Информатика | 5 - 9 классы
1. Дополните предложение.
Модель - .
Объект - .
20 баллов.
Как сделать скриншот компьютерного экрана?
Как сделать скриншот компьютерного экрана?
Даю 10 баллов!
Задание №5?
Задание №5.
Определи результат программы движения робота с ультразвуковым датчиком : B + C 50 30 B + C А) Робот едет вперед со скоростью 70, датчик ультразвука определяет объект на расстоянии меньше 50 см и останавливает движение В) Робот поворачивает направо, датчик ультразвука определяет объект на расстоянии меньше 4 см и останавливает движение С) Робот едет вперед со скоростью 50, датчик удьтразвука определяет объект на расстоянии меньше 30 см и останавливает движение стает ПОЖАЛУЙСТА ЭТО С О Ч ПОМОГИТЕ.
РЕШИТЕ ПОЖАЛУЙСТА?
РЕШИТЕ ПОЖАЛУЙСТА!
20 БАЛЛОВ ДАМ!
Выберите верные утверждения о знаковом представлении информации?
Выберите верные утверждения о знаковом представлении информации.
1)Шифрование применяется для представления информации таким образом, чтобы преобразовать зашифрованную информацию в пригодную для понимания форму мог только обладатель секретных знаний о способе дешифрования сообщения 2)Знак является визуально уменьшенным зрительным образом обозначаемого им объекта
3)Один и тот же символ может представлять различную информацию в разных знаковых системах
4)Для каждого объекта существует только один способ представления информации о нём.
50 баллов?
50 баллов.
Помогите пожалуйста, только без списывания и подробнее.
Мы выбрали для обучения регрессионную модель, используя алгоритм линейной регрессии с градиентным спуском?
Мы выбрали для обучения регрессионную модель, используя алгоритм линейной регрессии с градиентным спуском.
Какой из следующих ответов правильный?
A. Мы используем градиентный спуск для обновления весового вектора W на каждой итерации алгоритма, но мы не найдем хорошую модель, если обучающий набор не является репрезентативным набором данных
B.
Все ответы неверны
C.
Градиентный спуск можно было бы использовать для линейной регрессии, если обученная модель линейно разделима
D.
Мы используем градиентный спуск для обновления весового вектора W на каждой итерации алгоритма, и мы получим хорошую модель, независимо от качества объектов, поскольку градиентный спуск является выпуклой функцией для этой задачи
We chose to train a regression model, using the linear regression algorithm with gradient descent.
Which of the following answers is correct?
A. We use the gradient descent, to update the weight vector W, in every iteration of the algorithm, but we will not find a good model if the training set is not a representative dataset
B.
All the answers are incorrect
C.
Gradient descent could be used for linear regression, if the trained model is linearly separatable
D.
We use the gradient descent, to update the weight vector W, in every iteration of the algorithm and we will get a good model, regardless the quality of the features, since gradient descent is a convex function for this problem.
Что такое джойстик?
Что такое джойстик.
Даю 20 баллов.
Даю 15 баллов ?
Даю 15 баллов !
Помогите пожалуйста по информатике!
Пожалуйста по информатике даю 20 баллов?
Пожалуйста по информатике даю 20 баллов.
Вопрос 1. Дополните предложение?, расположенный на этой странице сайта, относится к категории Информатика и соответствует программе для 5 - 9 классов. Если ответ не удовлетворяет в полной мере, найдите с помощью автоматического поиска похожие вопросы, из этой же категории, или сформулируйте вопрос по-своему. Для этого ключевые фразы введите в строку поиска, нажав на кнопку, расположенную вверху страницы. Воспользуйтесь также подсказками посетителей, оставившими комментарии под вопросом.
Модель - это другой объект (реальный, знаковый или воображаемый), отличный от исходного, который обладает существенными для целей моделирования свойствами и в рамках этих целей полностью заменяет исходный объект.
Объект — это любая часть окружающей действительности (предмет, процесс, явление), воспринимаемая человеком как единое целое.