为什么第一行is前不用连词连接？最后一行她赢得一个奖是在过去赢得的，为什么win不变成过去式？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-07-24 08:47 标签： 那万一赢了呢是什么梗

马上就要参加高考了，回避现实的人，高考成绩将更不理想，敞开心怀，积极去面对它。以下是小编整理的有关高考考生必看的高二英语必修五知识点整理，希望对您有所帮助，望各位考生能够喜欢。

高二英语必修五知识点整理1

过去分词兼有动词、副词和形容词的特征，可以带宾语或受状语修饰。过去分词和宾语或状语一起构成过去分词短语。它在句中可以作定语、表语、宾语补足语或状语。这节课讲解作定语、表语的用法。

作定语的过去分词如果是单词，一般放在被修饰词的前面;过去分词短语作定语，一般放在被修饰词的后面。例如：

过去分词作表语,多表示主语所处的状态。

过去分词作表语时，应注意与被动结构的区别。系表结构说明主语的状态或具有的性质、特点;被动结构强调谓语动作。

①表时间，相当于一个时间状语从句，有时过去分词前可加连词 when 或 while 来强调时间概念。

②表原因，相当于一个原因状语从句。

③表条件，相当于一个条件状语从句，有时过去分词前可用 if 等词

④表让步，相当于一个though/although引导的让步状语从句。

⑤表伴随，说明动作发生的背景或情况。

二、否定词置于句首，句子应进行倒装。 neither 放句首

三、用于 only 放句首，修饰副词、介词短语或状语从句的句子。

省略多见于非正式文体，尤其在对话中，省略是一种普遍的现象。英语中的省略一般说来有三个目的：

1.避免重复，减少累赘。省略的主要目的是避免重复，去掉不必要的累赘和繁琐。

(省掉最后九个词，句子简洁了许多)

2.连接紧密，结构紧凑 省略也是使上下文紧密连接的一种修辞手段。

3.强调重点，突出信息 省略的另一作用是突出新的信息

为了避免重复，或者为了使某一内容引人注目，可以省略某些句子成分而保持句子原意不变。

在一个句子中，省略可分为依赖上下文省略和不依赖上下文省略两种。前者省略的部分可在句子中找到，但后者可能找不到。

依赖上下文的省略在对话中最为常用。

不依赖于上下文的省略。

并列句中如果前后分句有相同的部分，常常可以省略掉，以避免重复。通常被省略的可以是主语、谓语、宾语或其他万分，或句子万分的一部分。

我们能够，而且一定会在明天的比赛中获胜。(前一分句省略谓语 + 宾语)

前后两个分句都出现省略

在主从复合句中，活力的现象是很普遍的。

省略整个主句或主句的一部分(回答问题时常用)。

3.在一些状语从句中，如果谓语动词是 be，主语又和主句的主语一致，或者主语是 it，常常可以把从句中的主语和 be 省略掉。

4.在比较从句中通常把和主句重复的部分省掉。

省略主语和谓语的一部分

省略主语和谓语的大部分，保留状语

主句和从句中可同时省略一些成分。

高二英语必修五知识点整理2

2) 参考;查阅;询问

get done: 用于意想不到、突然或偶然发生，意为“被…….”

break down (会谈)破裂，失败;(汽车等)出故障;(人的健康状况)变得恶劣;(情感)失控

2). 吸引人的东西;喜闻乐见的东西;精彩节目(可数 n.)

高二英语必修五知识点整理3

我们大家都得参加跑步训练, 无人例外.

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生活中的数据总体分为两种：结构化数据和非结构化数据。

结构化数据 - 行数据，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据；指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。

非结构化数据 - 指不定长或无固定格式的数据，如邮件，word 文档等磁盘上的文件。

常见的结构化数据也就是数据库中的数据。

在数据库中搜索很容易实现，通常都是使用 SQL 语句进行查询，而且能很快的得到查询结果。

因为数据库中的数据存储是有规律的，有行有列而且数据格式、数据长度都是固定的，所以数据库搜索很容易。

数据库底层文件存储的物理方式：硬盘是块状存储，其基本单位是 1kb 每块；磁头每次读取数据，至少扫描一个块的大小。

假如表里一个元组，数据加起来一共 100 b，则一个块可以放十个元组，通俗的说是 10 条数据，DBMS 在查询时，就把每一块的数据读取出来，判断其中是否有对应的数据。

常见的关系型数据，其最基本常见的存储方式：

  • 堆 - 随着文件的插入，不停地往尾部上堆；它地访问路径就是顺序扫描，扫完了才能查到数据。
  • 索引 + 堆 - 对堆文件的某一列，建立 b+ 树索引。

所谓顺序扫描，比如要找内容包含某一个字符串的文件，就是一个文档一个文档的看，对于每一个文档，从头看到尾，如果此文档包含此字符串，则此文档为我们要找的文件，接着看下一个文件，直到扫描完所有的文件。如利用 windows 的搜索也可以搜索文件内容，只是相当的慢。

全文检索是指计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就根据事先建立的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索方法。这个过程类似于通过字典的目录查字的过程。

将非结构化数据中的一部分信息提取出来，重新组织，使其变得有一定结构，然后对此有一定结构的数据进行搜索，从而达到搜索相对较快的目的。这部分从非结构化数据中提取出的然后重新组织的信息，我们称之索引。

例如：字典。字典的拼音表和部首检字表就相当于字典的索引，对每一个字的解释是非结构化的，如果字典没有音节表和部首检字表，在茫茫辞海中找一个字只能顺序扫描。然而字的某些信息可以提取出来进行结构化处理，比如读音，就比较结构化，分声母和韵母，分别只有几种可以一一列举，于是将读音拿出来按一定的顺序排列，每一项读音都指向此字的详细解释的页数。我们搜索时按结构化的拼音搜到读音，然后按其指向的页数，便可找到我们的非结构化数据——也即对字的解释。

这种先建立索引，再对索引进行搜索的过程就叫全文检索 (Full-Text Search)。虽然创建索引的过程也是非常耗时的，但是索引一旦创建就可以多次使用，全文检索主要处理的是查询，所以耗时间创建索引是值得的。

可以使用 Lucene 实现全文检索。Lucene 是 apache 下的一个开放源代码的全文检索引擎工具包。提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎（英文与德文两种西方语言）。Lucene 的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系统中实现全文检索的功能。

  • 在应用中为数据库中的数据提供全文检索实现。

  • 开发独立的搜索引擎服务、系统

默认提供了根据 id 查询，查询所有两个功能。

ProductRepository 提供的查询方法有限，但是它却提供了非常强大的自定义查询功能。

只要遵循 Spring Data 提供的语法，可以任意定义方法声明：

无需写实现，SDE 会自动实现该方法，直接用即可：

如果上述接口依然不符合需求，SDE 也支持原生查询，这个时候还是使用 ElasticsearchTemplate。

需求：查询 title 中包含小米手机的商品，以价格升序排序，分页查询：每页展示 2 条，查询第 1 页；对查询结果进行聚合分析：获取品牌及个数。

上述查询没有实现高亮结果，以下实现高亮展示。

1、首先，自定义搜索结果映射：

想了解更多，欢迎关注我的微信公众号：Renda_Zhang

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