أدخل كلمة أو عبارة بأي لغة 👆
اللغة:
ترجمة وتحليل الكلمات عن طريق الذكاء الاصطناعي ChatGPT
في هذه الصفحة يمكنك الحصول على تحليل مفصل لكلمة أو عبارة باستخدام أفضل تقنيات الذكاء الاصطناعي المتوفرة اليوم:
- كيف يتم استخدام الكلمة في اللغة
- تردد الكلمة
- ما إذا كانت الكلمة تستخدم في كثير من الأحيان في اللغة المنطوقة أو المكتوبة
- خيارات الترجمة إلى الروسية أو الإسبانية، على التوالي
- أمثلة على استخدام الكلمة (عدة عبارات مع الترجمة)
- أصل الكلمة
%ما هو (من)٪ 1 - تعريف
АЛГОРИТМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Random Forest; Случайный лес; Random forest
/dev/random и /dev/urandom
СИМВОЛЬНЫЕ ПСЕВДОУСТРОЙСТВА В НЕКОТОРЫХ UNIX-ПОДОБНЫХ СИСТЕМАХ
/dev/random; /dev/urandom
/dev/random и /dev/urandom — специальные символьные псевдоустройства в некоторых UNIX-подобных системах, впервые появившиеся в ядре Linux версии 1.3.
Распределённая хеш-таблица
КЛАСС ДЕЦЕНТРАЛИЗОВАННЫХ РАСПРЕДЕЛЁННЫХ СИСТЕМ, КОТОРЫЕ ОБЕСПЕЧИВАЮТ ПОИСКОВЫЙ СЕРВИС
Distributed hash table; Distributed Hash Table; DHT; Распределенная хеш-таблица
DHT ( — «распределённая хеш-таблица») — это класс децентрализованных распределённых систем поисковой службы, работающей подобно хеш-таблице. Как структура данных, хеш-таблица может представлять собой ассоциативный массив, содержащий пары (ключ-значение).
Level of Detail
Level of detail; LOD; Level Of Detail
LOD () — приём в программировании трёхмерной графики, заключающийся в создании нескольких вариантов одного объекта с различными степенями детализации, которые переключаются в зависимости от удаления объекта от виртуальной камеры. Другой метод заключается в использовании одной основной, «грубо приближенной», модели и нескольких внешних надстроек к ней.
ويكيبيديا
Метод случайного леса
Метод случайного леса (англ. random forest) — алгоритм машинного обучения, предложенный Лео Брейманом и Адель Катлер, заключающийся в использовании ансамбля решающих деревьев. Алгоритм сочетает в себе две основные идеи: метод бэггинга Бреймана и метод случайных подпространств, предложенный Тин Кам Хо. Алгоритм применяется для задач классификации, регрессии и кластеризации. Основная идея заключается в использовании большого ансамбля решающих деревьев, каждое из которых само по себе даёт очень невысокое качество классификации, но за счёт их большого количества результат получается хорошим.
