21 必须与不必
Lesson 21: 强制与义务 —— “双重否定”的逻辑在中文里说“必须”，在英文里说 “Must” / “Have to”，都很短。但在日语中，“必须做某事”是一个长得惊人的短语。 为什么？因为日本人的思维逻辑是：“如果不做这件事，是不行的 (won’t do)。”这是一个典型的 双重否定 (Double Negative) 逻辑：If not X, then Error. 1. 核心算法：必须做 (Must)我们要对 ない形 (Lesson 12) 进行再加工。 公式： \text{Verb(ない形 去掉い)} + \text{なければ} + \text{なりません}nakereba narimasen 拆解： V-ない (nai): 不做。 なければ (nakereba): 如果不…的话 (这是 nai 的假定形)。 ければ：如果… なりません (narimasen): 不成/不行。 合体直译：如果不…就不行 $\rightarrow$ 必须做。 变形演示 (Implementation)： 食 (た) べる (吃) Step 1 (Nai): 食 (た) べ...
23 禁止形 な 命令形 え段
🔍 动词变形进度盘点 (Status Check) 编号 名称 状态 对应课程 备注 ① ます形 (Masu) ✅ 已学 Lesson 4 礼貌体基础 ② て形 (Te) ✅ 已学 Lesson 8 连接/进行 ③ た形 (Ta) ✅ 已学 Lesson 14 过去/经验 ④ ない形 (Nai) ✅ 已学 Lesson 12 否定 ⑤ 命令形 ❌ 未学 - “给我去！” ⑥ 意志形 ✅ 已学 Lesson 17 “吧/打算” ⑦ ば形 (Ba) ❌ 未学 - “如果…” (条件) ⑧ 可能形 ✅ 已学 Lesson 16 “能做” ⑨ 被動形 ❌ 未学 - “被…” (受身) ⑩ 尊敬語 ❌ 未学 - (通常与被动形同形) ⑪ 使役形 ❌ 未学 - “让…” ⑫ 使役被動 ❌ 未学 - “被迫…” (最难变形) ⑬ 禁止形 ❌ 未学 - “别做！” Lesson 23: 动词总复习 & 绝对指令 (Imperative & Prohibitive)本课目标： 快速并在脑海中索引已学的 6 ...
22 なる 变成，成为
Lesson 22: 状态的跃迁 —— “变化”的算法 (Becoming)我们在之前的课程中描述的都是静态属性（它是红色的、它是安静的）。但这节课我们要引入时间维度：从一个状态变成了另一个状态（变红了、变安静了、成为了医生）。 核心动词只有一个：なる (naru)。意思是：成为 / 变得 (To become)。 1. 算法矩阵 (The Logic Matrix)なる 是一个 G1 (五段) 动词 (narimasu / natta)。接续规则依然取决于前面的词性（是 i 还是 na/名词）。 前置词类 算法 (Algorithm) 例子 i-形容词 去 i + く (ku) + なる 高 (たか) い $\rightarrow$ 高 (たか) く なる (变贵/变高) na-形容词 直接 + に (ni) + なる 元気 (げんき) $\rightarrow$ 元気 (げんき) に なる (变精神/康复) 名词 (Noun) 直接 + に (ni) + なる 医者 (いしゃ) $\rightarrow$ 医者 (いしゃ) に なる (成为医生) ...
20 条件形 たら
Lesson 20: 假定与条件 —— 万能的“～たら” (Tara)日语中有四种表达“如果/条件”的方式（と, ば, たら, なら），这是 N4/N3 最让人头秃的难点。但对于初学者，只要掌握一个“最强王者”就够了：那就是 ～たら (Tara)。 它几乎可以覆盖 80% 的口语场景，既能表示“假设”，也能表示“确定发生后的顺序”。 1. 变形算法：基于“过去式”的扩展 (Extending Ta-form)名字叫 Tara，显而易见，它的前置条件是 Ta形 (Lesson 14)。算法极其简单：把所有词变成“过去式 (Ta形)”，然后加一个 ら (ra)。 动词 (Verb): 变成た形之后加ら 行 (い) く $\rightarrow$ 行 (い) った $\rightarrow$ 行 (い) ったら (要是去的话/去了以后) 飲 (の) む $\rightarrow$ 飲 (の) んだ $\rightarrow$ 飲 (の) んだら (要是喝的话) 来 (く) る $\rightarrow$ きた $\rightarrow$ き たら i-形容词 (Adj-i): ...
19 给与收 あげる、くれる｜貰う
Lesson 19: 物品的数据流 —— 授受关系 (Giving & Receiving) Part 1这是日语中最具“日本特色”的逻辑，也是中国学生最容易混淆的模块。在中文或英文中，”Give” 就是 “Give”，不管是“我给你”还是“你给我”，动词都是同一个。 但在日语中，动词的选择完全取决于“物品移动的方向”。你需要建立一个以 “我 (Me)” 为中心的空间坐标系。 1. 三大核心函数 (The 3 Core Functions) 动词 核心含义 数据流向 (Vector) あげる (ageru) 给 (别人) Outward / Sideways (我 $\rightarrow$ 他 / 他 $\rightarrow$ 他) くれる (kureru) (别人) 给我 Inward (他 $\rightarrow$ 我) 貰う もらう (morau) (我) 领受/得到 Pull / Get (我 $\leftarrow$ 他) ⚠️ 铁律 (Critical Rule)： 如果你是 Giver (我给你)，必须用 あげる。 如...
18 比较级和最高级
Lesson 18: 排序算法 —— 比较级与最高级在英语中，比较级需要变形 (big $\rightarrow$ bigger) 或加词 (more expensive)。在日语中，形容词不需要任何变形。我们只需要引入一个“参照物标记”：より (yori)。 1. 比较级：A 比 B 更… (A > B)核心逻辑： A \text{ は } B \text{ より } \text{ Adj } \text{ です} より (yori)：功能是“Than” (比起…)。 语序直译：$A$ (Topic)，$B$ (Reference)，Adj。 $\rightarrow$ 至于 $A$ 嘛，比起 $B$ 来说，是 Adj 的。 实战演练 (Implementation)： 场景：中国比日本大。 $A$: 中国 (ちゅうごく) $B$: 日本 (にほん) Adj: 大 (おお) きい Sentence: 中国 (ちゅうごく) は 日本 (にほん) より 大 (おお) きい です。 场景：这辆车比那辆车贵。 この 車 (くるま) は その 車 (くるま) より 高 ...
17 意志形 お段+う、よう
Lesson 17: 意志的算法 —— 意向形 (Volitional Form)学会了“能做 (Can)”，接下来我们要学“想做/打算做 (Will / Shall)”。在 Lesson 4 中，我们学过礼貌的邀请 “～ましょう” (Let’s do)。今天学的 意向形，就是它的简体版本。 更重要的是，它和另一个语法组合，可以表达“我打算做…”这个核心逻辑。 1. 变形算法 (The Conjugation Algorithm)核心逻辑是把词尾往 “o段” 靠拢，并加上长音 u。 Group 2 (一段动词): 简单拼接 逻辑: 去掉 る，加 よう。 食 (た) べる $\rightarrow$ 食 (た) べよう (tabeyou) 見 (み) る $\rightarrow$ 見 (み) よう (miyou) 寝 (ね) る $\rightarrow$ 寝 (ね) よう (neyou) Group 3 (不规则动词): 死记 する $\rightarrow$ しよう (shiyou) 来 (く) る $\rightarrow$ 来 (こ) よう (koyou) (注意汉...
3 有：います、あります
Lesson 3: 存在句的逻辑 —— “有”生命的二元分类在中文里，“是”（定义）和“在/有”（存在）经常容易混淆（比如文言文的“是”有时表存在）。但在日语中，这两个系统是严格分离的。 $A \text{ は } B \text{ です}$ $\rightarrow$ Definition (A = B) $A \text{ が } \text{ あります / います }$ $\rightarrow$ Existence (There is an A) 而且，日语的存在动词有一个强制的二元分类器：有生命 vs 无生命。 1. 核心动词 (The Kernel Functions) あります (Arimasu)【原型：ある】：用于无生命物体（物体、植物、抽象概念）。 逻辑：Static, Non-living. (e.g., 书、树木、ATM、时间) います (Imasu)【原型：いる】：用于有生命物体（人、动物）。 逻辑：Dynamic, Living, Volitional. (e.g., 老师、猫、鬼) あります/います本质上是ある/いる的ます形 ⚠️ 易...
5 Image Segmentation
1. 任务定义与分类图像分割的核心是将图像中的每个像素分类到某个特定的标签。 语义分割 (Semantic Segmentation)：将图像中的像素分类为“猫”、“草地”、“天空”等类别。不区分同一类别的不同实例（例如，两头牛被视为同一个“牛”类别的区域）。 实例分割 (Instance Segmentation)：不仅要分类像素，还要区分同一类别的不同物体（例如，牛A和牛B是不同的实例）。 分类 vs. 分割： 图像分类：输入 $3 \times H \times W$，输出一个 1000 维的向量（类别概率）。 语义分割：输入 $3 \times H \times W$，输出 $C \times H \times W$ 的特征图（每个像素的类别概率）。 2. 早期方法与演进2.1 滑动窗口 (Sliding Window)最直观的方法是用一个小窗口遍历图像，提取每个窗口的特征并分类中心像素。 缺点：计算效率极低。相邻窗口有大量重叠区域，重复计算严重，且感受野受限，无法捕捉全局上下文。 2.2 全卷积化 (Fully Convolutional)为了解决效率问题...
2 Visualization and Understanding -- breaking down CNN gradients and parameters
在 CNN 取得巨大成功后，一个核心问题随之而来：“神经网络到底学到了什么？” 我们常常把深度网络称为“黑盒”，而这一章的内容就是试图打开这个黑盒，通过可视化手段来解释网络的内部运作机制。 第一部分：可视化网络内部 (Visualizing Weights & Activations)我们要看网络内部到底长什么样，最直接的方法就是看它的权重（Weights） 和激活值（Activations）。 1. 可视化第一层卷积核 (Visualizing First Layer Filters) 现象：当我们把 CNN 第一层卷积核（例如 $64 \times 3 \times 7 \times 7$）可视化出来时，会发现它们惊人地相似，无论是在 AlexNet、ResNet 还是其他网络中 。 解释：第一层卷积核主要学到的是边缘（Edges） 和颜色斑点（Blobs）。这是因为图像的局部统计特性决定了边缘是构成视觉世界的最基本元素。这与人类视觉皮层 V1 区的感受野非常相似。 局限：直接可视化权重只对第一层有效。更高层的卷积核处理的是上一层的特征图，维度更高且抽象，直接看权重...