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亚历克西斯·桑切斯
球會生涯 > 烏甸尼斯

經過在阿根廷的成功的賽季之後，2008年7月山齊士返回烏甸尼斯，他的同胞伊斯拉亦在前一年加盟。甫加盟球隊，山齊士在3比0勝辛奴動力55的季前热身賽裏，成為了全場最佳球員。9月14日，他首次代表烏甸尼斯参加意甲的比賽，可是不敵尤文圖斯。四天後面對多特蒙德的比赛是他首場参加的歐洲賽事。2008年10月19日，山齊士面對莱切時，攻入了首個聯賽入球，不過之後他就陷入了短期的低迷，招來批評。批評直到在對陣博洛尼亚時，第90分鐘打入制勝球絕殺比賽後才終結。從這年開始山齊士一直是球隊的主力球員，進攻效率也逐漸提高。
2009-10賽季中，烏甸尼斯能打進意大利盃四強，山齊士於比賽中出色的表現擔當着重要的角色。他先於八強對陣AC米蘭的比賽中，交出關鍵助攻給 ，令烏甸尼斯險勝1比0，晉級四強。強戰對陣罗马的次回合，山齊士於81分鐘為球隊追近比數，可惜為時已晚，兩回合計烏甸尼斯以2比1落敗。儘管球隊出局，他仍被賽會評選為全場最佳球員。
2011年2月27日，在烏甸尼斯以7比0大勝巴勒莫的比賽里，山齊士在上陣52分鐘，上演「大四喜」，個人獨中4球，打破了智利人於意甲聯賽單場的入球紀錄，舊紀錄由智利國家隊傳奇和保持。
全個賽季裏，山齊士和的組合合共攻入39球，比2007-08賽季的和的組合少2球。山齊士場上的技術速度和突破能力強人一等，由此引起了諸多歐洲班霸球會的矚目。2011年，山齊士於國際足球協會官網的投票中，獲選為全球最被看好的新星，其他對手為、、及。
球會生涯 > 巴塞罗那

2011年7月21日，西甲班霸巴塞隆納官方宣佈與烏甸尼斯達成協議，成功收購山齊士，成為首位效力巴塞隆拿的智利球員，轉會費為2600萬歐元，包括1150萬歐元的浮動獎金。5天後，他通過體測，正式加盟巴塞隆拿。時任領隊瓜迪奥拉讚賞山齊士十分年輕，三個前場的攻擊位置他都能勝任，亦會熱切地防守。山齊士亦表示期待向梅西、哈维等球員學習，並贏得更多錦標。7月25日，他首次在魯營球場亮相，獲得已離隊的博扬的9號球衣。
山齊士在球隊的首季間中受短期傷患困擾。8月14日，山齊士在2012年西班牙超級盃對陣皇家马德里時首次為球隊上陣，可惜被對方的左閘弄傷大腿。8月29日，他首次在西甲的賽事上場，對陣比利亞雷阿爾。賽事中，他打入自己在西甲首個入球，亦是巴塞隆拿在該場比賽中進的第三球，助球隊以5比0大勝。 2011年9月10日西甲第三圈對陣皇家蘇斯達時，他在上半場拉傷肌腱，被迫休戰兩個月，其後在2011年11月1日復出在歐聯對陣比尔森胜利。2011年12月10日，於西班牙國家打吡的賽事中，他在第30分鐘射入重要的入球，為球隊扳平比數，協助球隊1比3輕取皇家马德里。 2012年2月15日，他的梅開二度協助球隊3比1輕取勒沃库森。
2012-13賽季，山齊士於對陣本菲卡時，攻入本賽季首個入球，帶領以2比0勝出。2013年2月10日，山齊士攻入本賽季首個聯賽入球，對手為赫塔費，協助球隊在主場以6比1大勝。從2月起，山齊士於對陣拉科鲁尼亚、馬略卡、毕尔巴鄂、贝蒂斯。马德里竞技和西班牙人的比賽中皆有入球。巴塞隆拿該季亦在西甲以破紀錄100分完成賽季，取得聯賽冠軍。
2013年10月26日，山齊士於本賽季第1次國家打吡中，射入奠勝的一球，令球隊在主場以2比1勝出。2014年1月5日，對陣埃尔切時，山齊士大演帽子戲法，協助球隊以4比0大勝。於2013-14賽季，山齊士於各項賽事攻入的21球，創下他職業生涯的新高，其中西甲攻入了19球。
球會生涯 > 阿仙奴

2014年7月10日，阿仙奴官方宣布以3170萬歐元，簽下山齊士。他身披17號球衣，而原本使用17號球衣的蒙利爾則改穿18號。山齊士對加入阿仙奴表示高興，因為球隊有出色的球員、教練和球場，全球各地的球迷亦十分支持球隊。而領隊温格對山齊士的加入表示興奮，並稱讚他在過去數個球季中，有着持續高水準的表現。2014年8月2日，在酋長盃對陣本菲卡的比賽中，山齊士首次替阿仙奴上陣，於第71分鐘後備入替，最終阿仙奴以5比1大勝。
2014年8月10日，山齊士於英格蘭社區盾的賽事中，上陣上半場45分鐘，結果阿仙奴以3比0大勝曼城，贏得社區盾冠軍。8月16日，他首次在英超上陣，並交出一次助攻給哥斯尼，助球隊反勝水晶宫2比1。8月27日，他在對陣贝西克塔什的欧冠比賽中，取得第一個入球，協助球隊小勝1比0，兩回計總比數以1比0，晉級歐聯小組賽。阿歷斯·山齊士於2014-2015所有賽事中出場52次，攻入25球，助攻32次，帶領阿仙奴奪得社區盾和英格蘭足總盃。
2015-2016英格蘭超級足球聯賽第7輪，山齊士連中三元助阿仙奴以5比3作客小勝李斯特城，打破十五場英超賽事入球荒，並成為首位分別效力意甲、西甲和英超聯賽都曾上演帽子戲法的球員。並之後梅開二度帶領阿仙奴以3比0狂數曼聯。4月時，山齊士連續4場英超賽事中皆有入球，對手為屈福特、韋斯咸、愛華頓，以及西布朗，其中對陣西布朗的賽事中梅開二度。全季，山齊士於各項賽事上陣41場，攻入17球，助攻21次。
在新球衣發佈時，阿仙奴同時宣佈山齊士於2016-2017球季將會改穿罗西基留下的7號球衣。山齊士在新球季由原來的翼鋒改任正中鋒，取代了原本吉鲁的位置，而他原來的翼鋒位則由张伯伦、沃尔科特和伊沃比等小將輪流出戰。2016年12月4日，山齊士在阿仙奴作客對韋斯咸大演帽子戲法，助球隊以5比1大勝。
桑切斯在参加2017年国际足联联合会杯后归队，但因伤缺席了球队对阵切尔西获胜的2017年英格兰社区盾以及英超4-3战胜李斯特城的开门红。他在球队客场0比4败给利物浦的比赛中首次赛季首发。而他的赛季首球来自于球队在欧联3比1战胜科隆的那场比赛。其后桑切斯的赛季联赛杯首发出现在1比0战胜唐卡斯特流浪者的那场比赛，他交出了个人赛季首个助攻，由沃尔科特完成进球帮助球队取得胜利。在客场对阵般尼的英超比赛中，桑切斯在伤停补时阶段射入争议性点球，帮助球队在积分榜上暂时超过北伦敦死敌热刺。在阿仙奴5比0大胜哈德斯菲尔德的英超比赛中，桑切斯延续了良好的进球状态，攻入全场第三球，是他近三场比赛的第三个进球。
球會生涯 > 曼聯

2018年1月22日，在阿仙奴和曼聯的一笔球员直接交换的交易中，姆希塔良轉投阿仙奴而山齊士則轉投曼聯。山齊士成為首位效力曼聯的智利球員。
2018年1月27日，山齊士首次以曼聯球員身分上陣，在英格蘭足總盃作客對伊奧維，他在61分鐘交出一個助攻給埃雷拉，11分鐘後山齊士退下火線，由林加德入替。最後曼聯以4:0擊敗伊奧維成功晉級。2月1日的英超賽事，曼聯作客對熱刺，山齊士正選上陣，但最後熱刺以2:0擊敗曼聯。2日後的英超賽事，曼聯主場迎戰哈德斯菲尔德，山齊士再次正選上陣，盧卡古在55分鐘接應馬達在左路的傳中並為曼聯射入領先一球，十多分鐘後，山齊士在禁區被希菲利（英语：）踢跌，他親自主射12碼被門將約拿斯·羅素撲出，但山齊士成功補中將球射入，射入山齊士效力曼聯的第1個入球，最後曼聯以2:0擊敗哈德斯菲尔德。
2018年4月7日的曼徹斯特德比裏，山齊士於下半場表現神勇，交出兩個助攻，先斜傳博格巴扳平2-2，再開出自由球讓斯莫林破門，助曼聯進球三球，作客連3-2奇跡反勝曼城。
2018年10月7日，曼聯主場迎戰紐卡索聯，一度落後0-2，山齊士在90分鐘接應楊格傳中頂入絕殺球，助曼聯反勝3-2。
2019年1月26日，山齊士轉投曼聯一年後，首次倒戈阿森纳，於足總杯賽事助曼聯作客的先開紀錄，以3-1淘汰舊東家，亦終結了個人超過3個月的進球荒。
球會生涯 > 國際米蘭

2019年8月，山齊士被借去意甲球隊國際米蘭。在租借後一個多月，山齊士便重傷休戰三個月。
2021年5月，山齊士隨隊獲得2020-21賽季意甲冠軍，但国际米兰班主張康陽卻要求主帥與球員們減薪，不少奪冠成員下賽季可能將離隊。
2022年1月12日，桑切斯在意大利超级杯中对阵尤文图斯时打入一粒绝杀进球，为国际米兰以2-1的比分取得胜利。 2022年8月8日，桑切斯与国际米兰达成协议，双方同意终止合同。
球會生涯 > 马赛

2022年8月9日，法甲俱乐部马赛宣布与桑切斯达成初步协议，转会取决于他的体检结果。 次日，他签署了一份为期两年的合同，并可选择续约一年。
球會生涯 > 重返国际米兰

2023年8月26日，国际米兰宣布桑切斯自由转会回归，与他签订了一份为期一赛季的合同。
球會生涯 > 重返乌迪内斯

2024年8月10日，乌迪内斯宣布桑切斯自由转会回归，与他签订了一份为期两年的合同。
国家队生涯

早在2006年4月27日面对新西兰的比赛裏桑切斯就首次代表国家队上阵，2007年国际足联17岁以下世界杯比赛中他与球队并肩作战拿到了第三名的好成绩。桑切斯的首粒国家队进球来自于2007年9月7日智利队1比2负于瑞士的比赛。
在南美洲外圍賽中，阿歷斯·山齊士為智利國家隊攻入4球，在決賽周亦攻入2球，可惜智利十六強止步。
山齊士被列入參加2015年美洲國家盃的其中一位足球員，他於智利5比0大勝玻利維亞的比賽中攻入一球，並在決賽互射十二碼中射入第四球，為智利贏得2015年美洲國家盃。
2016年6月15日，山齊士在對陣巴拿馬的比賽中，射入球隊的第三和第四球，協助球隊以4比2取勝，獲得分組賽出線的資格。6月18日，山齊士於7-0大勝墨西哥的比賽中，攻入一球，交出兩次助攻。6月27日，山齊士於決賽上陣104分鐘後被換下，智利於互射十二碼階段4比2擊敗阿根廷，山齊士賽後亦獲得代表賽事最佳球員的金球獎。
在南美洲外圍賽，山齊士對巴西有一球進帳，令智利於2000年後首次贏巴西隊。其後對秘魯的比賽，他梅開二度，協助球隊4比3險勝。
国家队生涯 > 國家隊上陣次數

| 國家隊 | 年份 | 上陣 | 入球 |
| --- | --- | --- | --- |
| 智利 | 2006 | 5 | 0 |
| 智利 | 2007 | 4 | 1 |
| 智利 | 2008 | 9 | 2 |
| 智利 | 2009 | 9 | 5 |
| 智利 | 2010 | 7 | 4 |
| 智利 | 2011 | 11 | 2 |
| 智利 | 2012 | 8 | 0 |
| 智利 | 2013 | 11 | 8 |
| 智利 | 2014 | 13 | 4 |
| 智利 | 2015 | 14 | 5 |
| 智利 | 2016 | 9 | 3 |
| 合計 | 合計 | 100 | 34 |
技術特點

山齊士的速度飛快、具創造力，同時他為一個勤勞的球員，尤其以場上的技術、能量及跑動量著名。他是一位右腳的球員，但他運用左腳時亦有不錯的效果，因此他能在場上司職前場不同的位置，分別有左右兩翼、前鋒、偽9號，甚至是進攻中場。山齊士的盤扭、敏捷和加速度令他能善於運用假動作過人，創造入球機會或自己攻門。同時，山齊士的定位球能力亦出眾，經常主射罰球或開角球。
荣誉 > 球會

智利足球甲級聯賽冠軍 (2)：2006年秋季聯賽，2007年春季聯賽
南美杯亞軍（1）：2006年
阿根廷足球甲級聯賽冠軍（1）：2008年秋季聯賽
西班牙甲組足球聯賽冠軍（1）：2012-13年
西班牙超級盃（2）：2011年，2013年
歐洲超級盃（1）：2011年
世界冠軍球會盃（1）：2011年
西班牙國王盃（1）：2012年
英格蘭社區盾（2）：2014年﹑2015年
英格蘭足總盃（2）：2015年，2017年
意大利足球甲级联赛冠軍：2020-21賽季，2023–24
欧足联欧洲联赛亞軍：2019-20賽季
意大利超級盃冠軍：2021年，2023年
荣誉 > 國家隊

U20世界盃足球賽季軍（1）：2007年
美洲國家盃冠軍（2）：2015年、2016年
荣誉 > 個人

美洲盃金球獎: 2016年
美洲盃最佳陣容: 2016年
意甲每月最佳球員（1）：2011年2月
意大利足球甲級聯賽足球先生（1）：2010–11年
PFA年度最佳陣容（1）：2015年
兒童票選獎（1）：2015年
阿仙奴最佳球員（1）：2015年
2014年世界盃，山齊士(紅衣)為智利上陣
马里亚诺·纳沃内

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纳沃内在2023年法国网球公开赛
國家/地區:  阿根廷
出生:  (2001-02-27) 2001年2月27日（23歲）  阿根廷七月九日城
身高: 1.75米（5英尺9英寸）
持拍: 右手持拍·双手反拍
職業獎金: $204,402
單打成績
職業戰績: 2–2
冠軍頭銜: 0
最高排名: No. 117 (2024年1月29日)
現今排名: No. 117 (2024年1月29日)
大滿貫單打成績
澳網: Q1 (2024)
法網: Q1 (2023)
溫網: Q1 (2023)
美網: Q1 (2023)
雙打成績
職業戰績: 0–0
冠軍頭銜: 0
最高排名: No. 377 (2023年6月26日)
現今排名: No. 809 (2024年1月8日)
最近更新日期：2024年1月29日
马里亚诺·纳沃内（Mariano Navone，2001年2月27日—），阿根廷男子网球运动员。
纳沃内在ATP挑战巡回赛有5个单打冠军，他在2023年实现了挑战赛单打五连冠。
职业生涯

在2024年拉美黄金赛季上他开始了ATP巡回赛之路，首先在本土举行的2024年科尔多瓦网球公开赛上，他以外卡身份首次亮相ATP巡回赛正赛，他还获得了另外一场在本土举行的2024年阿根廷网球公开赛的参赛资格。在2024年里约网球公开赛上，排名第113位的他获得了个人首个ATP500赛事的参赛资格，并击败了同胞费德里科·科里亚赢得了个人首个ATP赛事的胜利。他击败了扬尼克·汉夫曼首次打进ATP四分之一决赛。
ATP挑战赛和ITF巡回赛 > 单打: 11 (5–6)

| 结果 | 胜-负 |    日期    | 巡回赛 | 级别 | 场地 | 对手 | 比分 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 负 | 0–1 | 000000002021-09-01-00002021年9月 | M15 烏爾齊尼, 黑山 | 世界网球巡回赛 | 泥地 |  Bastián Malla | 2–6, 2–6 |
| 负 | 0–2 | 000000002022-06-01-00002022年6月 | 科连特斯省, 阿根廷 | 挑战赛 | 泥地 |  弗朗西斯科·科梅萨尼亚 | 0–6, 3–6 |
| 负 | 0–3 | 000000002022-06-01-00002022年6月 | 布宜诺斯艾利斯, 阿根廷 | 挑战赛 | 泥地 |  弗朗西斯科·科梅萨尼亚 | 4–6, 0–6 |
| 负 | 0–4 | 000000002022-07-01-00002022年7月 | M25 德尼亚, 西班牙 | 世界网球巡回赛 | 泥地 |  尼克·哈尔特 | 6–3, 3–6, 2–6 |
| 负 | 0–5 | 000000002022-09-01-00002022年9月 | 玛利亚维拉, 阿根廷 | 挑战赛 | 泥地 |  尼可拉斯·基克 | 5–7, 3–6 |
| 胜 | 1–5 | 000000002023-06-01-00002023年6月 | 波兹南, 波兰 | 挑战赛 | 泥地 |  托马斯·巴里奥斯·贝拉 | 7–5, 6–3 |
| 胜 | 2–5 | 000000002023-07-01-00002023年7月 | 圣塔菲, 阿根廷 | 挑战赛 | 泥地 |  丹尼尔·巴列霍（英语：） | 6–2, 6–4 |
| 胜 | 3–5 | 000000002023-09-01-00002023年9月 | 聖克魯斯-德拉謝拉, 玻利维亚 | 挑战赛 | 泥地 |  弗朗西斯科·科梅萨尼亚 | 4–6, 7–5, 6–1 |
| 胜 | 4–5 | 000000002023-10-01-00002023年10月 | 布宜诺斯艾利斯, 阿根廷 | 挑战赛 | 泥地 |  费德里科·科里亚 | 2–6, 6–3, 6–4 |
| 胜 | 5–5 | 000000002023-10-01-00002023年10月 | 圣塔菲 II, 阿根廷 | 挑战赛 | 泥地 |  安德烈亚·佩莱格里诺 | 3–6, 6–2, 6–3 |
| 负 | 5–6 | 000000002023-11-01-00002023年11月 | 利马 II, 秘鲁 | 挑战赛 | 泥地 |  卢恰诺·达尔德里 | 6–4, 3–6, 5–7 |
ATP挑战赛和ITF巡回赛 > 双打: 5 (3–2)

| 结果 | 胜-负 |    日期    | 巡回赛 | 级别 | 场地 | 搭档 | 对手 | 比分 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 负 | 0–1 | 000000002021-06-01-00002021年6月 | M15 安塔利亚, 土耳其 | 世界网球巡回赛 | 泥地 |  Miguel Fernando Pereira |  Toby Kodat  Timo Stodder | 4–6, 4–6 |
| 负 | 0–2 | 000000002021-08-01-00002021年8月 | M15 布拉迪斯拉发, 斯洛伐克 | 世界网球巡回赛 | 泥地 |  Francesco Vilardo |  Simon Freund  Vasil Kirkov | 1–6, 0–6 |
| 胜 | 1–2 | 000000002021-09-01-00002021年9月 | M15 日利納, 斯洛伐克 | 世界网球巡回赛 | 泥地 |  Francesco Vilardo |  Jan Jermář  Štěpán Pecák | 4–6, 6–1, [10–7] |
| 胜 | 2–2 | 000000002021-09-01-00002021年9月 | M15 烏爾齊尼, 黑山 | 世界网球巡回赛 | 泥地 |  Alejo Lorenzo Lingua Lavallén |  Egor Agafonov  Daniel Ibragimov | 6–3, 6–2 |
| 胜 | 3–2 | 000000002022-08-01-00002022年8月 | M25 阿加迪爾, 摩洛哥 | 世界网球巡回赛 | 泥地 |  阿尔瓦罗·洛佩斯·圣马丁（英语：） |  Nico Hornitschek  Jimmy Yang | 3–6, 6–4, [10–5] |
参考

↑  . ATP Tour.   [2024-02-23]. （原始内容存档于2024-02-20）.
↑  .   [2024-02-23]. （原始内容存档于2024-05-06）.
非线性降维

非线性降维
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上级分类: 机器学习、​降维 
左上：由螺旋带（又称瑞士卷）中的1000个点组成的3维数据集，中间有矩形孔。右上：用于生成3维数据集的原始2维数据集。左下和右下：分别使用模块化数据处理（Modular Data Processing）工具箱实现的LLE（邻近线性嵌入）和黑塞LLE，对流形进行的2维复原。
非线性降维也称作流形学习，为各种相关技术中的一种，是将高维数据投射到低维潜流形上，目的是在低维空间中实现数据可视化，或学习映射（高维到低维嵌入或反之）本身。下面介绍的技术可理解概括用于降维的线性分解法（如奇异值分解、主成分分析）。
非线性降维的应用

考虑以矩阵（或数据库）表示的数据集，其中每行都代表描述某物特定实例的一组属性（或特征）。如果属性的数量很大，那么可行行空间的增长速度是指数级的（例如有 f个属性，每个属性均具有 k种可能的选择，则所有可能的属性为 k^{f}）。维度越大，对空间进行采样就越困难。这导致了处理高维数据的算法时间复杂性非常高。许多机器学习算法在处理高维数据时很吃力，而将数据缩降维会使算法更有效率，并能帮助机器学习算法做出更准确的预测。
人类往往难以理解高维数据。因此将数据减进行降维对于可视化非常有用。
数据的降维表示通常被称为“内蕴变量”（intrinsic variable），即它们是数据产生的价值。例如，考虑一个包含字母“A”经过缩放和旋转的图像的数据集，每张图片有32×32像素，可以表示为长度为1024的向量；每行都是1024维的空间（汉明空间（英语：））中，二维流形上的一个样本。由于数据仅通过缩放和旋转得到，所以内蕴维度是2；而字母“A”的形状或外观则不是内蕴变量（因为数据集中所有元素该特征均相同）。非线性降维将抛弃相关信息（字母“A”），只保留变化的信息（缩放和旋转）。右图展示了该数据集的部分样本，及通过使用非线性降维算法（Manifold Sculpting）将数据降到二维的结果散点图。
作为对比，右图使用线性降维算法PCA（主成分分析），将同样的数据集降为二维，可以发现结果并没有采用非线性降维算法好。这表明从该流形上采样得到的高维向量以一种非线性的方式变化。
非线性降维在计算机视觉领域有所应用。例如一个使用相机在封闭的静态环境中导航的机器人，相机得到的图像可以视为从高维空间流形采样得到的样本，流形的内蕴变量代表机器人的位置和朝向。
不变流形对动力系统中的模型降阶具有普遍意义。特别是，若相空间中存在吸引不变流形，附近的轨迹便会汇聚其上并停留，使其称为动力系统降维的候选流形。一般情形下不能保证存在这样的流形，不过谱子流形理论给出了一大类动力系统中存在唯一吸引不变对象的条件。非线性降维的积极研究旨在展开与动力系统相关的观测流形，以开发建模技术。
下面列举了一些非线性降维技巧。
重要概念 > 萨蒙映射

萨蒙映射（英语：）是最早也是最流行的非线性降维技术之一。
重要概念 > 自组织映射

条目：自组织映射
自组织映射（SOM，也称作科赫宁映射，Kohonen map）及其概率变体生成拓扑图（GTM）使用嵌入空间中的点表示，根据从嵌入空间到高位空间的非线性映射形成潜变量模型。这些技术与同样基于概率模型的密度网络相关。
重要概念 > 核主成分分析

核主成分分析可能是应用最广泛的降维算法。PCA首先要计算 m\times n矩阵 \mathbf {X} 的协方差矩阵
然后将数据投影到矩阵的前k个特征向量上。相比之下，KPCA首先计算数据转换到高维空间后的协方差矩阵
然后将变换后的数据投影到矩阵的前k个特征向量上，这一步与PCA相同。它用核技巧将大部分计算分解，这样整个过程就可在不实际计算 \Phi (\mathbf {x} )的情况下完成。当然 \Phi 必须选择已知的对应核，不幸的是为已知问题找到好的核并不容易，因此KPCA用标准核时对某些问题的处理并不理想。例如，在瑞士卷流形上便表现不佳。不过，可构造与数据相关的核矩阵，将某些在此类环境中表现良好的其他方案（如拉普拉斯特征映射、LLE）视作核PCA的特例。
KPCA有内部模型，因此可用于将训练时未见的点映射到其嵌入上。
重要概念 > 主曲线与流形

主曲线与流形给出了非线性降维的自然几何框架，并通过明确构建嵌入流形、使用流形上的标准几何投影进行编码，推广了PCA的几何解释。这种方法最早由Trevor Hastie (1984)提出，在1989年正式引入了这一方法。许多学者对这一想法进行了进一步探索。
如何定义流形的“简单性”取决于具体问题，常用流形的内蕴维度和/或光滑度来衡量。通常主流形定义为优化问题的解，目标函数如数据近似的质量和流形弯曲的一些惩罚项。常用的初始近似值由线性PCA和Kohonen SOM生成。
重要概念 > 拉普拉斯特征映射

参见：流形正则化
拉普拉斯特征映射用谱技术降维。这种技术依赖于一个基本假设：数据位于高维空间的低维流形之中。这种算法无法嵌入样本外的点，但基于再生核希尔伯特空间正则化的技术可以增加这种能力。这种技术也可用于其他非线性降维算法。
主成分分析等传统技术不考虑数据的内蕴几何。拉普拉斯特征映射根据数据集的邻域信息构造了图，数据点是图中的节点，连通性取决于邻点的距离（如用k邻近算法），生成的图可视作低维流形在高位空间中的离散近似。基于图的代价函数最小化确保流形上相近的点映射到低维空间也相近，从而保留了局部距离。流形上拉普拉斯-贝尔特拉米算子的特征函数可作为嵌入维度，因为在温和的条件下算子具有可数谱，是流形上平方可积函数的基础（与单位圆流形上的傅立叶级数比较）。拉普拉斯特征映射的理论化取得了部分成功，因为在某些非限制性假设下，随着点数趋向无穷多，已经证明图拉普拉斯矩阵收敛到拉普拉斯-贝尔特拉米算子。
重要概念 > 等距特征映射

等距特征映射是Floyd-Warshall算法与经典多维标度（MDS）的结合。经典MDS采用所有点之间的成对距离矩阵，计算每个点的位置；等距特征映射假设只知道相邻点之间的成对距离，并用Floyd–Warshall算法计算其他点的距离，这样就能有效估算出所有点之间的成对测地距离矩阵。然后等距特征映射用经典MDS计算所有点的降维位置。地标等距特征映射是这种算法的变体，用地标提高计算速度，但会牺牲一定精度。
流形学习中，输入数据被假定是从嵌入高维向量空间的低维流形中采样的。MVU背后的主要原理是利用流形的局部线性，在底流形的每点创建保留局部邻域的映射。
重要概念 > 局部线性嵌入

局部线性嵌入（LLE）与等距特征映射大约同时问世。与等距特征映射相比，LLE有几个优点，如利用系数矩阵算法时优化速度更快、很多问题上的结果更好等等。LLE也始于寻找每个点的最近邻点，接着为每个点计算一组权重，其能将点描述为邻点的线性组合。最后用基于特征向量的优化技术，求得点的低维嵌入，这样每个点仍用邻点的相同线性组合描述。LLE处理非均匀样本密度时往往效果不佳，因为没有固定单位防止权重漂移。LLE没有内蕴模型。
LLE根据点 X_{i}的邻域计算其重心坐标。原始点由邻点的权重矩阵 W_{ij}给出的线性组合构建，误差表为成本函数 E(W)。
权重 W_{ij}指 X_{j}点在构建 X_{i}时的贡献量。成本函数的最小化有两条约束：
(a) 数据点 X_{i}只从其邻点构建，因此若点 X_{j}不是 X_{i}的邻点，则 W_{ij}必为0；
(b) 权重矩阵每行之和都为1。
原数据点是D维空间中收集的，算法的目标是将维度降低到d使 D>>d。在D维空间构建第i个数据点的权重 W_{ij}将用于在d维空间中构建同一点。基于这种想法，我们创建了一个保邻域映射：D维空间中的每点 X_{i}都映射到d维空间中的某点 Y_{i}，并使成本函数最小化：
这个成本函数中，权重 W_{ij}是固定的，最小化在 Y_{i}上进行以优化坐标。此最小化问题可由求解稀疏N阶特征值问题（N为数据点数量）解决，其底部d个非零特征向量提供了坐标的一组正交集。一般来说，数据点是根据欧氏距离测量的K个最近邻点构建的，这时算法只有一个自由参数K，可通过交叉验证来选择。
重要概念 > 局部线性嵌入 > 黑塞局部线性嵌入（Hesian LLE）

黑塞LLE也是基于稀疏矩阵技术，结果质量往往比LLE高得多。遗憾的是，其计算复杂度非常高，不适合样本数较多的流形。黑塞LLE没有内蕴模型。
重要概念 > 局部线性嵌入 > 改进局部线性嵌入（MLLE）

改进局部线性嵌入（MLLE）是另一种LLE变体，在每个邻域用多重权重解决权重矩阵的局部调节。大致说，多重权重是原LLE权重的局部正交投影。MLLE的创造者也是局部切空间对齐（LTSA）的作者，认识到每个权重向量的正交投影的全局优化本质上是对齐每个数据点的局部切空间时，LTSA就蕴含于MLLE的表述中。正确应用此算法的理论与经验意义深远。
重要概念 > 局部切空间对齐

条目：局部切空间对齐
局部切空间对齐（LTSA）是基于这样一种直觉：流形正确展开时，所有切超平面都会对齐。它首先计算每个点的k个最近邻域。通过计算每个局部邻域中的前d个主成分，获得每个点的切空间。然后进行优化，找到能使切空间对齐的嵌入。
重要概念 > 最大方差展开

最大方差展开、等距特征映射、LLE有共同的直觉：若流形被适当展开，则各点的方差会最大化。第一步是找到每个点的最近邻点；然后最大化所有非邻点间距离，约束是邻点间距不变。此算法的主要贡献在于将问题转化为半定规划问题。然而，半定规划求解器的计算成本很高。与LLE类似，最大方差展开没有内蕴模型。
重要概念 > 自编码器

条目：自编码器
自编码器是一个前馈神经网络，其训练目标为恒等映射，即从向量映射到同一个向量。用于降维时，其部分隐藏层只包含少量神经元。此时，网络必须学会用较少的维度编码向量，并同时能将将其解码。因此，网络的前半部分（编码器，Encoder）从高维空间映射到低维空间，后半部分（解码器，Decoder）从低维空间映射到高维空间。自编码器的概念由来已久，不过深度自编码器的训练到最近才由受限玻尔兹曼机和堆叠降噪自编码器成为可能。与自编码器相关的是NeuroScale算法，其使用多维标度和萨蒙映射学习高维空间到嵌入空间的非线性映射。mappings in NeuroScale中的映射基于径向基函数网络。
重要概念 > 高斯过程潜变量模型

高斯过程潜变量模型（GPLVM）是一种概率降维方法，用高斯过程（GPs）求高维数据的低维非线性嵌入，是PCA概率公式的推广。模型以概率方式定义，并将潜变量边缘化（marginalize），用最大似然法获得参数。与核PCA类似，用核函数形成非线性映射（高斯过程形式）。不过，GPLVM中，映射是从嵌入（潜）空间到数据空间（如密度网络与GTM），而在核PCA中，映射方向正好相反。它最初是为高维空间的可视化提出的，但已被推广为构造两观测空间中间的共享流形模型。GPLVM及其许多变体都是专为人类运动建模而提出的，如后约束GPLVM、GP动态模型（GPDM）、平衡GPDM（B-GPDM）、拓扑约束GPDM等等。为在步态分析中捕捉姿态与步态流形的耦合效应，提出了多层步态-姿态联合流形。
重要概念 > t分布随机邻域嵌入

t分布随机邻域嵌入（t-SNE）被广泛应用。它是一种随机邻域嵌入法，计算高位空间中数据点对相关的概率，然后选择产生相似分布的低维嵌入。
其他算法 > 关系透视映射

关系透视映射是一种多维标度算法。算法通过模拟闭流形上的多粒子动态系统，在流形上找到数据点的构型，其中数据点被映射为粒子，间距（或差异）表为排斥力。随着流形逐渐增大，多粒子系统逐渐冷却，收敛到反映数据点距离信息的构型。
关系透视映射的灵感来自物理模型，当中带正电的粒子在球表面自由移动。在库仑力的引导下，粒子的最小能量构型将反映粒子间斥力的强度。
关系透视映射是1976年提出的。
算法最初用平面环面作为像流形，后来VisuMap （页面存档备份，存于）软件中进行了扩展，使用球面、射影空间、克莱因瓶等其他闭流形作为像流形。
其他算法 > 传播图

传播图使用网络上的多个传播源，将节点映射为点云。在全局级联模型中，传播速度可通过阈值参数 t\in [0,1]进行调整。对 t=0，传播图等同于等距特征映射算法。
其他算法 > 曲线成分分析

曲线成分分析（CCA）在输出空间中寻找点的构型，尽可能保留原始距离，并关注输出空间中的小距离（与萨蒙映射相反，后者关注原空间的小距离）
注意CCA作为一种迭代学习算法，实际上是先关注大距离（与萨蒙映射类似），逐渐转向小距离。若要在两者间做出妥协，小距离信息将覆盖大距离信息。
CCA的压力函数与右Bregman散度之和有关。
其他算法 > 曲线距离分析

CDA训练一个自组织神经网络来拟合流形，并力求在其嵌入中保留测地距离。它基于曲线成分分析（推广了萨蒙映射），但使用测地距离。
其他算法 > 微分同胚降维

微分同胚降维或Diffeomap学习光滑的微分同胚映射，将数据转移到低维线性子空间。此方法求解光滑的时间索引向量场，这样以数据点为起点的向量场流将以低维线性子空间为终点，从而试图在正、逆映射下保留逐对差。
其他算法 > 流形对齐

流形对齐利用的假设是：相似过程产生的数据集将共享相似的底流形表示。学习从原空间到共享流形的投影，可以恢复对应关系，并可将知识在领域间转移。大多数流形对齐技术只考虑两个数据集，不过遮盖奶奶可推广到任意多的初数据集。
其他算法 > 扩散映射

扩散映射利用热扩散与随机游走（马尔可夫链）之间的关系；流形上的扩散算子类似于对图上的函数进行操作的马尔可夫转移矩阵，图的节点从流形中采样而来。具体说，将数据集表为 \mathbf {X} =[x_{1},x_{2},\ldots ,x_{n}]\in \Omega \subset \mathbf {R^{D}} 。扩散映射的基本假设是高维数据位于 \mathbf {d} 维流形上。令X表示数据集， \mu 表示X上的数据点分布，定义核代表X中点的某种相似性（affinity）。核 {\mathit {k}}具有如下性质
k对称
k是保正的
因此可将单个数据点视作图的节点，核k则定义了图上的某种亲和性（affinity）。由于核对称，图在构造上也是对称的。从这里不难看出，通过元组 (\mathbf {X} ,\ \mathbf {k} )可以构造可逆马尔可夫链。这种技术在很多领域都有应用，称作图拉普拉斯（graph Laplacian）。
例如，图 \mathbf {K} =(X,\ E)可由高斯核构造。
上式中， x_{i}\sim x_{j}表示 x_{i}是 x_{j}的最近邻点。更严谨地说，测地距离应用来实际测量流形上的距离。由于不能获得流形的精确结构，对于最近邻点，测地距可用欧氏距离近似表示。 \sigma 的选择可以调节相邻的概念：若 \|x_{i}-x_{j}\|_{2}\gg \sigma ，则 K_{ij}=0；若 \|x_{i}-x_{j}\|_{2}\ll \sigma ，则 K_{ij}=1。前者意味着几乎没有发生扩散，后者则意味着扩散基本完成。选择 \sigma 的不同策略可参看。
要忠实表示马尔可夫矩阵，K必须被相应的度数矩阵D归一化：
现在P表示马尔可夫链。 P(x_{i},x_{j})是在一个时间步内从 x_{i}转移到 x_{j}的概率。同样，在t时间步内从 x_{i}转移到 x_{j}的概率表为 P^{t}(x_{i},x_{j})，其中 P^{t}是矩阵P的t次幂。
马尔可夫矩阵P构成了数据集X的某种局部集合概念。扩散映射与主成分分析的主要区别在于，前者只考虑数据的局部特征，而不考虑整个数据集的相关性。
K定义了数据集上的随机游走，这是说核捕捉到了数据集的某些局部几何特征。马尔可夫链定义了通过核值传播的快慢方向：游走在时间上向前传播时，局部几何信息会以与动力系统的局部变换（由微分方程定义）相同的方式聚集起来。扩散的隐喻来自族扩散距离 \{D_{t}\}_{t\in N}
对固定的t值， D_{t}根据路径连通性定义了数据集中任意两点的距离：x和y间相连的路径越多， D_{t}(x,y)值就越小，反之亦然。由于 D_{t}(x,y)的量设计长度为t的所有路径综合，因此 D_{t}比测地距更能抵御噪声。 D_{t}在计算距离时考虑x、y点之间的所有关系，是比欧氏距离、甚至测地距离更好的邻近度概念。
其他算法 > 局部多维标度

局部多维标度在局部进行多维标度，再用凸优化将所有小块拼接在一起。
其他算法 > 非线性PCA

非线性PCA（NLPCA）用反向传播算法训练多层感知机（MLP），使其与流形相匹配。不同于只更新权重的典型MLP，NLPCA同时会更新权重和输入：权重和输入都被视作潜值。训练后，潜输入是观测向量的低维表示，MLP从低维表示映射到高维观测空间。
其他算法 > 数据驱动的高维缩放

数据驱动的高维缩放（DD-HDS）与萨蒙映射与曲线成分分析密切相关，不同之处在于：(1) DD-HDS会关注原空间与输出空间中的小距离，同时惩罚假邻域与撕裂；(2) DD-HDS通过距离分布调整权函数，以考虑度量集中现象。
其他算法 > 流形雕刻

流形雕刻（manifold sculpting）用分级优化寻找嵌入。与其他算法类似，它也会计算k个最近邻点，并试图求出能保留局部邻域关系的嵌入。流形雕刻可以缓慢地将方差从高维缩放出来，同时调整低维的点，以保留其关系。若缩放率很小，则就能找到很精确的嵌入。流形雕刻与其他算法相比，在解决部分问题时表现出更高的经验精度，还可完善其他流形学习算法的结果。不过，除非哦用非常慢的缩放速率，否则展开某些流形时会非常吃力。流形雕刻没有内蕴模型。
其他算法 > RankVisu

RankVisu设计的目的是保留邻域的秩，而非距离，因此特别适用于对保距困难的任务。事实上，邻域秩的信息量比距离小（秩可从距离中推导出来，反之则不行），因此保留邻域秩是更容易的。
其他算法 > 拓扑约束等距嵌入

拓扑约束等距嵌（TCIE）是一种基于滤去与欧氏度量不一致的测地线后近似测地距的算法。TCIE用加权最小二乘MDS获得更精确的映射，只在纠正等距特征映射用于非凸数据时产生的扭曲。TCIE算法首先检测数据中可能存在的边界点，并在计算测地距时标出不一致的测地线，以便在之后的加权压力最大化中基于较小的权重。
其他算法 > 均匀流形近似与投影

均匀流形近似与投影（UMAP）从外观上看与t-SNE很像，但它嘉定数据均匀分布在局部连通的黎曼流形上，且黎曼度量是局部常或近似局部常的。
基于近似矩阵的方法

基于近似矩阵的方法是指数据以相似性矩阵或距离矩阵的形式呈现给算法。这些方法都属于度量多维缩放（metric multidimensional scaling），主要差别在于如何计算近似，如等距特征映射、局部线性嵌入、最大方差展开、萨蒙映射（实际上不是映射）等等，都属于度量多维缩放。
另见

流形假设
谱子流形
塔肯斯定理
惠特尼嵌入定理
生长自组织映射 (GSOM)
線性判別分析
弹性映射
表征学习
逐对距离法
自组织映射 (SOM)
阅读更多

Murphy, Kevin P. . . MIT Press. 2022: 682–699  [2024-06-07]. ISBN 978-0-262-04682-4. （原始内容存档于2023-04-22）.
使用非线性降维算法（Manifold Sculpting）产生的二维（缩放和旋转）散点图。
使用线性降维算法PCA产生的二维散点图，数据分布并不那么有条理
1维SOM的主曲线近似图（红色方格折线，20个节点）。第一主成分表为蓝色直线。数据点为灰色圆圈。对PCA，此例中的未解释方差比是23.23%，而SOM则是6.86%。
主曲线的应用：生活质量指数。点代表联合国171个国家在4维空间中的数据，由4项指标构成：人均GDP、预期寿命、婴儿死亡率、结核病发病率。不同样式与颜色对应不同的地理位置。红色粗线是主曲线（principal curve），与数据集近似，用弹性映射法绘制。
簡東明

| 簡東明  |
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 中華民國第7－9屆立法委員
任期 2008年2月1日—2020年1月31日
选区: 山地原住民選舉區
 
个人资料
性别: 男
出生: (1951-06-04)1951年6月4日  中華民國臺灣省屏東縣
逝世: 2024年3月11日(2024歲—03—11)（72歲）  臺灣高雄市左營區高雄榮民總醫院
国籍:  中華民國
政党:  中國國民黨

 学历  國立中興大學法商學院（今國立臺北大學）行政研究所碩士 
 经历  國小教師、主任  屏東縣獅子鄉第11、12任鄉長  屏東縣議會第14－16屆議員  全國特殊優良教師（1980年）  全國原住民首屆十大傑出青年  全國公教楷模（1986年）  全國特優鄉長兩次（1992年、1996年） 
 
簡東明（排灣語：，1951年6月4日—2024年3月11日），臺灣政治人物，中國國民黨籍，出生於屏東縣，為排灣族原住民，屏東師範專科學校畢業（今國立屏東大學），國立中興大學法商學院（今國立臺北大學）行政研究所碩士。於2008年代表國民黨參選山地原住民選舉區立法委員，當選並連任三屆。
他曾因賄選而被判決當選無效並停職，但後續上訴時改判無罪、職權恢復，最終無罪確定。
爭議 > 2008年

簡東明在2008年立法委員選舉中涉及賄選，高雄地方法院檢察署偵結起訴簡東明、其妻國民黨中常委戴錦花、屏東縣服務處主任高正雄、親友及樁腳等人，並聲請沒收賄款四百廿萬元。
此外，國民黨台南市黨部原住民工作會會長許玉美、總幹事金正勝夫妻，涉嫌為簡東明買票被查獲，台南地方法院判處二人4年6月和3年6月徒刑。簡東明本人最終獲判無罪（刑事部分在2013年7月判決無罪確定、民事部分則在2013年12月判決確定。）
爭議 > 2016年

2016年立法委員選舉後，簡東明4名樁腳因涉嫌於賄選而遭臺中地檢署搜索住處並聲請羈押獲准，屏東地檢署則搜索並查扣近10萬元現金和投票人名冊，並對涉案的中國國民黨屏東縣三地門鄉和瑪家鄉黨部兩位主任聲押禁見獲准。兩位被告於選舉期間替簡東明抄錄名冊並交付現金新臺幣五千元不等之金額予有投票權人買票賄選。
2016年2月19日檢方依選罷法提出當選無效之訴。2017年6月12日屏東地方法院宣判簡東明違反選罷法判刑5年6個月、褫奪公權6年。2018年1月19日二審判處有期徒刑4年，褫奪公權4年。2019年4月3日，更一審改判無罪，並於4月12日返回立法院。
選舉紀錄

| 年度 | 選舉屆數 | 選舉區 | 所屬政黨 | 得票數 | 得票率 | 當選標記 | 備註 |
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| 2008 | 第七屆立法委員選舉 | 山地原住民選舉區 |  中國國民黨 | 22,659 | 26.86% |  |  |
| 2012 | 第八屆立法委員選舉 | 山地原住民選舉區 |  中國國民黨 | 28,581 | 24.48% |  |  |
| 2016 | 第九屆立法委員選舉 | 山地原住民選舉區 |  中國國民黨 | 25,940 | 22.96% |  |  |
蔡穎芳

蔡穎芳（1925年—2020年），臺灣霧峰林家林雙英的女兒。她早年居住於廈門，後來一度返回臺灣。中華人民共和國成立後，應其族弟之邀，再赴廈門參與社會主義建設。原先供職於中國人民保險公司，後因1957年反右運動，全家遭送往西北。直到1976年粉碎四人幫才得到平反，並於此後擔任甘肅省政府僑務辦公室處長、僑務辦公室主任、中國人民政治協商會議甘肅省委員會祖統委主任及甘肅省台灣同胞聯誼會會長。
生平

蔡穎芳出身霧峰林家，她的母親林雙英是林資鏗與元配楊月蟾所生之次女，她的父親是新加坡華僑輪船公司雙美號船長蔡有益。蔡有益需要在海上奔波，往返中國與南海間，因而將蔡穎芳交由遷居廈門鼓浪嶼的霧峰林家人照顧，並就讀於廈門市第一女子中學，後來一度返回與在臺的霧峰林家親戚生活。
中華人民共和國成立後，曾投入東江游擊隊及第一任廈門思明區區長的族弟林綠，透過電報邀請蔡穎芳到廈門參加社會主義建設。1951年，因廈門、臺灣分屬不同政府統治，蔡穎芳經英屬香港中轉才回到廈門。到廈門後，她先任職於中國人民保險公司廈門分公司，因英語流利，負責籌設海洋相關保險事宜等部門，處理與外國商船對接的工作，後來派駐上海的華東區的保險公司總公司，而且於此結識了曾任中國人民抗日軍事政治大學副教授的杜格非，也和他結婚。
當1957年發生反右運動後，蔡穎芳一家遭送往西北，透過林巧稚的關係，才由周恩來下指示予甘肅省委領導，將其一家人安排在蘭州。定居蘭州後，蔡穎芳先是在食品公司上班，直到1976年粉碎四人幫時才得到平反，並獲時任中共中央副主席葉劍英的肯定，此後擔任了甘肅省政府僑務辦公室處長、僑務辦公室主任、中國人民政治協商會議甘肅省委員會祖統委主任及甘肅省台灣同胞聯誼會會長。此外，蔡穎芳的女兒杜逸也曾擔任甘肅省台灣同胞聯誼會會長。
参考资料

↑  鄭雯馨. . 台海雜誌. 2022-09-23  [2023-05-14]. （原始内容存档于2023-08-08）.
↑  汪毅夫. . 中國評論月刊. 2021-10-14  [2023-10-28]. （原始内容存档于2023-10-28）.
中野

中野可以指：
日本的地名：
東京都中野區
長野縣中野市
福井縣大野市中野町（1～4丁目）
大阪府大阪市東住吉區區域之一
群馬縣高崎市箕郷町中野
群馬縣邑楽郡邑楽町中野
群馬縣利根郡川場村中野
埼玉縣新座市 中野 (新座市)
埼玉縣吉川市 中野 (吉川市)
千葉縣夷隅郡大多喜町區域之一
千葉縣君津市區域之一
神奈川縣海老名市區域之一
新潟縣新潟市秋葉區之大字。參考中野 (新潟市)
愛知縣春日井市區域之一
青森縣弘前市新市街地域地名
青森縣弘前市（舊中津軽郡東目屋村地域）的地名
鹿兒島縣薩摩川内市的大字。參考上甑町中野
鐵道車站名：中野站
古代地名：商汤居住的郊野
日本人姓氏之一
中国的一个复姓
中原野战军
馬溥然

| 馬溥然 |
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大明
籍貫: 四川成都府内江縣军籍
出生: 天順七年癸未十二月十四日 
逝世: 卒年不詳 
配偶: 娶何氏，继娶葉氏
出身
 弘治十二年己未科進士出身 
馬溥然（1463年—16世紀），字思濟，四川成都府内江縣人，明朝政治人物。
生平

馬溥然是弘治八年（1495年）乙卯科四川鄉試第四十三名舉人，十二年（1499年）己未科會試第二百五十一名，三甲一百三十六名進士，獲授富陽知縣，遇上饑荒，他懲治趁機劫掠的強盜，人民也被震懾不敢犯法，轉為長垣知縣有惠政，到正德三年（1508年）陞任南京湖廣道監察御史。
家族

曾祖馬衡；祖馬惟瓒；父馬仁。母黄氏。具庆下。兄馬自然（右參政）。弟馬炳然（監察御史）、馬英然、馬陶然（纪善）。
引用

1 2  光緒《內江縣志·卷六·人文志》：馬溥然 字思濟，中洪治乙卯舉人，己未進士，為長垣令，歷御史，善政載《大名府志》。
↑  光緒《富陽縣志·卷十七·名宦志》：馬溥然，內江人，乙【己】未進士，宏治十五年任知縣，值歲饑，懲劫掠遏強梁，民畏之不敢犯法。 新採
↑  《明武宗毅皇帝實錄·卷四十》：（正德三年七月）己亥……知縣劉經、朱儼、曹岐、薛鳳鳴、王綸、賀銳、雷宗、平世用、楊鳳、馬溥然……俱為試監察御史……溥然南京湖廣道……
↑  龚延明主编. . 宁波: 宁波出版社. 2016. ISBN 978-7-5526-2320-8. 《天一閣藏明代科舉錄選刊.登科錄》之《弘治十二年己未科進士登科錄》
參考文獻

光緒《內江縣志》·卷六·人文志
光緒《富陽縣志》·卷十七·名宦志
《明武宗毅皇帝實錄》·卷四十
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官衔
| 前任： 諸鑰 | 明朝富陽縣知縣 1502年－1505年 | 繼任： 王綰 |
| 前任： 白思誠 | 明朝長垣縣知縣 1508年－1509年 | 繼任： 劉儒 |
|  论 编弘治十二年（1499年）己未科殿試金榜 |
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第一甲 賜進士及第 共3名: 倫文敍 - 豐　熙 - 劉　龍
第二甲 賜進士出身 共95名: 孫　緒 - 林庭㭿 - 羅欽忠 - 楊廷儀 - 陸　棟 - 王守仁 - 張文淵 - 鍾秉秀 - 胡文璧 - 張　憲 許庭光 - 胡　錠 - 汪　標 - 徐　朴 - 羅　善 - 羅欽德 - 　寰 - 許　銘 - 江　潮 - 張　恩 王　銓 - 謝　忠 - 張鳳翔 - 王　 - 鄭良佐 - 畢　昭 - 陸應龍 - 莫　息 - 姚　汀 - 沈　煉 牧　相 - 張　禴 - 周　塤 - 朱　鑑 - 黃　偉 - 高　貫 - 謝　迪 - 張　禧 - 張　宏 - 馮本澄 王　錫 - 姜　瓚 - 傅　浚 - 張天相 - 錢仁夫 - 盧宅仁 - 陳良珊 - 周　滌 - 　鄣 - 吳　山 許　誥 - 史　鑑 - 徐　江 - 劉　 - 邊　億 - 王　舉 - 杭　淮 - 王　欽 - 趙　禮 - 張文錦 黃　翱 - 王　泰 - 童　器 - 黃　俊 - 趙　暕 - 楊　清 - 陳伯獻 - 羅　循 - 吳希由 - 張　明 鄭　毅 - 劉　達 - 石　鳳 - 林　鶚 - 宋　鏜 - 王　源 - 李　滔 - 劉　茝 - 李　傅 - 李　炫 朱应登 - 馬　龠 - 裴　卿 - 賈　銓 - 倪　議 - 劉　斐 - 王　蓋 - 都　穆 - 郝　綰 - 徐　仁 張元良 - 程　誥 - 徐　璉 - 　祜 - 崔　哲 - －－－ - －－－ - －－－ - －－－ - －－－
第三甲 賜同進士出身 共202名: 劉　潮 - 柯　英 - 謝廷柱 - 歐陽雲 - 丁　仁 - 朱本端 - 孫　禎 - 周　導 - 馮　顯 - 李　嵩 徐　南 - 周　倫 - 趙　宗 - 陳　奎 - 孫景雲 - 王　誥 - 陳邦器 - 劉文莊 - 杨南金 - 李廷蕙 劉天澤 - 錢　瓚 - 趙　佑 - 李　銳 - 劉　湜 - 錢俊民 - 孫　迪 - 江　玠 - 沙　鵬 - 姜　桂 吳　禧 - 歐陽光 - 吳　漳 - 苑　秀 - 詹　恩 - 楊一渶 - 李　吉 - 朱　凱 - 呂　貴 - 張景暘 趙秉倫 - 劉子厲 - 王良賓 - 熊　桂 - 曾得祿 - 張　愷 - 劉廷重 - 周　鉞 - 張九逵 - 黃　瑄 葛　嵩 - 蔣　瑤 - 何　釴 - 薛鳳鳴 - 陳　善 - 周　致 - 王　玹 - 蕭　選 - 張　錦 - 宋　隆 儲　珊 - 許　立 - 張　忠 - 賀　泰 - 凌　相 - 虞　岳 - 向　錦 - 王　璠 - 　禎 - 王顯高 石　腆 - 閻　睿 - 曹　豹 - 童　田 - 陳　渭 - 張　洙 - 周　仁 - 史良佐 - 陳　鍾 - 錢　暉 高良弼 - 馮　相 - 羅　玹 - 陳　和 - 梁　材 - 秦　禮 - 吳　堂 - 鄭　瓛 - 呂　盛 - 陳伯安 靳　頤 - 劉　澤 - 潘　鐸 - 章文韜 - 李廷梧 - 蘇　鍚 - 胡　玥 - 李　雲 - 鄭　瓊 - 易廷憲 朱　良 - 鮑繼文 - 栗　銘 - 魏　昂 - 芮　思 - 吳　蘭 - 柳尚義 - 魏彥昭 - 吳　偉 - 章　澤 左　經 - 蕭士安 - 周　棨 - 蕭　輔 - 呂　和 - 王　欽 - 馬　清 - 母　恩 - 伍文定 - 丁　楷 劉志道 - 李如圭 - 高公甲 - 高　顯 - 童　旭 - 王　乾 - 金　祿 - 杭　東 - 王　珝 - 劉　英 魏　綸 - 王　麒 - 陳文滔 - 顧　珀 - 華　珩 - 馬溥然 - 劉　才 - 楊　塤 - 楊惟康 - 張　 張　瓛 - 鄺　珩 - 王　麟 - 李　憲 - 邊　寵 - 馬　騤 - 韓　荆 - 戴　鰲 - 崔　旻 - 方　謙 計宗道 - 蘇　琰 - 唐　澤 - 鄧　相 - 黃昭道 - 官　倫 - 梁　珠 - 趙　璧 - 姜周輔 - 李　璞 唐惟學 - 喬　瑛 - 萬　廉 - 陰　盈 - 張　繼 - 趙　斌 - 林文渙 - 尹　梅 - 劉　慶 - 張時孜 謝　琛 - 汪大章 - 郭　韶 - 翟　唐 - 林季瓊 - 羅　僑 - 劉　金 - 馬　昊 - 王　偉 - 屠　奎 林　琦 - 呂　翀 - 孫　恭 - 程　銈 - 蕭乾元 - 朱廷聲 - 李光翰 - 阮　吉 - 王　輔 - 李　鼐 章　瑞 - 張　琦 - 張維新 - 黃天爵 - 宗　璽 - 趙　鐸 - 劉　寅 - 孟　儒 - 阮　章 - 姚　琳 梅　吉 - 石　祿 - －－－ - －－－ - －－－ - －－－ - －－－ - －－－ - －－－ - －－－
前一科：弘治九年丙辰科　·　後一科：弘治十五年壬戌科
中华人民共和国人力资源和社会保障部

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加挂牌子: 国家外国专家局
 
1999年规定：国务院组成部门的印章，直径5厘米，中央刊国徽，由国务院製发。
格言或口号
民生为本 人才优先
主要领导
部长: 王晓萍
副部长3: 吴秀章、 李　忠、 俞家栋
纪检监察组长: 张　敏
机构概况
上级机构: 中华人民共和国国务院
机构类型: 国务院组成部门
行政级别: 正部级
统一社会信用代码: 11100000717823004M
本级中共组织: 中国共产党人力资源和社会保障部党组
本级纪检监察机构: 中央纪委国家监委驻人力资源社会保障部纪检监察组
联络方式

西院
实际地址: 北京市东城区和平里中街12号
邮政编码: 100716
 

东院
实际地址: 北京市东城区和平里东街3号
邮政编码: 100013
 
對外官網: www.mohrss.gov.cn
影像资料
 人社部西院，已加挂国家外国专家局牌匾（2024年4月） 人社部东院（2024年4月）
中华人民共和国人力资源和社会保障部，规范化简称人力资源社会保障部，亦简称人社部，是中华人民共和国国务院主管人事行政和劳动行政的组成部门。
人力资源社会保障部主要负责统筹拟订人力资源管理和社会保障政策，健全公共就业服务体系，完善劳动收入分配制度，组织实施劳动监察等工作。人力资源社会保障部是依据2008年3月第十一届全国人民代表大会第一次会议通过的《关于国务院机构改革方案的决议》，在原人事部和原劳动和社会保障部的基础上所设立的。
沿革

1949年10月，中央人民政府设立政务院人事局、中央人民政府劳动部。到1950年，中央人民政府人事部成立，安子文任部长。1954年撤销中央人民政府人事部，成立国务院人事局。1959年撤销国务院人事局，成立内务部政府机关人事局，作为内务部内设机构。
“文化大革命”期间，中华人民共和国内务部撤销，有关人事方面的工作移交中共中央组织部办理。1978年3月，成立民政部政府机关人事局。1980年，国务院决定将民政部政府机关人事局与国务院军队转业干部安置工作小组办公室合并成立国家人事局，为国务院直属机构。
1949年9月的中央人民政府劳动部，李立三任部长。此后，几经变动。1954年9月，中华人民共和国劳动部成立。1970年6月，中央决定劳动部并入国家计划委员会，改为国家计划委员会劳动局，作为国家计委的内设机构。1975年9月，国务院决定将劳动工作从国家计委分出，成立国家劳动总局。
1982年之后，随着经济体制的逐步转变，涉及人事与劳动的机构几经调整，先合后分，以更好地适应社会主义市场经济的需求。
中共十三届三中全会之后，确立了经济建设为中心的指导思想，机构的设置与经济发展密切关联。到1982年，政府机构设置量达到最高峰。从此之后开始了五轮的政府部门精简改革，分别是在1982年、1988年、1993年、1998年和2003年。在这个过程中，与人、工作有关的机构开始了几次调整。1982年5月，国家劳动总局、国家人事局、国家编办和国务院科技干部局合并成立劳动人事部，赵守一任部长。1988年，根据国务院机构改革方案，劳动人事分离，并分别充实了其他功能后成立了人事部、劳动部，将原国家科委科技干部局并入人事部，适应党政分开和干部人事制度的改革，推行国家公务员制度，强化政府的人事管理职能。1998年国务院机构改革中，在劳动部基础上组建了劳动和社会保障部，把当时由劳动部管理的城镇职工社会保险、人事部管理的机关事业单位社会保险、民政部管理的农村养老保险、各行业部门统筹的养老保险以及卫生部门管理的公费医疗，统一由劳动和社会保障部管理，建立起统一的社会保险行政机构。
2008年3月15日，第十一届全国人民代表大会第一次会议通过《第十一届全国人民代表大会第一次会议关于国务院机构改革方案的决定》，批准《国务院机构改革方案》。方案规定：“组建人力资源和社会保障部。将人事部、劳动和社会保障部的职责整合划入人力资源和社会保障部。组建国家公务员局，由人力资源和社会保障部管理。不再保留人事部、劳动和社会保障部。”
2020年8月31日，根据国家发展改革委《关于全面推开行业协会商会与行政机关脱钩改革的实施意见》（发改体改〔2019〕1063号）、《关于做好全面推开全国性行业协会商会与行政机关脱钩改革工作的通知》（联组办〔2019〕2号），原由人社部主管的中国就业促进会等4家行业协会（商会）与人社部分离，依法直接登记、独立运行，剥离行政职能，不再设置业务主管单位；取消对其的直接财政拨款，通过政府购买服务等方式支持其发展。
2023年3月11日，第十四届全国人民代表大会第一次会议通过《第十四届全国人民代表大会第一次会议关于国务院机构改革方案的决定》，批准《国务院机构改革方案》。方案规定：“将科学技术部的负责引进国外智力工作职责划入人力资源和社会保障部，在人力资源和社会保障部加挂国家外国专家局牌子。”