平方X翻译说明

说明

因为英语水平在限,而且也只是翻译了给自己作记录的,所以

仅供参考,对正确性概不负责,翻译不对的欢迎指正,勿喷。

联系QQ252114284

背景

翻译的初衷,以前的以前做自定义View的时候,IDE不能提示自定义属性。我还以为一直都是不可以的。
后来的后来,某一个库的居然是可以提示,当时我就惊呆了,这是为什么呀,为什么我的不可以呀,仔细看了他的代码,没找出和我的有什么区别,只好作罢。
后来的后来,我又想再找出为什么,再次导入了那个库,找呀找呀找,在attrs中的属性定义文件中,当我光标一不小心移到name上面的时候,发现有了提示的信息,我恍然大悟,只要name声明的和自定义view的name一致就可以了。
针对这一问题,我找了谷歌官方文档,发现是有说明的

The name of the styleable entity is, by convention, the same name as the name of the class that defines the custom view. Although it’s not strictly necessary to follow this convention, many popular code editors depend on this naming convention to provide statement completion.

知道真相的我眼泪掉下来,后来我又去看了自义view的一些教程,发现并没有提及此点。所以呢,后来我决定,一律以官方的为准,国内的作为参考(因为我英语并不是很好……)

再后来呢,决定自己翻译了,有以下几点目的

目的

①以官方的为准
②加深理解
③提高英语水平

翻译的时候的一些原则

原则

翻译官方原文,指明时间、地址,因为可能会更新。
跳转无法实现
备注一律加括号和译注
(译注:)
一个类的翻译一般为以View为例

Class

extends implements
继承和结构
class hierarchy
类层次
Known Direct Subclasses
已知子类

Class Overview

类的概述

Summary

摘要,在摘要中以表格的形式列出来,下面会有详细介绍,我一般直接在表格中翻译。
如果详细介绍内容过多,应在下方写,同时注后面有详细说明。

Nested classes

这里边包括class和interface

XML attributes

Constants

Fields

Public constructors

Public methods

这里我一般会分为重写的和自己的
重写的会在父类里有说明,就不翻译了

Protected methods

Inherited methods

<think>嗯,用户问的是“最小二乘法 英语翻译”。首先,我得确认这个术语的正确英文对应词。最小二乘法在数学和统计学中是一个常见的方法,通常用于回归分析。根据我的知识,它的英文翻译应该是“Least Squares Method”。不过,为了确保准确性,我应该回忆一下相关文献和资料中的用法。 另外,用户可能在寻找翻译的同时,也想了解一些关于最小二乘法的基本信息。比如,他们可能希望知道这个方法的用途或者基本概念。这时候,我需要判断是否需要在回答中简要介绍该方法,而不仅仅是提供翻译。根据用户的指令,他们提到“介绍”,所以可能期待更多的信息,而不仅仅是翻译。 接下来,我需要检查是否有其他可能的翻译变体。例如,有时候可能会听到“Ordinary Least Squares”(普通最小二乘法,简称OLS),但这是特指一种情况,通常在线性回归中使用。因此,一般情况下,“Least Squares Method”更通用。还有可能简称为“Least Squares”,但在正式翻译中通常加上“Method”会更准确。 然后,要确保在回答中结构清晰,分点说明。用户希望逐步解决问题,所以可能需要先给出翻译,再简要介绍,最后提到应用领域。同时,根据系统级指令,数学表达式需要用正确的LaTeX格式,例如在介绍原理时提到的公式需要用$$...$$包裹,并单独成段。 另外,需要注意用户是否可能混淆了最小二乘法和其他类似方法,比如最小绝对偏差(LAD)等,这时候明确最小二乘法的核心是平方误差最小化就很重要。同时,可能需要提到它的发明者高斯和勒让德,以增加回答的权威性。 还要考虑用户的使用场景,他们可能是在学习统计学、机器学习或数据科学,需要这个术语的英文翻译用于论文写作或者阅读英文文献。因此,确保翻译准确且符合学术标准是关键。 最后,总结时可能需要提醒用户如果有更深入的问题,比如具体应用或数学推导,可以进一步询问,以体现帮助用户解决问题的态度。</think>### 最小二乘法的英语翻译 最小二乘法的标准英文翻译为: **Least Squares Method** 或简称为 **Least Squares** --- ### 补充说明 1. **核心含义** 最小二乘法是一种数学优化方法,其核心目标是**通过最小化预测值与实际观测值之间的平方误差之和**,找到数据的最佳拟合曲线(或超平面)。 数学表达式为: $$ \min \sum_{i=1}^{n} (y_i - f(x_i))^2 $$ 其中,$y_i$为观测值,$f(x_i)$为模型预测值。 2. **应用领域** - 线性回归分析(例如:拟合直线 $y = ax + b$) - 非线性回归 - 信号处理、机器学习等 3. **历史背景** 该方法最早由高斯(Carl Friedrich Gauss)和勒让德(Adrien-Marie Legendre)在19世纪初独立提出,用于解决天体运动轨迹的拟合问题。 --- 如需进一步了解其数学原理或具体应用案例,可随时提出!
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