2024新人教版七年级（上册）Unit 4单词及重点单词详解！
1、biology [baɪ'ɒlədʒi] n. 生物学
2、IT abbr. (=information technology) 信息技术
3、geography [dʒi'ɒɡrəfi] n. 地理(学)
4、history ['hɪstri] n. 历史；历史课
5、boring ['bɔːrɪŋ] adj. 乏味的；令人生厌的
6、useful ['juːsfl] adj. 有用的；有益的
7、exciting [ɪk'saɪtɪŋ] adj. 令人激动的；使人兴奋的
【“-ing”结尾的形容词“-ed”结尾的形容词】
“-ing”结尾的形容词用表示某种状态或者特性； “-ed”结尾的形容词用来表示某种感觉或者情绪。
1、interest（使感兴趣）
-interesting（令人感兴趣的）
-interested（感兴趣的）
2、excite（使兴奋）
-exciting（令人兴奋的）
-excited（感兴奋的）
3、satisfy（使满意）
-satisfying（令人满意的）
-satisfied（感到满意的）
4、relax（使放松）
-relaxing（令人放松的）
-relaxed（感到放松的）
5、surprise（使惊讶）
-surprising（令人惊讶的）
-surprised（感到惊讶的）
6、bore（使厌烦）
-boring（令人厌烦的）
-bored（感到厌烦的）
【练一练】
①The book is________ (interest).
②I am _______ (interest) in the movie.
③The________(excite) news makes everyone______(excite).
④The man is _________(surprise)at the news.
⑤I don’t like history. Because I think it is__________(bore).
⑥I am____(satisfy) with the result of the game.
8、past [pɑːst] n. 过去；过去的事情 adj. 过去的 prep. 在……之后
9、be good with 灵巧的；善于应付……的
10、number ['nʌmbə(r)] n. 数字；号码
11、help sb with sth.帮助某人做(某事)
12、reason ['riːzn] n. 原因；理由
13、listen to 听；倾听
14、be good at 擅长
15、remember [rɪ'membə(r)] v. 记住；记起
①【remember to do sth.】
不要忘了做什么事(还没有做)
②【remebemr doing sth. 】
想起什么没做(已经做过某事）
Please remember to send the letter for me. 请记得为我发这封信。
I don't remember eating such food somewhere.我不记得在哪里吃过这种食物
记：remember doing something 是回忆过去做过的一件事；remember to do something 是提醒某人要去做某事。
Remember to turn off the light. 记着要关灯啊。
Remember to feed the dog. 记着要喂狗啊。
Remember to say “please”. 记着要说“请”。
如果你想告诉某人你之前做过某事，应该说：
I remember closing the door. Who opened it? 我记得我把门关上了。谁把它又打开了？
I don't remember meeting you before. Are you sure we have met? 我不记得之前见过你。你确定我们已经认识？
16、everyone ['evriwʌn] pron. 每人；所有人
17、as [əz] prep. 如同；座位 conj. 当……时；由于
18、AM (=a.m.) 上午 PM (=p.m.) 下午
19、French [frentʃ] n. 法语 adj. 法国的；法国人的
20、excellent ['eksələnt] adj. 优秀的；极好的
21、instrument ['ɪnstrəmənt] n. 器械；工具
22、singer ['sɪŋə(r)] n. 歌手
23、future ['fjuːtʃə(r)] n. 将来；未来
24、in the future 将来；未来
【In the future 和In future的用法】
【in the future】意为“在将来”，指在将来的某一时刻，一般指相对遥远的未来。表未在不远的将来用 in the near future。
No one knows what will happen in the future.没有人知道将来会发生什么。
He will get married in the near future.在不久的将来，他会结婚。
【in future】意为“今后，从今以后”，强调从现在开始计算，相当于 from now on.
I hope you will be more careful in future.我希望你今后更加认真一些。
Make sure the door is never left unlocked in future.从今以后，千万别忘记锁好门户。
25、term [tɜːm] n. 学期
26、work out 计算出；解决
27、problem ['prɒbləm] n. 难题；困难
【problem与question的区别】
①problem
n. 问题；疑难问题；习题；引起麻烦的人
adj. 成问题的；难处理的；关于社会问题
作“问题”解，常指客观存在的并有待解决的困难或问题，也可指提出来的疑难问题，还可指数字、事实等方面的问题、习题或思考题。problem可用于答语中，与否定词连用，表示“没有问题”，如social problem 社会问题
housing problem 住房问题
technical problem 技术问题
practical problem 实际问题
economic problem 经济问题
I do not have a simple solution to the drug problem.我并没有一个简单的解决毒品问题的方法。question n. 问题；疑问；怀疑；议题 vt. 问(某人)问题；对(某事物)表示基本意思是需要回答的“问题”，尤其指讨论中的事物，需要决定的事物、查询、事件等，即“议题，难题”，是可数名词。
②question也可作“质疑”解，指不能肯定的事情或问题，是不可数名词，常与介词 about 连用。out of question 毫无疑问
out of the question 不可能的; 绝不可能
in question 正在考虑；讨论中的
beyond question 毫无疑问；毋庸置疑
They asked a great many questions about England...他们问了一大堆有关英格兰的问题。
They asked a lot of questions about China.他们问了许多有关中国的问题。
—May I ask some questions? 我可以问几个问题吗？
—That’s no problem. I can lend you my money. 没问题，我可以把我的钱借给你。
What's your question? Can you answer it? 你的问题是什么？你能自己回答吗?
What's your problem? Can you solve it by yourself? 你的问题(困难)是什么？你能自己解決吗?
The question is too difficult, she couldn't answer it. 这个问题太难了，她无法解答。
She couldn't get the job; the problem is that she is a woman. (She couldn't solve it.)她不能谋得那份工作；问题是她是女人。(她无法解决。)
You can ask the teacher if you have got any question.如果你有任何问题，你可以问老师。
She spent all day trying to solve this technical problem.她花了一整天尝试着解决这个技术问题。
28、in class 课堂上
29、magic ['mædʒɪk] n. 魔法；魔力；魔术 adj. 有魔力的；有神奇力量的
magical（adj.神奇的，有魔力的）
magician（n.魔术师）
30、life [laɪf] n. 生活；生命
①life 表示“生命”时,若表示泛指意义或抽象意义,为不可数名词。如：
Stones don’t have life. 石头没有生命。
How did life begin? 生命是怎样开始的?
At last he knew the meaning of life. 他最后了解了生命的意义。
②life若表示具体的“性命”,则为可数名词。如：
One careless step may cost a life. 一步不小心可能会丧命。
Several lives were lost in the accident. 这次事故中有好几个人丧生。
③life表示“一生”“一辈子”时,通常为可数名词。
She led a long and happy life. 她度过了长寿幸福的一生。
④life泛指“人生”时为不可数名词。如：
What was his aim in life? 他人生的目的是什么?
⑤如果life表示具体的“生平”“传记”时,为可数名词.
He has written a new life of Newton. 他写了一本新的牛顿传。
⑥life表示“生气”“活力”等,通常为不可数名词.
Children were full of life this morning. 孩子们今天早晨充满活力。
There were signs of life in the forest as the sun rose.太阳升起时,森林里有了人类活动的迹象。
31、scientist ['saɪəntɪst] n. 科学家
32、Baker ['beɪkə(r)] 贝克 Mike [maɪk] 迈克
33、Davis ['deivis] 戴维斯
34、Canada ['kænədə] 加拿大
为什么我劝你不要当数据科学家？
数据科学家这一职位越来越火热，人人都想从事数据科学，这不仅因为这份工作听上去高大上，更重要的是，它真的是一份高薪的工作。但是，数据科学家是人人都能做得来的吗？
本文系一篇观点文章，我很乐意听到读者的反驳意见。
成为一名数据科学家是每个人的梦想。甚至连奶奶级的人也想当数据科学家。但是，尽管数据科学可能是 21 世纪最性感的工作，但另一个报酬也同样丰厚的高薪职业——软件工程师，却被低估了。
我经常会收到写刚毕业的学生和想改行的人写来的信，向我寻求从事数据科学的建议。我给他们回信说应该要去做软件工程师。
鉴于我在数据科学家和软件工程师都有经验，我会试着说服你去成为软件工程师。
1. 软件工程的工作岗位更多
与数据科学相比，软件工程领域的工作岗位要多上一个数量级。
下面是我在 Google 上搜索 Indeed（一家招聘网站）上的 “数据科学家 ” （Data Scientist）和 “软件工程师 ” （Software Engineer）岗位的截图。
从搜索结果来看，数据科学岗位有 7616 个，而软件工程的岗位有 538893 个！这还只是美国的就业情况，但其他国家也显示出类似的结果。
据 Glassdoor 的调查结果称，数据科学家的收入更高，但以我未经验证的假设是，数据科学领域的工作平均而言也更高级。
也就是说，如果你得到了 Open AI 给的 100 万美元薪水的工作机会，我会建议你要抓住这个机会。
2. “数据科学” 的含义还没有达成共识
管理层对 “数据科学” 的含义往往没有达成共识。也有可能是由于业务上的限制，他们没有办法生搬硬套一个角色框架。
这意味着 “数据科学家” 的职责因公司而异。
虽然从软件工程师到数据科学家之间的理想角色有可能存在，但在现实中却不大可能实现。这点对于那些仍在建设基础设施的初创公司来说尤为如此。
被录用的应聘者最终都是为了解决公司目前需要解决的问题，而不是他们可能被录用的 “角色” 。
来自该领域同事的轶事证据是，许多数据科学家发现，自己像软件工程师一样也要编写后端代码。我还认识其他所谓的 “数据科学家” ，他们是用 Excel 处理财务数据。
而这与参加过 Kaggle 的你的期望大相径庭。
3. 数据科学是孤军奋战的工作
大多数公司并不像软件工程师那样需要那么多的数据科学家。其他公司正在招聘他们的第一位数据科学家。
由于这个原因，许多数据科学家最终都将是孤军奋战，即使他们和开发人员在同一张桌子上工作，也是如此。
这可能会导致很难获得反馈和第二种意见。软件工程师要么不懂预测建模，要么忙于处理完全不同的问题。
相比之下，在软件工程团队的好处之一就是能够对同事们说： “我认为我们应该用 XYZ 的方式实现 ABC。你有什么看法？” 。
要从事数据科学的工作，请做好和你自己或者一只橡皮鸭进行这样的对话的准备。
4. 数据科学是探索性的工作
你要做好与管理层进行尴尬对话的准备，解释为什么你花了两个礼拜的时间做的东西还不能用。
致力于解决已解决的问题与未解决的问题，是软件开发与人工智能的根本区别之一。
撇开错误和约束不谈，在开始任何工作之前，你就应该知道大多数软件工程项目是否可行。但在机器学习领域就不能这样说了，因为你只有在构建模型之后才会知道模型是否有效。
5. 公司还没有为人工智能做好准备
即使在每家公司都是人工智能公司的时代，大多数公司也不具备支持人工智能的基础设施，甚至不需要它。
最近，一家快速扩张的初创公司的数据科学负责人在与我喝咖啡的时候分享了一些建议。
首先，要找出问题所在，然后构建基础设置，再引入数据科学家。这可不是一个快速的过程。（我的转述大意）
最近，另一家知名公司的从事数据科学的零号员工向我发泄。她吐槽称，她被迫在笔记本电脑上而不是在云端上的大数据训练人工智能模型。
如果你被录用后没有具体的问题需要解决，或者公司没有做好数据科学的准备，你可能会发现自己很难提升价值。
6. 软件工程传授通用技能
成为一名初级软件工程师就像获得了技术领域的 MBA，你所学到的东西都只不过是沧海一粟。
你要学习数据库、云技术、部署、安全性和编写简洁的代码。
你要通过观察 Scrum 领导、高级开发人员或项目经理来学习如何管理软件的开发。
你要通过代码审查来得到指导。
如果你进入的公司拥有一支成熟的工程团队，你几乎可以保证你会很快提升自己的技能，并打造出一个通才的背景。
7. 软件工程更具可转移性
通过提供更全面的技术体验，当你决定是时候改变时，软件工程提供了更好的退出机会。
DevOps、安全、前端、后端、分布式系统、商业智能、数据工程、数据科学……
我认识一些从软件行业改行到数据科学的开发人员。如果你浏览一下数据科学的岗位描述，你会立即注意到，岗位描述到处都是核心的软件开发技能。
如果你能构建端到端的项目，那么你还可以做更多的工作，而不仅仅是为 Kaggle 构建模型。你可以采用该模型，将其产品化，设置授权和条码，然后开始向用户收取访问费用。这就是你自己的初创公司。
我从来不认为数据科学是不可转移的。根据数据做出决策是一项杀手级技能。但随着我们变得越来越以数据为导向，这也将成为我们每一项工作的一部分。
8. 机器学习将成为软件工程师的工具
随着人工智能的产品化和易于使用，软件工程师将开始使用人工智能来解决他们的问题。
我可以用一下午的时间教会开发者如何构建 Sklearn 分类器。但这并不意味着他们可以构建下一个 AlphaGo，不过，这确实给了他们一个替代基于用户输入的硬编码条件逻辑的选择。
数据科学家有专业知识，比如统计学，以及对模型如何工作的直觉。但 DevOps 和安全工程师也有自己的专业知识。
我认为这些都是常见的，没有什么不同。 一个经验丰富的软件专业人员在不同专业之间的转换速度比一个新入行的人选择一个专业的速度要快一个数量级。
虽然我不认为我们会看到数据科学完全合并到软件工程中，但我确实感觉数据科学有可能会成为另一个软件工程专业。
9. 人工智能不会取代软件工程师
尽管这观点听起来很傻，但我在 2014 年进入了软件工程领域，因为我担心人工智能会让其他工作都被淘汰。
然而从那时起，这一状况就几乎没怎么变过。技术采用的速度很慢，人工智能的应用范围比媒体想象的要窄得多。
与其他专业相比，机器学习离自动化软件工程更远。虽然我们有初创公司在构建酷炫的产品，比如人工智能代码完成，但编写代码并不是真正的工作。这项工作是用技术来解决问题。
在奇点出现之前，软件工程仍然将是一项宝贵的高薪技能。
结 语
首先，本文所述都是轶事。其次，我意识到我将数据科学家、机器学习工程师和人工智能研究人员混为一谈了。但我认为，这些论点仍然值得考虑，因为这是你的职业。
我姑妄言之，你姑妄听之，不必太过当真。我希望你自己研究一下，然后再做决定。这毕竟是作为数据科学家的一部分。
说到底，我们的工作就是解决问题。
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