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a-d


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  • Code/RPGMaker . . . . 1 match
          m_polygon.scale((a-delta)/a);
  • EightQueenProblemDiscussion . . . . 1 match
         t(a,b,c){int d=0,e=a&~b&~c,f=1;if(a)for(f=0;d=(e-=d)&-e;f+=t(a-d,(b+d)*2,(
  • Kongulo . . . . 1 match
          help='Comma-delimited list of user IDs at names that will '
  • MoreEffectiveC++/Exception . . . . 1 match
         이것도 피해야 할 방법이다. 왜냐하면 ''I-just-caught-a-pointer-to-a-destoyed-object'' 문제 때문이다. 게다가 catch구문에서 직면한 또하나의 문제는 대체 이 포인터를 누가 어디서 지우느냐 이다. 다른 면으로 생각해볼 문제는 예외 객체가 heap상에 배치된다면 지워 지지 않은 예외 객체는 틀임없이 resource leak를 발생 시킬 것이다. 너무 뻔한 이야기 인가. 그리고 프로그램의 행보가 어떻게 될지 예측 할수도 없다. 안그런가?
  • PatternOrientedSoftwareArchitecture . . . . 1 match
          * 해결책(solution) : Blackboard 구조의 바탕에 깔린 개념은 공동의 데이터 구조에 대해서 협동적으로 작동하는 독립된 프로그램들의 집합이다. 그 독립적인 프로그램들은 서로 다른 프로그램을 호출하지 않고 또한 그것의 행동에 대해 미리 정의된 순서는 없다. 대신에 시스템의 방향은 주로 현재의 상태나 진행(progress)에 의해 결정된다. 데이터-관리 조종 체계(data-directed control regime)는 opportunistic problem solving 이라고도 불린다. moderator(중재자) component는 만약 하나 이상의 component가 contribution을 만들수 있다면 프로그램들이 실행되는 순서를 결정한다.
  • RSS . . . . 1 match
         The RSS formats provide web content or summaries of web content together with links to the full versions of the content, and other meta-data. This information is delivered as an XML file called RSS feed, webfeed, RSS stream, or RSS channel. In addition to facilitating syndication, RSS allows a website's frequent readers to track updates on the site using a news aggregator.
  • 논문번역/2012년스터디/서민관 . . . . 1 match
         IAM 데이터베이스에 있는 [a-f](약 250명의 작성자)의 하위집합이 입력 데이터로 사용되었는데, 4321라인의 텍스트([a-d]에서 나옴)는 훈련용으로 사용되었고, 1097라인의 텍스트([e-f]에서 나옴)는 테스트에 사용되었다.
  • 논문번역/2012년스터디/이민석 . . . . 1 match
         이 결과들에 고무하여 우리는 더 어려운 작업인 저자 독립 인식 실험을 수행했다. IAM 데이터베이스의 하위 집합 [a- f](저자 약 250명)을 입력 자료로 썼는데, 훈련에 4321줄(양식 [a-d]), 검정에 1097줄(양식 [e-f])을 사용했다. 베이스라인 시스템의 글자 오류율은 31.3%다. 저자 독립의 경우 이서체 모형은 다저자 실험에 비해 별다른 향상을 이루지 못했다. 오류율 31.3%는 글자당 이서체 3개를 써서 얻은 것이며 글자당 이서체 10개를 써서 실험했을 때 오류율(34.8%)과 인식 속도 모두 하락하였다. 하지만 오류율은 LDA 변환한 특징을 썼을 때 29.1%로 크게 감소했다. 언어 모형을 추가로 통합하여 글자 오류율은 22.2%로 더욱 개선되었다(검정 집합의 perplexity는 12.0). 이는 어휘를 쓰지 않았을 때 단어 오류율 60.6%와 대응된다.
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