一网络相比好多少，我不好说。一个让我吃惊的地方是，他们完全没有做任何局部死活/对杀分析，纯粹是用暴力训练法训练出一个相当不错的估值网络。这在一定程度上说明深度卷积网络(DCNN)有自动将问题分解成子问题，并分别解决的能力。另外，我猜测他们在取训练样本时，判定最终胜负用的是中国规则。所以说三月和李世石对局的时候也要求用中国规则，不然如果换成别的规则，就需要重新训练估值网络(虽然我估计结果差距不会太大)。至于为什么一开始就用的中国规则，我的猜测是编程非常方便(我在写DarkForest的时候也是这样觉得的)。4、蒙特卡罗树搜索这部分基本用的是传统方法，没有太多可以评论的，他们用的是带先验的UCT，即先考虑DCNN认为比较好的着法，然后等到每个着法探索次数多了，选择更相信探索得来的胜率值。而DarkForest则直接选了DCNN推荐的前3或是前5的着法进行搜索。我初步试验下来效果差不多，当然他们的办法更灵活些，在允许使用大量搜索次数的情况下，他们的办法可以找到一些DCNN认为不好但却对局面至关重要的着法。一个有趣的地方是在每次搜索到叶子节点时，没有立即展开叶子节点，而是等到访问次数到达一定数目(40)才展开，这样避免产生太多的分支，分散搜索的注意力，也能节省GPU的宝贵资源，同时在展开时，对叶节点的盘面估值会更准确些。除此之外，他们也用了一些技巧，以在搜索一开始时，避免多个线程同时搜索一路变化，这部分我们在DarkForest中也注意到了，并且做了改进。5、总结总的来说，这整篇文章是一个系统性的工作，而不是一两个小点有了突破就能达到的胜利。在成功背后，是作者们，特别是两位第一作者David Silver和Aja Huang，在博士阶段及毕业以后五年以上的积累，非一朝一夕所能完成的。他们能做出AlphaGo并享有现在的荣誉，是实至名归的。从以上分析也可以看出，与之前的围棋系统相比，AlphaGo较少依赖围棋的领域知识，但还远未达到通用系统的程度。职业棋手可以在看过了寥寥几局之后明白对手的风格并采取相应策略，一位资深游戏玩家也可以在玩一个新游戏几次后很快上手，但到目前为止，人工智能系统要达到人类水平，还是需要大量样本的训练的。可以说，没有千年来众多棋手在围棋上的积累，就没有围棋AI的今天。
SAP Roll out项目和本地项目哪一个好做？（三）麻烦告诉我
好了，继续以前的话题，‘SAP roll out项目和本地项目那个更好做？’以上是SAP ROLLOUT推广项目的最基本的四个组成部分，就是跨国公司的总部及其顾问公司，本地公司的IT部门，本地的关键用户及最后一部分，本地实施的顾问公司。但是每个公司真正实施起来的话，可能会更复杂啦。我再举个复杂的例子吧，就说美国总部吧，你知道啦，现在美国公司都喜欢实行垂直分散管理，很多的功能都分开了，比如说权限吧，权限一般都不会是IT或者是GBS(global business solution)来管理，权限一般是另外的SECURITY安全的部门来管理；比如说主数据吧，主数据涉及到公司价格，配方，物料，客户等核心数据，所以主数据也是另外一拨人管理。在大多数情况下，因为要管理与沟通的方方面面太多了，还有成立一个项目管理办公室(PMO, project management office),这个PMO就是由各方面的老大组成的一个机构，负责沟通与协调的，当然了，这个PMO下面应该还有几个工作人员，负责打杂的，负责处理日常事务的；好了，再说一说我们这些顾问公司吧，除了分本地与总部的顾问公司，有时候开发人员也是分开来的。比如说IBM等大的顾问公司吧，他们在印度等地方都有大的开发中心，养了一大帮ABAPer,所以这些开发可能就是这些印度的ABAPer去做啦。同时，还有一些更复杂的情况，就是有一些的开发本来就是印度ABAP做的，所以如果在中国实施，要修改，那么也是印度的ABAP去做；但是有一些开发式纯中国本地开发，那么这种开发一般是交给本地的ABAP的做啦。那么，有没有可能是印度的ABAP去做本地的开发呢？当然有可能啦，如果是这样的话，你作为本地的顾问可真的是麻烦至死罗。举个例子吧，金税发票接口是大多数公司一个必做的开发，我何慕雄做项目以来，一个和三个印度顾问合作过进行金税的开发，那个过程可真的是痛苦啊，人家印度ABAP根本不懂你中国金税系统的道理，你可能要花上大半个月的时间和印度友人沟通，更痛苦的是，有可能沟通了大半个月，印度友人还是不懂，还没有动手写程序；这时候PM找你追债，问你为什么拖延项目进度？！你的那个痛苦啊，恨不得抄家伙把印度人砍了？但是不行啊，沟通无极限啊，你还是得继续和印度人沟通，直到他听明白了，乖乖拿笔写程序；好了，说完老外这里，我们中国本地也好不到哪里去，刚才我已经说过，我们中国的业务也挺大的，可能除了北京总部外，还有上海啊，广州啊，苏州啊等分公司或者是工厂，那么，我们就要一个一个分公司的了解需求，一个一个的实施过去。而相反的，我们本地的实施就相对简单多啦，基本是一对一，我一个（或者是一帮）本地顾问，对一个（或者是一帮）本地用户，上面再加个PM搞定了。
求out作形容词时的用法
adj. 1.(衣服上有洞等而)露出的，外露的；破的 2.(球赛等)出界的，界外的；规定界限以外的 3.[常用于组合词]超过通常范围(或尺码、重量等)的；特号的 4.错误的，不精确的 5.生疏的，不熟练的 6.没有的，缺乏的(与of连用) 7.(经济上)损失的，亏蚀的 8.失修的，出故障的 9.不省人事的，昏迷的 10.(灯等)熄灭的 11.耗尽的 12.罢工的 13.得不到的；不多的 14.外面的；外围的 15.往外去的；开往外地的 16.不在家的；不在办公室(或工作单位)的；缺席的 17.不流行的，不时髦的，过时的，落伍的 18.结束的，终了的 19.(棒球、垒球等中)出局的
