赖特：斯特林机遇，阿森纳需全力以赴。

哈弗茨不幸受伤之后，伊恩-赖特在一次媒体采访中表达了他对阿森纳球员斯特林的观点。他坚信，斯特林现在必须为阿森纳全力以赴，展现出他的实力和价值。

当被问及斯特林是否能够填补哈弗茨留下的空缺时，赖特坚定地表示：“斯特林的机会已经来临，这是他必须全力以赴的时刻。他需要告诉自己：‘我必须完成任务。’否则，他将会带着深深的遗憾离开这支球队。”

赖特还提到了斯特林在过去的比赛中的表现。他回忆道：“我记得上次斯特林在替补登场后，短时间内就为球队带来了显著的贡献，那是在对阵曼联的比赛中。这正是我们希望从他身上看到的，他需要在替补登场后迅速发挥作用，为球队带来胜利。”

赖特也提到了阿森纳球迷的期待。他说：“阿森纳的球迷们也希望看到斯特林带来积极的影响。如果斯特林不能给球队带来期望中的贡献，那么他将不可避免地听到来自球迷们的叹息声。这样的处境对于任何球员来说都是不利的。”

本赛季至今，斯特林已经为阿森纳出场了18次，虽然只打进了一粒进球并送出了两次助攻，但他的表现仍然值得期待。现在，随着哈弗茨的受伤，斯特林有了更多的机会来证明自己的实力和价值。他需要全力以赴，不负赖特的期望，也不负阿森纳球迷的期待。.- 自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)的区别与联系是什么？

自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）是两个在人工智能领域中经常被提及的技术。虽然它们都涉及到计算机对人类语言的理解和处理，但它们之间存在一些区别和联系。

区别：

1. 定义与目标：机器学习是一种跨学科领域的技术，它通过计算机算法对大量数据进行学习以发现隐藏的模式和规律，而自然语言处理则是通过计算机理解、解释和应用人类语言的科学和技术。简单来说，机器学习关注于数据的处理和模式发现，而自然语言处理则更侧重于理解和生成人类语言的能力。

2. 算法与模型：机器学习主要依赖于各种算法和模型（如决策树、神经网络等）来对数据进行训练和预测。而自然语言处理则涉及更复杂的算法和技术（如词法分析、句法分析、语义理解等），这些技术使得计算机能够理解并生成人类语言的句子和段落。

3. 应用领域：机器学习在许多领域都有广泛的应用，如图像识别、预测模型、推荐系统等。而自然语言处理则主要用于文本分析、文本生成、智能问答等领域。

联系：

1. 相互依赖：尽管机器学习和自然语言处理在定义和目标上有所不同，但它们在很多方面是相互依赖的。例如，许多自然语言处理系统使用机器学习算法来分析和理解文本数据。同样地，机器学习也需要自然语言处理技术来处理和理解非结构化数据（如文本数据）。

2. 共同目标：无论是机器学习还是自然语言处理，其最终目标都是使计算机能够更好地理解和处理人类语言和行为。虽然它们的方法和技术有所不同，但它们都致力于实现这一共同目标。

总的来说，自然语言处理和机器学习在人工智能领域中都扮演着重要的角色。它们有着各自的特点和应用领域，但也相互依赖、共同推动着人工智能的发展。在未来的技术发展中，我们可能会看到这两个领域更加紧密地结合在一起。以上信息仅供参考，建议咨询相关领域专业人士以获取更准确的信息。