Перевод и анализ слов искусственным интеллектом ChatGPT
На этой странице Вы можете получить подробный анализ слова или словосочетания, произведенный с помощью лучшей на сегодняшний день технологии искусственного интеллекта:
- как употребляется слово
- частота употребления
- используется оно чаще в устной или письменной речи
- варианты перевода слова
- примеры употребления (несколько фраз с переводом)
- этимология
scarfed bloom - перевод на русский
общая лексика
блюм подвергнутый огневой зачистке
![An algae bloom off the southern coast of [[Devon]] and [[Cornwall]] in England, in 1999](https://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Cwall99 lg.jpg?width=200 "An algae bloom off the southern coast of [[Devon]] and [[Cornwall]] in England, in 1999")
![Cyanobacteria activity turns [[Coatepeque Caldera]] lake into a turquoise color.](https://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Lago de coatepeque de color.jpg?width=200 "Cyanobacteria activity turns [[Coatepeque Caldera]] lake into a turquoise color.")
![Swedish]] island of [[Gotland]] in the [[Baltic Sea]], in 2005](https://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Van Gogh from Space.jpg?width=200 "Swedish]] island of [[Gotland]] in the [[Baltic Sea]], in 2005")
общая лексика
"цветение воды"
вызванное массовым развитием планктона
общая лексика
"цветение воды"
вызванное массовым развитием водорослей
['blu:miŋ]
общая лексика
цветущий
расплывчатость, уменьшение чёткости
недостаток, возникающий при цветной печати из-за расплывания точек изображения при впитывании чернил в бумагу
блюминг
прокатака на блюминге
прокатка в обжимной клети
выцветание
помутнение
процветающий
преуспевающий
Смотрите также
прилагательное
общая лексика
цветущий
процветающий
преуспевающий
эвфемизм
вместо bloody
эмоциональное выражение
отъявленный
отчаянный
существительное
['blu:miŋ]
металлургия
блюминг
обжимный стан
техника
выцветание
помутнение
телевидение
ореол
расплывание (изображения)
ненасыщенность (цвета изображения)
расплывание изображения
[blu:m]
общая лексика
цвет
цветение
цвести
цветок
восковой налёт (на листьях или плодах)
пушок (на плодах)
выцветание
потускнение
цветение воды
расцвет
расцветать
быть в расцвете
оттенок
белый налет
металлургия
блюм
блум
строительное дело
выцвет
нефтегазовая промышленность
крупная заготовка
стальная болванка
оттенок цвета
налёт, выцвет
флуоресценция (нефти и нефтепродуктов)
Смотрите также
существительное
[blu:m]
общая лексика
цвет
цветение
цветок
расцвет
восковой налёт (на листьях или плодах)
пушок (на плодах)
(здоровый) румянец
хороший цвет лица
выцвет (соли на почве)
налёт на хорошо выдубленной коже
налёт на новой монете
излучение
флуоресценция
цвет, цветение
цветущая часть растения
румянец
пушок (на плодах)
техника
крица, стальная заготовка, блюм
металлургия
стальная заготовка
блюм
крица
глагол
[blu:m]
общая лексика
цвести
давать цветы
расцветать
быть в расцвете
техника
образовывать налёт
покрываться налётом
Википедия
A Bloom filter is a space-efficient probabilistic data structure, conceived by Burton Howard Bloom in 1970, that is used to test whether an element is a member of a set. False positive matches are possible, but false negatives are not – in other words, a query returns either "possibly in set" or "definitely not in set". Elements can be added to the set, but not removed (though this can be addressed with the counting Bloom filter variant); the more items added, the larger the probability of false positives.
Bloom proposed the technique for applications where the amount of source data would require an impractically large amount of memory if "conventional" error-free hashing techniques were applied. He gave the example of a hyphenation algorithm for a dictionary of 500,000 words, out of which 90% follow simple hyphenation rules, but the remaining 10% require expensive disk accesses to retrieve specific hyphenation patterns. With sufficient core memory, an error-free hash could be used to eliminate all unnecessary disk accesses; on the other hand, with limited core memory, Bloom's technique uses a smaller hash area but still eliminates most unnecessary accesses. For example, a hash area only 15% of the size needed by an ideal error-free hash still eliminates 85% of the disk accesses.
More generally, fewer than 10 bits per element are required for a 1% false positive probability, independent of the size or number of elements in the set.
