1、manifolds

manifolds發(fā)音

英：　　美：

manifolds中文意思翻譯

n.集合管；閥組（manifold的復數形式）

v.復寫(xiě)；繁殖（manifold的單三形式）

manifolds雙語(yǔ)使用場(chǎng)景

1、This mass flow sensor is to be fitted with two straight tubes, but conventionally needed manifolds are to be dispensed with.───這種質(zhì)流傳感器裝有兩個(gè)直形管，但以往需配有歧管。

2、Within differential geometry are the concepts of fiber bundles and calculus on manifolds, in particular, vector and tensor calculus.───微分幾何包含這樣的概念：纖維束和流形上的微積分，特別是矢量與張量微積分。

3、Here are photographs of both the forward (bottom) and aft (top) deck manifolds.───這里的照片都向前(底部)和尾部(頂部)甲板流形。

4、Cryogenic systems used for cooling superconducting magnets consist of pipes, manifolds, valves, and pumps, etc.───用于冷卻超導磁體的低溫系統由管路、支管、閥門(mén)和泵等組成。

5、As a part of air intake system, intake manifolds have great effects on the distribution non-evenness of multi-cylinder engines.───進(jìn)氣管作為進(jìn)氣系統中的一部分，對多缸發(fā)動(dòng)機的進(jìn)氣不均勻性有重要的影響。

6、Multi-cavity injection molding apparatus has two heated manifolds interconnected by a connector bushing all extending in a common plane.───一種多模腔模注裝置，其具有兩個(gè)由細長(cháng)的連接套管相連的、在同一平面上延伸的加熱的歧管。

7、They developed a tightly coupled system that enabled them to generate rows of drops by using computer-controlled manifolds.───他們開(kāi)發(fā)了一個(gè)緊耦合系統可以讓他們通過(guò)使用計算機控制的集合管來(lái)產(chǎn)生多行的水滴。

8、still others supply manifolds and valves, but are willing to sell you their manifold and permit you to select valves of your choice.───但是其它供應復印本和活瓣，但是愿意賣(mài)你他們的復印本而且允許你選擇你的選擇活瓣。

manifolds相似詞語(yǔ)短語(yǔ)

1、cleptomania en espanol───埃斯帕諾緊閉狂

2、manifesting money───顯示金錢(qián)

3、manifests defined───定義的清單

4、mania elenaz───躁狂發(fā)作

5、tasmania wool───塔斯馬尼亞羊毛

6、manipulate materia───操縱材料

7、aldermanic meaning───議員的意思

8、maniple means───多指

9、anthomaniac meaning───花癡的意思

10、borningmanila color───紫色

2、對于工程來(lái)說(shuō)，機器學(xué)習的數學(xué)基礎重要嗎？

機器學(xué)習理論是橫跨統計、概率、計算機科學(xué)和算法等相關(guān)領(lǐng)域，可以用來(lái)構建智能應用程序。透徹的數學(xué)理解對掌握內部運算和獲得較好的效果是非常有必要的。

為什么要強調數學(xué)？

毫無(wú)疑問(wèn)機器學(xué)習中數學(xué)是重要的，例如你需要：

1. 選擇合適的算法，包括考慮精度、訓練時(shí)間、模型的復雜性、參數和數量特征；

2.選擇參數設置和驗證策略；

3.通過(guò)了解偏差方差權衡來(lái)識別擬合不足與過(guò)度擬合；

4.估計正確的置信區間和不確定性。

需要具備數學(xué)基礎：

到底需要具備多少數學(xué)知識才能理解機器學(xué)習這個(gè)交叉領(lǐng)域的技術(shù)呢？這個(gè)問(wèn)題沒(méi)有統一的答案，通常是因人而異的。下面我將從以下方面闡述我認為成為機器學(xué)習工程師所需的最低數學(xué)水平以及每個(gè)數學(xué)概念的重要性。

1. 線(xiàn)性代數：在ML中，線(xiàn)性代數到處都是。主成分分析（PCA）、奇異值分解（SVD）、矩陣的特征分解、LU分解、QR分解/因式分解、對稱(chēng)矩陣，正交化和正交化、矩陣運算、投影、特征值和特征向量、向量空間和規范這些都是理解機器學(xué)習及其優(yōu)化方法所必需的。線(xiàn)性代數令人驚奇的是，有很多在線(xiàn)資源。 我一直說(shuō)傳統的課堂正在死亡，因為互聯(lián)網(wǎng)上有大量的資源。我最喜歡的線(xiàn)性代數課程是MIT（Gilbert Strang教授）課程。

2. 概率理論與統計學(xué)：機器學(xué)習與統計學(xué)領(lǐng)域是有很多相似的地方。實(shí)際上，有人最近將機器學(xué)習定義為“在Mac上統計數據”。 機器學(xué)習需要基本統計和概率理論的綜合知識，如概率規則和公理、貝葉斯定理、隨機變量、方差和期望、條件和聯(lián)合分布、標準分布（伯努利，二項式，多項式，均勻和高斯）、矩生成函數、最大似然估計（MLE）、先驗和后驗、最大后驗估計（MAP）和抽樣方法。

3. 多元微積分：主要領(lǐng)域包括微積分、偏導數、向量值函數、梯度方向、Hessian矩陣、雅可比矩陣、拉普拉斯和拉格朗日分布。

4. 算法和復雜度優(yōu)化： 這些在評估計算的效率和可擴展性，或利用稀疏矩陣時(shí)，顯得非常重要。 需要知識包括數據結構（二叉樹(shù)，散列，堆，堆棧等）、動(dòng)態(tài)規劃、隨機和線(xiàn)性算法、圖形、梯度/隨機下降和原對偶方法。

5. 其他：包括上述四個(gè)主要領(lǐng)域未涵蓋的其他數學(xué)主題。它們包括實(shí)分析和復分析（集合和序列、拓撲、度量空間、單值和連續函數、限制、柯西內核、傅里葉變換），信息理論（熵，信息增益），函數空間和Manifolds流形。