有一段英文段落需要翻譯（需要流利）。

與我們的知識相比，監督學習是最好的，我們是RST**學習方法，可以提供乙個排名，該排名需要在每個迭代方法中來自兩個不同語料庫（即上下文）的多樣性。 因此，沒有合適的**學習基線比較。 我們將我們的方法與一批學習方法進行比較。

特別是，我們更反對[12]中提出的方法論層面的版本，這是一種概括[18]。 在此設定中，每個使用者的最大設定旨在獲取 RSTv1 （20ng） 的 RST 50（20） 次迭代的完整文件，然後使用這些文件來訓練基於結構的監督學習方法的支援向量機 [12] 以獲得我們訓練的模型的權重，利用 40 次標籤迭代 （16），同時利用剩餘的 10（4） 次來選擇 C 引數的最佳值， 這與 10 到 2 到 10 不同。然後使用最佳模型在接下來的 100 次迭代中進行 ** （50） 次迭代。

我們也可以在上面迭代的**演算法150（70）中應用這兩種方法。 請注意，基於 Web 的方法和監督學習方法使用完全相同的 MAX 模型來實現使用者效用和完全相同的檔案功能。 由於監督方法不能**前 50 名排名 （20） 迭代，以確保公正的評估，我們報告了 100 次平均遺憾 （50） 次迭代，希望對您有所幫助，謝謝。

水平有限，不知道滿意不滿足。

監督是學習，與我們擁有的最佳知識相比，我們是一種可以提供排名的**學習方式。 來自不同語料庫（即上下文）的符號互操作性，因此沒有適當的學習的論點已被反駁。 這樣，讓我們對我們的學習方法進行比較。

特別是，我們在 12 中比較了一級版本的方法。 這是乙個廣義的 18在此設定中，為了最大限度地提高每個使用者的多樣性，我們獲得了完整的文件、用途和相關性標籤20

重複 RVC1 （20 ng），然後使用它們來訓練基於監督學習的支援向量機制12 以獲得 WT。 我們訓練模型反覆嘗試來自 40 （16） 個的標籤。 其餘 10 （4） 不用於選擇最佳引數 c。

他是最好的引數。 我們還在 50-70 cut 方法中執行 ** 演算法。 請注意，網路方法和監督都學習使用相同的使用者有效模型和 MAX 模型來實現完全相同的文件功能。

在暴風雨的日子裡，螃蟹在海灘上散步。 他驚訝地看到龍蝦準備出海。 “龍蝦，”螃蟹說，“在這樣的日子裡去冒險太危險了。 ”

也許吧，“龍蝦說，”但我喜歡海上的風暴！ “我和你一起去，”螃蟹說。 “我不會讓你乙個人處於這樣的危險之中。”

龍蝦和螃蟹開始了他們的旅程。 很快，他們發現自己遠離海岸。 他們的船被洶湧的海浪搖晃上下搖晃。

蟹！ 龍蝦喊道：“對我來說，海浪在顫抖！ 但他們讓我興奮。

我喜歡嘗試不同的東西。 “龍蝦，我覺得我們快要下沉了，”螃蟹叫道。 他開始懷念曾經在海岸上的平靜生活。

是的，我們確實在下沉，“龍蝦說，”這艘舊船到處都是洞。 勇敢點，我親愛的朋友。 我們可以克服這些困難。 ”

船傾覆沉沒。 螃蟹渾身顫抖，很沮喪。 龍蝦帶他在海浬散步。 “我們是多麼勇敢啊，”龍蝦說，“我們經歷了多麼美妙的冒險。 “螃蟹開始興奮起來。 他非常喜歡這次冒險和他們的勇氣。

成為大師級駕駛員的願望和不斷的練習可以帶來精湛的駕駛技能。 許多人在開車時只看前方。 練習駕駛時，切記不僅要注意前方，還要注意左右兩側，因為這是安全駕駛的保證。

駕駛座不適合做白日夢或購物，也不適合疲憊或緊張的人。 駕駛需要全神貫注。

1,each sedes,,,each side？

2,day-reaming,,,day-dreaming3,windou-shopping,,,window-shopping?

你看到你的文章了嗎？ 可能是錯別字，本文的作者不是以英語為母語的人。

乙個好的司機只有在成為熟練司機的強烈願望下才能練習和學習許多騎手只是看鉤子和驅動器你必須訓練自己不僅要看前方的道路，還要看每個塞德斯的更高目標，而是在你身後。

安全駕駛非常重要。 駕駛座根本不適合進行日間擴孔或風斗購物它也不是司機或擔心

昏昏欲睡地開車是一項全職工作。