Что важнее, — синус или косинус? — Обсуждай
Что важнее, — синус или косинус? — ОбсуждайАнастасия Вартанова
Что важнее, — синус или косинус? косинус синус
501
116
2
Ответы
Алекс Венцель
Советую вам прочитать рассказ Шукшина «Срезал» . Там и ответ на ваш вопрос…)))))))))))
0
ЕИ
Есадзе Искендер
……аннахренственно ….. Кады нос синус , а глаза косинус — домой на автопилоте……
0
Мохарям Ханипов
. и вы тут не сидели бы и я0
Анастасия Вартанова
Точно. Пойду посуду помою
1
Мохарям Ханипов
для посуды поздновато а вот под мышку мужа ..как раз .. .счастья радости любви удачу вам желает дяденька вы школе работаете ??
1
Анастасия Вартанова
Да.
1
Мохарям Ханипов
тогда еще терпения мудрости знания и любовь детям и предмету ..вы супер .. живите с чувством собственного достоинства
1
Валерий Курзанов
Параболический гиперболоид! С началом весны, Настя!
0
Андрей Владимирович
Мне кажется, что ни то ни другое! Самое важное — это тангенс!
0
Анастасия Вартанова
Почему?
1
Андрей Владимирович
Потому, что катангенс не подходит.
1
Анастасия Вартанова
В смысле? Это же единичная окружность
1
Андрей Владимирович
Дааа, видимо старею… Я-то подумал, что это шуточный вопрос, вот и дурачусь в ответ…
1
Анастасия Вартанова
Это шуточный. Но шутить надо умеючи
1
Андрей Владимирович
1
Анастасия Вартанова
1
VR
Vladimir Rakivnenko
Все — не больше 1.
Вот ТАНГЕС!!! Круто отрывается… )))
0
Анастасия Вартанова
Печально…
1
VR
Vladimir Rakivnenko
Что — печально, Анастасия?
1
Анастасия Вартанова
Что не больше 1
1
VR
Vladimir Rakivnenko
По определению… ))
1
Лева Правая
Хих, сексус самый важный)) про другое не думайте!
0
Алексей Шутов
Это хто такой?
1
ЛМ
Людмила Миронова
они равноправны.
..и потом — зачем их сравнивать?
0
Вя
Вячеслав
Одинаково не важно, важнее вся фигура целиком.
0
Анастасия Вартанова
С этим не поспоришь
1
Вя
Вячеслав
Если есть желание, то найти повод не проблема.
1
МП
Максим Перепелица
Оба не важны,важны наличные деньги и побольше.
0
АЮ
Андрей Юлитин
Это типо чем отличается =сарай от рыги?
0
На
Наблюдатель
Анастасия Вартанова Анастасия Вартанова
0
СЧ
Сергей Чиркин
Ну Вы прям красавица какой к чёрту синус!
0
СА
Сам Андерс’н
Без них не было бы тангеса и котангеса
0
Ал
Александра
Минус таки ближе.
0
Ал
Александр
Важнее тангентс,а лучше котангентс)))
0
СК
Сергей Крыгин
Я думаю всё ж тангенс с катангенсом !
0
Анастасия Вартанова
Почему?
1
СК
Сергей Крыгин
По математике .
1
Анастасия Вартанова
1
СК
Сергей Крыгин
Как вам только будет угодно красоточка !
1
Анастасия Вартанова
Подхалим!
1
СК
Сергей Крыгин
Стараюсь !:-) Ведь скоро женский день !
1
АА
Адам Адамов
НАдо попробовать оба и посмотреть
0
RR
Rasmus RasmusВажнее тангенс и катангенс.
0
Владимир Воронов
Главное,чтобы тебя не котангенс.
0
Следующая страница
Лучший ответ по мнению автора | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| |||||||||||||||||
04.17
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Посмотреть всех экспертов из раздела Учеба и наука
| Похожие вопросы |
В треугольнике ABC известно, что AC=6, BC=8, угол C равен 90°.
Найдите радиус описанной около этого треугольника окружность.
На пишите пожалуйста решение
Тепловоз вёз много вагонов 7 с углем и 15 цестерн,сколько вагонов с лесом?с лесом чуть больше чем угля и чуть меньше цестерн
Эссе. На тему: Современный мир спасёт
Боковое ребро правильной треугольной призмы равно 9 см,а диагональ боковой грани равна 15 см. Найти площадь боковой и полной поверхности призмы
На экзамене 20 билетов, Андрей не выучил 1 из них. Найдите вероятность того, что ему попадется выученный билет
Пользуйтесь нашим приложением
Milestone ArangoDB 3.4: ArangoSearch — поиск информации с помощью ArangoDB | by Andrey Abramov
Для предстоящего выпуска ArangoDB 3.4 мы реализовали набор функций поиска информации, предоставляемых через новый объект базы данных View . Объект View предназначен для обработки как еще один источник данных, доступный через AQL, и сама концепция очень похожа на классическое «материализованное» представление в SQL.
Пока мы все еще работаем над завершением этой функции, вы уже можете попробовать наш механизм поиска в Milestone предстоящей версии ArangoDB 3.4. Вы можете скачать и попробовать здесь .
При работе с неструктурированными или частично структурированными данными пользователь обычно имеет лишь смутное представление о том, что он ищет. Это означает, что при выполнении запроса ее интересуют не только наборы данных, которые просто удовлетворяют критериям поиска, но и наиболее релевантные.
Для этого мы объединили две модели информационного поиска: логическую и обобщенную ранжированную, так что каждый документ, «одобренный» логической моделью, получает свой ранг из модели ранжирования.
Поскольку этапы анализа и ранжирования зависят от приложения, мы разрешим использовать ваши собственные плагины в будущих версиях. Что касается этой вехи предстоящего выпуска ArangoDB 3.4, мы внедрили набор анализаторов и ранкеров, которые в основном связаны с обработкой текста.
Для поиска текста мы используем модель векторного пространства (VSM) в качестве модели ранжирования. Согласно модели, документы и запрос представлены в виде векторов в пространстве, образованном «термами» запроса. определение «срок» зависит от этапа анализа приложения. Обычно термины представляют собой отдельные слова, ключевые слова или даже фразы.
Векторы документов, которые находятся ближе к вектору запроса, более релевантны. Практически близость выражается как косинус угла между двумя векторами, а именно косинусное сходство.
Чтобы определить, насколько документ d соответствует запросу q, мы должны оценить следующее выражение:
cos a = ( d * q ) / (| d | * | q |), где
d * q — скалярное произведение вектора запроса q и вектора документа d ,
| д | норма вектора d ,
| q | является нормой вектора q
Чтобы оценить релевантность, описанную выше, мы должны сначала вычислить компоненты вектора.
Поскольку мы находимся в пространстве, образованном «терминов» , мы используем «весов терминов» в качестве координат. Существует несколько моделей вероятностного/статистического взвешивания, но для этого выпуска Milestone мы реализовали две, вероятно, самые известные схемы:
- Okapi BM25
- TFIDF
Под капотом обе модели опираются на 2 основных компонента:
- Частота термина (TF) в простейшем случае определяется как количество раз, которое термин t встречается в документе d
- Частота обратного документа (IDF) является мерой того, сколько информации предоставляет слово, т. е. является ли термин общим или редким во всех документах
Текущий полнотекстовый индекс в ArangoDB довольно ограничен с точки зрения функциональности. В предстоящем выпуске ArangoDB 3.4 мы преодолеем эти ограничения и предоставим полный пакет текстового поиска, сопоставления и ранжирования. В следующей таблице приведено сравнение функций представления/индекса:
Версия Milestone поставляется с набором встроенных анализаторов текста, которые поддерживают настраиваемое выделение корней, стоп-слова и многоязычную поддержку (включая китайский, русский и другие языки).
Если вас интересуют примеры использования, просмотрите это подробное руководство по ArangoSearch или посетите нашу документацию.
Структуры данных, такие как «B-дерево» или «список пропусков», полученные из реляционного мира, позволяют серьезно ускорить доступ к данным по указанным атрибутам, но у них есть серьезный недостаток: администратор базы данных должен предсказать, что пользователь хочет найти , чтобы создавать и поддерживать правильные индексы для коллекций, что не всегда тривиально, особенно в мире без схемы.
Мы используем простоту JSON и манипулирование его схемой, чтобы устранить несоответствие доставки данных между базой данных и ожиданиями пользователя от базы данных без схемы. Независимое от схемы индексирование следует рассматривать как возможность индексировать любой атрибут JSON на любой глубине или заданном наборе путей, обеспечивая быстрый доступ к документам с помощью любой комбинации условий по индексированным атрибутам. В отличие от коллекций с пользовательскими индексами, представление гарантирует лучший план выполнения (объединение слиянием) при запросе нескольких атрибутов.
После создания представления можно установить произвольное количество ссылок между коллекциями (любого типа) и представлением. Это особенно полезно, когда нужно получить и проанализировать данные из нескольких коллекций на основе некоторых условий, например. найти наиболее релевантные товары или книги по заданному описанию. Каждая ссылка предназначена для обработки как поток данных из коллекции в представление, так что данные из коллекции будут доступны через объект представления. Представление ArangoSearch дает вам полный контроль над данными, поступающими из определенной коллекции, позволяя указать, что и как следует индексировать.
Так как граф по существу представляет собой комбинацию наборов документов и ребер, он также может быть проиндексирован представлением. При таком подходе граф можно рассматривать как плоскую и взаимосвязанную структуру данных одновременно. Двойной подход позволяет комбинировать методы поиска информации со сложным обходом графа, чтобы ускорить доступ к данным в разы, например.
можно найти наиболее релевантные вершины в соответствии с предоставленным описанием, а затем выполнить обычный обход в пределах заданной глубины.
Дополнительную информацию о настройке свойств индексирования для просмотра можно найти здесь: Подробное руководство или документация по ArangoSearch.
Для предстоящих выпусков мы планируем реализовать более интересные функции:
- Поддержка кластера (конечно)
- Настраиваемое время запроса. Если вы уже работаете над проектом, в котором крайне необходимы другие анализаторы, ранжировщики или запросы, сообщите нам об этом по адресу [email protected] или присоединитесь к каналу #arangosearch Community Slack. Мы с нетерпением ждем ваших отзывов!
Как ранее публиковалось на ArangoDB
Андрей Шулипа | Semantic Scholar
Sort By By Thip Empulitive Papersort By Citation Countsort By RECENCY
STC SYSCORE SOFCER SYSCERITOR Апрель 2019 г.
В этой работе исследуются различные архитектуры глубоких нейронных сетей для извлечения встраивания говорящих, чтобы решить задачу распознавания говорящих в одноканальном звуке дальнего/дальнего поля в условиях шума, и показано, что глубокие сети с остаточными связями на уровне кадров превосходят более поверхностные архитектуры.
.
Посмотреть PDF на arXiv (откроется в новой вкладке)
Подсистема RBM-PLDA для задачи NIST i-vector Challenge
- Новоселов Сергей, Пеховский Тимур, Симончик К., Шулипа Андрей
Информатика
0 Interspeech
- 2014
Эксперименты, проведенные на тестовом наборе данных NIST-2014, показывают, что, хотя подсистема RBM-PLDA уступает двум первым подсистемам по абсолютной величине minDCF, при окончательном слиянии она вносит существенный вклад в эффективность результирующая система STC достигает 0,241 в точке min DCF.
View Paper (opens in a new tab)
Supervised Mix of PLDA Models for Cross-Channel Verification Speaker
- К. Симончик, Тимур Пеховский, Андрей Шулипа, А. Афанасьев
Информатика
80002- 2012
Эксперименты, проведенные в различных условиях NIST 2010, показали превосходную надежность смеси систем PDLA по сравнению с каждой из входящих в нее подсистем PDLA не только по значению EER, но и по стабильности порога принятия решения.
View Paper (откроется в новой вкладке)
Системы распознавания говорящих STC для NIST SRE 2021
STC Ltd. обобщает отдельные системы, разработанные во время оценки распознавания говорящих NIST 2021 для фиксированных и открытых условий обучения, и отмечает, что и термоядерные системы продемонстрировали высокие результаты в SRE21.
Просмотреть PDF-файл на arXiv (откроется в новой вкладке)
Обучение метрике косинусного сходства на основе потери триплетов для независимого от текста распознавания говорящего
- Новоселов Сергей, Щемеленин Вадим, Шулипа Андрей, Козлов Александр, Кремнев Иван
Информатика
Интерспич
- 2 сентября 2018 Обучение метрике косинусного сходства (CSML) со схемой обучения триплетным потерям.
Просмотр через Publisher (откроется в новой вкладке)
Текстозависимая система GMM-JFA для проверки говорящего на основе пароля
Предлагаемый экстрактор State-GMM-supervector позволяет создавать более точные статистические модели речевых сигналов и добиться относительного снижения EER на 44% по сравнению с лучшими современными системами текстозависимой проверки для текстовая фраза-пароль.
Представление в IEEE (откроется в новой вкладке)
Глубокие встраивания динамиков для распознавания говорящих в дальней зоне по коротким высказываниям
В этом документе представлены подходы, направленные на повышение качества систем проверки динамиков в дальней зоне при наличии окружающего шума , реверберацию и уменьшить ухудшение качества системы для коротких высказываний, а также подтверждает, что архитектуры ResNet превосходят стандартный x-векторный подход с точки зрения качества проверки говорящего.
Посмотреть PDF-файл на arXiv (откроется в новой вкладке)
Байесовский анализ матриц подобия для диаризации говорящих
Предложена новая вероятностная модель диаризации говорящих, основанная на байесовском моделировании попарных показателей сходства, которая автоматически определяет количество говорящих , что делает предложенную модель более жизнеспособной для практических приложений.
