「exponent」に関連する検索結果が 82 つあります

関連度順

What does the Laplace Transform really tell us? A visual explanation (plus applications)

20:25

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代数の基礎。2段階の方程式を解く - Math Antics (Algebra Basics: Solving 2-Step Equations - Math Antics)

10:29

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クラウドTPU（TensorFlow @ O Reilly AI Conference, San Francisco '18 (Cloud TPUs (TensorFlow @ O’Reilly AI Conference, San Francisco '18))

22:09

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数学アンチックス - エリア (Math Antics - Area)

10:27

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19

代数学の基礎。多項式とは何か？- 数学アンチックス (Algebra Basics: What Are Polynomials? - Math Antics)

11:09

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1.2 ベクトル数学 - コードの性質 (1.2 Vector Math - The Nature of Code)

11:57

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2017/02/25：ジョーダン・ピーターソンポストモダニズム：それがどのように、そしてなぜ戦わなければならないのか (2017/02/25: Jordan Peterson: Postmodernism: How and why it must be fought)

12:01

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積分。クラッシュコース物理学 #3 (Integrals: Crash Course Physics #3)

10:09

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18:02

FLOPS (FLOPS)

75

ヘドニズム (Hedonism)

15:40

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183

Unit Conversion & Significant Figures: Crash Course Chemistry #2

11:24

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30

Lec 24｜MIT 6.042J コンピュータサイエンスのための数学 2010年秋学期 (Lec 24 | MIT 6.042J Mathematics for Computer Science, Fall 2010)

83:23

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21 量子力学III (21. Quantum Mechanics III)

75:47

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クラウドTPUポッド。大規模な機械学習問題のためのAIスーパーコンピューティング（Google I/O'19 (Cloud TPU Pods: AI Supercomputing for Large Machine Learning Problems (Google I/O'19))

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tf.data, tf.function, tf.distributeを用いたTensorFlow 2のパフォーマンスが高く、スケーラブルなモデル (TF World '19) (Performant, scalable models in TensorFlow 2 with tf.data, tf.function & tf.distribute (TF World '19))

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17.学習すること。ブーストする (17. Learning: Boosting)

51:40

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ビヨンセを2倍に。JavaScriptで数字をナビゲートする by Meggan Turner｜JSConf.Asia 2019 (Double the Beyoncé: Navigating Numbers in JavaScript by Meggan Turner | JSConf.Asia 2019)

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オイラーの公式と入門群論 (Euler's formula with introductory group theory)

24:28

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日本語 B1 中級

部品ごとの統合 (Integration By Parts)

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コーディングチャレンジ #119: 2進数から10進数への変換 (Coding Challenge #119: Binary to Decimal Conversion)

28:51

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講義7A：メタサークル評価者、その1 (Lecture 7A: Metacircular Evaluator, Part 1)

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8.マルチスレッドアルゴリズムの解析 (8. Analysis of Multithreaded Algorithms)

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弁護士のためのCS50 2019 - サイバーセキュリティ (CS50 for Lawyers 2019 - Cybersecurity)

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大規模機械学習 (Large Scale Machine Learning)

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21.TSPアルゴリズムのチューニング (21. Tuning a TSP Algorithm)

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講義02 - 学習は実現可能か？ (Lecture 02 - Is Learning Feasible?)

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22.中性子輸送から中性子拡散への単純化 (22. Simplifying Neutron Transport to Neutron Diffusion)

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Lec 15｜MIT 6.046J / 18.410J アルゴリズム入門 (SMA 5503), Fall 2005 (Lec 15 | MIT 6.046J / 18.410J Introduction to Algorithms (SMA 5503), Fall 2005)

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講義10B：ストレージの割り当てとゴミの収集 (Lecture 10B: Storage Allocation and Garbage Collection)

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7.Ｑ式の続きと例 (7. Q-Equation Continued and Examples)

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面接のためのPythonアルゴリズム (Python Algorithms for Interviews)

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Remco van der Hofstad - 複雑なネットワークの構造.スケールフリーとスモールワールドランダムグラフ (Remco van der Hofstad - The Structure of Complex Networks: Scale-Free and Small-World Random Graphs)

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15.キャッシュオブリビジュアブルなアルゴリズム (15. Cache-Oblivious Algorithms)

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22.グラフの最適化 (22. Graph Optimization)

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ヴァージンギャラクティック - 航空宇宙とビジネスの未来 (Virgin Galactic - Aerospace and the Future of Business)

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Pythonを学ぶ - 初心者のためのフルコース【チュートリアル (Learn Python - Full Course for Beginners [Tutorial])

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