Sta znaci na Engleskom ОВИ АЛГОРИТМИ - prevod na Енглеском

Примери коришћења Ови алгоритми на Српском и њихови преводи на Енглески

{-}
  • Colloquial category close
  • Ecclesiastic category close
  • Computer category close
  • Latin category close
  • Cyrillic category close
Ови алгоритми теже да достигну следеће циљеве:[ 4].
These algorithms strive to achieve the following goals:[4].
Једини захтев је да ови алгоритми буду доследни.
And the only requirements is that these algorithms are consistent.
Ови алгоритми могу само компресовати асинхрони податке.
These algorithms can only compress data asynchronously.
Приметите да нисмо доказали да су ови алгоритми за сортирање оптимални.
Notice that we have not proven that these sorting algorithms are optimal.
Ови алгоритми могу чак и да открију која овална има најјачи знак.
These algorithms can even pick out which oval has the strongest mark.
Разлика је у томе што ови алгоритми служе итерацију над рекурзијом да би сортирали означени подсет суфикса.
The difference is that these algorithms favor iteration over recursion to sort the selected suffix subset.
( Ови алгоритми, као што је сериализовање токена, познати као сви- или- ниједни алгоритми)..
(These algorithms, such as serializing tokens, are known as the all-or-none algorithms.)..
Али, упркос великим количинама научних ирачунских напора, ови алгоритми су и даље далеко од савршенства.
But, despite massive amounts of scientific andcomputational effort, these algorithms are still far from perfect.
Сви ови алгоритми користе модуларно сабирање осим SHA-3.
All of these algorithms employ modular addition in some fashion except for SHA-3.
Али, упркос огромним количинама научног ирачунарским напора, ови алгоритми су још увек далеко од савршеног.
But, despite massive amounts of scientific andcomputational effort, these algorithms are still far from perfect.
Ови алгоритми су тада у стању да искористе ове податке као средство за побољшање својих преформанси.
These algorithms are then able to utilize this data as a means of improving their performance.
Разлика је у томе што ови алгоритми фаворизују итерацију изнад рекурзије за сортирање изабраних подскупова суфикса.
The difference is that these algorithms favor iteration over recursion to sort the selected suffix subset.
Ови алгоритми захтевају суфикс поређења, али поређење суфикса ради у времену, тако да је укупно време овог приступа.
These algorithms require suffix comparisons, but a suffix comparison runs in time, so the overall runtime of this approach is.
У нормалним ситуацијама, ови алгоритми претпостављају да су графови неусмерени и повезани са могућношћу појаве циклова и вишеструких грана.
Normally, these algorithms assume that graphs are undirected and connected with the allowance of loops and multiple edges.
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.
These algorithms attempt to find sparse factors L and U. Ideally, the cost of computation is determined by the number of nonzero entries, rather than by the size of the matrix.
Елиминисање немогућих путева, ови алгоритми могу да постигну мању сложеност времена O(| E| log ⁡(| V|)){\ displaystyle O(| E|\ log(| V|))}.
By eliminating impossible paths, these algorithms can achieve time complexities as low as 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.
But these algorithms, being mathematical interpretations of observed data, do not explain the underlying reality that produces them.
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.
Learning and in the next video, we will delve more into specific learning algorithms andstart to talk about just how these algorithms work and how we can, how you can go about implementing them.
Али ови алгоритми, будући да су математичке интерпретације посматраних података, не објашњавају фундаменталну реалност која их производи.
But these algorithms, being mathematical interpretations of observed data, do not explain the underlying reality that produces them.
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.
Other than that everything else is completely public and it's really important to realize that you should only use algorithms that are public because those algorithms have been peer-reviewed by a very large community of hundreds of people for many, many, many years, and these algorithms only begin to be used once this community has shown that they cannot be broken, essentially.
Иако су ови алгоритми асимптотski ефикасни на случајним подацима, за практичну ефикасност на реалним подацима се користе разне модификације.
While these algorithms are asymptotically efficient on random data, for practical efficiency on real-world data various modifications are used.
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.
These algorithms require amortized O(α(n)) time per operation, where adding vertices and edges and determining the connected component in which a vertex falls are both operations, and α(n) is a very slow-growing inverse of the very quickly-growing Ackermann function.
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.
And once these algorithms know you better than you know yourself, they can control and manipulate you, and you won't be able to do much about it.
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.
These algorithms strive to achieve the following goals: minimal asymptotic complexity Θ( n){\displaystyle\Theta(n)} lightweight in space, meaning little or no working memory beside the text and the suffix array itself is needed fast in practice One of the first algorithms to achieve all goals is the SA-IS algorithm of 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.
However these algorithms are generally still too computationally expensive for real time rendering(even though specialized HW exists, such as Nvidia RTX) and require a different rendering approach from typically used rasterization.
Користећи ове алгоритме, можемо да саставимо слике из ових оскудних, нејасних података.
Using these algorithms, we're able to piece together pictures from this sparse, noisy data.
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.
All these algorithms are idempotent transformations, meaning that a string that is already in one of these normalized forms will not be modified if processed again by the same algorithm..
Ovi algoritmi su nudili more muškaraca koji su želeli da me izvedu na sastanke- koji su se ispostavili očajnim.
These algorithms had a sea full of men that wanted to take me out on lots of dates-- what turned out to be truly awful dates.
Tačnije, teško je razumeti zašto ovi algoritmi često uspevaju da generišu rešenja visokog fitnesa kada se primene na određen problem.
In particular it is difficult to understand why these algorithms frequently succeed at generating solutions of high fitness when applied to practical problems.
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.
Although we experience a world of up and down, these algorithms could be changed so that instead of time being linear, it was for instance, 3-dimensional like space.
Резултате: 174, Време: 0.0221

Превод од речи до речи

Најпопуларнији речнички упити

Српски - Енглески