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pruned是什麼意思,pruned的意思翻譯、用法、同義詞、例句

輸入單詞

pruned英标

美:/'pruːnd/

類别

GRE

常用詞典

  • adj. 被修剪的(prune的變形)

  • 例句

  • Staff numbers have been pruned back to 175.

    員工的數量已精簡到175人。

  • He pruned the longer branches off the tree.

    他把較長的樹枝剪掉了。

  • The company has pruned back its workforce by 20,000 since 2003.

    公司自2003年以來已經裁減了2萬名員工。

  • Apples, pears, and cherries can be pruned back when they've lost their leaves.

    蘋果樹、梨樹和櫻桃樹在落葉之後就可以被修剪。

  • Tenant: Why should the big trees be pruned?

    住戶:這麼大的樹為什麼要修剪啊?

  • 專業解析

    pruned 是一個英語動詞,主要含義是“修剪”或“精簡”。其核心概念是移除不必要的、多餘的或不需要的部分,以改善整體結構、健康、效率或表現。這個詞主要應用于兩個大的領域:

    1. 園藝/植物學:

      • 含義: 指對樹木、灌木或其他植物的枝條、根或葉子進行有選擇性的剪除。
      • 目的:
        • 促進健康生長: 移除枯死、患病、受損或交叉摩擦的枝條,防止病蟲害蔓延,改善空氣流通和光照,使植物更健康。
        • 控制形狀和大小: 引導植物的生長方向,使其保持理想的形态、大小或結構,符合景觀設計或空間限制的需求。
        • 刺激開花或結果: 對于果樹和花灌木,適當的修剪可以移除過度生長的枝條,将能量引導到開花和結果上,提高産量和品質。
      • 來源參考: 英國皇家園藝學會 (RHS) 在其修剪指南中詳細闡述了修剪對于植物健康和美觀的重要性 (https://www.rhs.org.uk/plants/types/trees/pruning-guide)。
    2. 計算機科學/人工智能(特别是機器學習):

      • 含義: 指在算法或模型(尤其是決策樹和神經網絡)中,移除那些對最終結果貢獻不大或可能導緻過拟合的部分(如子樹、神經元或連接)。
      • 目的:
        • 減少模型複雜度: 使模型更小、更簡單,更容易理解和解釋。
        • 防止過拟合: 移除對訓練數據特定噪聲過于敏感的部件,提高模型在未見數據上的泛化能力。
        • 提高計算效率: 簡化後的模型需要更少的計算資源和存儲空間,推理(預測)速度更快。
      • 來源參考: 在機器學習經典教材如 Christopher Bishop 的《Pattern Recognition and Machine Learning》或 Ian Goodfellow 等人的《Deep Learning》中,都對決策樹剪枝和神經網絡剪枝技術有深入讨論,将其作為模型優化和正則化的重要手段。

    總結與延伸:

    因此,理解pruned 的關鍵在于抓住其“通過選擇性移除來優化”的本質,無論是在物理的植物世界還是在抽象的計算模型中。

    網絡擴展資料

    “pruned” 是動詞prune 的過去式和過去分詞形式,含義和用法如下:


    核心含義

    修剪(植物)
    指通過剪掉多餘或不必要的部分(如樹枝、枝條等)來改善植物的生長或形态。例如:


    延伸含義

    1. 删減(文字、内容等)
      比喻性用法,指删除冗餘、無關或低效的部分。例如:

      • "The editor pruned unnecessary paragraphs from the manuscript."
        (編輯删去了手稿中多餘的段落。)
    2. 精簡(開支、計劃等)
      用于經濟或管理場景,表示削減不必要的資源或步驟。例如:

      • "The company pruned its budget to survive the crisis."
        (公司削減預算以度過危機。)
    3. 計算機/數學中的“剪枝”
      在算法(如決策樹)或數據結構中,指移除冗餘分支以優化性能。例如:

      • "Pruned decision trees reduce overfitting in machine learning models."
        (剪枝後的決策樹能減少機器學習模型的過拟合。)

    常見搭配


    詞源與發音


    如果遇到具體語境中的用法,可以結合上下文進一步分析其引申含義。

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