
【计】 descriptor attribute matrix
【计】 descriptor
belong to; category; dependents; genus; subordinate to
【医】 genera; genus; group; herd
matrix
【计】 matrix
【化】 matrix
【经】 matrices; matrix
在汉英词典与计算机科学交叉领域中,"描述符属性矩阵"(Descriptor Attribute Matrix)指一种将对象特征以结构化矩阵形式表达的数据模型。其核心构成包含三层语义:
描述符层(Descriptor Layer) 通过特征向量(Feature Vector)量化描述对象特性,例如图像处理中采用SIFT或HOG算法提取的局部纹理特征。每个描述符对应矩阵的行向量,实现多维空间映射。
属性关联层(Attribute Association) 通过协方差矩阵建立跨维度关联规则,采用正交分解方法消除冗余属性。参考ACM Computing Surveys的矩阵降维理论,典型应用包括主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)。
语义映射层(Semantic Mapping) 依据ISO/IEC 2382标准,通过特征值分解实现机器可读语义编码。该过程满足: $$ lambdai = argmax{v eq 0} frac{v^TSigma v}{v^Tv} $$ 其中Σ表示协方差矩阵,λ_i为特征值。
该模型在模式识别、机器翻译等领域具有普适性,如IEEE Transactions on Pattern Analysis验证的跨语言特征映射机制,可通过正交基变换实现汉英词典的语义等价转换。
“描述符属性矩阵”并非Python中的标准术语,可能是对“描述符”和“属性管理”相关概念的组合或误解。以下结合描述符的核心概念进行解释:
描述符是Python中实现了特定协议(__get__
、__set__
、__delete__
方法)的类,用于管理类属性的访问逻辑。它允许将多个属性的存取行为统一封装。
例如:
class Descriptor:
def __get__(self, instance, owner):
return instance._value
def __set__(self, instance, value):
instance._value = value * 2# 自定义赋值逻辑
property
是Python内置的描述符类型。若将“矩阵”理解为多个属性通过描述符结构化管理的模式,可能的场景是:
假设需要为多个属性统一添加类型检查:
class TypedDescriptor:
def __init__(self, type_):
self.type_ = type_
def __set__(self, instance, value):
if not isinstance(value, self.type_):
raise TypeError(f"需输入{self.type_}类型")
instance.__dict__[self.name] = value
class Person:
name = TypedDescriptor(str) # 管理name属性
age = TypedDescriptor(int)# 管理age属性
建议结合具体代码场景进一步确认问题意图。
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