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另外，在翻译过程中最好以段落或者长句作为翻译的基本单位，这样才不会造成只见树木，不见森林的误导。

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方面可以用它查询英文论文，当然这方面的帖子很多，大家可以搜索，在此不赘述。

回到我自己说的翻译上来。

下面给大家举个例子来说明如何用吧比如说电磁感应透明效应这个词汇你不知道他怎么翻译，首先你可以在里查中文的，根据它们的关键词中英文对照来做，般比较准确。

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大家应该都有词典，，社会网络广告，在线分类广告，广告网络，包括电子垃圾邮件的电子邮件营销。

网络广告是新兴的广告媒体，从年中国网络广告诞生，网络广告发展迅速，付费搜索广告成为网络广告新的增长点。

与国外同类市场相比，中国网络广告市场依然落后不少，但市场具有巨大潜力。

形式和创意落后，广告监管基本缺失，是中国网络广告市场存在的主要问题。

以后，中国网络广告将向双向互动的方向发展，同时，与传统媒体的融合将进步加强。

与传统广告相比的竞争优势网络广告的个主要优点就是即时信息和内容发布，并且不受地域或时间的限制。

为此，对于至今任然采用中断阻隔战略的广告主呈现出新的挑战。

另个优点就是广告客户的投资效益。

网络广告允许广告定制，包括内容和发布网站。

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另种是付款方式。

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翻译翻译助手，这个网站不需要介绍太多，可能有些人也知道的。

主要说说它的有点，你进去看看就能发现搜索的肯定是专业词汇，而且它翻译结果下面有文章与之对应因为它是检索提供的，它的翻译是从文献里抽出来的，很实用的个网站。

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网址告诉大家，有兴趣的进去看看，你们就会发现其乐无穷，还是很值得用的。

网路版金山词霸不到有道在线翻译翻译时的速度这里我谈的是电子版和打印版的翻译速度，按个人翻译速度看，打印版的快些，因为看电子版本是费眼睛，二是如果我们用电脑，可能还经常时不时玩点游戏，或者整点别的，导致最终变慢，再之电脑上些词典金山词霸等在专业翻译方面也不是特别好，所以翻译效果不佳。

在此本人建议大家购买清华大学编写的好像是国防工业出版社的那本英汉科学技术词典，基本上挺好用。

再加上网站如翻译助手，这样我们的翻译速度会提高不少。

具体翻译时的些技巧主要是写论文和看论文方面大家大概都应预先清楚明白自己专业方向的国内牛人，在这里我强烈建议大家仔细看完这些头上长角的人物的中英文文章，这对你在专业方向的英文和中文互译水平提高有很大帮助。

我们大家最蹩脚的实质上是写英文论文，而非看英文论文，但话说回来我们最终提高还是要从下大工夫看英文论文开始。

提到会看，我想它是有窍门的，个人总结如下把不同方面的论文分夹存放，在看论文时，对论文必须做到看完后完全明白你重视的论文懂得其部分讲了什么你需要参考的部分论文，在看明白这些论文的情况下，我们大家还得紧接着做的工作就是把论文中你觉得非常巧妙的表达写下来，或者是你论外文翻译文或许能用到的表达摘记成本。

这个本将是你以后的财富。

你写论文时再也不会为了些表达不符合西方表达模式而烦恼。

你的论文也降低了被或大牛刊物退稿的几率。

不信，你可以试试把摘记的内容自己编写成检索，这个过程是我们对文章再回顾，而且是对你摘抄的经典妙笔进行梳理的重要阶段。

你有了这个过程。

写英文论文时，将会有种信手拈来的感觉。

许多文笔我们不需要自己再翻译了。

当然前提是你梳理的非常细，而且中英文对照写的比较详细。

最后点就是我们往大成修炼的阶段了，万事不是说成的，它是做出来的。

写英文论文也就像我们小学时开始学写作文样，你不练笔是肯定写不出好作品来的。

所以在此我鼓励大家有时尝试着把自己的论文强迫自己写成英文的，遍不行，可以再修改。

最起码到最后众支付。

每千次展示成本的价格每千次展示或广告负荷。

然而，些印象可能不被计算，如重载或内部用户操作。

其中的缩写是千罗马数字。

每个访问者成本或每查看成本中的弹出窗口和的情况下是广告客户为访问者提供有针对网络广告和其发展，就不得不提互联网的发展，网络广告是随着互联网的发展，随着网络经济而发展起来的。

网络广告形成于世纪后期，互联网席卷世界上越来越多的人开始意识到网络的媒体功能，因此，第四媒体词开始频繁出现在日常生活。

虽然网络广告市场份额很小，但随着互联网的第四媒体传统媒体的发展，网络广告却变得不可忽视却。

因为其增长速度远远超过了有关中国现有的网络广告和预期的发展趋势。

网络广告具有的主要特点是广泛性和开放性网络广告可以通过互联网把广告信息全天候小时不间断地传播到世界各地，这些效果是传统媒体无法达到的。

另外，报纸杂志电视广播路牌等传统广告都具有很大的强迫性，而网络广告的过程是开放的非强迫性的，这点同传统传媒有本质的不同。

实时性和可控性网络广告可以根据客需求现象包括遗传突变自然选择以及杂交等。

遗传算法通常实现为种计算机模拟。

对于个最优化问题，定数量的候选解称为个体的抽象表示称为染色体的种群向更好的解进化。

传统上，解用二进制表示即和的串，但也可以用其他表示方法。

进化从完全随机个体的种群开始，之后代代发生。

在每代中，整个种群的适应度被评价，从当前种群中随机地选择多个个体基于它们的适应度，通过自然选择和突变产生新的生命种群，该种群在算法的下次迭代中成为当前种群。

在遗传算法里，优化问题的解被称为个体，它表示为个参数列表，叫做染色体或者基因串。

染色体般被表达为简单的字符串或数字串，不过也有其他的表示方法适用，这过程称为编码。

开始，算法随机生成定数量的个体，有时候操作者也可以对这个随机产生过程进行干预，播下已经部分优化的种子。

在每代中，每个个体都被评价，并通过计算适应度函数得到个适应度数值。

种群中的个体被按照适应度排序，适应度高的在前面。

这里的高是相对于初始的种群的低适应度来说的。

下步是产生下代个体并组成种群。

这个过程是通过选择和繁殖完成的，其中繁殖包括交配和突变。

选择则是根据新个体的适应度进行的，适应度越高，被选择的机会越高，而适应度低的，被选择的机会就低。

初始的数据可以通过这样的选择过程组成个相对优化的群体。

之后，被选择的个体进入交配过程。

般的遗传算法都有个交配概率，范围般是，这个交配概率反映两个被选中的个体进行交配的概率。

例如，交配概率为，则的夫妻会生育后代。

每两个个体通过交配产生两个新个体，代替原来的老个体，而不交配的个体则保持不变。

交配父母的染色体相互交换，从而产生两个新的染色体，第个个体前半段是父亲的染色体，后半段是母亲的，第二个个体则正好相反。

不过这里的半段并不是真正的半，这个位置叫做交配点，也是随机产生的，可以是染色体的任意位置。

再下步是突变，通过突变产生新的子个体。

般遗传算法都有个固定的突变常数，通常是或者更小，这代表变异发生的概率。

根据这个概率，新个体的染色体随机的突变，通常就是改变染色体的个字节变到，或者变到。

经过这系列的过程选择交配和突变，产生的新代个体不同于初始的代，并代代向增加整体适应度的方向发展，因为最好的个体总是更多的被选择去产生下代，而适应度低的个体逐渐被淘汰掉。

这样的过程不断的重复每个个体被评价，计算出适应度，两个个体交配，然后突变，产生第三代。

周而复始，直到终止条件满足为止。

遗传程序是约翰与遗传算法相关的个技术，在遗传程序中，并不是参数优化，而是计算机程序优化。

遗传程序般采用树型结构表示计算机程序用于进化，而不是遗传算法中的列表或者数组。

般来说，遗传程序比遗传算法慢，但同时也可以解决些遗传算法解决不了的问题。

交互式遗传算法是利用人工评价进行操作的遗传算法，般用于适应度函数无法得到的情况，例如，对于图像音乐艺术的设计和优化，或者对运动员的训练等。

模拟退火是解决全局优化问题的另个可能选择。

它是通过个解在搜索空间的随机变动寻找最优点的方法如果阶段的随机变动增加适应度，则总是被接受，而户的你会很满意。

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