1.1014 每次拼贴会不会都能附加一个性能？ (第2/5页)

的一种方法，在“维数约简算法”方面具有广泛的应用。它的主要思想是将高维的数据映射到低维，使该低维的数据能够反映原高维数据的某些本质结构特征。流形学习的前提是有一种假设，即某些高维数据，实际是一种低维的流形结构嵌入在高维空间中。流形学习的目的是将其映射回低维空间中，揭示其本质。流形学习可以作为一种数据降维的方式。此外，流形能够刻画数据的本质，主要代表方法有等距映射、局部线性嵌入等。

    自2000年在著名的科学杂志《science》首次提出以来，流形学习成为机器学习领域中的一个热点。

    而来自庇护所的大玩家吴尘，则科幻的称之为“时空贴片”。

    最简单的解释就是：“从剧情时空的层面对剧情造物进行剧情要素的解构和重组”。本质上是一种高维规则的低纬展现。

    “车壳叠车壳、玻璃叠玻璃、引擎叠引擎、座椅叠座椅、轮胎叠轮胎。”《罗马周刊》女记者帕特里齐娅·瑞达说出自己的理解。

    事实上如果从“记忆体”的角度而言，作为“一段破碎的记忆”，相似记忆碎片的叠加，理解起来要更加容易。

    “那么，可不可以用长度来衡量。”独立调查女记者阿玛利亚·帕萨拉卡换了个角度来思考：“比如309大巴，长9米，有9排座椅。粗略认为前后两排座椅间隔1米。那么一米长的车身能不能作为拼贴的参照呢？”

    “应该不可以。”吴尘笑道：“虽然两点之间，直线最短。但两点之间，并非直线最快。而且两点之间还有无数条曲线。如果这条‘一米长的车