"エッジは面取り"の翻訳 英語に:


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エッジは面取り - 翻訳 :

  例 (レビューされていない外部ソース)

面取り
Bevel
面取り
Beveled
このエッジをグラフから取り除くと
This is the weakest link, hello.
面取りの幅
Bevel width
面取りする
Bevel join
このエッジ このエッジ このエッジ このエッジを 加えます
Let's take a look at that. Let's think about adding some edges here.
他のエッジを取ってもノードはつながっています
Now, that was the only edge in this graph that has that property.
全面的に取り仕切ってる
Unless it was unintentional. An accident.
グラフにはエッジがありません
And let's look at how the difficulty of the question differs as we change K. So K is 1.
線 ツールで上の面を分割します 最初にエッジ上で
Orbit and pan to get a better view of the top.
エッジ グラフ無関心な部分があり分離頂点ないエッジはすべて
Okay, on each of the edges of the graph.
どんな平面グラフも ノードとエッジの追加を繰り返すことで描けます
What we're going to do is prove by induction that this holds.
ノードとエッジがあります
Here's a planar graph on five nodes.
とりあえず画面コピーを取って
like this CAPTCHA. (Text invisible toaster)
このエッジはかなり明確です
So, this is the vertical mask applied to finding horizontal edges.
エッジ スムージング
Edge Smoothing
男性は女性の面前では帽子を取ります
Gentlemen remove their hats in the presence of a lady.
地面からこいつを取り出して
I know!
文字列 現在のステート 上記に書いたエッジを 受け取ります 次は何でしょう
a 1 , and now we're going to define our procedure, finite state machine simulator given a string, the current state, the edges these ones up here and the accepting state.
もしこのノードとこのノードの間に このエッジを加えると平面グラフではなくなります
It seems like it's sort of all blocked out. That's going to be true in general.
エッジ検出
Find Edges
エッジ検知
Detect Edges
エッジ検知
Edge Detection
bがエッジのラベルとなります
It looks like b was our winner.
私が知っている人達の一面を切り取り
But I was plagued by this question
このグラフには26個のノードと39本のエッジがあります このエッジを削除して
You can now just focus on that graph. So here's our graph.
つまり横向きのエッジの数は n 1となり
Well, the same basic idea as we used last time applies.
エッジが交わらないように描くことが可能なグラフは 平面グラフです
This is a planar graph.
エッジが交わらないように 平面上に描けるグラフのことを
Another category of graphs that are very important and come up a lot are planar graphs.
2本の線をつなぐエッジを描くと 1つの面ができます
Draw your second line to this point.
x y 平面で任意の x yを取ります
Well, it's essentially saying, look.
ノードが1個のグラフはエッジがありません
Well, we're going to do another recurrence relation.
ノードが4の場合エッジは6になります
In the case where the success probability is 1, every possible edge will be created.
上エッジ検知
Top Edge Detection
右エッジ検知
Right Edge Detection
下エッジ検知
Bottom Edge Detection
左エッジ検知
Left Edge Detection
鋭いエッジを持つ任意のワークは 顎の背面に同じ高さに坐るように
We'll make a narrow groove at the bottom of the jaws
エッジの数mは3n 6以下となります そしてこの式はΘ(n)に属します 平面グラフのエッジの数の最大値は ノードの数に対して線形だということです
Subtract m from both sides and subtract 6 from both sides, a and we get m, the number of edges, can't be any bigger than 3n 6, which this expression is in Î (n).
OK つまり 10分の1のチャンスで 両面コインを取ります
I'm not going to take nothing out of the bag I assume.
どの場所のエッジもあり得ます
Edges aren't localizable.
グラフはノード間のエッジを示す組で表しました ノード1と2 2と4の間にエッジがあり
In our last question, we used a list of tuples to represent a graph where each tuple represented and edge between nodes.
一方のエッジから入ったパスは もう一方のエッジから必ず出るからです ノードを通過する時は必ず2本のエッジを通ります
What happens if all the nodes that are not in the beginning and ending nodes have to had even degree because the path has to go in one edge and out another edge.
任意ワーク鋭いエッジを持つ今が正しく顎の裏の面に対して検索されます この溝カットせず裏面にシャープなエッジの一部が正しく検索しません
Any work piece with sharp edges will now locate correctly against the jaw's back face
これは僕のエッジだ ん?
I'll just hold on to it for a while.

 

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