Презентация «К диплому (пример)»

Смотреть слайды в полном размере
Презентация «К диплому (пример)»

Вы можете ознакомиться с презентацией онлайн, просмотреть текст и слайды к ней, а также, в случае, если она вам подходит - скачать файл для редактирования или печати. Документ содержит 11 слайдов и доступен в формате ppt. Размер файла: 1.49 MB

Просмотреть и скачать

Pic.1
Презентация к дипломной работе Разработка многопрофильной системы информационного поиска
Презентация к дипломной работе Разработка многопрофильной системы информационного поиска
Pic.2
Основные компании Amazon Google Яндекс Amazon Twitter Microsoft
Основные компании Amazon Google Яндекс Amazon Twitter Microsoft
Pic.3
Характеристики сложноструктурированных данных Внутренняя интерпретация. Наличие внутренней структуры
Характеристики сложноструктурированных данных Внутренняя интерпретация. Наличие внутренней структуры связей. Шкалирование. Погружение в пространство с семантической метрикой. Наличие активности.
Pic.4
Используемые алгоритмы PageRank DBScan Rock Наивный байесовский классификатор Семантические сети
Используемые алгоритмы PageRank DBScan Rock Наивный байесовский классификатор Семантические сети
Pic.5
Области применения системы информационного поиска Поиск информации. Формирование рекомендаций. Устан
Области применения системы информационного поиска Поиск информации. Формирование рекомендаций. Установление авторства. Проверка на плагиат. Автоматическая генерация текстов для SEO (поисковой …
Pic.6
Алгоритм PageRank
Алгоритм PageRank
Pic.7
Место для блок-схемы
Место для блок-схемы
Pic.8
Алгоритм ROCK Procedurecluster (S, k) Begin 1. link := compute-links (S)//Вычисляем связи в множеств
Алгоритм ROCK Procedurecluster (S, k) Begin 1. link := compute-links (S)//Вычисляем связи в множестве точек S 2. for each s from S do 3. q[s] := build-local-heap (link,S)//Из каждой точки множества S …
Pic.9
Алгоритм DBSCAN public List<Cluster> cluster() { int clusterId = getNextClusterId(); for(DataP
Алгоритм DBSCAN public List<Cluster> cluster() { int clusterId = getNextClusterId(); for(DataPointp : points) { if(isUnclassified(p) ) {//Проверяем классифицировали ли мы данную точку. boolean …
Pic.10
Алгоритм DBSCAN private boolean createCluster(DataPoint p, Integer clusterId){ Set<DataPoint>
Алгоритм DBSCAN private boolean createCluster(DataPoint p, Integer clusterId){ Set<DataPoint> nPoints = findNeighbors(p, eps); if( nPoints. size() < minPoints ) { assignPointToCluster(p, …
Pic.11
Наивный байесовский классификатор Место для блок-схемы.
Наивный байесовский классификатор Место для блок-схемы.


Скачать презентацию

Если вам понравился сайт и размещенные на нем материалы, пожалуйста, не забывайте поделиться этой страничкой в социальных сетях и с друзьями! Спасибо!