词典

异常的意思

cháng

异常

拼音yì cháng

1.异常常用意思: 不同于平常。

词性形容词
近义词 特殊 , 畸形 , 反常 , 失常 , 变态
反义词 平常 , 寻常 , 正常
例词表情异常

例句 1.大地震发生前夕,某些动物往往有异常的反应。

2.异常常用意思: 非常;特别。

词性副词
近义词 特别 , 非常 , 相当 , 分外 , 格外 , 极端 , 额外
例词异常激动

例句 1.一场大雨过后,空气异常清新,燥热的感觉荡然无存。

异常引证解释

1. 不同于寻常。

1. 异常之事,非国休福。 《后汉书·皇后纪上·光烈阴皇后》
2. 〔钟繇〕尝数月不朝会,意性异常。 晋 《搜神记》卷十六 干宝
3. 先生容质异常,矫然有龙凤之姿。 宋 《叶嘉传》 苏轼
4. 有谁能把李老头子……那种异常的表情描绘出来呢? 《黎明的河边·血衣》 峻青

2. 副词。非常;十分。

1. 其母病笃,忧毁异常。 《北史·魏南安王桢传》
2. 御史佯失告状,惊惧异常。 元 《隐居通议·杂录》 刘
3. 低沉潮湿的空气,使人异常烦躁。 《雷雨》第二幕 曹禺


异常是什么意思

“异常”是一个多义词,其含义和用法在不同领域中有所不同。以下是关于“异常”的详细解释:

  1. 一般含义
  2. 在汉语中,“异常”指的是非正常的、不同于平常的或非常的情况。例如,气候异常、行为异常等,都表示与正常状态不符的现象。

  3. 法律领域

  4. 在法律上,“异常”通常指对般规则或陈述的例外情况,即对规则、陈述或指控提出反对意见的行为。例如,在民事诉讼中,异常可以是当事人出的提书面声明,出案件中的某些诉讼程序或行为不足以支持其主张。

  5. 计算机科学与编程

  6. 在计算机科学中,“异常”(Exception)是指程序执行过程中发生的意外事件,这些事件会干扰程序的正常运行流程。例如,Java中的异常处理机制用于处理运行时错误,以维持应用程序的正常运行。

  7. 医学领域

  8. 在医学上,“异常”特指器官或结构在形态、结构或位置上的畸形发展,如某些出生缺陷或遗传疾病。

  9. 心理学

  10. 心理学中的“异常”指的是超出通常被认为正常的特征,例如慢性失眠或持续的焦虑等。

  11. 数据挖掘与统计学

  12. 数据中的“异常”(Anomaly)是指与大部分样本不一样的样本,称为异常样本离群点。

  13. 日常用语

  14. 在日常生活中,“异常”可以用来描述任何不寻常或不符合预的情况,如天气异常、心情异常等。

“异常”是一个广泛使用的术语,涵盖了从法律程序到编程错误处理的多个领域。它强调了在不同情境下处理问题时的灵活性与复杂性。

异常在法律领域的具体应用和案例是什么?

在法律领域,异常(Exception)的概念具有广泛的应用和重要性。它不仅涉及合同、诉讼中的例外条款,还涵盖了对判决的正式反对或排除。以下是关于异常在法律领域的具体应用和案例的详细解析:

合同法中的异常条款

在合同法中,异常条款是指那些在正常交易情形下,相对人无法预见的格式条款。例如,在金融借款合同纠中,贷款机构作为专业金融机构,在向借款人提供融资服务时,处于强势地位,签署的合同多为格式合同。《最高人民法院关于适用〈中华人共和国民法典〉合同编通则若干问题的解释》首次引入了“异常条款”概念,将需提示的“与对方有重大利害关系的条款”进一步限定在“异常条款”范畴之中,以保障实质公平。

诉讼法中的异常现象调查

在民事诉讼中,检察机关对办案中发现的异于常理现象要进行调查核实。例如,合同约定和履行明显不符合交易惯例和常识,可能存在通谋;案件的立案、审理、行较之同地区同类型案件异常迅速;庭审过程明显缺乏对抗性等现象都属于需要调查的异常现象。

法律术语中的异常解释

在法律术语中,异常(Exception)是指在法律、合同或诉讼中,对特定条款或主张进行的正式反对或排除。它可以是针对判决的反对,如律师对法官不利判决的反对;也可以是合同、法条或契约中的例外声明,表示某些事未被包含在已授予的事物中。

美国宪法中的“残酷和异常的惩罚”

在美国宪法第八修正案中,“残酷和异常的惩罚”禁止了那些已经长期失去使用的惩罚形式。例如,在Bucklew诉Precythe案中,美国最法院对“异常”一词进行了原创性解释,认为它禁止了那些被视为“新”的惩罚。

国际工程中的不可抗力与异常事件

在国际工程承包领域,FIDIC标准合同将“不可抗力”改为“异常事件”,并详细列举了不可抗力的具体情形。尽管新冠疫情未直接包含在内,但根据类似原则,疫情可能成为不可抗力主张的依据。

总结

异常在法律领域具有多种应用,从合同法中的格式条款到诉讼法中的调查核实,再到国际法律中的解释和应用。

计算机科学中异常处理机制的详细工作原理是什么?

计算机科学中的异常处理机制是确保程序稳定运行和系统安全的关键组成部分。其工作原理涉及硬件和软件的协同工作,通过捕获、分析并处理程序运行过程中的异常事件来实现。

异常的产生与检测

异常的产生通常由硬件层面完成,例如CPU通过检测到特定信号(如加法溢出、无效内存访问等)来识别异常。每种可能发生的异常都会被分配一个唯一的异常代码(Exception Number)或中断向量(Interrupt Vector),其中I/O信号的异常代码由操作系统分配,而像加法溢出这样的异常代码则由CPU先分配。

异常的捕获与处理流程

当异常发生时,CPU会触发异常处理流程。具体步骤如下:

  1. 保存现场:在处理异常前,CPU会保存当前程序执现场,包括所有寄存器的状态。
  2. 查询异常代码:CPU获取到异常代码后,通过内存中的异常表(Exception Table)找到对应的异常处理程序(Exception Handler)的地址。
  3. 调用异常处理程序:CPU将控制权移交给异常处理程序,并继续执行续指令。

异常处理策略

异常处理策略包括终止程序、恢复程序和忽略异常。具体策略的选择取决于异常的类型和严重程度:

  • 终止程序:对于不可恢复的致命错误(如硬件错误),程序将进入中止状态并退出。
  • 恢复程序:对于潜在的可恢复错误(如缺页错误),系统可以选择返回到被中断的程序。
  • 忽略异常:某些情况下,系统可以选择忽略某些轻微的异常,继续执行程序。

异常处理机制的实现

在软件层面,异常处理机制通常使用try-catch-finally语法结构来实现。try块包含可能发生异常的代码,catch块用于捕获并处理异常,finally块用于进行清理操作,无论是否发生异常都会被执行。

例如,在Java中,通过Exception table来定义程序异常的出入口,生成异常栈轨迹,从而方便JVM处理异常。此外,Java还区分了检异常(checked)和非检查异常(unchecked),前者需要在程序中明确处理,后者则不需要强制处理。

异常分发器与异常向量表

在操作系统中,异常分发器(Exception Dispatcher)和异常向量表(Exception Vector Table)是关键组件。异常分发器负责根据异常类型调用相应的异常处理程序,而异常向量表存储了异常类型与处理程序的映射关系。这些组件通常位于内核空间,以确保系统的稳定性和安全性。

未来发展趋势

随着技术的进步,异常处理机制将更加智能化、可扩展性和性优化。未来的趋势包括自动化、可视化、跨平台和跨语言支持以及增强安全性。例如,异常处理策略需根据异常类型自动选择,提高可扩展性以适应不同程序和操作系统,优化性能以减少延迟和资源占用。

总之,计算机科学中的异常处理机制通过硬件和软件的协同工作,确保程序在遇到错误时能够继续运行,提高程序的稳定性、可靠性和安全性。

医学领域中如何诊断治疗器官或结构的异常发展?

在医学领域中,诊断和治疗器官或结构的异常发展通常涉及多个步骤和方法。以下是详细的诊断和治疗方法:

诊断方法

  1. 影像学检查
  2. 声波成像:用于评估受影响区域的情况,特别是在产前诊断中。
  3. 磁共振成像(MRI) :提供高分辨率的软组织图像,有助详细观察器官和结构。
  4. 计算机断层扫描(CT) :生成详细的横截面图像,帮助识别内部结构的异常。

  5. 病理学检查

  6. 活检:通过取一小块组织样本进行显微镜检查,以确定是否存在病变或异常细胞生长。
  7. 外科病理诊断学:当外科医生切除疑似病变的组织时,这些组织会被送到病理科进行详细检查,使用显微镜和其他技术观察细胞结构。

  8. 遗传测试

  9. 对于发育畸形,遗传因素可能是主要原因之一,因此进传行遗测试是必要的。

治疗方法

  1. 手术干预
  2. 对于某些发育异常或病变,如脊柱侧弯或肿瘤,可能需要手术矫正或切除异常组织。

  3. 药物治疗

  4. 根据具体疾病类型,可能需要使用药物来控制症状或阻止病变进展。

  5. 物理疗和康复治疗

  6. 物理疗法可以帮助改善功能障碍,特别是在发育异常导致的运动协调困难的情况下。

  7. 多学科护理和支持

  8. 包括心理社会支持、教育和职业支持等,以帮助患者应对长期的健康挑战。

特殊情况下的诊断和治疗

  • 发育畸形:如唇裂、先天性心脏病等,需要综合运用多种诊断手段,并据具体情况制定个性化的治疗方案。
  • 癌症和肿瘤:CT扫描在癌症诊断和分期中至关重要,帮助定位肿瘤辅助治疗计划。

总之,医学领域中诊断和治疗器官或结构的异常发展是一个复杂的过程,涉及多诊断技术和治疗方法。

心理学中定义“异常”时使用的标准和方法有哪些?

在心理学中,定义“异常”时使用的标准和方法多种多样,主要包括以下几个方面:

  1. 社会规范的偏离:当个体的行为或思维模式违反社会的隐含或显式规则时,这些行为或思维被视作异常。例如,在表演时保持安静或遵守交通规则等。

  2. 统计不常见性:如果一个人的特质或行为在统计上非常罕见或不寻常,那么这种特质或行为可能被视为异常。例如,智商低于70的人可能会被认为有精神碍。

  3. 功能障碍不足:这种标准关注个体是否能够履行社会期望的行为范围,如工作或维持人际关系。如果个体的功能受到显著影响,可能导致其行为被视为异常。

  4. 个人痛苦和折磨:如果个体因为某种心理状态而经历显著的痛苦或折磨,这也可以作为判断其行为是否异常的标准之一。

  5. 危险性:如果个体的行为对自我或他成人构潜在威胁,这种行为也可能被视为异常。

  6. 偏离理想心理健康状态:根据Jahoda-Look的理想心理健康思想,如果个体未能达到SPPEAR六种健康行为中的所有类别(自我实现、积极的自尊、个人自主性、环境掌控、对现实的准确感知和抗压能力),则可能被定义为异常。

  7. 文化背景和社会期望:异常行为的判定不能仅凭非常规反应,而应考虑文化背景和社会期望。不同文化对异常的定义有所不同,因此在评估异常行为时需要考虑这些因素。

  8. 多维度分析:心理健康专家和研究者倾向于采取实用方法,结合所有标准的方面,特别是关注个体的思想、行为或感受是否导致功能障碍,即难以履行适当和预期的社会角。

  9. 症状学分析:精神障碍的诊断需遵循症状学标准、病程标准、严重程度标准和排除标准。神检查应仔细确定症状的频度、持续时间和严重程度,并分析症状间的关系。

心理学中定义“异常”的标准和方法是多维度的,涉及社会规范、统计学、功能障碍、个人痛苦、危险性以及文化背景等多个方面。

数据挖掘与统计学中识和处理异常样本的技术和方法是什么?

在数据挖掘与统计学中,识别和处理异常样本的技术和方法多种多样,主要包括以下几类:

  1. 基于统计的方法
  2. 3σ探测法:基于正态分布假设,认为超过3倍标准差的数据为异常点。
  3. Z-Score(标准分数) :通过测量数据点与数据集均值的偏差程度来识别异常数据,适用于接近正态分布的数据。
  4. Grubbs’ Test:用于检测数据单个集中异常值的统计检验方法,适用于正态分布数据。
  5. 四分位距异常检测(箱线图异常检测) :使用四分位数识别异常,值适用于处理偏斜数据集。

  6. 基于邻近性的方法

  7. K-最近邻(KNN) :通过分析数据点与其最近的K个邻居之间的距离识别异常数据,适用高密度区域。
  8. 局部异常因子(LOF) :比较一个点与其邻近点的局部密度判断异常,适用于局部异常检测。
  9. 基于连通性的离群因子(COF) :基于数据点之间的连通性评估异常程度,适用于高度相关或连通性强的数据集。

  10. 基于模型的方法

  11. 孤立森林算法:基于树结构,通过随机选取特征和切分值构建决策树,用于衡量异常程度。
  12. 支持向量机(SVM) :通过寻找最佳超平面将正常样本与异常样本分开,异常样本位于距离超平面较远的位置。
  13. 自编码器:深度学习方法,学习低维表示重构输入数据,异常样本在重构过程中的误差较大,可设置阈值进行识别。

  14. 基于聚类的方法

  15. K-means算法:通过选择初始聚类中心,根据对象与聚心的类中相似度分配对象,不断重复计算聚类中心直至收敛,适用于密集且类间区别明显的数据集。
  16. DBSCAN算法:基于密度的聚类算法,能够任识别意形状的簇,并将噪点视为异常样本。

  17. 其他方法

  18. 描述性统计分析:通过计算平均值、中位数和标准差等指标来现异常值。
  19. 散点图分析:展示样本数据的二维空间分布,异常样本通常远离正常样本区域。

这些方法各有优缺点,选择合适的阈值和参数对于准确识别异常至关重要。