"優れた p "の翻訳 英語に:


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優れた - 翻訳 : 優れた - 翻訳 :

  例 (レビューされていない外部ソース)

これは テッドダンソン マグナムだの P. I. とのユダヤ人の俳優
It's got Ted Danson and Magnum P.I. and that jewish actor.
P P または
So chart state 0 includes the following parse states
p掛ける (p p)の1と p 2 pでp p (1 p)で 綺麗な式にまとまりました
And if you want to factor a p out of this, this is going to be equal to p times, if you take p divided p you get a 1, p square divided by p is p.
S P P P またPが何もなしと 書き換えられるPythonコードです
It's that grammar of balanced parentheses.
P Q P Q P Q Q P
And the sentences are P or not P, P and not P,
p 1 pで p ( 2p) 2p 2で p p 2 p 3です
And then this term over here, this whole thing over here, is going to be plus p times 1 is p. p times negative 2p is negative 2p squared.
P P
Let's say that this is our grammar
P P とPー です
Once again, based on this P, I'm going to start bringing in rules 1 and 2.
P. T. P
F, L, E, P, T, P L, E, P, F, L, F, L, E, P, T, P, L, F, E, T.
A P P
APPLE.
P X3 X₁ P A X₁ P X3 X₁ A P A X₁ です これが全確率です
P of X3 given X1 is the sum of P of X3 given X1 and A times P of A given X1 plus the A complement, which is X3, conditional X1 and not A times P of not A given X1.
P(A) Ʃ P(A B) P(B)
Now in probability terms, people often write it as follows
それぞれの値から算出できます P H S R P S R P H S R P S R
P of happiness given S and R times P of S and R, which is of course the product of those 2 because they are independent, plus P of happiness given not S R, probability of not as R plus P of H given S and not R times the probability of P of S and not R plus the last case,
P Y P Y X P X P Y X P X となります これに数字を当てはめると0 6 0 2と
You can actually compute this using total probability where P(Y) equals P(Y_BAR_X) times P(X) plus P(Y_BAR_ X) times (P X).
P H R はP H R S P S
Let me just do this over here.
したがってコードは 3 p 1 p 1 p になります
So, to get all 3 of them together, we just multiply these by 3.
p 1はpです
So that cancels out.
0 pは pです
So this is going to be equal to 1 minus p.
Pは P を得たあと2つ目のルールでPを消します
The first one looks pretty good. I just apply rule 1.
優れた
Excellent
P P とあります
Another way to think about that is let's say that we're in a particular state like this one
表が1回だけ出る確率は いずれも同じp 1 p 1 p です
So, of the 8 possible outcomes of the coin flips, those 3 are the ones you want to count.
P A B P B A P A P B となります P B A を尤度 ゆうど と言います
P of A given B where B is the evidence and A is the variable we care about is P of B given A times P of A over P of B.
P
P
p.
p.
P .
What's next?
P ...
P .
P ...?
P ... P ...?
P ...?
Teacup!
P
Similarly, over here I'm going to apply rule one three times.
P...
P...
あんた J. P.
You're J. P. Prewitt.
あい行くぞE, F, L, E, P, T . P, L, E, P, F, L, E L, E, P, T, L, P, E, F, E, T, Z, E, T.
All right. E, F, L, E, P, T P, L, E, P, F, L, E L, E, P, T, L, P, E, F, E, T, Z, E, T...
優れたバッファシステム
The cool buffersystem
優れた
The Better Man.
3つ目は x p x p x
Valid.
これは pです 全ての時に pがあります
So we said that this is equal to e to the r, so p times this is equal to p.
それこそがp(x)だ つまりp(x) それがこのプロットの
And the height of this 3 D surface here, that's p of x.
それが実際にコードとなります ここに粒子p i があり 要素p i x p i y p i orientationが ランダムに初期化されます
In fact, now a code every time you call the function robot and assign it say to a particle, here the i particle, these elements p i x, y, and orientation, which is the same as heading, are initialized at random.
ピンクの p を得るこの p プラス p 以上 1 プラス プラスです
Now let's add that pink p to both sides of this equation.
P Y S C R I P T E R
And right here, this environment is called PyScripter.
SをPに代入したのでPになります
Rule 0 and rule 1 both apply to S, so I'm going to yield 2 things.
p priority
p priority
Pブロック
p Block
Pブロック
p Block

 

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