预付有什么含义？

预付有什么含义？

预先支付，会计中的预付不行成购入事实，只是一个把款付出的往来事实。

预付账款是指企业按照购货合同的规定，预先以货币资金或货币等价物支付供应单位的款项。在日常核算中，预付账款按实际付出的金额入账，如预付的材料、商品采购货款、必须预先发放的在以后收回的农副产品预购定金等。对购货企业来说，预付账款是一项流动资产。预付账款一般包括预付的货款、预付的购货定金。施工企业的预付账款主要包括预付工程款、预付备料款等。

预付账款指买卖双方协议商定，由购货方预先支付一部分货款给供应方而发生的一项债权。预付账款一般包括预付的货款、预付的购货定金。施工企业的预付账款主要包括预付工程款、预付备料款等。预付账款是预先付给供货方客户的款项，也是公司债权的组成部分。

作为流动资产，预付账款不是用货币抵偿的，而是要求企业在短期内以某种商品、提供劳务或服务来抵偿。借方登记企业向供货商预付的货款，贷方登记企业收到所购物品应结转的预付货款，期末借方余额反映企业向供货单位预付而尚未发出货物的预付货款；本科目期末借方余额，反映企业预付的款项；期末如为贷方余额，反映企业尚未补货和获得劳务的款项。

预付账款属于会计要素中的资产，通俗点就是暂存别处的钱，在没有发生交易之前，钱还是你的，所以是资产。

预订是把钱交给旅店,预付是把钱交给携程。一般情况下在临近入住或房源紧张的情况下才必须预付,平时可以选择预订,这样对你来说选择余地比较大,临近入住突然有事可以撤销预订。

预订酒店时的注意事项：

1、在大部分情况下，客人预订酒店的订房费是与订房媒介结算。客人与酒店之间没有结算关系，订房费一般已包房费、服务费及 *** 税，但不包客人使用房间长途电话、客房小酒吧以及在酒店内签单的费用，因此客人在入住时，酒店前台职员可能会要求客人「刷卡」或交按金，然后在退房时结算房费以外的费用。

2、客人在订房后，一般凭房单或报姓名两种方式入住，若客人在登记入住时，酒店前台的职员表示查不到有关的订房记录，可叫对方先安排入住，然后第一时间与订房媒介联系或嘱咐酒店职员与订房媒介联系。

3、在客人与订房媒介中间一种常见的纠纷是：客人订房后，却不去入住，亦不通知订房媒介取消，结果被追收订房费。

4、酒店预付是指客人通过商旅网订房，在入住酒店前将全部房费交与商旅网，商旅网为客人提供房费发票。客人到酒店前台后，报姓名入住，在酒店只需支付除房费以外的其他费用。预付酒店最大特点就是价格便宜，预付酒店的价格通常比前台现付方式的价格平均便宜25%，部分酒店可能便宜的更多。另外，采用预付款方式预订酒店还可以在酒店客房紧张时得到优先的保证。

要看你站在什么立场来讨论这个问题。

你是出口商，做FOB ，那么海运费预付还是到付 是由你的收货人确认的，对你没有影响。

你是出口商，做CIF ，那么海运费预付还是到付，由你确认。一般来说 ，除非你收货国家有代理处，不然都会选择预付。

预付的，海单代理单都可以选择，到付的，一般只能做代理单了。

无论你是预付海运费还是到付海运费，一般船开前，甚至订舱前 都需要确认清楚。关系到是否有合适的代理，该收货国家是否能到付，等等具体的细节

宸：指屋檐，深邃的房屋，也指帝王的住所，宫殿，由此也引申为王位、帝王的代称。

旭：旭字的本义是指日出时发出的光明。后也指初升的太阳和光亮。人名用旭字最多的是旭东，其意义是旭日东升。

MOSAIC（马赛克）是做时装的。

“天然的艺术品”，这就是MOSAIC的品牌精神，

MOSAIC代表着自然纯净、高贵典雅的风格

很多女性都喜欢MOSAIC（马赛克）时装的，相信你也会喜欢的。

259,的意义是爱我长久或爱我天长地久.

glove是手套

好像有give love的意思~

1.中国首款导弹“东风一号”，代号1059

2.农药1059，中文名称 内吸磷

竹者重节，节者为信！所以竹子代表重节、重信！竹还是高雅、纯洁、虚心、有节的象征，古今庭园几乎无园不竹，居而有竹，则幽簧拂窗，清气满院；竹影婆娑，姿态入画，碧叶经冬不凋，清秀而又潇洒。古往今来，“不可一日无此君”已成了众多文人雅士的偏好。

回答问题 阅读短文，然后根据短文内容简要回答问题

词向量，顾名思义，就是使用向量来表达词。最常见的表达方式就是"one-hot"，其向量维度为整个语料库中词的总数，每一维代表语料库中的一个词（出现为1，不出现为0）。假设语料库为：

那么该语料库的字符集为：{I, like, deep, learning, NLP, enjoy, flying}，其对应的"one-hot"表达方式为：

“one-hot”表达方式的最大问题在于其只能表达词本身是否出现，而无法表达词与词之间的关系。为了解决此问题，便有了使用相邻词来表达词本身的方式。

基于窗口的共现矩阵是对词与词相邻关系的最直接表达。还是以上面的语料库为例，假设窗口大小为1（即以每一个词为中心，向左/右延伸长度为1），那对应的共现矩阵为：

由于共现是双向的，所以上述矩阵是对称的。随着语料库变大，该共现矩阵将会变的非常巨大，于是便需要通过SVD(Singular Value Decomposition)进行降维，相关理论在此不进行展开。但共现矩阵还是存在很多问题，如无法处理新词等。

另外一种基于词相邻关系的表达方式就是word2vec(Mikolov et al. 2013)，其主题思想是通过每一个词本身来预测其相邻的词。

回顾一下大部分机器学习模型的训练过程，先设定 Objective Function ，然后随机设定初始状态，再通过 Gradient Descent 进行迭代，逐步逼近最优解。 word2vec 模型本质上也一样，还是从 Objective Function 入手

第一个 Sigma 表示从头到尾过一遍语料库中的每一个词，第二个 Sigma 表示对于每一个词，过一遍其窗口内的所有词（除自己外）。最后一部分表示基于中心词预测其窗口内上下文的概率。如果基于本文开头的简短语料库，设定窗口大小为1，将 Objective Function 展开就会是这个样子

从 Objective Funection 的具体形式，可以看出 word2vec 与先前表达方式的本质区别，在这里引用一段英文资料的解释：

接下来，我们需要弄清楚 p 究竟是什么。首先，我们的目标是得到语料库中每一个词的向量表示方法，所以相应的变量应该是词向量；然后，在上述 Objective Function 中，语料库中每一个词既有可能做为中心词，也有可能做为上下文，为了区分这两种情况，我们会对每一个词分别维护两个向量。

继续，我们已经有了两个向量，那么最简单直接的想法就是 Cosine Similarity ，但它的结果区间是从-1到1，需要把它转化成0到1的概率区间，于是原论文中使用了 Softmax 函数。

至此，我们完成了最简单版本 word2vec 模型的 Objective Function 。接下来是迭代过程，迭代过程相对比较简单，分别两个向量进行求导，然后对语料库中每一个实例进行迭代

关于上述公式中的求导过程，感兴趣的同学可以看看 斯坦福的公开课 ，自己也在纸上演算了一遍：

上述 word2vec 推导只是原论文中最简单的模型，后续我会针对复杂模型单独进行整理分析。

上面，我们已经梳理了基于共现矩阵与 word2vec 的词向量表达方式。相比而言，基于共现矩阵的词向量表达方式训练速度快、充分利用了统计信息，主要用于计算词与词的相似度；而 word2vec 词向量表达方式训练速度相对较慢，并没有充分利用统计信息，但能表达出更加复杂的信息。 GloVe 模型结合了两者的优势，训练速度比 word2vec 更快，其效果与 word2vec 相当，甚至更好一些。其 Objective Function 为：

其中 P 为两个词在原语料库中的共现次数， f 为共现次数与权重的函数关系， Objective Function 的主体思想为：

基于上面的思想，便有了下述 f 函数形式：

这个 是斯坦福的官方链接，包含了论文以及实现，感兴趣的同学可以试试。

答案

小题1

white.

小题2No

小题3black.

小题4

No

小题5They

are

in

Mrs

King’s

bag

答案解析试题分析：本文讲述了金夫人找手套的事。

小题1根据My

gloves

are

white可知，Mrs

King的手套是白色的。故填White。

小题2本句是一般疑问句，要用yes和no回答。根据They

are

in

my

bag.可知，她的手套在袋子中，不在沙发上。故用No。

小题3根据here’s

a

glove

under

the

chair.

It’s

black.可知，本题应该是black“黑色的”。

小题4根据They

are

in

my

bag.可知，她的手套在袋子中，不在餐厅中。故用No。

小题5根据They

are

in

my

bag可知，手套在她的袋子中。故应该回答为They

are

in

Mrs

King’s

bag。

考点：本题考查阅读简答。

点评：阅读时注意文中提到的位置，注意细节的描述。注意问句的方式，区别是特殊疑问句还是一般疑问句。本题的2、3、5小题是重复的考查一个问题，所以题目的设计不是很合理。

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