数据扩充块英文解释翻译、数据扩充块的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 data extend block; DEB

data
【计】 D; data
【化】 data
【经】 data; datum; figure; quantitative data

augment; expansion; extend; extension; strengthen
【经】 expand; expansion

lump; agglomeration; clump; dollop; loaf
【计】 B; block
【医】 block; lump; mass; massa

在汉英词典视角下，“数据扩充块”是一个结合了计算机科学（特别是机器学习/深度学习）的专业复合术语。其核心含义解析如下：

1. 术语构成解析

数据扩充 (Data Augmentation): 指通过特定技术手段（如旋转、裁剪、添加噪声等）对原始数据集进行修改或扩展，生成新的、多样化的训练样本的过程。目的是增加数据量、提高模型泛化能力、防止过拟合。
- 英文对应： Data Augmentation
块 (Block): 在计算机科学中常指代一个模块化、可复用的代码单元或功能组件。它封装了特定的功能逻辑，可以被独立调用或组合到更大的系统中。
- 英文对应： Block (in programming/modular design context)

2. 整体含义 “数据扩充块”特指在机器学习模型训练流程中，一个封装了数据扩充功能的独立模块或代码组件。它不是一个通用的词典词汇，而是特定技术领域内的应用概念。

3. 技术实现与应用在深度学习框架（如TensorFlow, PyTorch）中，“数据扩充块”通常体现为一个可调用的类或函数：

4. 核心价值在机器学习实践中，使用“数据扩充块”而非零散的变换操作，主要带来以下优势：

5. 权威参考来源关于“数据扩充块”的具体实现和应用，可参考主流深度学习框架的官方文档：

TensorFlow 中的 tf.keras.layers (如 RandomFlip, RandomRotation) 或 tf.image 模块常被组合构建数据扩充流程： TensorFlow Data Augmentation Tutorial (https://www.tensorflow.org/tutorials/images/data_augmentation)
PyTorch 通常使用 torchvision.transforms 模块组合各种变换（如 Compose([RandomHorizontalFlip, RandomRotation(10)])）形成一个“扩充块”： PyTorch Transforms Documentation (https://pytorch.org/vision/stable/transforms.html)
学术论文在描述方法时，常提及将数据扩充作为模型训练流程中的一个模块化步骤。

"数据扩充块"可能为用户对Oracle数据库存储结构中"数据扩展（extent）"的表述误差。以下是相关术语的详细解释：

数据块（Data Block）
- Oracle数据库的最小存储单位，对应物理磁盘上的连续空间（如标准块大小为8KB）
- 存储实际数据记录、索引条目等基本信息单元
- 逻辑操作的最小粒度，读写操作以块为单位进行
数据扩展（Extent）
- 由一组连续的数据块组成的逻辑存储单元
- 当表、索引等对象需要更多空间时，Oracle会分配一个扩展
- 例如：新建表时自动分配初始扩展，数据增长时追加新扩展
段（Segment）
- 更高一级的存储结构，由多个扩展组成
- 对应数据库对象（如表段、索引段、临时段等）
- 管理对象所有已分配和未使用的扩展空间

可能混淆点说明：
"数据扩充块"这一术语在Oracle官方文档中未出现，推测可能指以下两种场景：
①数据扩展（Extent）：即动态扩充存储空间时分配的连续块组
②块空间扩充：指通过参数INITIAL/NEXT调整数据块扩展策略

建议通过DBA_EXTENTS视图查看具体对象的扩展分配情况。