缺省向量值英文解釋翻譯、缺省向量值的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 default vector value

分詞翻譯：

缺的英語翻譯：

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

省的英語翻譯：

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

向量的英語翻譯：

vector
【計】 V; vector quantity
【醫】 vector; vector quantity

值的英語翻譯：

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

專業解析

在計算機科學與編程領域，“缺省向量值”是一個複合術語，其含義可從以下角度解析：

術語拆解與核心概念
- 缺省 (quē shěng / Default)：指當未明确指定或提供時，系統、程式或函數自動采用的預設值或行為。其核心在于“當沒有其他選擇時，就使用這個”。
- 向量 (xiàng liàng / Vector)：在數學和計算機科學中，向量通常指一個有序的元素序列（如一維數組），每個元素可通過索引訪問。它可以表示方向、大小或一組相關的數據點。
- 值 (zhí / Value)：指存儲在變量、數據結構元素或參數中的具體數據内容。
- 組合義： “缺省向量值”指當未顯式提供或指定一個向量時，系統或函數内部自動使用的預設向量。這個預設向量包含一組有序的默認元素值。
應用場景與作用
- 函數/方法參數：在定義函數或方法時，可以為向量類型的參數設置一個缺省值。當調用者未傳遞該參數時，函數内部就使用這個預設的向量值進行計算或操作。
- 數據結構初始化：在創建向量類型的數據結構（如數組、列表、NumPy數組、TensorFlow/PyTorch張量等）時，如果沒有提供初始數據，可能會使用一個預定義的缺省向量值進行填充（例如全零向量、全一向量、空向量等）。
- 配置與設置：在軟件配置或算法設置中，某些選項可能需要一個向量作為輸入（如初始權重、偏移量）。如果用戶未配置，系統會采用内置的缺省向量值。
- 容錯與簡化：提供缺省值可以簡化用戶接口（用戶不必總是提供所有參數），并在用戶遺漏輸入時提供合理的默認行為，避免程式錯誤或未定義行為。
示例說明
- 假設一個函數 calculate_distance(point, reference_point=[0.0, 0.0]) 用于計算點到參考點的距離。這裡的 reference_point 參數是一個向量（二維坐标），其缺省值被設置為 [0.0, 0.0]（即原點）。如果調用函數時隻提供了 point 參數（如 calculate_distance([3.0, 4.0])），則函數内部會自動使用缺省向量值 [0.0, 0.0] 作為參考點進行計算。
- 在機器學習庫中，初始化一個權重矩陣時，如果沒有指定初始化方法，庫可能會自動使用一個全零向量作為初始權重（雖然實踐中常用更複雜的初始化方法，但全零向量是一個概念上最簡單的缺省值）。

權威性參考來源說明：

術語定義基礎：對“缺省”、“向量”等核心術語的定義，參考了計算機科學和數學領域的标準概念，這些概念在權威教材和标準文檔中廣泛使用。
- 來源：全國科學技術名詞審定委員會發布的《計算機科學技術名詞》等規範文件對相關術語有權威定義。
編程實踐依據：關于缺省參數（包括向量類型缺省值）的使用是主流編程語言（如Python, C++, Java等）的标準特性，其語義和用法在官方語言規範文檔中有明确規定。
- 來源： Python官方文檔中關于函數定義和缺省參數值的章節。
技術實現背景：在數值計算和科學計算庫（如NumPy, SciPy, TensorFlow, PyTorch）中，數組/張量的初始化行為（包括可能的缺省值邏輯）在其官方文檔和API參考中有詳細描述。
- 來源： NumPy官方文檔中關于數組創建和初始化的部分。

“缺省向量值”指在未明确指定的情況下，由系統或程式自動采用的預設向量數據。它是編程中簡化接口、提供合理默認行為的一種重要機制，廣泛應用于函數參數、數據結構初始化和配置設置等場景。其核心概念建立在“缺省值”和“向量”這兩個基礎術語之上。

網絡擴展解釋

“缺省向量值”是一個結合計算機科學與數學概念的術語，需拆解為兩部分理解：

1. 缺省（Default）指系統或程式中預設的默認值。當用戶未主動指定參數時，系統會自動采用該預設值。例如：

編程函數中若未傳入參數，則使用缺省值
軟件配置未修改時保持默認設置

2. 向量值（Vector Value）數學中的向量指具有大小和方向的量，在計算機領域常表示為有序數值集合。例如：

機器學習中的特征向量（如[0.2, 0.5, 0.3]）
圖形學中的坐标向量（如三維坐标[x,y,z]）

組合含義指在特定場景下未明确指定向量參數時，系統自動采用的預設向量。常見應用場景：

算法初始化：如神經網絡權重向量未設置時，采用全零或隨機分布的缺省向量
API接口：調用向量計算接口時未傳參，返回基準向量（如單位向量）
數據填充：數據庫字段缺失時，自動補全為預定義的默認向量

示例

# 函數定義中的缺省向量參數
def calculate(vector=[1.0, 0.0, 0.0]):# 缺省為單位向量
return vector.norm()

由于該術語未形成标準化定義，具體含義需結合上下文判斷。建議提供更多使用場景信息以獲取更精準的解釋。