Упр. 583 — ГДЗ Русский язык 6 класс Баранов, Ладыженская часть 2
- Главная
- ГДЗ
- 6 класс
- Русский язык
- Баранов, Ладыженская. Учебник
- Упражнение 583. Часть 2
Вернуться к содержанию учебника
Вопрос
№583 учебника 2019-2023:
Найдите ошибки в употреблении глаголов.
Произнесите правильный вариант.
1. Я встала рано утром, умылася, причесалася, оделася.4 2. Пригляделися мы к нему, познакомилися поближе — видим: хороший человек. 3. Врат подружил с соседом. 4. Пассажир стал дожидать другой остановки. 5. Дети игралися в комнате.
№583 учебника 2011-2018:
Прочитайте и озаглавьте текст знаменитого скульптора С. Конёнкова. Спишите, выделяя абзацы. Определите время глаголов. • Устно перескажите текст (от 3-го лица).
Я родился и выр..с в деревн… Мы, ребятишки, всегда первыми узн..вали нов..сти. Коробейники* показ..вали заманчивые картинки. Я зав ид., вал богатству бродячих торговцев 2 и начал рис..вать сказоч(?)ных героев, а также зверей и домашних ж..вотных.5 Зимой мы любили по следам распутывать звери(н, нн)ые хитр..сти. Узн..вали птиц по голосам.
Умели им подражать. Крестьянский труд сызмальства знаком мне. Я и п..хал, и се. .л, и молотил, пас скотину, возил с лугов сено. Всё попробовал, почу(?)ств..вал. Полюбил труд — самую верную опору человека — на всю жизнь.
Ответ
№583 учебника 2019-2023:
1. Я встала рано утром, умылась, причесалась, оделась. 2. Приглядели
№583 учебника 2011-2018:
Детство в деревне
Я родился и вырос в деревне.
Мы, ребятишки, всегда первыми узнавали новости.
Коробейники показывали заманчивые картинки. Я завидовал богатству бродячих торговцев и начал рисовать сказочных героев, а также зверей и домашних животных.
Зимой мы любили по следам распутывать звери ные хитрости. Узнавали птиц по голосам. Умели им подражать.
Крестьянский труд сызмальства знаком мне. Я и пахал, и сеял, и молотил, пас скотину, возил с лугов сено. Всё попробовал, почувствовал. Полюбил труд — самую верную опору человека — на всю жизнь.
Все глаголы стоят в прошедшем времени.
Торговцев.
Пунктуационный разбор:
Я завидовал богатству бродячих торговцев и начал рисовать сказочных героев, а также зверей и домашних животных.
1. Знак конца предложения — точка, так как предложение повествовательное невосклицательное.
2. Запятая разделяет однородные дополнения, связанные союзом
Вернуться к содержанию учебника
Подчеркнутая естественность и рукотворность пространства (70 фото)
Обособленные приложения схема
Заимствованные слова таблица
Чередование звуков таблица
Фотоманипуляции Эрика Йоханссона
Предложения с подчеркнутыми глаголами
Гардероб женщины
Временные рамки серебряного века
Готовые домашние задания по русскому
Ответ в тексте и запиши
Задания на безударные гласные 4 класс
Абрахам Маслоу пирамида потребностей
Ученье свет и нет ему предела. Всего познать нельзя как оказалось
Корни с чередованием и омонимичные корни
Какие чувства вызывает у вас это стихотворение
Человек против природы
Дорога души
Два человека сидят в поле
Синтаксический разбор предложения схема предложения
Черты классицизма в архитектуре 18 века в России
Порядок в доме
Склонение сущ во множественном числе
Фотосессия для организатора пространства
Креативная работа
Когда ставится запятая в сложном предложении
Разбор простого предложения
Сложное и простое предложение примеры
Способы словообразования в русском языке таблица
Тропы и фигуры таблица
Суть равновесия не цепляться суть
Зонировать спальню гостиную икеа
Коворкинг ИТМО Кронверкский
Фон для презентации по ботанике
Повествование описание рассу
Схема полного синтаксического разбора сложного предложения
Синоним к слову убегает
Интеллект-карта (придумал Тони Бьюзен),
Приемы для увеличения пространства
Сочинение по тексту
Вид ошибки в лексической нормы русского языка
Грамматические признаки частей речи 4 класс таблица
Сферы жизни человека
Кабинет в эко стиле
Формирование личностных качеств
Произношение ЧН или ШН
Умение ориентироваться на своем теле
Рабочее масто Эстетика
Боковое клетчаточное пространство таза
Русский язык 8 класс ладыженская 52
Приставки в русском языке таблица
Антонимичные фразеологизмы
Зоны личного пространства
Простота Минимализм
Связь слов в предложении задания
Братские могилы в Воронежской области списки
Фронтальная перспектива вид спереди
Выписать все словосочетания из предложения
Грамматическая основа и однородные члены предложения
Лицо девушки
Однородные члены предложения 4 класс схема
Спокойствие в квартире
Гдз по русскому языку 8 класс ладыженская упражнение 158
Фотограф Lizzy Gadd
Эмоции человека
Пирамида потребностей по Маслоу
Организация пространства в маленькой комнате
Мир иллюзий
Графический метод кластер
Соединить фразеологизмы
Виды словосочетаний по главному слову
Мини сочинение на тему
Улучшение вложений изображений-предложений с использованием больших коллекций фотографий со слабыми аннотациями Каждая картинка рассказывает историю: Генерация предложений из изображений.
В: Данилидис, К., Марагос, П., Парагиос, Н. (ред.) ECCV 2010, часть IV. LNCS, том. 6314, стр. 15–29. Springer, Heidelberg (2010)CrossRef Google Scholar
Кулкарни Г., Премрадж В., Дхар С., Ли С., Чой Ю., Берг А.С., Берг Т.Л.: Детский лепет: понимание и создание описаний изображений. В: ЦВПР (2011)
Google Scholar
Ли, С., Кулкарни, Г., Берг, Т.Л., Берг, А.С., Чой, Ю.: Составление простых описаний изображений с использованием n-грамм веб-масштаба. В: CoNLL (2011)
Google Scholar
Митчелл М., Хан Х., Додж Дж., Менш А., Гоял А., Берг А., Ямагучи К., Берг Т., Стратос К., Дауме , IH: Midge: Генерация описаний изображений на основе компьютерного зрения. В: EACL (2012)
Google Scholar
«>Фидлер С., Шарма А., Уртасун Р.: Одно предложение стоит тысячи пикселей. В: ЦВПР (2013)
Google Scholar
Yao, B.Z., Yang, X., Lin, L., Lee, M.W., Zhu, S.C.: I2T: Преобразование изображения в текстовое описание. Труды IEEE 98 (2010)
Google Scholar
Ходош, М., Янг, П., Хоккенмайер, Дж.: Описание кадрирования изображения как задача ранжирования: данные, модели и показатели оценки. Журнал исследований искусственного интеллекта (2013)
Google Scholar
Ордонез, В., Кулкарни, Г., Берг, Т.Л.: Im2Text: Описание изображений с использованием 1 миллиона фотографий с подписями. В: НИПС (2011)
Google Scholar
Сочер, Р., Ле, К.В., Мэннинг, К.Д., Нг, А.Ю.: Обоснованная композиционная семантика для поиска и описания изображений с предложениями.
В: ACL (2013)
Google Scholar
Кузнецова П., Ордонез В., Берг А.С., Берг Т.Л., Чой Ю.: Коллективное создание описаний естественных изображений. В: ACL (2012)
Google Scholar
Папинени К., Рукос С., Уорд Т., Чжу В.Дж.: Bleu: метод автоматической оценки машинного перевода. В: ACL, стр. 311–318 (2002)
. Google Scholar
Хардун, Д., Сзедмак, С., Шоу-Тейлор, Дж.: Канонический корреляционный анализ; обзор с приложением к методам обучения. Нейронные вычисления 16 (2004)
Google Scholar
Гонг, Ю., Ке, К., Исард, М., Лазебник, С.: Многоэкранное пространство для встраивания для моделирования интернет-изображений, тегов и их семантики. IJCV (2013)
Google Scholar
«>Гонг, Б., Грауман, К., Ша, Ф.: Соединение точек с ориентирами: дискриминационное изучение доменно-инвариантных функций для неконтролируемой адаптации домена. В: ICML, стр. 222–230 (2013)
. Google Scholar
Саенко К., Кулис Б., Фриц М., Даррелл Т.: Адаптация моделей визуальных категорий к новым областям. В: Данилидис, К., Марагос, П., Парагиос, Н. (ред.) ECCV 2010, часть IV. LNCS, том. 6314, стр. 213–226. Спрингер, Гейдельберг (2010)
Перекрёстная ссылка Google Scholar
Шривастава А., Малисевич Т., Гупта А., Эфрос А.А.: Визуальное сходство на основе данных для междоменного сопоставления изображений. ACM SIGGRAPH ASIA 30(6) (2011)
Google Scholar
Хейс Дж., Эфрос А.А.: Завершение сцены с использованием миллионов фотографий. ACM Transactions on Graphics (SIGGRAPH) 26 (3) (2007)
Google Scholar
«>Гийомен М., Феррари В.: Крупномасштабная передача знаний для локализации объектов в imageNet. В: ЦВПР, 3202–3209 (2012)
Google Scholar
Guillaumin, M., Verbeek, J., Schmid, C.: Мультимодальное полууправляемое обучение для классификации изображений. В: CVPR, 902–909 (2010)
. Google Scholar
Кваттони, А., Коллинз, М., Даррелл, Т.: Изучение визуальных представлений с использованием изображений с подписями. В: ЦВПР (2007)
Google Scholar
Ван Г., Хойем Д., Форсайт Д.: Построение текстовых функций для классификации изображений объектов. В: ЦВПР (2009)
Google Scholar
Янг П., Лай А., Ходош М., Хоккенмайер Дж.: От описаний изображений к визуальным обозначениям: новые показатели сходства для семантического вывода по описаниям событий.
В: TACL (2014)
Google Scholar
Олива, А., Торральба, А.: Моделирование формы сцены: целостное представление пространственной оболочки. IJCV (2001)
Google Scholar
ван де Санде, К.Е.А., Геверс, Т., Снук, К.Г.М.: Оценка цветовых дескрипторов для распознавания объектов и сцен. PAMI 32(9), 1582–1596 (2010)
CrossRef Google Scholar
Далал, Н., Триггс, Б.: Гистограммы ориентированных градиентов для обнаружения человека. В: ЦВПР (2005)
Google Scholar
Jégou, H., Douze, M., Schmid, C., Perez, P.: Объединение локальных дескрипторов в компактное представление изображения. В: ЦВПР (2010)
Google Scholar
«>Крижевский А., Суцкевер И., Хинтон Г.Э.: Классификация ImageNet с глубокими свёрточными нейронными сетями. В: НИПС (2012)
Google Scholar
Донахью, Дж., Цзя, Ю., Виньялс, О., Хоффман, Дж., Чжан, Н., Ценг, Э., Даррелл, Т.: DeCAF: Функция глубокой сверточной активации для универсального визуального распознавания . КОРР абс/1310.1531 (2013)
Google Scholar
Дэн Дж., Донг В., Сочер Р., Ли Л.Дж., Ли К., Фей-Фей Л.: ImageNet: крупномасштабная иерархическая база данных изображений. В: ЦВПР (2009)
Google Scholar
Лопер, Э., Бёрд, С.: Nltk: Инструментарий естественного языка. В: Материалы семинара ACL 2002 г. по эффективным инструментам и методологиям обучения обработке естественного языка и компьютерной лингвистике, том. 1 (2002)
Google Scholar
«>Уэстон, Дж., Бенжио, С., Усюньер, Н.: Wsabie: Масштабирование аннотаций к изображениям с большим словарным запасом. В: IJCAI (2011)
Google Scholar
Дучи, Дж., Хазан, Э., Сингер, Ю.: Адаптивные субградиентные методы для онлайн-обучения и стохастической оптимизации. JMLR (2011)
Google Scholar
Zeiler, MD: ADADELTA: Метод адаптивной скорости обучения. Препринт arXiv arXiv: 1212.5701 (2012)
Google Scholar
Сочер, Р., Ганджу, М., Шридхар, Х., Бастани, О., Мэннинг, К.Д., Нг, А.Ю.: Обучение с нулевым выстрелом посредством кросс-модального переноса. В: НИПС (2013)
Google Scholar
Хотеллинг, Х.: Отношения между двумя наборами переменных. Биометрика 28, 312–377 (1936)
CrossRef Google Scholar
«>Гордо, А., Родригес-Серрано, Х.А., Перроннин, Ф., Вальвени, Э.: Использование меток на уровне категории для поиска изображений на уровне экземпляра. В: ЦВПР (2012)
Google Scholar
Гопалан Р., Ли Р., Челлаппа Р.: Адаптация предметной области для распознавания объектов: неконтролируемый подход. В: ICCV (2011)
Google Scholar
Сюй, З., Чен, М., Вайнбергер, К.К., Ша, Ф.: От sBoW до dCoT: маргинальные кодировщики для представления текста. В: CIKM (2011)
Google Scholar
Рахими, А., Рехт, Б.: Случайные функции для крупномасштабных ядерных машин. В: НИПС (2007)
Google Scholar
Винсент, П., Ларошель, Х., Бенжио, Ю., Манзагол, П.А.: Извлечение и составление надежных признаков с помощью шумоподавляющих автоэнкодеров.
В: ICML, стр. 1096–1103 (2008)
. Google Scholar
Bengio, Y.: Изучение глубоких архитектур для ИИ. Основы и тенденции машинного обучения 2(1), 1–127 (2009 г.)
CrossRef МАТЕМАТИКА MathSciNet Google Scholar
Ссылки на скачивание
Каждое изображение рассказывает историю: Генерация предложений из изображений
Барнард, К., Дуйгулу, П., Форсайт, Д.: Кластеризация искусства. В: ЦВПР, том. II, стр. 434–441 (2001)
Google Scholar
Мори, Ю., Такахаши, Х., Ока, Р.: Преобразование изображения в слово на основе разделения и векторного квантования изображений со словами. В: WMISR (1999)
Google Scholar
Датта, Р., Ли, Дж., Ван, Дж. З.: Поиск изображений на основе контента: подходы и тенденции новой эпохи. В: МИР, 2005. С. 253–262 (2005)
Google Scholar
Форсайт, Д., Берг, Т., Альм, К., Фархади, А., Хоккенмайер, Дж., Лефф, Н., Ван, Г.: Слова и изображения: Категории, модификаторы, изображение и иконография . В: Категоризация объектов: перспективы компьютерного и человеческого зрения, CUP (2009)
Google Scholar
Филлипс, П.Дж., Ньютон, Э.: Метаанализ алгоритмов распознавания лиц.
В: ICAFGR (2002)Google Scholar
Гупта, А., Дэвис, Л.: Помимо существительных: Использование предлогов и сравнительных прилагательных для изучения визуальных классификаторов. В: Forsyth, D., Torr, P., Zisserman, A. (eds.) ECCV 2008, Part I. LNCS, vol. 5302, стр. 16–29. Springer, Heidelberg (2008)
CrossRef Google Scholar
Ли, Л.Дж., Фей-Фей, Л.: Что, где и кто? классификация событий по сценам и распознаванию объектов. В: ICCV (2007)
Google Scholar
Ли, Л.Дж., Сочер, Р., Фей-Фей, Л.: На пути к полному пониманию сцены: классификация, аннотация и сегментация в автоматической структуре. В: ЦВПР (2009)
Google Scholar
Гупта, А., Дэвис, Л.: Объекты в действии: подход к объединению понимания действия и восприятия объекта.
В: ЦВПР (2007)Google Scholar
Гупта, А., Дэвис, А.К., Л.: Наблюдение за взаимодействием человека и объекта: использование пространственной и функциональной совместимости для распознавания. Транс. на ПАМИ (2009)
Google Scholar
Яо, Б., Фей-Фей, Л.: Моделирование взаимного контекста объекта и позы человека при взаимодействии человека с объектом. В: ЦВПР (2010)
Google Scholar
Берг, Т.Л., Берг, А.С., Эдвардс, Дж., Форсайт, Д.А.: Кто на картинке. В: Достижения в обработке нейронной информации (2004)
Google Scholar
Менсинк, Т., Вербик, Дж.: Улучшение поиска людей с помощью расширений запросов: как друзья помогают находить людей. В: Форсайт, Д.
, Торр, П., Зиссерман, А. (ред.) ECCV 2008, часть II. LNCS, том. 5303, стр. 86–99. Springer, Heidelberg (2008)CrossRef Google Scholar
Луо, Дж., Капуто, Б., Феррари, В.: Кто чем занимается: совместное моделирование имен и глаголов для одновременной аннотации лица и позы. В: НИПС (2009 г.).)
Google Scholar
Койн Б., Спроут Р.: Wordseye: система автоматического преобразования текста в сцену. В: SIGGRAPH 2001 (2001)
Google Scholar
Гупта, А., Шринивасан, П., Ши, Дж., Дэвис, Л.: Понимание видео, построение сюжетов: изучение визуально обоснованной модели сюжетной линии из аннотированных видео. В: ЦВПР (2009)
Google Scholar
Yao, B.Z., Yang, X., Lin, L.
, Lee, M.W., Zhu, S.C.: I2t: Преобразование изображения в текстовое описание. проц. IEEE (2010) (в печати)Google Scholar
Фельценшвальб, П., Макаллестер, Д., Раманан, Д.: Обученная, многомасштабная, деформируемая модель детали. В: ЦВПР 2008 (2008)
Google Scholar
Хойем, Д., Диввала, С., Хейс, Дж.: Pascal voc 2009испытание. В: Семинар по вызову PASCAL в ECCV (2009)
Google Scholar
Олива, А., Торральба, А.: Построение сути сцены: роль глобальных признаков изображения в распознавании. В: Прогресс в исследованиях мозга, с. 2006 (2006)
Google Scholar
Карран, Дж., Кларк, С., Бос, Дж.: Лингвистически мотивированное крупномасштабное НЛП с c&c и боксером.
«>Дуйгулу, П., Барнард, К., де Фрейтас, Н., Форсайт, Д.: Распознавание объектов как машинный перевод. В: Heyden, A., Sparr, G., Nielsen, M., Johansen, P. (eds.) ECCV 2002. LNCS, vol. 2353, стр. 97–112. Springer, Heidelberg (2002)
CrossRef Google Scholar
В: ICAFGR (2002)
В: ЦВПР (2007)
, Торр, П., Зиссерман, А. (ред.) ECCV 2008, часть II. LNCS, том. 5303, стр. 86–99. Springer, Heidelberg (2008)
, Lee, M.W., Zhu, S.C.: I2t: Преобразование изображения в текстовое описание. проц. IEEE (2010) (в печати)