进退维谷和进退两难的区别精心整理79句

进退维谷和进退两难的区别

1、而最令自民dd魁、财长林德内尔伤心的是，自民d在北威州竟然会遭到惨败。林德内尔本人就来自该州。2017年时，在基民盟候选人阿明·拉舍特(ArminLaschet)击败社民d人汉内洛雷·克拉夫特(HanneloreKraft)后，基民盟曾与自民d组成黑黄执政联盟，颇为风光。

2、但是从上面结果看，变性版本CNN好像距离Transformer真身性能还是比不上，有些数据集合差距甚至还很大，那么是否意味着这条路也未必走的通呢？Lightweightconvolution和Dynamicconvolutions给人们带来一丝曙光，在论文“PayLessAttentionWithLightweightIandDynamicConvolutions”里提出了上面两种方法，效果方面基本能够和Transformer真身相当。那它做了什么能够达成这一点呢？也是寄居策略。就是用Lightweightconvolution和Dynamicconvolutions替换掉Transformer中的Multi-headattention模块，其它构件复用了Transformer的东西。和原生CNN的最主要区别是采用了Depth-wiseseparableCNN以及softmax-normalization等优化的CNN模型。

3、①虚悸：(身体)虚弱，心跳微弱。原注说殷父有精神病。

4、那经过这种改造的RNN速度改进如何呢？论文给出了速度对比实验，归纳起来，SRNN速度比GRU模型快5到15倍，嗯，效果不错，但是跟对比模型DC-CNN模型速度比较起来，比CNN模型仍然平均慢了大约3倍。这很正常但是又有点说不太过去，说正常是因为本来这就是把RNN改头换面成类似CNN的结构，而片段里仍然采取RNN序列模型，所以必然会拉慢速度，比CNN慢再正常不过了。说“说不过去”是指的是：既然本质上是CNN，速度又比CNN慢，那么这么改的意义在哪里？为什么不直接用CNN呢？是不是？前面那位因为吃亏吃的少所以爱抬杠的同学又会说了：也许人家效果特别好呢。嗯，从这个结构的作用机制上看，可能性不太大。你说论文实验部分证明了这一点呀，我认为实验部分对比试验做的不充分，需要补充除了DC-CNN外的其他CNN模型进行对比。当然这点纯属个人意见，别当真，因为我讲起话来的时候经常摇头晃脑，此时一般会有人惊奇地跟我反馈说：为什么你一讲话我就听到了水声？

5、立足德国，介绍德国生活，传递德国华人社会资讯，解读德国官方对华人生活有重要意义的政策和法律，更了解鲜活德国。致力于中德友谊与经济交往，是德国最大最具影响力的华人媒体。

6、文章称，德国执政联盟目前争论的主要问题是: “德国经济明年是否还处于紧急状态? ”

7、有些时候，我们徘徊在进退的边缘，或者又是一中进退维谷的绝境之地。

8、(区别)都含有“认为自己正确”的意思。但前者是指主观不虚心，语意较轻；后者是自以为了不起，比别人高明，语意较重。

9、(解释)：维：相当于是;谷：比喻困境。无论是进还是退，都是处在困境之中。形容进退两难。

10、都有“想得异乎寻常”的意思。．区别是“想入非非”重在想“虚幻而不现实的事”，多指不可能实现的想法或不可能达到的目的、企图，而不能指既成事实的事．含贬义；“异想天开”既指不能实现的想法或不能达到的企图，也指可以做到或已经做到的事情，还可以表示解放思想，属中性词。

11、　　海市蜃楼：①大气中由于光线的折射作用而形成的一种自然现象。②比喻虚幻的事物。

12、随后，绿dd代会10月15日又通过决议，同意在2023年4月15日之前，将原本在今年年底关闭的这两座核电站保持在备用状态，并在需要时能够继续使用它们发电。而下萨克森州的埃姆斯兰核电站(Emsland)则将于2023年1月1日被关闭。但绿d明确拒绝自民d提出的进一步延长核电站运营时间的要求。

13、大道若水，求道者，需先将心放于低位，唯有虚怀若谷者，方能容纳百川。

14、(解释)意思指无论是进还是退，都是处在困境之中。形容进退两难。

15、但是，“进退两难”可以做定语，“进退维谷”也不能做定语。例如“看样子是怀着满腹心事，处于进退两难的境地。”一般不说成“看样子是怀着满腹心事，处于进退维谷的境地。”

16、其实很简单，参考上面两张PPT，简而言之，大的方向就是把selfattention模块用双向RNN或者CNN替换掉，TransformerBlock的其它构件依然健在。当然这只是说明一个大方向，具体的策略可能有些差异，但是基本思想八九不离十。

17、　　嬉皮笑脸：形容嬉笑不严肃的样子。贬义。

18、(区别)都可以用来形容说话很多，前者是褒义词，指从容不迫的谈论着的样子；后者是贬义词，批指只说华而不实的空话。

19、正当绿d和自民d为核电站争执不下之时，德国总理奥拉夫·朔尔茨(OlafScholz)10月17日动用《德意志联邦共和国基本法》赋予联邦总理的决策权，决定将现存三座核电站的运营时间均延长至2023年4月15日，从而调停了绿d和自民d间持续数月的争执。

20、但是，上面所说只是从道理分析角度来讲CNN的希望所在，话分两头，我们说回来，目前也有很多实验证明了原生的CNN在很多方面仍然是比不过Transformer的，典型的还是长距离特征捕获能力方面，原生的CNN版本模型仍然极为显著地弱于RNN和Transformer，而这点在NLP界算是比较严重的缺陷。好，你可以说：那我们把CNN引到Transformer结构里，比如代替掉Selfattention，这样和Transformer还有一战吧？嗯，是的，目前看貌似只有这条路是能走的通的，引入depthseparateCNN可以达到和Transformer接近的效果。但是，我想问的是：你确认长成这样的CNN，就是把CNN塞到TransformerBlock的肚子里，你确认它的亲朋好友还能认出它吗？

21、(区别)前者重在“蓄”上，有储蓄保存的意思，指把各种内容的东西都加以吸收并保存起来。后者重在“包”字，有包含、容纳之意，指把有关的各方面都包含容纳在内。　坚如磐石稳如泰山  

22、前者指难辨兔的雌雄。形容事情错综复杂，难以辨别清楚。后者指形容头绪多，情况复杂。

23、　　熟视无睹：意义同前，侧重指经常看见，不重视。

24、　　D.中国若没有国内市场化的改革，难以取得加入WTO的成果

25、该dd魁、财政部长克里斯蒂安·林德内尔(ChristianLindner)为了强化d的特色，凸显d的立场，想到的“关键一招”就是重申回归“债务刹车”。但在施政过程中，这位财长却又在不断地规避它。这就导致自民d难以摆脱当下的困境。

26、　　前车可鉴：比喻前人失败的教训可作鉴戒。动词性短语。

27、两者是近义词，但区别还是有的。“耸人听闻”指故意夸大甚至捏造事实，或出语离奇荒诞，使人震惊，所说的事不一定存在，更不一定是坏事。“骇人听闻”指的则是某种确实存在的、听了令人震惊的坏人坏事。

28、刘备求贤若渴，三顾茅庐，传为美谈。凡是大智慧的人都虚怀若谷，谦虚谨慎。

29、其实还有其它机器翻译方面的实验数据，篇幅原因，不一一列举了。如果你是个较真的人，实在还想看，那请看下一节，里面有另外一个例子的数据让来你服气。如果归纳一下的话，现在能得出的结论是这样的：从综合特征抽取能力角度衡量，Transformer显著强于RNN和CNN，而RNN和CNN的表现差不太多，如果一定要在这两者之间比较的话，通常CNN的表现要稍微好于RNN的效果。

30、《诗经·大雅·桑柔》：“人亦有言：进退维谷。”

31、都有越来越坏的意思。异：前者偏重在笼统地表示“越来越坏”(愈：越发，更加)。后者偏重在“一天天坏下去”。

32、　　庸人自扰：本来没有问题而自己瞎着急或自找麻烦。

33、　　惨无人道：惨，残酷狠毒。残暴得灭绝人性。

34、我们针对NLP任务的特点来说下Transformer的对应解决方案。首先，自然语言一般是个不定长的句子，那么这个不定长问题怎么解决呢？Transformer做法跟CNN是类似的，一般设定输入的最大长度，如果句子没那么长，则用Padding填充，这样整个模型输入起码看起来是定长的了。另外，NLP句子中单词之间的相对位置是包含很多信息的，上面提过，RNN因为结构就是线性序列的，所以天然会将位置信息编码进模型；而CNN的卷积层其实也是保留了位置相对信息的，所以什么也不做问题也不大。但是对于Transformer来说，为了能够保留输入句子单词之间的相对位置信息，必须要做点什么。为啥它必须要做点什么呢？因为输入的第一层网络是Muli-headselfattention层，我们知道，Selfattention会让当前输入单词和句子中任意单词发生关系，然后集成到一个embedding向量里，但是当所有信息到了embedding后，位置信息并没有被编码进去。所以，Transformer不像RNN或CNN，必须明确的在输入端将Positon信息编码，Transformer是用位置函数来进行位置编码的，而Bert等模型则给每个单词一个Positionembedding，将单词embedding和单词对应的positionembedding加起来形成单词的输入embedding，类似上文讲的ConvS2S的做法。而关于NLP句子中长距离依赖特征的问题，Selfattention天然就能解决这个问题，因为在集成信息的时候，当前单词和句子中任意单词都发生了联系，所以一步到位就把这个事情做掉了。不像RNN需要通过隐层节点序列往后传，也不像CNN需要通过增加网络深度来捕获远距离特征，Transformer在这点上明显方案是相对简单直观的。说这些是为了单独介绍下Transformer是怎样解决NLP任务几个关键点的。

35、   标新立异(中、贬)；独树一帜(褒)   无微不至(褒)；无所不至(为)(贬)　不胜其烦(贬)，犹言禁不起。烦，繁多，烦琐。事情烦杂琐碎，使人难以忍受。厌，嫌恶，烦，琐细。不嫌麻烦费事。不厌其烦(褒)　陈词滥调老生常谈 

36、(区别)都可形容精神恍惚的样子。前者可形容精神不集中；后者重在形容惊慌异常或因受强烈刺激而行动失常，语义较重。荒诞不经 荒诞无稽  荒谬绝伦  

37、　　C.加入WTO后，中国的政治发展将快于经济发展

38、若不是因为他爱你，他不会在你的事情上进退失据的。

39、在一年多前，CNN是自然语言处理中除了RNN外最常见的深度学习模型，这里介绍下CNN特征抽取器，会比RNN说得详细些，主要考虑到大家对它的熟悉程度可能没有RNN那么高。

40、Allogene是目前UCAR-T细胞疗法开发领先企业，其在8月Q2财报中提及，ALLO-501A有望在近期获批关键II期临床，也将成为业内首个进入关键临床的同种异体(allogeneic)细胞疗法。2021ASH会议期间更新了ALLO-501A早期临床结果：

41、因为目前关于特征抽取器句法特征抽取能力方面进行比较的文献很少，好像只看到一篇文章，结论是CNN在句法特征提取能力要强于RNN，但是因为是比较早的文章，而且没有对比transformer在句法特征抽取方面的能力，所以这块很难单独比较，于是我就简化为对以下几项能力的对比：

42、进退两难：出自元代郑德辉的《周公摄政》第一折，“娘娘道不放微臣进宫闱，进退两难为。”

43、前者指互相依靠着过日子。泛指互相依靠，谁也离不开谁。后者比喻因有同样的遭遇或痛苦而互相同情。

44、绿d和自民d先进行了磋商。随即，两d又分别与社民d和联盟d进行了试探性会谈。

45、(五谷丰登的意思)：五谷：指稻、麦、豆、小米、高粱，泛指农作物；丰登：丰收。泛指年成好，粮食丰收。

46、　　有备无患：事先有充分的准备，就不会产生祸患。

47、(区别)都是指能够跟着形势做事。随机应变侧重指灵活机动，善于适应新情况，褒义词；看风使舵侧重指跟着情势随时转变方向，改变立场，贬义词；见机行事侧重指能够抓住时机，中性词。嬉皮笑脸喜笑颜开     

48、详解：生物药GMP生产和质量监管中的主要挑战及应对策略

49、都形容阴险狡诈。异：前者偏重嘴甜，形容对人外表和气，内里阴险毒辣。后者偏重脸笑，形容两面派的狡猾阴险。

50、另外一个严重阻碍RNN将来继续走红的问题是：RNN本身的序列依赖结构对于大规模并行计算来说相当之不友好。通俗点说，就是RNN很难具备高效的并行计算能力，这个乍一看好像不是太大的问题，其实问题很严重。如果你仅仅满足于通过改RNN发一篇论文，那么这确实不是大问题，但是如果工业界进行技术选型的时候，在有快得多的模型可用的前提下，是不太可能选择那么慢的模型的。一个没有实际落地应用支撑其存在价值的模型，其前景如何这个问题，估计用小脑思考也能得出答案。

51、这说明什么？我个人意见是：这说明Transformer之所以能够效果这么好，不仅仅multi-headattention在发生作用，而是几乎所有构件都在共同发挥作用，是一个小小的系统工程。

52、那么为什么CNN在捕获长距离特征方面这么弱呢？这个我们在前文讲述CNN的时候就说过，CNN解决这个问题是靠堆积深度来获得覆盖更长的输入长度的，所以CNN在这方面的表现与卷积核能够覆盖的输入距离最大长度有关系。如果通过增大卷积核的kernelsize，同时加深网络深度，以此来增加输入的长度覆盖。实验证明这能够明显提升CNN的long-range特征捕获能力。但是尽管如此，CNN在这方面仍然显著弱于RNN和Transformer。这个问题背后的原因是什么呢(因为上述主语-谓语一致性任务中，CNN的深度肯定可以覆盖13-25这个长度了，但是表现还是很弱)？其实这是一个很好的值得探索的点。

53、　　窃窃私语：私下小声说话。也作“切切私语”。

54、孝武不知是殷公，问仲堪：有一殷，病如此不？仲堪流涕而起曰：“臣进退维谷。”注释①虚悸：(身体)虚弱，心跳微弱。原注说殷父有精神病。

55、(区别)都形容极其吝啬，但前者偏重于性格上的吝啬，语意重，后者偏重于行为上的自私吝啬，语意轻。

56、(出处)：《资治通鉴后唐明宗天成二年》：乱兵进退失据，遂溃。

57、都比喻关系密切，互相依存。前者强调相互依存。后者强调利害与共，一方遭难，另一方也跟着遭难。

58、　　常备不懈：时常防备，从不放松警惕。形容警惕性高。

59、　　步履维艰：行走十分困难，一般指有病的人或年老的人。

60、(区别)都指讲惯了、听厌了的话。前者谈的内容既陈旧又空泛(滥，空泛，不合实际)贬义；后者谈的虽是老话，但不一定没有现实意义，中性。　百依百顺惟命是从 

61、(区别)都有最后拼一下以求胜利的意思。前者偏重在尽所有力量作最后一次冒险(注，赌注)贬义；后者偏重在下决心决一胜负，褒义。　随机应变见风使舵见机行事      

62、(进退失据的意思)：据：依据，凭借。前进后退都没有依据，以致进退两难。形容处境困难。

63、而对于CNN和Transformer来说，因为它们不存在网络中间状态不同时间步输入的依赖关系，所以可以非常方便及自由地做并行计算改造，这个也好理解。

64、进退两难：前进和后退都难。比喻事情无法决定，因而难以行动，处境困难。

65、早期响应率ORR/CR数据：ORR=48%，CR=28%，ALLO-501A的表现并不出色。对比吉利德、BMS的两款自体CAR-T在末线LBCL临床研究中ORR超过70%，CR则超过50%来说。甚至几款CD20/CD3双抗在侵袭性B-NHL早期数据都要更好一些，如glofitamab的ORR=7%，CR=4%(n=175)、epcoritamab的ORR=68%，CR=45%(N=22)。

66、虽然在萨尔州自民d得票率较上届增加了5个百分点，但因未能跨过5%的门槛，因而无法进入州议会。

67、以上介绍内容是从几个不同角度来对RNN／CNN/Transformer进行对比，综合这几个方面的实验数据，我自己得出的结论是这样的：单从任务综合效果方面来说，Transformer明显优于CNN，CNN略微优于RNN。速度方面Transformer和CNN明显占优，RNN在这方面劣势非常明显。这两者再综合起来，如果我给的排序结果是Transformer>CNN>RNN，估计没有什么问题吧？那位吃亏…..爱挑刺的同学，你说呢？

68、(区别)都可以用来形容说话很多，前者是褒义词，指从容不迫的谈论着的样子；后者是贬义词，批指只说华而不实的空话。

69、公司处于进退失据的状况，恐怕要关门大吉了。

70、第二种改进典型的思路是：为了能够在不同时间步输入之间进行并行计算，那么只有一种做法，那就是打断隐层之间的连接，但是又不能全打断，因为这样基本就无法捕获组合特征了，所以唯一能选的策略就是部分打断，比如每隔2个时间步打断一次，但是距离稍微远点的特征如何捕获呢？只能加深层深，通过层深来建立远距离特征之间的联系。代表性模型比如上图展示的SlicedRNN。我当初看到这个模型的时候，心里忍不住发出杠铃般的笑声，情不自禁地走上前跟他打了个招呼：你好呀，CNN模型，想不到你这个糙汉子有一天也会穿上粉色裙装，装扮成RNN的样子出现在我面前啊，哈哈。了解CNN模型的同学看到我上面这句话估计会莞尔会心一笑：这不就是简化版本的CNN吗？不了解CNN的同学建议看完后面CNN部分再回头来看看是不是这个意思。

71、　　随心所欲：一切都有着自己的心意，想怎么做就怎么做。

72、　　C.与比利时的比赛很艰苦，所以赛后斯科拉里如释重负

73、斑羚们发现自己陷入了进退维谷的境地，一片惊慌，胡乱蹿跳。进退失据的意思和近义词反义词造句(中文)：进退失据

74、②进退维谷：进退两难，这里指不知所措。译文殷仲堪的父亲有病，身体虚弱，心跳微弱，听到床下蚂蚁活动，认为是牛在斗架。

75、标新立异(中、贬)；独树一帜(褒)无微不至(褒)；无所不至(为)(贬)不胜其烦(贬)，犹言禁不起。烦，繁多，烦琐。事情烦杂琐碎，使人难以忍受。厌，嫌恶，烦，琐细。不嫌麻烦费事。不厌其烦(褒)陈词滥调老生常谈 

76、PPT分享：mRNA行业深度报告：乘势而起，时代新秀

77、进退维亟骑虎难下势成骑虎举步维艰进退惟谷跋前疐后进退两难进退迍邅不上不下步履维艰左右为难羝羊触藩半上半下进退双难进退失据欲罢不能进退唯谷跋前踬后

78、　　“随波逐流”指随着波浪起伏，跟着流水漂荡。比喻没有坚定的立场，缺乏判断是非的能力，只能随着别人走