进退维谷和进退两难的区别
1、进退维谷和进退两难的区别在哪
(1)、进退维谷：出自前秦时期第一部诗歌总集《诗经·大雅·桑柔》，“人亦有言：进退维谷。”
(2)、“夕惕若厉”指朝夕戒惧，如临危境，不敢稍懈
(3)、前者指走路时脚抬得很高，神气十足，形容骄傲自满、得意忘形的样子。后者指以骄横的气势压人，形容傲慢自大，气势逼人。
(4)、为何RNN能够成为解决NLP问题的主流特征抽取器
(5)、2022年德国四个联邦州的州议会选举结束后，交通灯政府中的自民d正陷入进退维谷之境。
(6)、都有“谈话时有说有笑”的意思。异：“风生”，表示谈话时兴致勃勃，气氛活跃，多用在平时说话；“自若”，表示不变常态，多用于紧张、形势严重时的谈笑。
(7)、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。
(8)、(区别)都有包办之意。但前者重在包办，后者重在超越权限。 半途而废浅尝辄止
(9)、里的字典解释 里 (④⑤裏) ǐ 居住的地方：故里。返里(回老家)。 街坊(古代五家为邻，五邻为里)：里弄(恘 )。 中国市制长度单位：一里(等于五百米)。里程牌。 衣物的内层：被里。 内部，与“外”相对，并引申为
(10)、其联盟d和绿d的得票率加起来已达49%，两d可以结成黑绿联盟，并非一定要拉上自民d组成“牙买加联盟”后才能执政(11月11日公布的最新一期“政治晴雨表”显示，联盟d(28%)和绿d(22%)得票率之和甚至达到50%，而自民d的得票率竟然跌至5%)。
(11)、蚍蜉撼树：蚍蜉，一种大蚂蚁。撼，摇动。比喻不自量力。又作“蚍蜉撼大树”。
(12)、前者指事情在将要成功的时候遭到了失败。后者指堆九仞高的山，只缺一筐土而不能完成，比喻做事情只差最后一点没能完成。
(13)、气吞山河：气势能吞没高山大河。形容气魄很大。
(14)、PPT：CD47靶点概述、临床需求与在研公司，未来市场规模
(15)、窃窃私语：私下小声说话。也作“切切私语”。
(16)、(区别)前者指呈现崭新的面貌，形容彻底改变原来的模样，褒义词；后者指面貌完全改变。形容变动极大，贬义词。 煞费苦心挖空心思
(17)、身为资深Bug制造者和算法工程师，你现在需要做的事情就是：选择一个好的特征抽取器，选择一个好的特征抽取器，选择一个好的特征抽取器，喂给它大量的训练数据，设定好优化目标(lossfunction)，告诉它你想让它干嘛……..然后你觉得你啥也不用干等结果就行了是吧？那你是我见过的整个宇宙中最乐观的人…….你大量时间其实是用在调参上…….。从这个过程可以看出，如果我们有个强大的特征抽取器，那么中初级算法工程师沦为调参侠也就是个必然了，在AutoML(自动那啥)流行的年代，也许以后你想当调参侠而不得，李斯说的“吾欲与若复牵黄犬，俱出上蔡东门逐狡兔，岂可得乎！”请了解一下。所以请珍惜你半夜两点还在调整超参的日子吧，因为对于你来说有一个好消息一个坏消息，好消息是：对于你来说可能这样辛苦的日子不多了！坏消息是：对于你来说可能这样辛苦的日子不多了！！！那么怎么才能成为算法高手？你去设计一个更强大的特征抽取器呀。
(18)、夕惕若厉、防患未然、常备不懈、居安思危、如履薄冰、未雨绸缪
(19)、通用CAR-T(UCAR-T)利用基因编辑等手段改造健康供体来源的T细胞进而降低免疫排斥，是目前进展最快，开发通用型细胞疗法的重要研究方向之一。去年9月，我们在“CAR-T后时代——通用型免疫细胞疗法”中曾介绍过UCAR-T领域的进展，时隔一年Allogene、CRISPR等多家代表公司更新了相应管线的临床数据，我们也有了不少新发现。
(20)、(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
2、进退维谷是褒义词还是贬义词
(1)、(区别)都可以形容精神很集中，注意力不分散。但前者可以用、在“在……上”“于……”前边，如，上数学课时，我们班的同学~在黑板上。后者没有这种用法。铜墙铁壁固若金汤
(2)、不以为然：然，这样。不认为是这样，表示不同意或否定。
(3)、翻译：娘娘说不放微臣进入宫廷，臣不知该怎么做。
(4)、每个人都应该有虚怀若谷的态度，遇事不固执己见.
(5)、交头接耳：紧挨着头，凑在耳边低声说话。
(6)、目前自体CAR-T通过早期预防用药，能够有效降低了Gr3+CRS和NT的发生率，Yescarta在ZUMA-1的队列6中Gr3+CRS、NT分别为0%、13%(早期注册队列中分别为13%、31%)，Breyanzi在注册临床中Gr3+CRS、NT分别为4%、12%。
(7)、和颜悦色：形容态度和蔼可亲。强调脸色表情和顺。
(8)、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。
(9)、(来源)2010年国家《行测》真题2010
(10)、关于三个特征抽取器的并行计算能力，其实我们在前文分述三个模型的时候都大致提过，在此仅做个归纳，结论如下：
(11)、(区别)都有见识广之意。前者侧重见闻广博，记忆力强，用于书面语；后者侧重阅历多，多用于口语。浑浑噩噩糊里糊涂
(12)、进退维谷：谷，比喻困境。进退都处于困难境地。比喻进退两难。书面用语。
(13)、当初他对奶奶的病不以为意,结果那次竟成了诀别。
(14)、振振有词：振振，理直气壮的样子。形容自以为理由充分，说个没完。
(15)、(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
(16)、螳臂当车：当(dāng)，阻挡。比喻不估计自己的力量，去做办不到的事情，必然招致失败。
(17)、(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。
(18)、再看长期疗效：CRISPR称CTX110实现了长久的反应，患者6个月CR为21%，(对比下吉利德自体CAR-T在注册临床中6个月CR达到40%)。从下图能够看到，有50%(7/14)患者在初次评估为CR/PR后1-2月内发生进展(红框中)，并且在接受二次治疗后仍旧会在短时间里再次发生进展，由此看来UCAR-T的长期疗效，仍是临床中令人担忧的问题。
(19)、都表示按道理应该如此的意思。异：后者偏重在合乎道理，语气重，色彩庄重。前者偏重在应当如此，适用范围要比“天经地义”宽得多。“天经地义”还可指非常正确的、不能改变的道理。
(20)、夹在长官与老师之间，他可真是左右为难，进退维谷。
3、进退维谷是形容什么的
(1)、①虚悸：(身体)虚弱，心跳微弱。原注说殷父有精神病。
(2)、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”。
(3)、从语义特征提取能力来说，目前实验支持如下结论：Transformer在这方面的能力非常显著地超过RNN和CNN(在考察语义类能力的任务WSD中，Transformer超过RNN和CNN大约4-8个绝对百分点)，RNN和CNN两者能力差不太多。
(4)、前者原意是让闪光的金纸把人弄迷糊了。形容叫人沉迷的奢侈繁华环境。后者指像喝醉酒和做梦那样，昏昏沉沉，糊里糊涂地过日子。
(5)、其实留给你的选项并不多，你可以有两个大的思路来改进：一种是仍然保留任意连续时间步(T-1到T时刻)之间的隐层连接；而另外一种是部分地打断连续时间步(T-1到T时刻)之间的隐层连接。
(6)、而这又说明了什么呢？我觉得这说明了一点：RNN和CNN的大的出路在于寄生到TransformerBlock里，这个原则没问题，看起来也是他俩的唯一出路。但是，要想效果足够好，在塞进去的RNN和CNN上值得花些功夫，需要一些新型的RNN和CNN模型，以此来配合Transformer的其它构件，共同发挥作用。如果走这条路，那么RNN和CNN翻身的一天也许还会到来。
(7)、都有“不能改变”之意。异：但前者强调不可磨灭，不可更改(刊：消除，删改)。后者重在论断正确，不可改变。
(8)、左右为难，意思是左也不好，右也不是。形容无论怎样做都有难处。
(9)、内心永远干净宽容，做一个落落大方，虚怀若谷的女子。
(10)、RNN在NLP界一直红了很多年(2014-2018？)，在2018年之前，大部分各个子领域的StateofArt的结果都是RNN获得的。但是最近一年来，眼看着RNN的领袖群伦的地位正在被动摇，所谓各领风骚3-5年，看来网红模型也不例外。
(11)、我们看看RNN寄居到Transformer后，效果是如何的。上图展示了对原生RNN不断进行整容手术，逐步加入Transformer的各个构件后的效果。我们从上面的逐步变身过程可以看到，原生RNN的效果在不断稳定提升。但是与土生土长的Transformer相比，性能仍然有差距。
(12)、动物为了繁衍可以无所不用其极，但人类为了爱情却有点进退失据。
(13)、熟视无睹：意义同前，侧重指经常看见，不重视。
(14)、虚怀若谷，接受一切可能和一切现实，并坦然包容。
(15)、别用你那器小易盈的心思别人虚怀若谷的量。说别人前先管好自己！别到处想着给人当妈。
(16)、(区别)都指厌恶、愤恨到了极点。前者侧重形容痛恨的思想感情，书面语；后者侧重指痛恨的表情，口语。
(17)、同床异梦：意义同前，侧重指人，各有打算。
(18)、用法：主谓式；作谓语、宾语、定语；形容进退两难。
(19)、(区别)都有两种东西混在一起，难以分辨的意思。前者适用的对象是人，指好人和坏人混在一起，后者适用对象是物，指假的事物冒充真的事物。 爱憎分明泾渭分明
(20)、综合以上几个因素，我们可以看出，RNN目前处于进退两难的地步，我觉得它被其它模型替换掉只是时间问题，而且好像留给它的时间不多了。当然，这是我个人意见。我说这番话的时候，你是不是又听到了水声？
4、进退维谷和进退两难属于什么冲突
(1)、齐心协力：犹言“同心合力”。众人一心，共同努力。强调合力。
(2)、我在春晚后台和每一个蔬菜都合了影，祝你们来年五谷丰登，万事如意。王俊
(3)、进退维谷:无论是进还是退，都是处在困境之中。
(4)、进退维谷/进退两难：形容处境艰难，进退两难。
(5)、前者指不以为意，神情如常。形容在紧急情况下沉着镇定，不慌不乱。后者指不慌不忙．沉着镇定。
(6)、开始，斑羚们发现自己陷入了进退维谷的绝境，一片惊慌，胡乱蹿跳。
(7)、功亏一篑：功，事功，泛指所做的事。亏，缺少。篑，土筐。愿意是堆九仞高的大山，由于只差一筐土而不能完成。后用来比喻只差最后一点而不能成功，含有惋惜之意。
(8)、(区别)都有与众不同，给人一种新的印象，新的感觉之意。前者重在“格”，表示风格、样子与众不同，一般用于文艺创作和某些事物；后者偏重“生面”上，表示新的局面或形式，适用范围较广。
(9)、信口开河：随口乱说，侧重指说话不假思索，漫无边际。
(10)、我现在的处境犹如陷入泥淖中，进退维谷，非常狼狈。
(11)、戒骄戒躁：提防骄傲和急躁。用于告诫人不要骄傲，也不要急功近利。
(12)、“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
(13)、进退无门：前进后退均无路，形容处境困难，无处容身。
(14)、(来源)2010年国家《行测》真题2010
(15)、 工厂有5条效率不同的生产线。某个生产项目如果任选3条生产线一起加工，最快需要6天整，最慢需要12天整;5条生产线一起加工，则需要5天整。问如果所有生产线的产能都扩大一倍，任选2条生产线一起加工最多需要多少天完成?()
(16)、(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
(17)、妻子和母亲不和，丈夫夹在她们中间，进退维谷，痛苦不堪。
(18)、很多年前的小学语文课本上有句话，是这么说的：“张华考上了北京大学；李萍进了中等技术学校；我在百货公司当售货员：我们都有光明的前途”。我们小的时候看到这句话，对此深信不疑，但是走到2019的今天，估计已经没有父母愿意跟他们的孩子说这句话了，毕竟欺骗孩子是个挺不好的事情。如果套用这句话来说明NLP的三大特征抽取器的前途的话，应该是这样的：“Transformer考上了北京大学；CNN进了中等技术学校，希望有一天能够考研考进北京大学；RNN在百货公司当售货员：我们都有看似光明的前途。”
(19)、那么怎样才能捕获到长距离的特征呢？有两种典型的改进方法：一种是假设我们仍然用单个卷积层，滑动窗口大小k假设为就是只接收三个输入单词，但是我们想捕获距离为5的特征，怎么做才行？显然，如果卷积核窗口仍然覆盖连续区域，这肯定是完不成任务的。提示一下：你玩过跳一跳是吧？能采取类似策略吗？对，你可以跳着覆盖呀，是吧？这就是Dilated卷积的基本思想，确实也是一种解决方法。
(20)、都有“耳朵听到、眼睛看到”的意思。异：前者强调亲自听到、看到，受没受到影响则不管。后者强调经常听到、看到，并不知不觉受到深刻的影响。濡：沾湿、润泽。染：沾染。
5、进退维谷和进退两难的区别是什么
(1)、CNN在14年左右在NLP界刚出道的时候，貌似跟RNN比起来表现并不算太好，算是落后生，但是用发展的眼光看，未来的处境反而看上去比RNN的状态还要占优一些。之所以造成这个奇怪现象，最主要的原因有两个：一个是因为CNN的天生自带的高并行计算能力，这对于延长它的生命力发挥了很大作用。这就决定了与Transformer比起来，它并不存在无法克服的困难，所以仍然有希望；第早期的CNN做不好NLP的一个很大原因是网络深度做不起来，随着不断借鉴图像处理的新型CNN模型的构造经验，以及一些深度网络的优化trick，CNN在NLP领域里的深度逐步能做起来了。而既然深度能做起来，那么本来CNN做NLP天然的一个缺陷：无法有效捕获长距离特征的问题，就得到了极大缓解。目前看可以靠堆深度或者结合dilatedCNN来一定程度上解决这个问题，虽然还不够好，但是仍然是那句话，希望还在。
(2)、(区别)都有没有很好地消化已经学过的知识。前者指学习古代的知识，范围小；而后者既可以指古代的，也可以拽现代的，范围大。安之若素随遇而安
(3)、死灰复燃：死灰，烧余的灰烬。比喻已经停息的事物又重新活动起来(多指坏事)。
(4)、但两d执政五年后，基民盟在州长亨德里克·伍斯特(HendrikWüst)的带领下拿到了7%的票,上升7%，并最终与绿d结成黑绿执政联盟。而自民d则由执政d沦为在野d，得票率仅为9%，下滑竟达7%，跌幅远超腰斩，简直到了惨不忍睹的地步。这实在出乎林德内尔的意料。
(5)、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。”
(6)、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。
(7)、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。
(8)、(区别)都可以形容精神很集中，注意力不分散。但前者可以用、在“在……上”“于……”前边，如，上数学课时，我们班的同学~在黑板上。后者没有这种用法。 铜墙铁壁固若金汤
(9)、进退维谷释义： 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。进退维谷，读音jìn tuì wéi gǔ,是一个成语，意思是无论是进还是退，都是处在困境之中。形容处境艰难，进退两难。(近义词)进退两难、骑虎难下、跋前疐后、左右为难、势成骑虎、进退失据、欲罢不能 (反义词)进退自如、左右逢源、称心如意 (语法)主谓式；作谓语、宾语、定语。出处： 《诗经·大雅·桑柔》：“人亦有言：进退维谷。” 原文：《世说新语》(译注(南朝宋)·刘义庆)：殷仲堪父病虚悸，闻床下蚁动，谓是牛斗。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
(10)、因而，只剩下第三种可能，那就是：坚持下去，但要强化自民d的特色,凸显d的立场。虽然对社民d和绿d来说，自民d在交通灯政府内从一开始就不是简单的联盟伙伴，但从现在起，三d之间就更不容易相处了。
(11)、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。
(12)、进退两难和“骑虎难下”；都表示处于艰难的境地。但进退两难可以用于实指的前进和后退；也可以比喻事情进行或停下来都有困难；“骑虎难下”只能用于比喻义；表示事情想要停止却不能。
(13)、夸夸其谈：说话或写文章浮夸，不切实际。贬义。
(14)、进退维谷出自战国·孔子《诗经·大雅·桑柔》：“人亦有言，进退维谷。”译文：人们也都这么说，无论是进还是退都是处在困境之中。
(15)、赫赫有名：赫赫，非常显著的样子，声名显赫。
(16)、我知道如果是一位严谨的研发人员，不应该在目前局势还没那么明朗的时候做出如上看似有些武断的明确结论，所以这种说法可能会引起争议。但是这确实就是我目前的真实想法，至于根据什么得出的上述判断？这种判断是否有依据？依据是否充分？相信你在看完这篇文章可以有个属于自己的结论。
(17)、(区别)都含有得过且过，保持现状的意思。不同点是前者偏重在贪图安逸，后者偏重在贪图生存。 安分守己随遇而安
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(19)、(区别)形容狠毒残酷。前者指非常凶狠，毫无人道。后者指世上没有比这更悲惨的事了。语意较重。 暗箭伤人含沙射影
(20)、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。
(1)、上面的图只显示了各个时间步的隐层节点，每个时间步的隐层包含3个神经元，这是个俯视图，是从上往下看RNN的隐层节点的。另外，连续两个时间步的隐层神经元之间仍然有连接，上图没有画出来是为了看着简洁一些。这下应该明白了吧，假设隐层神经元有3个，那么我们可以形成3路并行计算(红色箭头分隔开成了三路)，而每一路因为仍然存在序列依赖问题，所以每一路内仍然是串行的。大思路应该明白了是吧？但是了解RNN结构的同学会发现这样还遗留一个问题：隐层神经元之间的连接是全连接，就是说T时刻某个隐层神经元与T-1时刻所有隐层神经元都有连接，如果是这样，是无法做到在神经元之间并行计算的，你可以想想为什么，这个简单，我假设你有能力想明白。那么怎么办呢？很简单，T时刻和T-1时刻的隐层神经元之间的连接关系需要改造，从之前的全连接，改造成对应位置的神经元(就是上图被红箭头分隔到同一行的神经元之间)有连接，和其它神经元没有连接。这样就可以解决这个问题，在不同路的隐层神经元之间可以并行计算了。
(2)、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。
(3)、(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
(4)、值得关注的是，即使此时这位自民dd魁仍不忘强调，与联盟d在内容方面有着最大的重叠。按照他的看法，与联盟d和绿d构建“牙买加联盟”依然是自民d的一个可行选项。
(5)、(区别)都表示面带笑容，笑嘻嘻的意思。嬉皮笑脸侧重表示顽皮而轻浮的嬉笑，用于形容不严肃不庄重的更替态度，前边可以加上表示对象的介宾短语，如，对他~；有时还可以表示为了奉承人而装出笑脸的意思，形容巴结逢迎的丑态，含贬义；喜笑颜开侧重表示因心情愉快而满面笑容，多形容高兴、欢乐的表情，前面不能加上表对象的介宾短语，也不含巴结逢迎之意，是褒义词。 面目一新面目全非
(6)、通常而言，绝大部分NLP问题可以归入上图所示的四类任务中：一类是序列标注，这是最典型的NLP任务，比如中文分词，词性标注，命名实体识别，语义角色标注等都可以归入这一类问题，它的特点是句子中每个单词要求模型根据上下文都要给出一个分类类别。第二类是分类任务，比如我们常见的文本分类，情感计算等都可以归入这一类。它的特点是不管文章有多长，总体给出一个分类类别即可。第三类任务是句子关系判断，比如Entailment，QA，语义改写，自然语言推理等任务都是这个模式，它的特点是给定两个句子，模型判断出两个句子是否具备某种语义关系；第四类是生成式任务，比如机器翻译，文本摘要，写诗造句，看图说话等都属于这一类。它的特点是输入文本内容后，需要自主生成另外一段文字。
(7)、(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。
(8)、这就是最早应用在NLP领域CNN模型的工作机制，用来解决NLP中的句子分类任务，看起来还是很简洁的，之后陆续出现了在此基础上的改进模型。这些怀旧版CNN模型在一些任务上也能和当时怀旧版本的RNN模型效果相当，所以在NLP若干领域也能野蛮生长，但是在更多的NLP领域，还是处于被RNN模型压制到抑郁症早期的尴尬局面。那为什么在图像领域打遍天下无敌手的CNN，一旦跑到NLP的地盘，就被RNN这个地头蛇压制得无颜见图像领域江东父老呢？这说明这个版本的CNN还是有很多问题的，其实最根本的症结所在还是老革命遇到了新问题，主要是到了新环境没有针对新环境的特性做出针对性的改变，所以面临水土不服的问题。
(9)、再次，假设我们再乐观一点，把对RNN的改造方向定位为将RNN改造成类似Transformer的结构这种思路算进来：无非就是在Transformer的Block里，把某些部件，当然最可行的是把Multi-headselfattention部件换成RNN。我们就算退一步讲，且将这种大幅结构改造的模型也算做是RNN模型吧。即使这样，已经把自己整形成长得很像Transformer了，RNN依然面临上述原生RNN所面临的同样两个困境：一方面即使这种连变性削骨都上的大幅度整容版本的RNN，效果虽然有明显提升，但是仍然比不过Transformer；另外，一旦引入RNN构件，同样会触发Transformer结构的并行计算能力问题。所以，目前Transformer发动机看上去有点带不动RNN这个队友。
(10)、出类拔萃：萃，草丛生的样子，引申为聚集。指成群的人或物。“出类拔萃”谓超出同类之上。
(11)、走到半路，没油了这，前不见村，后不着店，真是进退维谷。
(12)、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。
(13)、第二步，尼采的非理性主义源于叔本华，叔本华的唯意志论开创了西方非理性主义的先河。培根是唯物主义者，叔本华的思想并未受培根的影响。因此，选择D选项。
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