进退维谷和进退两难的区别

1、同时，UCAR-T可以通过二次注射加强疗效的说法还待进一步考证，根据目前Allogene数据可以发现二次给药并不一定就能增强疗效，CRISPR公布的数据看来缓解时间较短的患者发生进展后再次注输细胞治疗，同样会在短时间内二次复发。(进退维谷和进退两难的区别)。

2、进退两难：前进和后退都难。比喻事情无法决定，因而难以行动，处境困难。

3、(区别)都有凭空捏造之意。但前者重在没有事实根据，后者重在本来没有，语气较重。　独断专行  专横拔扈   一意孤行    

4、在句子中一般主谓式；作谓语、宾语、定语；形容进退两难。

5、另外一个严重阻碍RNN将来继续走红的问题是：RNN本身的序列依赖结构对于大规模并行计算来说相当之不友好。通俗点说，就是RNN很难具备高效的并行计算能力，这个乍一看好像不是太大的问题，其实问题很严重。如果你仅仅满足于通过改RNN发一篇论文，那么这确实不是大问题，但是如果工业界进行技术选型的时候，在有快得多的模型可用的前提下，是不太可能选择那么慢的模型的。一个没有实际落地应用支撑其存在价值的模型，其前景如何这个问题，估计用小脑思考也能得出答案。

6、那么怎么把RNN和CNN塞到TransformerBlock的肚子里，让它们背上重重的壳，从而能够实现寄居策略呢？

7、我们有望得到的惟一的智慧，是谦卑的智慧：虚怀若谷。T.S.艾略特

8、(区别)都有如愿以偿，适合自己心意的意思，不同点是前者侧重在称心，后者侧重在满意。苟且偷安苟且偷生   

9、出处：清·吴璿《飞龙全传》：“那苏凤吉在前面见了郭兵如此势大，心里其实害怕，无奈势成骑虎，只得勉强要去厮杀。”

10、据分析，对于自民dd魁林德内尔来说，为了摆脱困境，现有下列三种选项:

11、　　A.巴西队本届世界杯中再也不会与南美球队比赛

12、维：是；谷：穷尽，指困境。无论是进还是退，都是处在困境之中。形容处境艰难，进退两难。

13、文章称，德国执政联盟目前争论的主要问题是: “德国经济明年是否还处于紧急状态? ”

14、都有“自成一套，提出的主张与众不同”的意思。异：前者偏重在显示特点。后者偏重在创造出独特风格或另外开创局面，多含褒义。

15、罕见病基因治疗再度繁荣，收藏这份基因治疗行业研究大全

16、　　同床异梦：意义同前，侧重指人，各有打算。

17、有些时候，我们徘徊在进退的边缘，或者又是一中进退维谷的绝境之地。

18、那么怎样才能捕获到长距离的特征呢？有两种典型的改进方法：一种是假设我们仍然用单个卷积层，滑动窗口大小k假设为就是只接收三个输入单词，但是我们想捕获距离为5的特征，怎么做才行？显然，如果卷积核窗口仍然覆盖连续区域，这肯定是完不成任务的。提示一下：你玩过跳一跳是吧？能采取类似策略吗？对，你可以跳着覆盖呀，是吧？这就是Dilated卷积的基本思想，确实也是一种解决方法。

19、在这样一个简单的问题上，没想到让他进退失据。

20、(区别)形容狠毒残酷。前者指非常凶狠，毫无人道。后者指世上没有比这更悲惨的事了。语意较重。暗箭伤人含沙射影    

21、进退维谷：无论是进还是退，都是处在困境之中。形容处境艰难，进退两难。

22、(区别)都指讲惯了、听厌了的话。前者谈的内容既陈旧又空泛(滥，空泛，不合实际)贬义；后者谈的虽是老话，但不一定没有现实意义，中性。　百依百顺惟命是从 

23、　　(来源)2013年国家《行测》真题2013

24、“望其项背”是赶得上，而“望尘莫及”是赶不上，文中想要表达的意思是博尔特在百米比赛中的表现无人能比，显然，《齐鲁晚报》使用得不对。以后遇到这两个词，大家也要多多注意哟！

25、(区别)都可形容精神恍惚的样子。前者可形容精神不集中；后者重在形容惊慌异常或因受强烈刺激而行动失常，语义较重。荒诞不经 荒诞无稽  荒谬绝伦  

26、身为资深Bug制造者和算法工程师，你现在需要做的事情就是：选择一个好的特征抽取器，选择一个好的特征抽取器，选择一个好的特征抽取器，喂给它大量的训练数据，设定好优化目标(lossfunction)，告诉它你想让它干嘛……..然后你觉得你啥也不用干等结果就行了是吧？那你是我见过的整个宇宙中最乐观的人…….你大量时间其实是用在调参上…….。从这个过程可以看出，如果我们有个强大的特征抽取器，那么中初级算法工程师沦为调参侠也就是个必然了，在AutoML(自动那啥)流行的年代，也许以后你想当调参侠而不得，李斯说的“吾欲与若复牵黄犬，俱出上蔡东门逐狡兔，岂可得乎！”请了解一下。所以请珍惜你半夜两点还在调整超参的日子吧，因为对于你来说有一个好消息一个坏消息，好消息是：对于你来说可能这样辛苦的日子不多了！坏消息是：对于你来说可能这样辛苦的日子不多了！！！那么怎么才能成为算法高手？你去设计一个更强大的特征抽取器呀。

27、耕种是天地的诗意，五谷丰登是山河的大手笔，任何杂念都可能使美丽走笔，篡改天地的动意。《天工开物正乾坤》

28、那么介绍了这么多，摩登版CNN效果如何呢？与RNN及Transforme比起来怎样？别着急，后面会专门谈这个问题。

29、为何RNN能够成为解决NLP问题的主流特征抽取器

30、而自民d的得票率则分别为8%(+5)、4%(-1)、9%(-7)和7%(-8)。

31、　　(单选题)价格歧视是指企业以不同价格把同样的物品卖给不同顾客，尽管对每个顾客的生产成本是相同的。

32、Transformer有两个版本：Transformerbase和TransformerBig。两者结构其实是一样的，主要区别是包含的TransformerBlock数量不同，Transformerbase包含12个Block叠加，而TransformerBig则扩张一倍，包含24个Block。无疑TransformerBig在网络深度，参数量以及计算量相对Transformerbase翻倍，所以是相对重的一个模型，但是效果也最好。

33、　　D.中国若没有国内市场化的改革，难以取得加入WTO的成果

34、　　窃窃私语：私下小声说话。也作“切切私语”。

35、(区别)都有没有很好地消化已经学过的知识。前者指学习古代的知识，范围小；而后者既可以指古代的，也可以拽现代的，范围大。　安之若素随遇而安

36、都有“记得清楚，没有忘记”的意思。“记忆犹新”重在记忆保持不变，它所记忆的，都是过去的事情。“念念不忘”所“不忘”的可以是过去的事，也可以是目标、理想等，它既能以事为对象，也能以人为对象。“历历在目”重在情景清晰重现，它所“在目”的，都是过去的事，既能以事为对象，也能以人为对象。

37、　　良莠不齐：不整齐，指人时指好人坏人本质区别很大，指物时指好事坏事混在一起。

38、　　振振有词：理由似乎很充分，说个不休，贬义。

39、上面考虑的是三者单层的计算量，可以看出结论是：TransformerBlock>CNN>RNN。如果是考虑不同的具体模型，会与模型的网络层深有很大关系，另外还有常见的attention操作，所以问题会比较复杂，这里不具体讨论了。

40、　　侃侃而谈：形容说话正直，理直气壮，从容不迫。

41、　　(来源)2013年国家《行测》真题2013

42、我看到网上很多人还在推RNN说：其实还是RNN好用。我觉得这其实是一种错觉。之所以会产生这个错觉，原因来自两个方面：一方面是因为RNN发展历史长，所以有大量经过优化的RNN框架可用，这对技术选型选择困难症患者来说是个福音，因为你随手选一个知名度还可以的估计效果就不错，包括对一些数据集的前人摸索出的超参数或者调参经验；而Transformer因为历史太短，所以各种高效的语言版本的优秀框架还少，选择不多。另外，其实我们对Transformer为何有效目前还不是特别清楚，包括相关的各种数据集合上的调参经验公开的也少，所以会觉得调起来比较费劲。随着框架越来越多，以及经验分享越来越充分，这个不再会是问题。这是一方面。另外一方面，很多人反馈对于小数据集RNN更好用，这固然跟Transformer的参数量比较多有关系，但是也不是没有解决办法，一种方式是把Block数目降低，减少参数量；第二种办法是引入Bert两阶段训练模型，那么对于小数据集合来说会极大缓解效果问题。所以综合这两方面看，RNN貌似在某些场合还有优势，但是这些所谓的优势是很脆弱的，这其实反映的是我们对Transformer整体经验不足的事实，随着经验越来越丰富，RNN被Transformer取代基本不会有什么疑问。

43、(区别)都有见识广之意。前者侧重见闻广博，记忆力强，用于书面语；后者侧重阅历多，多用于口语。浑浑噩噩糊里糊涂   

44、他被敌人逼到了悬崖上，陷入了进退维谷的境地。

45、元旦会上去唱歌还是跳舞，我真是难以选择，进退失据。

46、第二种改进典型的思路是：为了能够在不同时间步输入之间进行并行计算，那么只有一种做法，那就是打断隐层之间的连接，但是又不能全打断，因为这样基本就无法捕获组合特征了，所以唯一能选的策略就是部分打断，比如每隔2个时间步打断一次，但是距离稍微远点的特征如何捕获呢？只能加深层深，通过层深来建立远距离特征之间的联系。代表性模型比如上图展示的SlicedRNN。我当初看到这个模型的时候，心里忍不住发出杠铃般的笑声，情不自禁地走上前跟他打了个招呼：你好呀，CNN模型，想不到你这个糙汉子有一天也会穿上粉色裙装，装扮成RNN的样子出现在我面前啊，哈哈。了解CNN模型的同学看到我上面这句话估计会莞尔会心一笑：这不就是简化版本的CNN吗？不了解CNN的同学建议看完后面CNN部分再回头来看看是不是这个意思。

47、综合以上几个因素，我们可以看出，RNN目前处于进退两难的地步，我觉得它被其它模型替换掉只是时间问题，而且好像留给它的时间不多了。当然，这是我个人意见。我说这番话的时候，你是不是又听到了水声？

48、开始，斑羚们发现自己陷入了进退维谷的绝境，一片惊慌，胡乱蹿跳。

49、在石荷州，州长丹尼尔·君特(DanielGünter)原想在选举后维持自己引以为豪的由基民盟、绿d和自民d组成的“牙买加模式”，开展三d组阁谈判。但他怎么也没想到，自己的这一提议一开始就遭到绿d的拒绝。因为基民盟在这场选举中获得大胜，绿d位居第两d得票率分别为4%和3%，加起来已达7%，远超半数席位，因而根本不需要由三d来联合执政。这样一来，自民d根本就未能参与组阁谈判，只得坐上在野d冷板凳。

50、媒体把这两条成语混为一谈的情况屡见不鲜，请看例句： (1)正当我西北红军取得胜利之际，“左”倾机会主义者篡夺了西北工委、军委的领导权，开始了耸人听闻的“肃反”。他们先后逮捕了张秀山和刘志丹、习仲勋、马文瑞等一大批西北红军和根据地的领导干部，杀害了200多名红军和地方的基层干部。(《人民日报》1997年8月27日) (2)国民d军队经过周密布置突然伏击了新四军。这是抗战以来最耸人听闻的中国人打中国人的惨剧。(中国共产d新闻网2011年11月22日) (3)英国近日发生了耸人听闻的非法奴役丑闻，警方……在该国中部贝德福德郡突击搜查一个吉卜赛人聚居地点，救出24名“奴隶”。(《北京晚报》2011年9月14日) (4)“古驰”是世界驰名的奢侈品牌，深圳则是中国开风气之先的经济特区，然而就是在这样一个地方的这样一个品牌，却爆出耸人听闻的苛待员工信息。(《人民日报》(2011年10月22日海外版)  无论是1935年几乎断送西北苏区的陕北“肃反”，1941年震惊中外的“皖南事变”，还是英国贝德福德郡“非法奴役”的丑闻，古驰深圳旗舰店“苛待员工”的事件，都是客观存在、令人发指的事实，既非向壁虚造，也没有夸大其词，怎么能说“耸人听闻”呢？以上诸例中的“耸人听闻”，都应该改为“骇人听闻”。

51、虽然在萨尔州自民d得票率较上届增加了5个百分点，但因未能跨过5%的门槛，因而无法进入州议会。

52、其实还有其它机器翻译方面的实验数据，篇幅原因，不一一列举了。如果你是个较真的人，实在还想看，那请看下一节，里面有另外一个例子的数据让来你服气。如果归纳一下的话，现在能得出的结论是这样的：从综合特征抽取能力角度衡量，Transformer显著强于RNN和CNN，而RNN和CNN的表现差不太多，如果一定要在这两者之间比较的话，通常CNN的表现要稍微好于RNN的效果。

53、我们处于进退维谷的境地，不知该去还是该留。

54、为了处理垃圾，盖焚化厂，却遭到附近居民强烈的反对，地方政府进退维谷，十分困扰。

55、前有断崖，后有追兵，我军陷入了进退维谷的境地。

56、上文提到了，Transformer的效果相对原生RNN和CNN来说有比较明显的优势，那么是否意味着我们可以放弃RNN和CNN了呢？事实倒也并未如此。我们聪明的科研人员想到了一个巧妙的改造方法，我把它叫做“寄居蟹”策略(就是上文说的“变性”的一种带有海洋文明气息的文雅说法)。什么意思呢？我们知道TransformerBlock其实不是只有一个构件，而是由multi-headattention/skipconnection/LayerNorm/Feedforwardnetwork等几个构件组成的一个小系统，如果我们把RNN或者CNN塞到TransformerBlock里会发生什么事情呢？这就是寄居蟹策略的基本思路。

57、跋前_后比喻进退两难。_(zhì)：跌倒。

58、重组AAV基因载体(rAAV)治疗眼部疾病的四大技术瓶颈与解决方案

59、上面的图只显示了各个时间步的隐层节点，每个时间步的隐层包含3个神经元，这是个俯视图，是从上往下看RNN的隐层节点的。另外，连续两个时间步的隐层神经元之间仍然有连接，上图没有画出来是为了看着简洁一些。这下应该明白了吧，假设隐层神经元有3个，那么我们可以形成3路并行计算(红色箭头分隔开成了三路)，而每一路因为仍然存在序列依赖问题，所以每一路内仍然是串行的。大思路应该明白了是吧？但是了解RNN结构的同学会发现这样还遗留一个问题：隐层神经元之间的连接是全连接，就是说T时刻某个隐层神经元与T-1时刻所有隐层神经元都有连接，如果是这样，是无法做到在神经元之间并行计算的，你可以想想为什么，这个简单，我假设你有能力想明白。那么怎么办呢？很简单，T时刻和T-1时刻的隐层神经元之间的连接关系需要改造，从之前的全连接，改造成对应位置的神经元(就是上图被红箭头分隔到同一行的神经元之间)有连接，和其它神经元没有连接。这样就可以解决这个问题，在不同路的隐层神经元之间可以并行计算了。

60、NLP是个很宽泛的领域，包含了几十个子领域，理论上只要跟语言处理相关，都可以纳入这个范围。但是如果我们对大量NLP任务进行抽象的话，会发现绝大多数NLP任务可以归结为几大类任务。两个看似差异很大的任务，在解决任务的模型角度，可能完全是一样的。

61、夹在妻子和母亲中间，他常是进退维谷，痛苦不堪。

62、　　耸人听闻：故意夸大或捏造事实使听者震惊。

63、(区别)煞，很，形容费尽了心思。褒义词；费尽心思，绞尽脑汁。贬义词。他~找了好多理由为自己辩解。处心积虑殚精竭虑     

64、其次，原生的RNN还有一个致命的问题：并行计算能力受限制太严重。想要大规模实用化应用？目前看希望渺茫。我们前面说过，决定了RNN本身的根本特质是：T时刻隐层节点对前向输入及中间计算结果的序列依赖，因为它要线形序列收集前面的信息，这是RNN之所以是RNN的最主要特点。正是它的这个根本特质，使得RNN的并行计算能力想要获得根本解决基本陷入了一个两难的境地：要么仍然保持RNN序列依赖的根本特性，这样不论怎么改造，因为这个根本还在，所以RNN依旧是RNN，所谓“我就是我，是不一样的烟火”，但是如果这样，那么其并行能力基本无法有力发挥，天花板很低；当然除此外，还有另外一条路可走，就是把这种序列依赖关系打掉，如果这样，那么这种打掉序列依赖关系的模型虽然看上去仍然保留了部分RNN整形前的样貌，其实它骨子里已经是另外一个人了，这已经不是你记忆中的RNN了。就是说，对RNN来说，要么就认命接受慢的事实，躲进小楼成一统，管他春夏与秋冬，仅仅是学术界用来发表论文的一种载体，不考虑大规模实用化的问题。要么就彻底改头换面变成另外一个人，如果真走到这一步，我想问的是：你被别人称为高效版本的RNN，你自己好意思答应吗？这就是RNN面临的两难境地。

65、我知道如果是一位严谨的研发人员，不应该在目前局势还没那么明朗的时候做出如上看似有些武断的明确结论，所以这种说法可能会引起争议。但是这确实就是我目前的真实想法，至于根据什么得出的上述判断？这种判断是否有依据？依据是否充分？相信你在看完这篇文章可以有个属于自己的结论。

66、　　海市蜃楼：①大气中由于光线的折射作用而形成的一种自然现象。②比喻虚幻的事物。

67、(区别)都有怎么说就怎么做的意思。前者含有由于感情上的爱而表现出来的顺从；后者有贬义，多用于上下能之间。孤注一掷破釜沉舟 

68、　　万无一失：绝对不会出差错。形容极有把握。

69、近义词：骑虎难下、跋前疐后、进退两难、势成骑虎、进退失据、左右为难、欲罢不能