Примери коришћења Ови алгоритми на Српском и њихови преводи на Енглески
{-}
-
Colloquial
-
Ecclesiastic
-
Computer
-
Latin
-
Cyrillic
Ови алгоритми теже да достигну следеће циљеве:[ 4].
Једини захтев је да ови алгоритми буду доследни.
Ови алгоритми могу само компресовати асинхрони податке.
Приметите да нисмо доказали да су ови алгоритми за сортирање оптимални.
Ови алгоритми могу чак и да открију која овална има најјачи знак.
Разлика је у томе што ови алгоритми служе итерацију над рекурзијом да би сортирали означени подсет суфикса.
( Ови алгоритми, као што је сериализовање токена, познати као сви- или- ниједни алгоритми). .
Али, упркос великим количинама научних ирачунских напора, ови алгоритми су и даље далеко од савршенства.
Сви ови алгоритми користе модуларно сабирање осим SHA-3.
Али, упркос огромним количинама научног ирачунарским напора, ови алгоритми су још увек далеко од савршеног.
Ови алгоритми су тада у стању да искористе ове податке као средство за побољшање својих преформанси.
Разлика је у томе што ови алгоритми фаворизују итерацију изнад рекурзије за сортирање изабраних подскупова суфикса.
Ови алгоритми захтевају суфикс поређења, али поређење суфикса ради у времену, тако да је укупно време овог приступа.
У нормалним ситуацијама, ови алгоритми претпостављају да су графови неусмерени и повезани са могућношћу појаве циклова и вишеструких грана.
Ови алгоритми покушавају да пронађу ретке факторе L и U. У идеалном случају, цена њиховог израчунавања( меморијамемориско заузеће и број операција) је одређен бројем ненултих елемената, а не величином матрице.
Елиминисање немогућих путева, ови алгоритми могу да постигну мању сложеност времена O(| E| log (| V|)){\ displaystyle O(| E|\ log(| V|))}.
Али ови алгоритми, који су математичке интерпретације посматраних података, не могу да објасне реалност која их утемељује.
И то је то што се тиче ненадгледаног учења. У следећем видеу заћи ћемо дубље у конкретнеалгоритме машинског учења и почећемо да причамо о томе како ови алгоритми раде и како их можемо имплементирати.
Али ови алгоритми, будући да су математичке интерпретације посматраних података, не објашњавају фундаменталну реалност која их производи.
Осим њега, све друго је потпуно јавно, и заиста је важно да разумете да треба да користите искључиво алгоритме који су јавни, зато што су ови алгоритми ревидирани од стране јако велике заједнице, од стране стотине и стотине људи, током много, много година, и они улазе у употребу само када ова заједница докаже да не могу да се пробију.
Иако су ови алгоритми асимптотski ефикасни на случајним подацима, за практичну ефикасност на реалним подацима се користе разне модификације.
Ови алгоритми захтевају амортизовано O( α( n)) време операције, код којих додајући чворове и путеве, и одређивање повезане компоненте, где су обе операција, и α( n) је врло споро растућа инверзна, од врло брзо растуће Акерманове функције.
А када вас ови алгоритми упознају боље него што познајете сами себе, могли би да вас контролишу и да манипулишу вама, и не бисте могли пуно тога да учините поводом тога.
Ови алгоритми теже да достигну следеће циљеве: минималну асимптотску комплексност Θ( n){\ displaystyle\ Theta( n)} лакоћу у простору, што значи мало или без радне меморије поред текста и низа суфикса брзину у пракси Један од првих алгоритама који су постигли све циљеве је SA-IS алгоритам који су направили Nong, Zhang& Chan 2009.
Међутим, ови алгоритми су генерално и даље превише скупи за рендеровање у реалном времену( иако постоји специјализовани HW, као што је Nvidia RTX) и захтевају другачији приступ приказивању од обично коришћене растеризације.
Користећи ове алгоритме, можемо да саставимо слике из ових оскудних, нејасних података.
Svi ovi algoritmi su idempotentne transformacije, što znači da niska koja je već u jednom od normalizovanih oblika neće biti menjana ako se ponovo pokrene isti algoritam.
Ovi algoritmi su nudili more muškaraca koji su želeli da me izvedu na sastanke- koji su se ispostavili očajnim.
Tačnije, teško je razumeti zašto ovi algoritmi često uspevaju da generišu rešenja visokog fitnesa kada se primene na određen problem.
Iako doživljavamo u svetu šta je gore i šta je dole, ovi algoritmi se mogu promeniti tako da umesto da vreme bude linearno, ono bude na primer, trodimenzionalno kao prostor.