稀疏的意思是什么
稀疏的意思是宽松，不稠密。稀疏的相关造句如下：1 一丛稀疏而干枯的头发，像小鸭的绒毛点缀在头顶上两只突出肥大的耳朵守卫在脑袋的两旁，像两扇屏风似的。2 我只觉得我空空荡荡，漂浮于乌黑的夜空。前后都是无边无际的黑夜，周遭点缀着稀疏散淡的灰点。我漂身于夜，无风相送，渐渐才发现，漂浮的并非我，而是夜。我始终在原地。夜轻柔的带我入梦。3 中国中医认为发为血之余,治疗脱发白发要以养护肝肾为主,所以尽量适度饮酒,常常饮酒的人群普通有头发稀疏,谢顶的情况。4 英文课上,外教理查德先生顶着一头稀疏的头发,和唐爽口沫横飞地聊天文地理,时事政治,以及八卦绯闻,他们像是认识多年的老朋友,简直无所不谈。5 生活是一片海，时而汹涌澎湃，时而风平浪静；生活是一盏灯，时而闪闪发光，时而默默无闻；生活是一棵树，时而青翠茂盛，时而枝叶稀疏；生活是一条路，时而崎岖蜿蜒，时而宽阔无阻。6 这一日一夜的大雪终于停住了,风吹云散,红日西坠,千山万壑一片银装,天色将晚的时候,山间稀稀疏疏的村落中,早已是家家闭门上栓,盏盏灯火点缀其间。
稀疏的意思稀疏的意思是什么
稀疏的词语解释是：稀疏xīshū。(1)宽松;不稠密。稀疏的词语解释是：稀疏xīshū。(1)宽松;不稠密。结构是：稀(左右结构)疏(左右结构)。注音是：ㄒ一ㄕㄨ。词性是：形容词。拼音是：xīshū。稀疏的具体解释是什么呢，我们通过以下几个方面为您介绍：一、引证解释【点此查看计划详细内容】⒈亦作“稀_”。⒉不稠密。引《后汉书·庞参传》：“三辅山原旷远，民庶稀疏，故县丘城，可居者多。”五代齐己《寒节日寄乡友》诗：“原野稀疏雨，江天冷澹霞。”郭沫若《行路难》上篇一：“浅黄的沙地上长着些发一样的稀疏的青草。”⒊犹言冷落，疏远。引元季子安《粉蝶儿·题情》套曲：“这些时稀_了诗宾和这酒朋，闷来时与谁同。”二、国语词典稀少疏落。词语翻译英语sparse,infrequent,thinlyspread德语dünn,sp_rlich法语clairsemé,rare三、网络解释稀疏词目：稀疏解释：（物体、声音等）宽松；不稠密。稀疏也有其数学概念。关于稀疏的近义词稀罕零落稀薄疏落稀零荒芜稀少寥落希罕疏淡关于稀疏的反义词密集稠密茂密茂盛细密繁密浓密葱郁紧密繁茂关于稀疏的诗词《依韵·公事稀疏已自奇》《遣兴·溪花入夏渐稀疏》《即事·梅靥稀疏无剩白》关于稀疏的诗句灯影稀疏两岸楼一窗稀疏棂人迹稀疏水竹村关于稀疏的单词scatteredsprinkledsprinklethinontopthinout关于稀疏的成语年逾古稀抹稀泥地广人稀稀稀疏疏鸿稀鳞绝路绝人稀关于稀疏的词语稀世之宝抹稀泥年逾古稀和稀泥鸿稀鳞绝地广人稀物稀为贵路绝人稀稀奇古怪关于稀疏的造句1、一丛稀疏而干枯的头发,像小鸭的绒毛点缀在头顶上。2、小草喜爱春天温润的呼吸，喜爱土地温柔的怀抱，喜爱雨点稀疏的轻抚。3、外公两鬓斑白，头顶中间光秃秃的，周围只剩下几根稀疏的灰发。4、午后慵懒的太阳，从稀疏的竹叶中穿过，透进教室的窗。唤醒了沉睡的飘尘。5、卷曲的，像小楔子一样的稀疏的胡子神气活现地向旁边翘着。点此查看更多关于稀疏的详细信息
稀疏怎么解释
1.稀疏亦作“ 稀疎 ”。不稠密。（物体、声音等）在空间或时间上的间隔远：～的头发。～的枪声。2.犹言冷落，疏远。造句：1.一丛稀疏而干枯的头发，像小鸭的绒毛点缀在头顶上外公两鬓斑白，头顶中间光秃秃的，周围只剩下几根稀疏的灰发。2.岁月的坎坷使他过早地衰老，稀疏的头发已经花白，就像被霜染过的枯草。扩展资料近义词: 密集[ mì jí ]1.数量很多地聚集在一处：人们～在广场上。2.稠密：人口十分～。造句：1.战士们冒着密集的炮火向敌人的阵地冲去。2.北京市的人口太密集了。
稀疏的意思解释
稀疏的意思是指某个事物在一定范围内分布或出现的程度较为稀少、不密集。以下是关于稀疏的详细解释：1.稀疏的定义稀疏指事物或数据在空间或时间上的分布及其出现频率比较低，不集中。在数学、物理等学科中，通常用来描述一个向量或矩阵中只有少数非零元素的情况。2.稀疏的特点稀疏有很多特点，比如在大型数据处理中常用到的“大而稀疏”就是指数据集规模很大但其中大部分元素都是0。稀疏数据与密集数据相比，除了数据规模大小和元素数量外，它们还具有数据处理速度快、内存占用低、计算效率高等特点。3.稀疏矩阵与压缩存储在计算机领域中，稀疏矩阵可通过压缩方式实现节省存储空间。由于稀疏矩阵只有少数非零元素，因此可以采用分块压缩存储方式，将非零元素位置及其值保存下来即可。另外，稀疏矩阵还可以通过哈希表、链表等方式进行存储。4.稀疏编码在人工智能中的应用稀疏编码是指在一个给定的数据集合中，只选取其中的一小部分数据作为基向量，并通过线性组合来表示剩余数据的一种方式。它在神经网络、图像处理、语音处理、自然语言处理等领域都有广泛的应用，如卷积神经网络中的卷积核就是一种典型的稀疏编码。5.稀疏与数据挖掘在数据挖掘中，除了空间与时间上的稀疏，还有数据参数稀疏与模型稀疏等情况。数据参数稀疏是指数据中只有少量的参数具有显著性，通常采用特征选择和降维技术进行处理；而模型稀疏是指模型中只有少数参数对最终结果有贡献，可以通过罚项加入到正则化过程中进行处理。6.稀疏的优势和意义利用稀疏性假设可以在建模求解问题时减少计算量，提高效率，同时也可以从现象背后的实质找到结论的理论依据，为数据预处理、算法设计和实现方案等提供更加准确的判断和统计依据，从而帮助人们更好地理解数据的特征和性质。总之，稀疏作为一种普遍存在的数据分布形式，在多个领域都有广泛应用。通过深入了解其特点和优势，科研工作者可以从中发现问题的新视角，找到合适的建模方法，并在实际应用中不断创新和提升效率，为人类的进步和发展做出贡献。