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夏日绝句范文1
我读过不少古诗，领略过那些诗人不同的感情。但是，给我印象最深的，最能感动我的，还是——《夏日绝句》这首诗。
这首诗的作者是宋朝的女词人李清照，她，是我国历史上最著名的女词人之一。这首诗中，先写了那些贪生怕死、不思收复失地的南宋统治者，后写项羽失败于刘邦，不肯忍辱偷生，最后自刎。在这首诗中，淋漓尽致地描绘出了那种慷慨、英雄无畏的精神。其中用了一个“思”字，直接抒发胸怀，写出了那些英雄对死的看待。“生当作人杰，死亦为鬼雄”。又是一个多么铿锵的句子。古今中外，有多少的英雄豪杰，为国家的统一，民族的存在，不惜抛头颅，洒热血，慷慨就义!但是，不管他们生也罢，死也罢，他们永远是我们心目中的英雄，他们的光辉形象，永远留在我们的脑子里，誓不抹灭。不!单留在我们脑里还远远不够，我们得让这些英雄世代流传，用他们来激励世人该怎么做。
这首诗不但表达了古今中外英雄气概，也写出了她爱国、为人、救国的宣言，她的气概凛然可敬。也正是这凛然可敬的气概，让我惊叹，让我感动，让我震撼，她堂堂一个女子，竟作出如此荡气回肠诗，难道不是所说的“巾帼不让须眉”?是呀，别感叹自己渺小，你依然可以像她及她写的诗中的英雄一样闪着耀眼的光芒。所以，我们要好好读书，你现在的努力就说明你爱你自己的祖国，你现在的努力就是你将来建设更美好的祖国的未来的基础。
夏日绝句范文2
关键词： Web日志； 用户浏览行为； 兴趣模式； 数据挖掘
中图分类号： TN911?34； TP391 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）05?0022?04
Abstract： Since the data of the user′s browsing interest patterns has poor convergence performance and low accuracy， a user′s browsing interest patterns′ data mining model based on the combination of the Web log and user′s browsing behavior is proposed. The data information flow model of the user′s browsing interest pattern based on the combination of the Web log with user′s brow?sing behavior was designed to extract the frequent item feature of the user′s browsing interest pattern and predict the QoS. The behavior scheduling mode combining the Web log with user′s browsing behavior is used to retrieve the interest feature points of the webpage browsed by the user adaptively to match the semantic feature， and mine the data of the user′s browsing interest pattern. The performance of the model was verified with simulation experiment. The results show that the method can highly match the interest feature points of the webpage browsed by the user， improve the data mining accuracy， and show its superior performance.
Keywords： Web log； user′s browsing behavior； interest pattern； data mining
0 引 言
在浏览Web日志和互联网网页的过程中，每个用户都具有自身的偏好特征，服务器需要对用户进行针对性的Web推荐，提高Web日志的面向对象服务能力。通过用户浏览兴趣模式数据挖掘，为Web用户提供多维业务服务和多功能控制，提高Web日志多媒体通信业务的服务质量。因此，研究用户浏览兴趣模式数据挖掘方法具有重要意义[1?2]。
当前，对用户浏览兴趣模式数据挖掘主要采用多源数据的信息服务数据库构建方法，结合QoS预测实现Web服务的评估和数据挖掘，提高Web入职的数字化信息云服务水平。文献[3]采用数据结构类间干扰抑制的Web日志与用户浏览行为特征分析和数据挖掘模式，提高了准确挖掘多层时态属性Web日志的性能，但是该模型计算开销较大，对用户浏览兴趣特征的数据挖掘匹配实时性不好[4?5]。
针对用户浏览兴趣模式数据的收敛性和准确度不高的问题，提出基于Web日志与用户浏览行为的兴趣模式数据挖掘模型，并通过仿真实验测试其性能。
1 提取关联模型的特征
1.1 算用户浏览兴趣点特征权重
对于任意一个Web日志节点[n]中，用户行为特征信息的分布状态为[l（n），]用户A，B之间QoS需求和兴趣特征点的集合定义为[L（n）；]用户对资源的信任度评价节点[n]采用多模特征状态重组方式构建行为学模型；在特征空间的子节点集合中，定义Web日志的状态特征集合为[Dn；][l（n）]层的子节点集合为[Dl（n），]在[l（n）]层的语义本体模型中，得到用户浏览兴趣模式特征集合的平均子节点为[Dl（n）；]从源节点至目标节点拓扑树的总平均子节点数为[M，]资源层子节点中用户浏览的兴趣特征点总数满足：
Web日志与用户浏览行为结合下的用户浏览兴趣模式节点分布模型如图1所示。
由此构建用户浏览兴趣模式数据信息流模型，通过特征分解挖掘浏览兴趣模式。
1.2 提取用户浏览兴趣模式的频繁项特征
在构建用户浏览兴趣模式数据信息流模型的基础上，提取用户浏览兴趣模式的频繁项特征，在QoS控制下对Web信息网络拓扑树[T]中的用户浏览兴趣模式进行频繁项特征挖掘。在Web日志浏览用户[ix，ij]之间的语义相似度一定的情况下，构建Web日志浏览的行为模式客观闭频繁项集合为：
采用多层时态属性分箱处理，建立QoS映射关系的动态平衡模型，构造Web日志与用户浏览行为结合下的MAC层多模推荐关系图，设置一个全局度量，以用户信任度评价为约束指标，则QoS质量监控下用户浏览行为的模糊综合评价函数为：
式中：[Mi]表示语义相关性评价；[Lm]为用户声誉评价系数；[fm]为用户之间的相似性频数；[fless]表示Web日志估计频数之和；[width]表示关联规则带宽。
2 数据挖掘模型的优化与设计
2.1 计算用户浏览行为QoS语义特征
在用户浏览兴趣模式的频繁项特征提取的基础上，进行Web日志与用户浏览行为结合的用户浏览兴趣模式数据挖掘模型优化设计，提取用户浏览兴趣模式的频繁项特征，预测QoS，用户浏览兴趣模式的系统测量方程为：
式中：[M]为用户浏览兴趣模式在后缀项表下的经验模态值；[vk]指Reducer分发数据。
根据支持度单调递增原理，得到用户浏览兴趣数据的定位信息爬虫为：
根据贝叶斯定理，得到用户浏览兴趣数据的子空间分解主题网络爬虫表达式为：
对于含有多源数据的Web日志与用户浏览行为进行子空间分解挖掘，预测用户浏览行为QoS，结合自适应调整权重提取数据深层结构特征，为后面的Web日志与用户浏览行为的特征挖掘提供信息素索引因子，采用用户浏览行为QoS信息爬虫算法[8]，得出网页节点检索的语义特征输出为：
式中：[ti=ti1，ti2，…，tiM]为网络中所有QoS信息爬虫的高斯函数的中心；[σi]为特征相关系数。
2.2 数据挖掘实现
令[y（n）]为Web日志信息服务云平台的语义本体模型集，通过抓取每一个独立用户浏览行为的浏览兴趣模式进行数据分类，得到数据分类属性[A={A1，A2，…，Am}]，采用模糊C均值算法进行特征相关分解，用户浏览行为的信任值取最大值1，浏览模式特征定位的时间减弱函数为[Tsim∈（0，1]]。采用统计时间序列分析方法构建Web日志与用户浏览行为的统计值：
式中：[N]为自适应阈值寻优长度；[x（n）]表示时间序列；[τ]表示时间延迟量。
以用户浏览行为的边缘逆向量作为用户浏览兴趣模式特征序列[x（n）]的秩，通过多层时态属性矢量分解方法重组状态，得到用户浏览行为QoS特征的二维信息熵序列：
采用基于振幅调节Fourier变换方法进行用户浏览兴趣模式的边缘逆分解，采用自回归移动模型得到用户浏览兴趣模式数据的特征分量为：
式中：[ηi]为均值为0，方差为[σ2]的独立同分布随机干扰向量。
采用滤波算法消除干扰，假设用户浏览兴趣数据[zt]与其过去的测量值[zt-1]相互独立，采用平均互信息方法得到用户浏览兴趣模式的输出特征信息为：
通过用户浏览兴趣模式数据挖掘实现语义特征匹配，提高用户浏览Web日志的匹配度和配准能力。
3 仿真实验分析
对Web日志与用户浏览行为结合下的用户浏览兴趣模式数据挖掘的实验环境为：Microsoft Visual C++7.0，Vega Prime2.2.1，Creator3.2，用户浏览行为的安全度设置为0.134 4，可重载性系数设置为0.003 3，Web资源节点采用均匀分布模式，Web日志访问中用户浏览节点的容量和访问特征值参数的设定见表1。
以数据挖掘的用户QoS满意度和数据挖掘的特征配准率为测试参量，得到性能对比结果如图2所示。从图2可知，采用本文方法进行用户浏览兴趣模式数据挖掘，提高了用户进行Web日志浏览的用户满意度。
在不同数据规模下用户流量兴趣模式数据挖掘的准确配准概率如图3所示，分析得知，随着数据规模的增大，数据挖掘的配准概率提高，这是因为通过大量的先验数据作为信息指导，提高了数据挖掘性能，在同等的数据规模下，本文方法的数据准确配准概率高于传统方法，这是由于本文方法结合了Web日志与用户浏览行为，提高了数据挖掘的准确度。
4 结 语
本文提出了基于Web日志与用户浏览行为结合的用户浏览兴趣模式数据挖掘模型。通过仿真实验表明，采用本文方法进行用户流量的兴趣模式数据挖掘，用户浏览兴趣特征点的匹配度高，提高了数据挖掘精度。
参考文献
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[4] RAJAPAKSHA N， MADANAYAKE A， BRUTON L T. 2D space： time wave?digital multi?fan filter banks for signals consisting of multiple plane waves [J]. Multidimensional systems and signal processing， 2014， 25（1）： 17?39.
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[7] 陈旖，许力，张美平.适用于大规模无线传感器网的流量优化系统设计[J].计算机应用，2015，35（4）：905?909.
夏日绝句范文3
——《夏日绝句》赏析
浙江省临安市晨曦小学五（2）班 童宇蕾
指导老师：刘春春
乌江江畔，凄婉的楚歌依稀在回响，冰寒的刀锋划破长空，喷溅而出的鲜血染红了江水。这曲慷慨悲歌，这位逝去的西楚霸王，无数文人骚客为之吟诗作赋。
我常唏嘘感叹，掩卷深思，项羽非自刎不可吗？面对乘船离去的生的希望，项羽完全可以选择暂时在江东避难，养精蓄锐，然后再东山再起？难道一个失败者的抉择，就应该是逝去吗？带着对英雄的敬畏，我在李清照的《夏日绝句》中找到了问题的答案：项羽到底该不该自刎呢？该。答案有几分凄凉，有几分悲壮。但于李清照来说，自有其说。
公元1127年，强悍的金兵入侵中原，砸烂宋王朝的琼楼玉苑，掳走徽、钦二帝，宋王朝仓皇南逃。 北宋王朝迁都至临安（今杭州），统治者不念收复北方沦陷的失地，在西湖边过上了纸醉金迷，歌舞升平的生活，早就把家仇国恨抛之脑后。诗人林升诗云：“山外青山楼外楼，西湖歌舞几时休？暖风熏得游人醉，直把杭州作汴州。”李清照和所有的爱国人士一样，对此感到无比愤慨。
山河破碎，社会动荡，毁灭了李清照及所有百姓美满平静的家庭生活。她和丈夫赵明诚不得不把平时收集的心爱的历代金石书画抛弃了大部分，只带了最精要的一小部分，匆匆地逃到江南。1128年，他们向江西方向逃亡，行至乌江，站在楚霸枭雄项羽兵败自刎的地方，李清照不禁浮想联翩，心潮激荡。面对浩浩江水，随口吟就了这首诗：“生当作人杰，死亦为鬼雄。至今思项羽，不肯过江东。”
李清照在诗中追忆项羽的精神和气节——宁可无愧而死，不肯惭愧而生。项羽的生命抉择之笔，在她的眼中却书写着一种忠贞：忠贞于英雄之名，忠贞于大丈夫之气，忠贞于“霸王”之称。而与此项羽有同样失败经历的宋王朝权贵们却窝囊、懦弱，东躲西藏，苟且偷生，逃于杭州安享度日，他们愧于国家，愧于百姓。因此，面对金人的侵略，面对宋朝腐朽的统治者的委曲求全，面对颠沛流离的悲苦生活，李清照的愤懑之情难以平息，只能在追思项王之死感慨嗟叹了，只能作一首诗抒发愁闷的心境了……
夏日绝句范文4
1、无边落木萧萧下，不尽长江滚滚来。——杜甫《登高》
2、君不见，黄河之水天上来，奔流到海不复回。——李白《将进酒》
3、国破山河在，城春草木深。感时花溅泪，恨别鸟惊心。烽火连三月，家书抵万金。白头搔更短，浑欲不胜簪。——杜甫《春望》
4、黄河落天走东海，万里写入胸怀间。——李白《赠裴十四》
5、天门中断楚江开，碧水东流至此回。——李白《望天门山》
6、死去原知万事空，但悲不见九州同。王师北定中原日，家祭无忘告乃翁。——陆游《示儿》
7、孤帆远影碧空尽，惟见长江天际流。——李白《送孟浩然之广陵》
8、大漠孤烟直，长河落日圆。——王维《使至塞上》
9、大江东去，浪淘尽，千古风流人物。——苏轼《念奴娇赤壁怀古》
10、星垂平野阔，月涌大江流。——杜甫《旅夜抒怀》
11、三万里河东人海，五千仍岳上摩天。遗民泪尽胡尘里，南望王师又一年。——陆游《秋夜将晓出篱门迎凉有感》
12、生当作人杰，死亦为鬼雄。至今思项羽，不肯过江东。——李清照《夏日绝句》
13、白日依山尽，黄河入海流。欲穷千里目，更上一层楼。——王之涣《登鹳雀楼》
14、黄河远上白云间，一片孤城万仞山。——王之涣《凉州词》
15、山随平野尽，江入大江流。——李白《渡荆门送别》
16、州桥南北是天街，父老年年等驾回。忍泪失声问使者：‘几时真有六军来’。——范成大《州桥》
17、山外青山楼外楼，西湖歌舞几时休。暖风熏得游人醉，直把杭州作汴州。——林升《题临安邸》
赞美祖国的古诗句大全二
1、《示儿》
宋·陆游
死去元知万事空，但悲不见九州同。
王师北定中原日，家祭无忘告乃翁。
2、《出塞》
唐·王昌龄
秦时明月汉时关，万里人未还。
但使龙城飞将在，不教胡马度阴山。
3、《夏日绝句》
宋·李清照
生当作人杰，死亦为鬼雄。
至今思项羽，不肯过江东。
4、《从军行》
唐·王昌龄
青海长云暗雪山，孤城遥望玉门关。
黄沙百战穿金甲，不破楼兰终不还。
5、《凉州词》
唐·王翰
葡萄美酒夜光杯，欲饮琵琶马上催。
醉卧沙场君莫笑，古来征战几人回?
6、《菩萨蛮·书江西造口壁》
宋·辛弃疾
郁孤台下清江水，中间多少行人泪。
西北望长安，可怜无数山。
青山遮不住，毕竟东流去。
江晚正愁余，山深闻鹧鸪。
7、《闻官军收河南河北》
唐·杜甫
剑外忽传收蓟北，初闻涕泪满衣裳。
却看妻子愁何在，漫卷诗书喜欲狂。
白日放歌须纵酒，青春作伴好还乡。
即从巴峡穿巫峡，便下襄阳向洛阳。
8、《秋夜将晓出篱门迎凉有感》
宋·陆游
三万里河东入海，五千仞岳上摩天。
遗民泪尽胡尘里，南望王师又一年。
9、《题西安邸》
宋·林生
山外青山楼外楼，西湖歌舞几时休?
暖风熏得游人醉，直把杭州作汴州。
10、《闻军官收河南河北》
唐·杜甫
剑外呼传收蓟北，初闻涕泪满衣裳。
却看妻子愁何在，漫卷诗书喜欲狂。
白日放歌须纵酒，青春作伴好还乡。
即从巴峡穿巫峡，便下襄阳向洛阳。
11、《满江红》
宋·岳飞
怒发冲冠，凭阑处，潇潇雨歇。
抬望眼、仰天长啸，壮同激烈。
三十功名尘与土，八千里路云和月。
莫等闲、白了少年头，空悲切。
靖康耻，犹未雪;臣子恨，何时灭。
驾长车踏破、贺兰山缺。
壮志饥餐胡虏肉，笑谈渴饮匈奴血。
待从头、收拾旧山河。朝天阙。
12、《过零丁洋》
宋·文天祥
辛苦遭逢起一经，干戈寥落四周星。
山河破碎风飘絮，身世浮沉雨打萍。
惶恐滩头说惶恐，零丁洋里叹零丁。
人生自古谁无死，留取丹心照汗青!
13、《春愁》
清·丘逢甲
春愁难遣强看山，往事惊心泪欲潸。
四百万人同一哭，去年今日割台湾。
14、《塞下曲》
唐·王昌龄
饮马渡秋水，水寒风似刀。
平沙日未没，黯黯见临洮。
昔日长城战，咸言意气高。
足今古，白骨乱蓬蒿。
15、《己亥杂诗》
清·龚自珍
九州生气恃风雷，万马齐喑究可哀。
我劝天公重抖擞，不拘一格降人材。
16、《十一月四日风雨大作》
宋·陆游
夏日绝句范文5
2、李清照《夏日绝句》：“生当作人杰，死亦为鬼雄。至今思项羽，不肯过江东。”
3、范成大《州桥》：“州桥南北是天街，父老年年等驾回。忍泪失声问使者：‘几时真有六军来’”
4、林升《题临安邸》：“山外青山楼外楼，西湖歌舞几时休。暖风熏得游人醉，直把杭州作汴州。”
5、陆游《示儿》：“死去原知万事空，但悲不见九州同。王师北定中原日，家祭无忘告乃翁。”
6、陆游《秋夜将晓出篱门迎凉有感》：“三万里河东人海，五千仍岳上摩天。遗民泪尽胡尘里，南望王师又一年。”
7、文天祥《过零丁洋》：“辛苦遭逢起一经，干戈寥落四周星。山河破碎风飘絮，身世浮沉雨打萍。惶恐滩头说惶恐，零丁洋里叹零丁。人生自古谁无死，留取丹心照汗青。”
8、于谦《石灰吟》：“千锤万凿出深山，烈火焚烧若等闲。粉身碎骨浑不怕，要留清白在人间。”
9、龚自珍《己亥杂诗》(其五)：“浩荡离愁白日斜，吟鞭东指即天涯。落红不是无情物，化作春泥更护花。”
10、以家为家，以乡为乡，以国为国，以天下为天下。——《管子·牧民》
11、临患不忘国，。——《左传·昭公元年》
12、长太息以掩涕兮，哀民生之多艰。——屈原《离骚》
夏日绝句范文6
烈阳高照，蝉声急鸣，夏天的盖头就这样被掀起了。
冰淇淋——在夏天最爽的事莫过于吃冰淇淋。当你在一个火热的下午，经过一番奔波劳碌之后，汗流浃背，喉咙干渴，这时早已疲惫不堪的你回到家里，吃着冰爽的冰淇淋，吹着凉爽的空调。你定会觉得这是一种无与伦比的享受。
蝉——在夏天最有趣的事莫过于捉蝉。在一个郁闷的下午，你和五六个朋友一起到大树上捉蝉，玩累了，便躺在大树阴下休息，边休息还可以边听蝉为你呤诵的“夏日绝句”。捉到蝉后，将蝉放入一个铁盒里，并在盒上钻几个小孔。这样，即使你离开了大树，仍可以听到蝉为你朗诵的“唐宋诗篇”。
雨——在夏天最欣慰的事莫过于在一个闷热烦燥的下午下一场新雨。“唰、唰……”只见窗外无数的细线织成一张灰蒙蒙的大网，这是今年夏天第一场雨。“下雨了。”我难以掩盖心中的喜悦情不自禁的听起来。过了一会儿，那无数的细线已变成一颗颗豆大的珍珠，我想这会不会是天上的仙女刚刚读完“观钊麦”，得知农民“足蒸暑土气，背灼炎天光。”的艰辛，想用这场新雨来帮助他们呢？就在我沉思的这段时间，窗外，那豆大的珍珠倾刻间已变成一根根水柱，雨水落在连日被太阳炙烤得几乎干烈的大地上，立即被大地喝光了，这时，风婆婆也来了，参合这些水柱一起砸向世间万物，窗外的那棵大树也仿佛被打痛，发出“嘶、嘶”的。此时，雷也来助兴了，“轰隆隆、轰隆隆”的雷声，似乎是在为我们庆祝这夏天的第一场新雨。
让我们在前的近夏天，了解夏天，体味夏天。夏天，我最喜欢的季节。