"制御の最適化"の翻訳 英語に:


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制御の最適化 - 翻訳 :

  例 (レビューされていない外部ソース)

最適化
Best
最適化
Optimized
最適化
Compaction
最適化
Optimize
最適化
Optimization
データベースの最適化
Compacting database
常に最適化
Always Best
フォルダを最適化
Compact Folder
不明な最適化
Unknown Optimization
現在のデータベースプロジェクトを最適化
Compact the current database project
バグ修正と最適化
Bugfixes and optimizations
制御ノイズや観測ノイズがあるため 最適ではありません
Here are multiple runs using the same code, and you can see they're far from optimal.
パワー調整を最適化中
Performing Optimum Power Calibration
分子を自動最適化
AutoOpt Molecule
クロスプラットフォームなPNG JPGファイルの最適化ツール
A cross platform tool for optimizing PNG and JPG files.
パワー調整の最適化に失敗
Optimum Power Calibration failed.
さっきの最適化問題が
And in the next video
最適化問題が最小化問題になります
We maximized the posterior probability of data logarithmic is a monotonic function, and I put a minus sign over here so the optimization problem becomes a minimization problem.
プログラミングにおける最適化は
We have to be correct.
3つめの例は最適化です
But often domain specific languages do a better job at it.
最適化出力の減少の一方で
Its computational time is increasing
この点が単純化や最適化することと
I save it every time we're in this loop.
今すぐ最適化File size in bytes
Compact Now
大きなファイルに最適化する
Optimize for large files
まずは最適化の候補として
We have to get the same answer, just in less time.
これは最適化の大原則です
This is the critical rule of optimization.
化け物を 遠ざけるのに最適
Best chance of keeping those thing out.
僕の最高のモーター制御を使うし
It challenges my fine motor control
彼は正規表現や正規言語 構文解析 実行時最適化生産システム 最適化
All right.
最適化における黄金律は
exception 0 divided by 0 raises an exception.
最適化の目的でした このビデオでは
So the data which are fit like so, and there's a cost function, and that was our optimization objective.
ただしこの最適化が可能なのは
That way, we can take advantage of the fact that we calculated x, and avoid the additional work.
最適化を施したOpenGLのハードウェアアクセラレーション機能 最新のATIグラフィックカード用
Optimized hardware acceleration of OpenGL with newer ATI graphic cards
まず最適化のライブラリを考えてみます
But how do we actually implement them in our JavaScript interpretor in our web browser?
空間を最適化したのではないし
We're not the first ones to make paper.
最後にエレベータの制御装置の問題です
Is that supervised, unsupervised or reinforcement learning?
いろいろな最適化について
Remember how are we using optimization okay?
最適化 解釈を見てきました
Over the entire course, we've seen lexing, parsing we just saw optimizing.
5つの最適化の候補を書きました
But does it work? Which of the following will our optimizer do? So let's see how well you really understand the optimizer we just wrote.
テーブルの利用を最適化しているのです
Its not particularly dynamic and it doesn't really change the way you think about programming.
最後のヒントは一連のノードの最初と最後には この最適化を適用しないということです
Now let's go and implement this.
最適化を施したOpenGLのハードウェアアクセラレーション機能 NVIDIAグラフィックカード用
Optimized hardware acceleration of OpenGL with nvidia graphic cards
つまりこの最適化は行われません
We're only checking for the B the right position to be the constant number.
よりよい最適化はできますが
So there's plenty of room for creativity in optimization.
Fが元のプログラムで Gが最適化の候補です
This may seem a little abstract, but let me firm it up with a concrete example.

 

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