缺省向量值英文解释翻译、缺省向量值的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 default vector value

分词翻译：

缺的英语翻译：

be short of; imperfect; lack; minus
【医】 a-

省的英语翻译：

be aware; critically; examine oneself; omit; province; save; visit
【法】 province

向量的英语翻译：

vector
【计】 V; vector quantity
【医】 vector; vector quantity

值的英语翻译：

cost; value; happen to; on duty
【医】 number; titer; titre; value

专业解析

在计算机科学与编程领域，“缺省向量值”是一个复合术语，其含义可从以下角度解析：

术语拆解与核心概念
- 缺省 (quē shěng / Default)：指当未明确指定或提供时，系统、程序或函数自动采用的预设值或行为。其核心在于“当没有其他选择时，就使用这个”。
- 向量 (xiàng liàng / Vector)：在数学和计算机科学中，向量通常指一个有序的元素序列（如一维数组），每个元素可通过索引访问。它可以表示方向、大小或一组相关的数据点。
- 值 (zhí / Value)：指存储在变量、数据结构元素或参数中的具体数据内容。
- 组合义： “缺省向量值”指当未显式提供或指定一个向量时，系统或函数内部自动使用的预设向量。这个预设向量包含一组有序的默认元素值。
应用场景与作用
- 函数/方法参数：在定义函数或方法时，可以为向量类型的参数设置一个缺省值。当调用者未传递该参数时，函数内部就使用这个预设的向量值进行计算或操作。
- 数据结构初始化：在创建向量类型的数据结构（如数组、列表、NumPy数组、TensorFlow/PyTorch张量等）时，如果没有提供初始数据，可能会使用一个预定义的缺省向量值进行填充（例如全零向量、全一向量、空向量等）。
- 配置与设置：在软件配置或算法设置中，某些选项可能需要一个向量作为输入（如初始权重、偏移量）。如果用户未配置，系统会采用内置的缺省向量值。
- 容错与简化：提供缺省值可以简化用户接口（用户不必总是提供所有参数），并在用户遗漏输入时提供合理的默认行为，避免程序错误或未定义行为。
示例说明
- 假设一个函数 calculate_distance(point, reference_point=[0.0, 0.0]) 用于计算点到参考点的距离。这里的 reference_point 参数是一个向量（二维坐标），其缺省值被设置为 [0.0, 0.0]（即原点）。如果调用函数时只提供了 point 参数（如 calculate_distance([3.0, 4.0])），则函数内部会自动使用缺省向量值 [0.0, 0.0] 作为参考点进行计算。
- 在机器学习库中，初始化一个权重矩阵时，如果没有指定初始化方法，库可能会自动使用一个全零向量作为初始权重（虽然实践中常用更复杂的初始化方法，但全零向量是一个概念上最简单的缺省值）。

权威性参考来源说明：

术语定义基础：对“缺省”、“向量”等核心术语的定义，参考了计算机科学和数学领域的标准概念，这些概念在权威教材和标准文档中广泛使用。
- 来源：全国科学技术名词审定委员会发布的《计算机科学技术名词》等规范文件对相关术语有权威定义。
编程实践依据：关于缺省参数（包括向量类型缺省值）的使用是主流编程语言（如Python, C++, Java等）的标准特性，其语义和用法在官方语言规范文档中有明确规定。
- 来源： Python官方文档中关于函数定义和缺省参数值的章节。
技术实现背景：在数值计算和科学计算库（如NumPy, SciPy, TensorFlow, PyTorch）中，数组/张量的初始化行为（包括可能的缺省值逻辑）在其官方文档和API参考中有详细描述。
- 来源： NumPy官方文档中关于数组创建和初始化的部分。

“缺省向量值”指在未明确指定的情况下，由系统或程序自动采用的预设向量数据。它是编程中简化接口、提供合理默认行为的一种重要机制，广泛应用于函数参数、数据结构初始化和配置设置等场景。其核心概念建立在“缺省值”和“向量”这两个基础术语之上。

网络扩展解释

“缺省向量值”是一个结合计算机科学与数学概念的术语，需拆解为两部分理解：

1. 缺省（Default）指系统或程序中预设的默认值。当用户未主动指定参数时，系统会自动采用该预设值。例如：

编程函数中若未传入参数，则使用缺省值
软件配置未修改时保持默认设置

2. 向量值（Vector Value）数学中的向量指具有大小和方向的量，在计算机领域常表示为有序数值集合。例如：

机器学习中的特征向量（如[0.2, 0.5, 0.3]）
图形学中的坐标向量（如三维坐标[x,y,z]）

组合含义指在特定场景下未明确指定向量参数时，系统自动采用的预设向量。常见应用场景：

算法初始化：如神经网络权重向量未设置时，采用全零或随机分布的缺省向量
API接口：调用向量计算接口时未传参，返回基准向量（如单位向量）
数据填充：数据库字段缺失时，自动补全为预定义的默认向量

示例

# 函数定义中的缺省向量参数
def calculate(vector=[1.0, 0.0, 0.0]):# 缺省为单位向量
return vector.norm()

由于该术语未形成标准化定义，具体含义需结合上下文判断。建议提供更多使用场景信息以获取更精准的解释。