摘要：莎士比亚风格文本生成是NLP中的风格迁移任务，需模仿其古英语词汇（thou/thee）、倒装句式和五音步韵律等特征。实现方法包括：1）微调GPT等预训练模型；2）基于LSTM从零训练字符级模型。建议使用Project Gutenberg的莎士比亚语料，并加入韵律控制模块增强效果。典型输出如"Thy love hath made mine eyes forget thy sight&

fastText 的词向量本质上是Word2Vec + 子词分片，它支持在大规模语料上快速预训练，并能无缝迁移到下游小样本任务，尤其在 OOV 场景下表现出色。

特性内容提出团队Google Research (Colin Raffel 等)论文名称架构基于 Transformer 的 Encoder-Decoder统一方式输入、输出全部是文本模型名称项目内容核心理念所有 NLP 任务皆转为 Text-to-Text架构预训练应用分类、生成、翻译、摘要、问答、句子重写等工具库支持良好，可直接部署。

Hu 矩是一种强大的形状描述符，对于平移、旋转和尺度变化具有不变性。通过计算和比较 Hu 矩，可以实现形状识别、形状匹配等应用。在使用时，请注意数值稳定性和归一化问题。

景别（Shot Size）是影视创作中用来描述镜头画面范围和人物所占比例的术语。它不仅决定画面的视觉信息量，也承担着情绪传达和叙事推进的功能。远景（Long Shot）：展现环境为主，人物较小。用于交代地点、氛围。全景（Full Shot）：完整展现人物全身，同时带有背景信息。中景（Medium Shot）：通常从腰部以上到头顶。适合对话场景，兼顾环境和人物表情。近景（Medium Close-u

预训练模型（Pre-trained Model）是指在大规模语料（如维基百科、新闻语料、社交网络数据）上预先训练好的通用语言模型。它们捕捉了语言的语义、结构和上下文信息，可以迁移到下游任务，如分类、问答、翻译等。建议方向实践建议初学者选择 BERT、RoBERTa 等结构清晰、资料丰富的模型中文任务使用 Chinese-BERT、ERNIE、RoFormer 等多语言处理选择 mBERT、mT5、

WNLI是GLUE基准中的一项特殊自然语言推理任务，源自Winograd Schema Challenge，专注于代词消解和常识推理。该任务需判断假设句子能否从前提中逻辑推导，具有数据量小（仅635训练样本）、标注质量参差不齐的特点。GLUE官方建议不要针对WNLI进行优化，因其测试集与验证集存在重复。虽然可用BERT等预训练模型微调，但更适合作为测试模型代词解析能力的工具而非主要训练数据。使用需

MRPC（微软研究院同义句语料库）是自然语言处理领域用于评估句子语义理解的经典数据集，包含从新闻网站收集的5,801对人工标注的英文句子，任务目标是判断句子对是否表达相同含义。该数据集通过主动/被动转换、同义词替换等语言现象，有效测试模型深层语义理解能力，评估指标采用准确率和F1值。顶级预训练模型如RoBERTa在此任务上F1值可达90%+。该技术在搜索引擎、问答系统等场景有重要应用价值，是衡量模

SURF 算法是一种快速且稳健的局部特征提取算法，是 SIFT 算法的有效替代方案。它通过使用积分图像、Hessian 矩阵近似和 Haar 小波响应等技术，大大提高了计算速度。SURF 算法在图像匹配、物体识别等领域得到了广泛应用。请记住，在 OpenCV 中使用 SURF 需要安装 `opencv-contrib-python` 库。

均值滤波适合去除简单噪声，但可能模糊边缘。中值滤波对椒盐噪声有效，保持边缘特征。高斯滤波提供平滑效果，同时减少边缘模糊。双边滤波是高级平滑技术，既能去噪又能保留边缘。选择合适的图像平滑方法取决于具体的应用场景和所需的图像效果。