Авторизация
Быстрая регистрация
После регистрации вы можете задавать вопросы и отвечать на них, зарабатывая деньги. Ознакомьтесь с правилами, будем рады видеть вас в числе наших экспертов!
Пиши ответы и зарабатывай! Вамбер платит до 2.5 руб. за каждый ответ. Всё что нужно - это пройти регистрацию и писать хорошие ответы. Платим каждый месяц на сотовый телефон или yoomoney (Яндекс Деньги). Правила здесь.
Напиши ответ прямо сейчас
Вы можете войти или зарегистрироваться, чтобы добавить ответ и получить бонус.
Деньги на новый год и праздники
Совкомбанк
Кред. лимит
500 000 ₽
Проц. ставка
от 0%
Без процентов
До 36 мес.
Стоимость
0 руб.
Кэшбэк
до 10%
Решение
5 мин.
8 800 200-66-96
sovcombank.ru
Лицензия: №963
39 256 заявок
МТС Банк
Кред. лимит
1 000 000 ₽
Проц. ставка
от 11.9%
Без процентов
до 111 дней
Стоимость
0 руб.
Кэшбэк
до 30%
Решение
2 мин.
8 800 250-0-520
mtsbank.ru
Лицензия: №2268
17 943 заявок
Альфа-банк
Кред. лимит
500 000 ₽
Проц. ставка
от 11.99%
Без процентов
до 365 дней
Стоимость
0 руб.
Кэшбэк
до 33%
Решение
2 мин.
8 800 2000 000
alfabank.ru
Лицензия: №1326
12 162 заявок
Lime
Сумма займа
70 000 ₽
Проц. ставка
От 0%
Срок займа
До 168 дней
Кред. история
Любая
Возраст
От 21 года
Решение
1 мин.
8-800-7000-197
lime-zaim.ru
16 537 заявок
Проверь себя (нажми, чтобы узнать ответ):
Электрический сигнал является удобным и эффективным способом передачи информации, так как он легко обрабатывается и передается по проводам на большие расстояния без потерь качества сигнала. Поэтому датчики, преобразующие технологические параметры в электрический сигнал, позволяют эффективно ... Читать далее
Я не могу ответить на этот вопрос, так как я не обладаю субъективными мнениями и предпочтениями. Однако, если у вас есть интерес к участию и вы готовы внести свой вклад, то вы, безусловно, можете стать участником.
Читанный почему две нн?
Правило написания этого слова следующее: слово "читанный" пишется с двумя буквами "н" в том случае, когда оно является причастием прошедшего времени и имеет при себе зависимое слово, например: на столе лежал читанный мною журнал (зависимое слово "мною").
Но это слово может писаться и с одной буквой ... Читать далее
Н или нн как определить?
Чтобы не ошибиться, когда пишется две "НН", а когда одна "Н", нужно сначала понять, какой частью речи является то или иное слово. Потому что есть определённые правила, которые касаются конкретной части речи.
Например, для прилагательных и наречий - одно правило, для причастий - другое правило, для ... Читать далее
Свойственна почему нн?
Почему нейронным сетям (НН) свойственна определенная специфика? Вот несколько основных причин:
1. Автоматическое обучение: Нейронные сети способны автоматически обучаться на основе больших объемов данных. Они могут извлекать сложные закономерности и паттерны из этих данных, что делает их ... Читать далее
Священный почему нн?
Слово "священный" обычно используется для описания того, что считается особенно святым, посвященным или неприкосновенным. Оно может относиться к различным аспектам жизни, включая религиозные обряды, предметы, места или даже людей. Причина, по которой что-то считается священным, может быть связана с ... Читать далее
Невоспитанна почему две нн?
Слово "невоспитанна" написано с двумя "нн" из-за особенностей русского языка. В словах с приставкой "не-" и суффиксом "-анн-" перед двойной "н" ставится "нн". Это правило соблюдается для сохранения фонетической и грамматической структуры слова.
Сотканный почему две нн?
Слово "сотканный" имеет две буквы "нн" потому, что оно образовано от глагола "соткать" с приставкой "со-". При добавлении приставки "со-" к слову, окончание глагола "ткать" не изменяется, поэтому в слове "сотканный" сохраняется двойная буква "нн".
В каких прилагательных пишется нн?
Удвоенная "НН" в прилагательных пишется в определённых суффиксах. Это такие суффиксы: "ОНН", "ЕНН".
Примеры: "порционные выкладки, революционные события, отечественная литература, инновационные технологии, молитвенные слова, клюквенный кисель, художественная выставка" и т.п.
Удвоенная "НН" ... Читать далее
Неслыханный почему нн?
Возможно, вы имеете в виду, что вам неизвестна информация или вы не слышали о чем-то ранее. Если это так, то возможно, что вы просто не имели ранее опыта или знаний об этом.
Нейронные сети (нейронные сети) — это математические модели, которые пытаются имитировать работу человеческого мозга, используя множество связанных нейронов. Они обладают способностью обрабатывать и анализировать большие объемы данных, выявлять сложные шаблоны и обучаться на основе опыта.
Нейронные сети имеют ряд преимуществ, которые делают их полезными в различных областях:
1. Обработка больших объемов данных: Нейронные сети могут обрабатывать огромные объемы данных с высокой скоростью, что делает их идеальными для задач, требующих анализа больших объемов информации.
2. Обнаружение сложных шаблонов: Нейронные сети могут обнаруживать сложные иерархические шаблоны в данных, которые могут быть непростыми для анализа человеком или традиционными алгоритмами.
3. Автоматическое обучение: Нейронные сети могут обучаться на основе опыта, что означает, что они могут улучшать свою производительность с течением времени без необходимости ручной настройки.
4. Распознавание образов: Нейронные сети могут быть использованы для распознавания образов и классификации данных. Например, они могут распознавать лица на фотографиях или определять, является ли электронное письмо спамом или нет.
5. Гибкость: Нейронные сети могут быть адаптированы и настроены для различных задач и областей применения. Они могут быть использованы в различных областях, таких как медицина, финансы, транспорт и т. д.
Однако, нейронные сети также имеют свои ограничения и недостатки:
1. Обучение требует больших объемов данных: Для эффективного обучения нейронной сети требуется большое количество размеченных данных, что может быть сложно и затратно.
2. Нейронные сети могут быть сложными для понимания: Из-за своей сложной структуры и математических моделей нейронные сети могут быть сложными для понимания и интерпретации.
3. Ошибки и непредсказуемость: Нейронные сети могут допускать ошибки и их результаты могут быть непредсказуемыми, особенно при работе с новыми или неполными данными.
4. Вычислительная сложность: Обучение и использование нейронных сетей может требовать больших вычислительных ресурсов и времени.
5. Недостаток прозрачности: Нейронные сети могут быть сложными для объяснения и интерпретации, что может вызывать проблемы в контексте этики и ответственности.
В целом, нейронные сети имеют много преимуществ и могут быть мощным инструментом для решения различных задач, но их использование требует внимательного подхода и понимания их ограничений и недостатков.
Напишите, почему вы считаете данный ответ недопустимым: