深入浅出的意思

1、成语深入浅出的意思

(1)、    一维是线，二维是面，三维是静态空间，四维是动态空间(因为有了时间)。我们在物理学中描述某一变化着的事件时所必须的变化的参数。这个参数就叫做维。几个参数就是几个维。比如描述“门”的位置就只需要角度所以是一维的而不是二维。

(2)、无监督学习：基于未知类别的训练数据进行学习；

(3)、孩子考试考了95分，家长很高兴，因为知道满分是100分，有参照物。最近一次考试考了80分，家长会发火，因为过去的95分成了新参照物。后来一问，发现这次卷子出难了，孩子已经是班级第一了，就又转怒为喜，这里其他孩子就成了参(xi)照(sheng)物(pin)。

(4)、好的方法论应该是易学易用的。现在，本文就努力尝试用最简单易懂的文笔，让初学数据分析的人看完就能理解并掌握数据分析方法中最核心、最常用的要点，至少能满足90%的日常需求。做到这一点，必须将博大精深的数据分析方法提炼成人们能记得住的3点，而不是30点，再浓缩到一篇文章的篇幅，而不是一本书的厚度。

(5)、哲学意义上的“道”是路的意思吗，在宇宙本体和事物运行规律这两重意义上它又包含怎样的内容？“道”，在中国古代哲学中是一个表达宇宙本源与自然规律的范畴。

(6)、生成方法是根据输入数据和输出数据之间的联合概率分布确定条件概率分布$P(Y|X)$，这种方法表示了输入X与输出Y之间的生成关系；判别方法则直接学习条件概率分布$P(Y|X)$或决策函数$f(X)$，这种方法表示了根据输入X得出输出Y的预测方法。两相对比，生成方法具有更快的收敛速度和更广的应用范围，判别方法则具有更高的准确率和更简单的使用方式。

(7)、第十八维是加速度(或受力)方向，这样的维度不只和位置(表示一个几何点在空间中的位置)有关。

(8)、度量也可以衍生出新的维度和度量，比如用“订单金额”度量衍生出一个金额范围维度，100元以下对应“小额订单”，500元以上对应“大额订单”等等。再比如用“收入”度量和“成本”度量相减，可以得到一个“利润”度量。

(9)、    因为人的眼睛只能看到三维，所以三维以上很难解释。正如一个智力正常,先天没有一只眼睛,一只耳朵的人(这样就没有双眼效应,双耳效应)。他就很难理解距离了,他很可能认为这个世界是2维的。

(10)、如果将训练数据集分成10个子集$D_{1~10}$进行交叉验证，则需要对每个模型进行10轮训练，其中第1轮使用的训练集为$D_2$~$D_10$这9个子集，训练出的学习器在子集$D_1$上进行测试；第2轮使用的训练集为$D_1$和$D_3$~$D_10$这9个子集，训练出的学习器在子集$D_2$上进行测试。依此类推，当模型在10个子集全部完成测试后，其性能就是10次测试结果的均值。不同模型中平均测试误差最小的模型也就是最优模型。

(11)、译文：是诗人用意志之妙，在于深入显出来。进入的不深，那么有浅显易懂的病；出现的不明显，那么有不畅通的问题。

(12)、学习对大多数人而言是一件痛苦的事情，尤其看着厚厚的专业书籍、各种难以理解又缺乏解释说明的术语定义，会让这种痛苦加剧。但是有些书或文章能将复杂的理论用非常通俗、口语化的方式讲述出来，让读者不费劲，一下就能明白。这些内容实在是读书人的一种福音。说到底，互联网思维中的用户思维谈了这么久，教育、培训类内容的创作者们也应该好好改变一下，站在读者的角度说话了。

(13)、通过这节课例，唐校长告诫青年教师:我们的课堂不应该仅仅只定位在传授知识上，还要拓宽课堂的内容，传递学科思想，让学生能在课堂上得到能力的提升，这就需要青年教师首先在备课上多下功夫，深入浅出，把自己的教学理解融入到教学设计中，其次还要关注教学方法的使用，采用小组合作的学习方式，根据知识难易程度，明确合作要求，合理分工，让学生在思维碰撞中深度思考，突破教学重难点。最后还要进行典型的作业设计，举一反让学生事半功倍。

(14)、    打个比方，比如你在高考时的一个决定会决定你现在是医生还是教师，假设你生活在五维世界，你是教师那条时间线上的，你要想去看看医生的你是什么样，你必须先回到高考时的时间，然后沿着医生那条时间线回到现在的时间才行。

(15)、引言：你有没有觉得学习数据分析方法时很痛苦？本文，笔者用简单易懂的文笔总结出来一套易学易用的数据分析方法论，让初学者快速掌握数据分析方法中最核心、最常用的要点，至少能满足90%的日常需求。

(16)、这时用户就可以使用“笔刷”功能，在趋势图上选中这4个月的点，点击“笔刷”按钮，同一报告页面的其他图表就会淡化，然后突出显示用户选中的7到10月在这个图表上的占比，所以下图中左边的图表高亮显示出的矮的绿柱子，就是这些产品在这4个月的销售收入。

(17)、PCIe“拍了拍”PCI-PCI和PCIe发展历史

(18)、    既然一维空间是一条直线，那么如果有生物生活在一维空间，那么生物也是一条直线，可是这一条直线是什么构成的呢?显然，任何粒子，原子等等在一维空间也绝对不会表现出三维空间的形状和特性，它们必然会被一维空间的特性所改变。

(19)、性格的形成固然有先天的成分，但主要是后影响。比较而言，爸爸的影响力会大过妈妈。其中，父爱的作用对女儿的影响更大。一位心理学家认为：“父亲在女儿的自尊感，身份感以及温柔个性的形成过程中，扮演着重要的角色。”另有一位专家提出，父亲能传授给女儿生活上的许多重要的教训和经验，使女儿的性格更加丰富多彩。　　                       相貌：是父亲的遗传大

(20)、    我们一直以为影响无限小的粒子的因素与影响着地球般大小的星球的因素是不同的。因为过去的所有理论难以用于同时解释粒子和星球的运动。也难以解释引力的形成。而M理论则正是一种正在形成的可以解释从无限小的粒子到无限大的宇宙的统一场理论学说。

2、深入浅出的意思

(1)、你要判断一个男生聪不聪明，看他妈妈就知道了。

(2)、GTP,GTX,GTH都是串行收发器，区别在速率不一样，在不同的器件中叫的名字不同而已。

(3)、本文谈的是数据分析方法。根据笔者对众多企业的接触和了解，虽然现在大部分企业都对数据越来越重视，但目前仍有相当多的企业和从业者还没有摸清数据分析的门道，不知道自己的数据该怎么分析，希望得专业人员的到帮助。

(4)、有一点需要格外注意，维度和度量是可以转换的。比如要看“年龄”的平均数，这里的“年龄”就是度量，要看19岁用户的订单情况，这里的“年龄”就是维度。对于一个数据项而言，到底它是维度还是度量，是根据用户的需求而定的，很像量子效应，状态只有需求确定后才会随之确定。

(5)、清新质朴，词语，清新指清爽而新鲜，中国古典诗词有相关语言风格。其特点是语言新颖，不落俗套。质朴，是一种自然状态，形容一个人的天真自然，心无旁念。语出董仲舒《春秋繁露·实性》：此皆圣人所继天而进也，非情性质朴之能至也。两者合在一起可以说人清爽朴实，形容文学作品新颖自然不矫饰。

(6)、给大家来点好玩的“道听途说”，不要当真哦！

(7)、出处：清·俞樾《湖楼笔谈》六：“盖诗人用意之妙，在乎深入显出。”

(8)、征信：(ZestFinance)(BCG)(芝麻信用)；

(9)、女孩最好找一个性格好，面貌俊朗，善良，且上进心十足的男子。

(10)、机器学习是计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的学科；

(11)、PPT：(大数据产业地图)(数据之巅)(互联网的未来)(软件正吃掉整个世界)(互联网思维)(互联网+)(一带一路)；

(12)、    数据的抖动(datajitter)

(13)、我司永洪科技主推的一站式大数据分析平台软件，为什么提供“缩放”和“笔刷”两种交互操作，就是为了满足“对比”和“细分”两种场景。

(14)、软件定义世界(SDX)，数据驱动未来(DDF)！

(15)、   接收端均衡器(RxEqualizer)

(16)、图中蓝色背景子模块为PCS层，是标准的可综合CMOS数字逻辑，可以硬逻辑实现，也可以使用FPGA软逻辑实现，相对比较容易被理解。褐色背景的子模块是PMA层，是数模混合CML/CMOS电路，是理解SerDes区别于并行接口的关键，也是本文要讨论的内容。

(17)、    这仍然是纯粹几何学上的维度，属于多元几何学即维度学研究的范畴，这样的维度不只和位置(表示一个几何点在空间中的位置)有关。在物理自然的实际世界中，情况要复杂得多：进行考察的思维意识客体(对数维)可以融入到世界中，形成透视。

(18)、· 怎么看待机器学习、数据挖掘等这类高大上的东东

(19)、    宇宙大爆炸的一种新理论说法——膜理论，该理论表明我们生活的整个宇宙是一层可以随意弯曲拉伸的膜，也称为三维空间，在不远的地方也有一层膜，可以说是另一个宇宙，也是三维空间，当中的空隙，是四维空间，在某种未知力(有可能是暗能量)的作用下，两层膜以极慢的速度缓慢接近。

(20)、SerDes：是串行/解串器，也可以叫串行收发器。

3、深入浅出的意思? 去回答

(1)、院士：李国杰((PPT)(全文))(数据开放)，邬贺铨，倪光南(大数据时代(上)(下))，怀进鹏；

(2)、    数学的抽象思维方法在空间问题上忽视了一个矛盾，它用三维空间的思维方法来思考一维空间和二维空间，结果它描述的一维空间和二维空间仍然是三维空间。数学的“点、线、面”概念都只是思维形式，并且是三维空间的思维形式，而不是空间本身的存在形式。

(3)、可是，你又要怎么判断一个男生的妈妈聪不聪明？........想不出简便的方法，然后我们用机率来算： 生男孩的机率= 1/2；生女孩的机率=1/ 　　生男孩的时候，母亲对于男孩智商的影响力 = 1 　　生女孩的时候，母亲对于女孩智商的影响力 = 1/2 　所以说母亲跟父亲对于下一代智商的影响力(期望值)的比例是 　　1*1/2 + 1/2*1/2 : 0*1/2 + 1/2*1/2 　　　　= 0.75 ： 0.25 　　　= 3 ： 1 　　= 母： 父 　　所以说，如果你：

(4)、对照一下你自己的情况，你觉得下面说得对不对？身高：是母亲的遗传大

(5)、    八维就是在七维线上任意点会产生任意个宇宙，或与我们相似，或与我们完全不同，同五维一样，这无数个宇宙的可能性是不相交的，如果要穿越，需要先回到七维线上的任意点再选择另一个可能性的宇宙重走时间线才行。

(6)、    一个简单的说法：N维就是N条直线两两垂直所形成的空间，因为，人类只能理解到3维，所以后面的维度可以通过数学理论构建，但要仔细理解就很难.在量子力学,目前仍在建立的膜理论,认为世界是11维的。

(7)、假设一个神经网络中包含1000个参数，每个参数又有10种可能的取值，对于每一组训练/测试集就有$1000^{10}$个模型需要考察，因而在调参过程中，一个主要的问题就是性能和效率之间的折中。

(8)、独坐，泡一杯淡淡的清茶，听一曲柔柔的音乐，以文字对语，感知手心的温度。

(9)、误差可以进一步分为训练误差和测试误差两类。训练误差指的是学习器在训练数据集上的误差，也称经验误差；测试误差指的是学习器在新样本上的误差，也称泛化误差。

(10)、上面的例子就是简化版的人类学习机制：从大量现象中提取反复出现的规律与模式。这一过程在人工智能中的实现就是机器学习。从形式化角度定义，如果算法利用某些经验使自身在特定任务类上的性能得到改善，就可以说该算法实现了机器学习。而从方法论的角度看，机器学习是计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的学科。

(11)、    九维同六维差不多，就是通过改变引力或重力使八维扭曲而使不同可能性的宇宙时间线相交，达到直接穿越平行宇宙的能力，由此我们不难发现，14789是一个规律，只不过它们承载的参量是不一样的，123是静态的线，456是动态的线即时间线，789是动态的宇宙。

(12)、监督学习假定训练数据满足独立同分布的条件，并根据训练数据学习出一个由输入到输出的映射模型。反映这一映射关系的模型可能有无数种，所有模型共同构成了假设空间。监督学习的任务就是在假设空间中根据特定的误差准则找到最优的模型。

(13)、这篇文章立论新颖，行文却深入浅出，明白易懂。

(14)、我们会发现，这个原因是由时间、区域、产品这三个维度和销量这一个度量组成的，于是我们可以知道，对于问题原因的查找定位，本质上就是在回答哪些维度下的哪些度量的下降或上升，导致了问题的发生。

(15)、第十五维是自旋赤道轴指向漂移速度赤道平面映射方向，存在于滚动变化(加速度)时间方向中;

(16)、内心渴望的温柔点滴间流进笔端，融入灵魂深处。于是，把自己丢在文字与音乐的缠绵…

(17)、   发送端均衡器(TxEqualizer)

(18)、(示例)：小孩子不懂事，说话～，请多原谅。

(19)、这部分内容会在后面详细介绍，这里就先这样。

(20)、不落窠臼，成语，出处明·胡应麟《诗薮》：“初学必从此入门；庶不落小家窠臼。” 窠：鸟巢；臼：舂米的石器。比喻有独创风格，不落旧套。 

4、深入浅出的意思和读音

(1)、在前面的例子中，如果接触的外国人较少，从没见过双眼皮的韩国人，思维中就难免出现“单眼皮都是韩国人”的错误定式，这就是典型的过拟合现象，把训练数据的特征错当做整体的特征。过拟合出现的原因通常是学习时模型包含的参数过多，从而导致训练误差较低但测试误差较高。

(2)、深入浅出联合式；作谓语、定语、状语；含褒义。

(3)、先判断数据好不好，再分析原因是什么，数据分析的环节链条基本就算完整了。

(4)、机器学习，数据挖掘等什么时候会用到？简单而言，数据项多到人眼看不过来的时候会用到。如果总共就十来个数据项，每个拿出来单独出张图看一眼就看出端倪了，其实就不太需要用挖掘算法。如果总共几百个数据项，想看某一个数据项是受哪几个数据项影响最大，人眼看不过来，用挖掘算法就比较合适。 

(5)、闹市的喧嚣，会渐渐远去，一份幽静，清澈了心底。于是，涟漪在自己的意境中，缥缈着思绪。袅袅，若轻烟。