數據擴充塊英文解釋翻譯、數據擴充塊的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 data extend block; DEB

data
【計】 D; data
【化】 data
【經】 data; datum; figure; quantitative data

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

lump; agglomeration; clump; dollop; loaf
【計】 B; block
【醫】 block; lump; mass; massa

在漢英詞典視角下，“數據擴充塊”是一個結合了計算機科學（特别是機器學習/深度學習）的專業複合術語。其核心含義解析如下：

1. 術語構成解析

數據擴充 (Data Augmentation): 指通過特定技術手段（如旋轉、裁剪、添加噪聲等）對原始數據集進行修改或擴展，生成新的、多樣化的訓練樣本的過程。目的是增加數據量、提高模型泛化能力、防止過拟合。
- 英文對應： Data Augmentation
塊 (Block): 在計算機科學中常指代一個模塊化、可複用的代碼單元或功能組件。它封裝了特定的功能邏輯，可以被獨立調用或組合到更大的系統中。
- 英文對應： Block (in programming/modular design context)

2. 整體含義 “數據擴充塊”特指在機器學習模型訓練流程中，一個封裝了數據擴充功能的獨立模塊或代碼組件。它不是一個通用的詞典詞彙，而是特定技術領域内的應用概念。

3. 技術實現與應用在深度學習框架（如TensorFlow, PyTorch）中，“數據擴充塊”通常體現為一個可調用的類或函數：

4. 核心價值在機器學習實踐中，使用“數據擴充塊”而非零散的變換操作，主要帶來以下優勢：

5. 權威參考來源關于“數據擴充塊”的具體實現和應用，可參考主流深度學習框架的官方文檔：

TensorFlow 中的 tf.keras.layers (如 RandomFlip, RandomRotation) 或 tf.image 模塊常被組合構建數據擴充流程： TensorFlow Data Augmentation Tutorial (https://www.tensorflow.org/tutorials/images/data_augmentation)
PyTorch 通常使用 torchvision.transforms 模塊組合各種變換（如 Compose([RandomHorizontalFlip, RandomRotation(10)])）形成一個“擴充塊”： PyTorch Transforms Documentation (https://pytorch.org/vision/stable/transforms.html)
學術論文在描述方法時，常提及将數據擴充作為模型訓練流程中的一個模塊化步驟。

"數據擴充塊"可能為用戶對Oracle數據庫存儲結構中"數據擴展（extent）"的表述誤差。以下是相關術語的詳細解釋：

數據塊（Data Block）
- Oracle數據庫的最小存儲單位，對應物理磁盤上的連續空間（如标準塊大小為8KB）
- 存儲實際數據記錄、索引條目等基本信息單元
- 邏輯操作的最小粒度，讀寫操作以塊為單位進行
數據擴展（Extent）
- 由一組連續的數據塊組成的邏輯存儲單元
- 當表、索引等對象需要更多空間時，Oracle會分配一個擴展
- 例如：新建表時自動分配初始擴展，數據增長時追加新擴展
段（Segment）
- 更高一級的存儲結構，由多個擴展組成
- 對應數據庫對象（如表段、索引段、臨時段等）
- 管理對象所有已分配和未使用的擴展空間

可能混淆點說明：
"數據擴充塊"這一術語在Oracle官方文檔中未出現，推測可能指以下兩種場景：
①數據擴展（Extent）：即動态擴充存儲空間時分配的連續塊組
②塊空間擴充：指通過參數INITIAL/NEXT調整數據塊擴展策略

建議通過DBA_EXTENTS視圖查看具體對象的擴展分配情況。