DSVD

基础释义：

一种用于测量三维数据集（如三维空间中的点）中各点间距离的方法。

DSVD的发音：

英 [ˌdɪsˈvɑːd] 美 [ˌdɪsˈvɑːrd]

DSVD的用法：

DSVD是一种用于测量三维数据集（如三维空间中的点）中各点间距离的方法。

相关词汇：

三维（3D）、距离（distance）、数据集（dataset）

怎么记：

可以结合三维数据集的概念来记忆，DSVD即三维空间中各点间距离的测量方法。

翻译的音标：

英 [ˌdɪsˈvɑːd] 的发音为 [diˈvɑːd]。

DSVD

基础释义：

一种在统计学中用于评估数据集的方差分散程度的统计量

发音：

发音为：delta squared variance with denominator

用法：

DSVD通常用于描述数据集的方差分散程度，它是一种统计量，用于评估数据集的离散程度。在统计学中，DSVD通常与其他统计量如均值、标准差等一起使用。

相关词汇：

DSVD（delta squared variance）: 方差分散度量

均值（mean）: 描述数据集中点的平均水平

标准差（standard deviation）: 描述数据集中点的离散程度

怎么记：

可以尝试将DSVD分解为四个部分进行记忆：delta（德尔塔，表示变化量），squared（平方），variance（方差，表示数据分散程度），with denominator（与分母相关）。

翻译基础释义和常见用法：

基础释义：DSVD是描述数据集分散程度的一种统计量。它衡量的是数据集中每个点与其他点之间的差异程度。

常见用法：在数据分析中，DSVD通常与其他统计量如均值、标准差等一起使用。它可以用于评估数据集的离散程度和分布的均匀性。此外，DSVD还可以用于预测模型中，衡量输入数据的分散程度对模型预测准确性的影响。

DSVD

基础释义：

一种用于测量三维数据集体积的方法。

DSVD的发音：

英 [ˌdɪsˌvɑːd] ；美 [ˌdɪsˌvɑːd]

DSVD的用法：

一种用于测量三维数据集体积的方法，通常用于计算机图形学和图像处理等领域。

相关词汇：

三维(3D)、体积(volume)、图形学(graphics)、图像处理(image processing)、测量(measure)。

记忆技巧：

可以结合三维图形和图像来记忆，通过观察和理解三维数据集的形状和大小来理解DSVD的含义和用法。

常见短语：

1. DSVD算法(DSVD 算法)

2. DSVD分解(DSVD 分解)

3. DSVD应用(DSVD 应用)

4. DSVD计算(DSVD 计算)

5. DSVD优化(DSVD 优化)

相关词汇：

1. 三维数据(three-dimensional data)

2. 体积测量(volume measurement)

3. 图形处理(graphics processing)

4. 图像分析(image analysis)

5. 统计分析(statistical analysis)