사용 가능한 조명이 없거나 사전 점등 된이 트리는 즐거운 성탄 축하 행사를 위해 가족들을 유혹합니다.
Available unlit or pre-lit, this tree will entice your family members to gather around for a joyful Christmas celebration.
이 트리는 여러분이 원하는 ReactiveX의 Observable 연산자를 찾는데 도움을 줄 것이다.
This tree can help you find the ReactiveX Observable operator you're looking for.
사용 가능한 사전 조명 색상 변경 LED 표시 등, 이 트리는 버튼을 터치하는 것만으로 깨끗한 색상에서 여러 색상의 조명으로 전환 할 수 있습니다.
Available pre-lit with Color Changing LED lights, this tree can transition from clear to multi-colored lights with just the touch of a button.
MMC(Microsoft Management Console)의 경우 이름 공간이 콘솔 트리로 표시되며 이 트리는 콘솔이 액세스할 수 있는 모든 스냅인과 리소스를 표시합니다.
For Microsoft Management Console(MMC), the namespace is represented by the console tree, which displays all of the snap-ins and resources that are accessible to a console.
EXE는 왼쪽에 트리 보기가 있지만 각 하이브는 저마다 창을 갖고 있으므로 트리는 오직 키만을 보여 주었다.
EXE had a left-side tree view, but each hive had its own window, so the tree displayed only keys.
조심스럽게 클래식 크리스마스 축하에 대한 향수를 불러 일으키기 위해 고안된이 LED 인조 크리스마스 트리는 집안의 완벽한 중심지입니다….
Carefully designed to evoke nostalgia for a traditional Christmas celebration by a crackling fire, this LED artificial Christmas tree is the perfect centerpiece for your home's….
조심스럽게 클래식 크리스마스 축하에 대한 향수를 불러 일으키기 위해 고안된이 LED 인조 크리스마스 트리는 당신을위한 완벽한 중심입니다….
Carefully designed to evoke nostalgia for a traditional Christmas celebration by a crackling fire, this LED artificial Christmas tree is the perfect centerpiece for your….
년 9월 5일이 지나면 그동안 저장한 데이터와 트리는 어떻게 됩니까?
What will happen to my data and the trees I have created after September 30, 2014?
REGEDT32. EXE는 왼쪽에 트리 보기가 있지만 각 하이브는 저마다 창을 갖고 있으므로 트리는 오직 키만을 보여 주었다.
REGEDT32. EXE had a left-side tree view, but each hive had its own window, so the tree displayed only keys.
REGEDT32. EXE는 왼쪽에 트리 보기가 있지만 각 하이브는 저마다 창을 갖고 있으므로 트리는 오직 키만을 보여 주었다.
REGEDT32 has a left-side tree view, but each hive has its own window, so the tree displays only keys and it represents values as a list of strings.
결정 트리는 반복적으로 교체 과정을 수행하는 것과 함께 훈련 데이터를 재 샘플링하고,
decision trees, an early ensemble method, builds multiple decision trees by repeatedly
예를 들어 결정 트리는 높은 가중치를 가진 샘플의 집합을 나누는 것을 선호하도록 성장할 수 있다.
of the weak learner, for instance, decision trees can be grown that favor splitting sets of samples with high weights.
이 트리는 여러 군집으로 구성된 단일 세트가 아니라 다중 수준 계층입니다.
The tree is not a single set of clusters, but rather a multilevel hierarchy,
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