卑鄙的意思是什么（卑鄙的意思解释）

卑鄙的意思

1、”“卑鄙”合用，意思是“地位低下，庸俗浅陋”，一般用于自谦（即自称，表谦逊）。上述《出师表》中的“卑鄙”，就是诸葛亮的自称，表示谦逊。现代的“卑鄙”是形容词，词义色彩转为贬义，意思是“语言、品行恶劣，不道德”，一般用于骂别人。

2、卑鄙拼音是【bēi，bǐ】，意思是低下粗俗。卑鄙，是一个汉语词语，意思是恶劣、不道德。古代的“卑鄙”，本是联合词组，“卑”指地位低下，“鄙”指见识短浅；后凝固成形容词，意思是“卑微鄙陋”。《说文》里说：“卑：贱也，执事者。

3、卑鄙一词有两个意思，第一个意思是指语言、品行恶劣，不道德。第二个意思是卑微鄙陋。古代的“卑鄙”，本是联合词组，“卑”指地位低下，“鄙”指见识短浅；后凝固成形容词，意思是“卑微鄙陋”。现代的“卑鄙”是形容词，词义色彩转为贬义，意思是“语言、品行恶劣，不道德”，一般用于骂别人。

卑鄙是什么意思

1、”“卑鄙”合用，意思是“地位低下，庸俗浅陋”，一般用于自谦（即自称，表谦逊）。上述《出师表》中的“卑鄙”，就是诸葛亮的自称，表示谦逊。现代的“卑鄙”是形容词，词义色彩转为贬义，意思是“语言、品行恶劣，不道德”，一般用于骂别人。

2、卑鄙拼音是【bēi，bǐ】，意思是低下粗俗。卑鄙，是一个汉语词语，意思是恶劣、不道德。古代的“卑鄙”，本是联合词组，“卑”指地位低下，“鄙”指见识短浅；后凝固成形容词，意思是“卑微鄙陋”。《说文》里说：“卑：贱也，执事者。

3、卑鄙一词有两个意思，第一个意思是指语言、品行恶劣，不道德。第二个意思是卑微鄙陋。古代的“卑鄙”，本是联合词组，“卑”指地位低下，“鄙”指见识短浅；后凝固成形容词，意思是“卑微鄙陋”。现代的“卑鄙”是形容词，词义色彩转为贬义，意思是“语言、品行恶劣，不道德”，一般用于骂别人。

卑鄙是什么意思??

”“卑鄙”合用，意思是“地位低下，庸俗浅陋”，一般用于自谦（即自称，表谦逊）。上述《出师表》中的“卑鄙”，就是诸葛亮的自称，表示谦逊。现代的“卑鄙”是形容词，词义色彩转为贬义，意思是“语言、品行恶劣，不道德”，一般用于骂别人。

卑鄙一词有两个意思，第一个意思是指语言、品行恶劣，不道德。第二个意思是卑微鄙陋。古代的“卑鄙”，本是联合词组，“卑”指地位低下，“鄙”指见识短浅；后凝固成形容词，意思是“卑微鄙陋”。现代的“卑鄙”是形容词，词义色彩转为贬义，意思是“语言、品行恶劣，不道德”，一般用于骂别人。

卑鄙拼音是【bēi，bǐ】，意思是低下粗俗。卑鄙，是一个汉语词语，意思是恶劣、不道德。古代的“卑鄙”，本是联合词组，“卑”指地位低下，“鄙”指见识短浅；后凝固成形容词，意思是“卑微鄙陋”。《说文》里说：“卑：贱也，执事者。

卑鄙的意思：拼音：bēi bǐ 引证解释：鄙：恶劣。形容人品质恶劣，不知廉耻。笔画：近义词：无耻 [ wú chǐ ]（形）没有羞耻；不顾羞耻：厚颜～。《三国演义》第十三回：“﹝他﹞却干出如此无耻之事！” 丁玲 《韦护》第三章：“她觉得那女人太无耻了。

数仓是什么

1、数仓是指数据仓库。数据仓库是一种数据存储和管理系统，用于存储、整合并分析企业或组织的数据。以下是详细解释： 数据仓库的基本定义 数据仓库是一个持久化的存储环境，用于存储企业或组织的数据。这些数据包括来自不同来源的原始数据、经过处理的数据以及用于决策支持的数据。

2、数仓是指企业在数据中心集成、整理和存储的数据集合。 数据治理涉及对数仓中数据的管理，确保数据的准确性、可用性、完整性和安全性。 数据治理的实践包括数据质量管理、数据安全管理、数据分类管理和数据权限管理等方面。

3、数仓（Data Warehouse）是企业数据处理的核心，数仓的能力直接影响企业的决策效率和竞争力。在数仓的建设过程中，一个重要指标是数仓收敛比，它是用来评估数仓能否快速收敛和响应决策需要的指标。数仓收敛比越高表示数仓建设越成功，可以支持更高效的数据分析和决策。

4、数仓 rd 全名为数据仓库研发工程师，是负责数据仓库建设和维护的专业人员。数仓 rd 负责整合各种数据源，并将其转化为贴近业务需求的有用信息，为业务决策提供支持和帮助。数仓 rd 需要掌握多项技能，包括但不限于数据库技术、数据分析、数据挖掘、ETL 等。

5、数仓DDL是指数据仓库的数据定义语言（Data Definition Language）。DDL属于数据库管理系统（DBMS）的一部分，主要用于定义、管理和维护数据仓库中的各种对象和其属性，如表、视图、索引、触发器等。通过使用DDL，我们可以方便地创建、修改、删除数据仓库中的对象，是数仓建设不可或缺的一部分。

6、数仓收敛比是指在数据仓库（Data Warehouse）中，原始数据经过数据清洗、转换和聚合后，最终收敛到数据仓库中的有效数据量与实际原始数据量的比值。简而言之，它反映了数据从原始状态到最终可用于分析的状态过程中的数据损失或数据质量提升的度量。