While it is very straightforward to implement scoringwith fully expand dịch - While it is very straightforward to implement scoringwith fully expand Việt làm thế nào để nói

While it is very straightforward to

While it is very straightforward to implement scoring
with fully expanded forward files, it takes some more
thought to score efficiently using inverted files. Assume
that the entropy of each node is fixed and known, which
can be accomplished with a pre-computation for a particular
database, or by using a large representative database to
determine the entropies. The vectors representing database
images can then be pre-computed and normalized to unit
magnitude, for example when images are entered into the
database. Similarly, the query vector is normalized to unit
magnitude. To compute the normalized difference in L p -
norm it can be used that
0/5000
Từ: -
Sang: -
Kết quả (Việt) 1: [Sao chép]
Sao chép!
Trong khi nó là rất đơn giản để thực hiện ghivới đầy đủ mở rộng tập tin về phía trước, phải mất một số chi tiếtsuy nghĩ để điểm hiệu quả bằng cách sử dụng các tập tin bị lộn ngược. Giả sửentropy của mỗi nút cố định và được biết đến, màcó thể được thực hiện với một tính toán trước cho một đặc biệtcơ sở dữ liệu, hoặc bằng cách sử dụng một cơ sở dữ liệu lớn đại diện choxác định các entropies. Các vectơ đại diện cho cơ sở dữ liệuhình ảnh sau đó có thể được tính trước và chuẩn hoá đơn vịcấp sao biểu kiến, ví dụ khi hình ảnh được nhập vào cáccơ sở dữ liệu. Tương tự, các véc tơ truy vấn được chuẩn hoá đơn vịtầm quan trọng. Để tính toán sự khác biệt bình thường trong L p-định mức nó có thể sử dụng mà
đang được dịch, vui lòng đợi..
Kết quả (Việt) 2:[Sao chép]
Sao chép!
Trong khi đó là rất đơn giản để thực hiện chấm điểm
với các tập tin hoàn toàn mở rộng về phía trước, phải mất một số chi tiết
tưởng để ghi bàn hiệu quả bằng cách sử dụng các tập tin ngược. Giả sử
rằng entropy của mỗi nút là cố định và được biết đến, trong đó
có thể được thực hiện với một pre-tính toán cho một cụ
cơ sở dữ liệu, hoặc bằng cách sử dụng một cơ sở dữ liệu đại diện lớn để
xác định entropy. Các vectơ đại diện cơ sở dữ liệu
hình ảnh có thể sau đó được tính trước và chuẩn hóa cho đơn vị
cường độ, ví dụ khi những hình ảnh được nhập vào
cơ sở dữ liệu. Tương tự như vậy, các vector truy vấn là bình thường để đơn vị
cường độ. Để tính toán độ lệch chuẩn trong L p -
NORM nó có thể được sử dụng mà
đang được dịch, vui lòng đợi..
 
Các ngôn ngữ khác
Hỗ trợ công cụ dịch thuật: Albania, Amharic, Anh, Armenia, Azerbaijan, Ba Lan, Ba Tư, Bantu, Basque, Belarus, Bengal, Bosnia, Bulgaria, Bồ Đào Nha, Catalan, Cebuano, Chichewa, Corsi, Creole (Haiti), Croatia, Do Thái, Estonia, Filipino, Frisia, Gael Scotland, Galicia, George, Gujarat, Hausa, Hawaii, Hindi, Hmong, Hungary, Hy Lạp, Hà Lan, Hà Lan (Nam Phi), Hàn, Iceland, Igbo, Ireland, Java, Kannada, Kazakh, Khmer, Kinyarwanda, Klingon, Kurd, Kyrgyz, Latinh, Latvia, Litva, Luxembourg, Lào, Macedonia, Malagasy, Malayalam, Malta, Maori, Marathi, Myanmar, Mã Lai, Mông Cổ, Na Uy, Nepal, Nga, Nhật, Odia (Oriya), Pashto, Pháp, Phát hiện ngôn ngữ, Phần Lan, Punjab, Quốc tế ngữ, Rumani, Samoa, Serbia, Sesotho, Shona, Sindhi, Sinhala, Slovak, Slovenia, Somali, Sunda, Swahili, Séc, Tajik, Tamil, Tatar, Telugu, Thái, Thổ Nhĩ Kỳ, Thụy Điển, Tiếng Indonesia, Tiếng Ý, Trung, Trung (Phồn thể), Turkmen, Tây Ban Nha, Ukraina, Urdu, Uyghur, Uzbek, Việt, Xứ Wales, Yiddish, Yoruba, Zulu, Đan Mạch, Đức, Ả Rập, dịch ngôn ngữ.

Copyright ©2024 I Love Translation. All reserved.

E-mail: