AI vs Machine Learning vs Deep Learning | Machine Learning Training with Python | Edureka

안녕하세요 Edureka의 Atul입니다

토론 주제에 오신 것을 환영합니다 인공 지능 vs 기계 학습 vs 깊은 학습 이것들은 많이 혼란스러워하는 용어입니다 당신도 그들 중 하나라면, 내가 너를 위해 그것을 해결하자 그럼 인공 지능은 더 넓은 우산입니다

기계 학습 그리고 깊은 학습은 다이어그램에서 볼 수 있습니다 깊은 학습조차도 기계 학습의 부분 집합이라고 그래서 너는 말할 수있다 그 세 명 모두 기계 학습을하는 인공 지능 깊은 학습은 서로의 부분 집합입니다 그래서 계속 나아가서 이해합시다 서로 얼마나 다른지

그럼 인공 지능으로 시작합시다 용어 인공 지능 1956 년에 처음으로 만들어졌다 개념은 꽤 오래되었고, 그러나 최근에 그 인기를 얻고있다 그러나 왜 잘, 그 이유는 우리가 아주 적은 양의 데이터를 가지고 있기 때문입니다 우리가 가진 데이터는 정확한 결과를 예측하기에는 충분하지 않았습니다

하지만 지금 엄청난 금액 증가가 있습니다 데이터 통계의 제안 2020 년까지 누적 된 데이터 량이 증가 할 것이라고 대략 44 제타 바이트의 스튜 (약 44 제타 바이트) 44 조 GB 데이터의 엄청난 양과 함께 자, 우리는 더 진보 된 알고리즘을 가지고 있습니다 하이 엔드 컴퓨팅 파워 및 스토리지 그 결과 많은 양의 데이터를 처리 할 수 ​​있습니다

예상된다 엔터프라이즈의 70 %가 ai를 구현할 것입니다 향후 12 개월 동안 2016 년에는 40 %, 2017 년에는 51 % 증가했다 AI가 무엇을 잘 이해하고 있는지, 기술 일뿐입니다 복제로 기계가 인간처럼 행동 할 수있게 해줍니다

인공 지능과의 행동 및 성향은 가능하다 기계가 경험에서 배우기 기계는 단지 응답 기반입니다 인간과 같은 작업을 수행하여 새로운 입력에 인공 지능은 달성하도록 훈련받을 수 있습니다

많은 양의 데이터를 처리하여 특정 작업 수행 그들 안에있는 패턴을 알아내는 것 당신은 고려할 수 있습니다 인공 지능을 만드는 것은 건물과 같습니다 교회는 최초의 교회가 세대를 거쳐 완성되었습니다 그래서 대부분의 노동자들 그 일을하고있는 사람들은 최종 결과를 보지 못했습니다

그것에 공예 건물 벽돌에 자부심을 가지고 돌을 치는 그것은 위대한 구조에 놓이게 될 것입니다 AI 연구자들처럼, 우리는 겸손한 벽돌 제조사로 생각해야합니다 그의 직업은 공부하는 것이다 구성 요소를 작성하는 방법 예제 파트는 플래너입니다 또는 학습 알고리즘 또는 무엇이든 받아들이십시오

언젠가는 누군가와 어딘가가 통합 될 것입니다 지능 시스템에 몇 가지 예를 들어 우리 일상에서 인공 지능의 우리의 애플 시리즈 그냥 컴퓨터 테슬라 자기 – 운전 자동차를 재생 이보다 더 많은 예제는 깊은 학습을 기반으로합니다 자연 언어 처리 글쎄, 이것은 인공 지능과 그것이 과대 광고를 얻는 방법에 관한 것이 었습니다 그럼 계속 전진해라

기계 학습에 대해 논의하고 그것이 무엇인지 알아 봅시다 그리고 화이트 프로가 소개되었습니다 그럼 기계 학습이 왔습니다 80 년대 후반과 90 년대 초에 존재하게되었고, 그러나 사람들과 관련된 이슈는 무엇 이었습니까? 기계 학습이 생겨나게 만들었습니까? 통계학 분야에서 하나씩 차례로 토론합시다 문제는 얼마나 복잡한 복잡한 모델을 효과적으로 훈련 시키는가? 컴퓨터 과학 및 인공 지능 분야

문제는 AI 시스템의보다 강력한 버전을 교육하는 방법이었습니다 동안 연구자들이 직면 한 신경 과학 문제의 뇌의 수술 모델을 설계하는 방법 그래서 이것들은 몇 가지 이슈들이다 그 영향력이 가장 커서 존재를 이끌어 낸 기계 학습의 이제이 기계 학습은 그 초점을 바꿨습니다 상징적 접근으로부터

그것은 인공 지능으로부터 물려 받았고 움직였다 방법과 모델을 향해 그것은 통계와 확률 이론에서 빌렸다 그래서 진행하고 봅시다 기계 학습이란 정확히 무엇입니까? 그럼 기계 학습은 AI의 하위 집합입니다 어떤 컴퓨터가 행동 할 것인가? 특정 작업을 수행하기 위해 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다

이 프로그램은 알고리즘이 시간이 지남에 따라 배우고 향상시킬 수있는 새로운 데이터에 노출되었을 때 기계 학습의 예를 보도록하겠습니다 시스템을 만들고 싶다고합시다 그 측면에 기반한 사람의 예상 체중을 알려줍니다 가장 먼저 데이터를 수집합니다 거기에 보자

이제 각 지점의 데이터가 어떻게 보이는지 그래프의 첫 번째 데이터 점을 나타냅니다 우리는 간단한 선을 그릴 수 있습니다 높이를 기준으로 체중을 예측합니다 예를 들어, 간단한 선 W는 대기 x kgs에서 100을 뺀 값과 같습니다 가장자리는 숨 깁니다

이 선은 우리가 예측을하는 데 도움이 될 수 있습니다 우리의 주요 목표는 차이를 줄이는 것입니다 추정 된 값과 실제 값 사이의 값 그래서 그것을 성취하기 위해서 우리는 직선을 그려 봅니다 이 모든 다른 점들에 꼭 맞는 오류를 최소화하십시오

따라서 우리의 주요 목표는 오류를 최소화하는 것입니다 가능한 한 작게 만들어 오류를 줄입니다 또는 실제 값에서의 차이 예상 값은 성능을 향상시킵니다 더 많은 데이터 포인트에서 모델의 우리는 더 나은 것을 수집합니다 우리의 모델은 우리가 될 것입니다

변수를 추가하여 모델을 개선 할 수도 있습니다 그 (것)들을위한 다른 생산 라인을 창조하십시오 일단 라인이 생성됩니다 그래서 다음에 우리가 새로운 데이터를 먹이면, 예를 들어 모델에 대한 사람의 높이, 그것은 당신을위한 자료를 쉽게 예측할 것이며 당신에게 말할 것입니다 예상되는 체중은 무엇 일 수 있습니다 네가 분명히 이해했으면 좋겠어

기계 학습 그럼 계속 전진해라 깊은 학습에 대해 배우자 이제 깊은 학습이란 무엇입니까? 로켓 엔진으로 깊은 학습 모델을 고려할 수 있습니다 그 연료는 엄청난 양의 데이터입니다

우리는 이러한 알고리즘에 개념을 제공합니다 깊은 학습은 새로운 것이 아니며, 하지만 최근에는 증가하고 깊은 학습은 더 주목을 받고있다 이 필드는 특정 종류의 기계 학습입니다 그것은 뇌 세포의 기능을 뉴런이라고 부릅니다 인공 신경 네트워크 (artificial neural network)의 개념을 이끌어 냈다

간단하게 모든 인공 뉴런 사이의 데이터 연결 데이터 패턴에 따라 더 많은 뉴런을 조정합니다 크기에 추가됩니다 데이터의 크기가 커서 자동으로 기능합니다 여러 수준의 추상화에서 학습 이로써 시스템 허용 의존하지 않고 복잡한 함수 매핑을 배우기 특정 알고리즘에

있잖아, 아무도 실제로 무슨 일이 일어나는지 알지 못한다 신경 네트워크 내부에서 왜 그렇게 잘 작동하는지, 그래서 현재는 블랙 박스라고 부를 수 있습니다 깊은 학습의 예를 들어 보겠습니다 더 나은 방법으로 그것을 이해하십시오 간단한 예부터 시작하여 설명해 드리겠습니다

상황이 개념적 수준에서 어떻게 발생하는지 우리가 시도하고 이해하자 다른 모양의 사각형을 어떻게 인식합니까? 가장 먼저 할 일은 그림과 연관된 네 줄이 있는지 여부 아니면 단순한 개념이 아닌가? 예인 경우 추가 확인 그들이 연결되어 있고 몇 년 후에 다시 폐쇄되면 드디어 확인해 그것이 수직이고 모든면이 동일하든간에, 성취한다면 정확하다 예, 사각형입니다

글쎄, 개념의 중첩 된 계층 구조 일 뿐이다 우리가 여기서 한 것은 복잡한 작업을 수행했습니다 사각형 식별하기 이 사건은 단순한 작업으로 나뉘어져 있습니다 이제이 깊은 학습은 똑같은 일을합니다 그러나 더 큰 규모에서, 다음을 인식하는 기계의 예를 들어 봅시다

기계의 작업이 인식하는 동물 주어진 이미지가 고양이인지 개인지 여부 개념을 사용하여 동일한 문제를 해결하도록 요청받은 경우 어떻게해야합니까? 우리가 먼저 할 일을 배우는 기계 우리는 다음과 같은 기능을 정의 할 것입니다 짐승이 수염을 가지고 있는지 수표에 수표가 있는지 확인하십시오 동물이 귀를 가리킨다면 또는 그 꼬리가 직선인지 짧게 꼬인지를 결정할 수있다 우리는 얼굴의 특징을 정의하고 시스템은 어떤 기능이 더 중요한지 식별합니다

특정 동물을 분류 할 때 깊은 학습에 관해서는 앞서 한 걸음 씩 나아 간다 깊은 학습은 자동으로 기능을 찾습니다 분류 비교에서 가장 중요한 것 기계 학습으로 여기서 우리는 수동으로 그 기능을 수동으로 제공해야했습니다 네가 이해 한 것 같아 인공 지능은 더 큰 그림과 기계입니다

깊은 학습 또는 별개의 문제입니다 그럼 계속 나아가 자 기계 학습에 대한 토론을 집중 그리고 그 차이를 이해하는 가장 쉬운 방법을 깊이 배우라 기계 학습과 깊은 학습 사이를 아는 것입니다 깊은 학습은 기계 학습입니다

그것은 기계 학습의 다음 진화입니다 몇 가지 중요한 매개 변수를 취해 봅시다 기계 학습과 심화 학습을 비교하십시오 그래서 데이터 의존성부터 시작해서, 깊은 학습의 가장 중요한 차이 기계 학습은 볼륨으로서의 성능입니다 아래 그래프에서 데이터가 증가합니다 당신은 데이터의 크기가 작은 깊은 학습 알고리즘은 잘 수행하지 않습니다, 그러나 왜 잘, 이것은 깊은 학습 알고리즘 요구 때문에 대용량의 데이터를 완벽하게 이해하기 반면에 기계 학습 알고리즘은 쉽게 작은 데이터 세트로 잘 작동합니다

다음은 하드웨어 종속성에 대한 심층 학습입니다 하이 엔드 기기에 크게 의존하고 있습니다 동안 기계 학습 알고리즘은 낮은 시스템과 기계에서도 작동 할 수 있습니다 이것은 요구 사항 깊은 학습 알고리즘의 포함 gpus 필수적인 부분 인 깊은 학습 알고리즘을 작동시키는 데 gpus가 필요합니다 그들이하는 것처럼 다량의 행렬 곱셈 연산, 및 이러한 작업 GPU를 사용하여 효율적으로 최적화 할 수 있습니다

이 목적으로 지어 졌기 때문입니다 세 번째 매개 변수 만 기능 엔지니어링 잘 기능 엔지니어링 될 것입니다 복잡성을 줄이기 위해 도메인 지식을 넣는 것 데이터의 패턴을 학습 알고리즘에보다 잘 보이게 할 수 있습니다 이 과정은 시간면에서 어렵고 비용이 많이 듭니다 기계 학습의 경우 전문 지식을 갖추고 있습니다 대부분의 기능은 전문가가 식별해야합니다

도메인별로 손으로 코딩 및 데이터 유형 예를 들어, 기능 픽셀 값 모양 텍스처 위치 방향 일 수 있음 또는 아무것도 괜찮아요 대부분의 기계 성능 학습 알고리즘은 의존한다 기능이 얼마나 정확하게 식별되는지 추출 반면에 깊은 학습 알고리즘의 경우 그것은 데이터에서 높은 수준의 기능을 배우려고합니다 이것은 깊은 학습에서 매우 특징적인 부분입니다 어떤 방향으로 나아가는가? 깊은 기계 학습을 학습하는 전통적인 기계는 작업을 줄인다 모든 문제에 대한 새로운 피쳐 추출기 개발 CN의 경우와 같습니다

n 알고리즘을 사용하여 먼저 저수준 기능을 배우려고합니다 가장자리와 선과 같은 이미지의 그런 다음 사람들의 얼굴 부분으로 진행합니다 마지막으로 고수준 표현으로 얼굴의 나는 상황이 당신에게 더 명확 해지기를 바랍니다 이제 다음 매개 변수를 살펴 보겠습니다

그래서 우리의 다음 매개 변수는 문제 해결 접근법입니다 우리가 해결할 때 전통적인 기계 학습 알고리즘을 사용하는 문제 일반적으로 추천된다 우리가 먼저 문제를 해결 한 다른 하위 부품으로 개별적으로 해결 원하는 결과를 얻으려면 마침내 결합하십시오 이것은 기계 학습 알고리즘이 Lm을 처리하는 방법입니다 반면에 딥 학습 알고리즘 문제를 끝에서 끝까지 해결합니다

이것을 가정 해 봅시다 여러 개체 검색 작업이 있습니다 그리고 당신의 임무는 신원을 확인하는 것입니다 물체가 무엇이고 물체가 이미지의 어디에 있는지 그래서 보자

너는 어떻게 태클 할거야? 기계 학습 개념을 이용한이 문제 기계 학습으로 시작하는 깊은 학습 일반적인 기계 학습 접근법에서 당신은 먼저 나눌 것입니다 2 단계 첫 번째 물체 감지로 문제 그리고 나서 물체 인식 가장 먼저, 당신은 바운딩 박스 탐지 알고리즘을 사용할 것입니다 예를 들어 이미지를 스캔하기 위해 잘라낸 잡기 가능한 모든 대상을 찾으십시오 이제 일단 객체들 당신은 객체 인식 알고리즘을 사용하여 인식됩니다 관련 객체를 인식 할 수있는 돼지와 svm을 좋아합니다

자, 마침내, 결과를 결합하면 식별 할 수 있습니다 객체 란 무엇인가? 다른 쪽의 이미지에있는 곳 깊은 학습 접근 방식으로 끝에서 끝까지 프로세스를 수행합니다 예를 들어 유로 넷에서 이는 깊은 학습 알고리즘의 한 유형입니다 당신은 이미지를 전달하고 그것을 줄 것입니다 객체의 이름과 함께 위치

자, 움직여 보자 우리의 다섯 번째 비교 매개 변수에 실행 시간 보통 깊은 학습 알고리즘은 오랜 시간이 걸린다 이것을 훈련시키는 것은 왜냐하면 너무 깊은 학습 알고리즘의 많은 매개 변수 그 훈련은 보통 때보 다 더 오랜 시간이 걸린다 심지어 2 주 이상 지속될 수도 있습니다

당신이 처음부터 완전히 훈련하는 경우에, 기계 학습의 경우 상대적으로 몇 주에서 몇 몇 예술에 이르기까지 훈련하는 데 훨씬 적은 시간 이제 실행 시간이 완전히 뒤 바뀌 었습니다 테스트 중 데이터 테스트를 할 때 딥 학습 알고리즘은 실행 시간이 훨씬 적습니다 반면 당신이 KNN 알고리즘과 비교한다면, 기계의 한 종류 인 학습 알고리즘 테스트 시간은 크기로 증가합니다 마지막으로 데이터가 증가합니다

그러나 적어도 우리는 해석 가능성을 가지고 있지 않다 기계 학습의 비교를위한 요소 이 사실을 실행하는 것이 왜 주된 이유입니까? 깊은 학습은 여전히 ​​10 번 생각된다 누구든지 업계에서 사용하기 전에 가정 해 봅시다 우리는 깊은 학습을 통해 자동 득점 2 에세이 성능 득점력이 아주 뛰어나다

인간의 성과에 가깝다 하지만 문제가 있습니다 그것은 백인이 그 점수를 주었다는 것을 밝히지 않습니다 참으로 수학적으로 알아낼 수있다

깊은 신경 네트워크의 어떤 노드가 활성화되었는지 그러나 우리는 모른다 뉴런이 모델링 한 것으로 추정되는 것 우리가 집단적으로하고있는 이러한 뉴런 계층은 무엇입니까? 그래서 해석 할 수 있다면 알고리즘을 학습하는 다른 기계의 결과, 같은 의사 결정 나무는 우리에게 무효 선택의 선명한 규칙을 준다 및 물결 무늬가있는 선택했다 따라서 추론을 해석하는 것이 특히 쉽습니다 그러므로 의사 결정 트리와 같은 알고리즘 선형 또는 물류 회귀는 주로 업계에서 해석 가능성을 위해 사용됩니다

이 세션을 끝내기 전에 내가 물건을 요약하자 당신을 위해 기계 학습 알고리즘을 사용하여 데이터를 구문 분석 데이터로부터 배울 수있다 잘 배운 내용을 토대로 정보에 입각 한 결정을 내릴 수 있습니다 이제이 깊은 학습 구조 알고리즘 인공 신경 네트워크를 만드는 레이어 배울 수있는 마침내 지능형 의사 결정을 내릴 수 있습니다

깊은 학습은 기계 학습의 하위 분야입니다 두 가지 모두 넓은 범주에 속합니다 인공 지능 깊은 학습의 일반적이다 가장 인간과 비슷한 것 인공 지능 음,이게 전부 였어 의심이 있으시면 오늘의 토론을 위해 의견 섹션에 쿼리를 자유롭게 추가하십시오

고맙습니다 이 비디오를 듣고 즐거웠 으면 좋겠습니다 그것을 좋아할 정도로 친절하세요 의심과 검색어에 대해 의견을 말할 수 있습니다 우리는 그들에게 대답 할 것이다

가장 빠른 시일 내에 우리의 재생 목록에서 더 많은 동영상을 찾으십시오 Edureka 채널을 구독하여 자세히 알아보십시오 행복한 학습

Great South Bohemia – Castles, Unesco cities – Czech Krumlov and Telc

우리가 나 뒤에 남쪽의 보헤미아에 왔던 이번에 Hluboka 성 체코에서 가장 아름다운 성 중 하나로 간주됩니다 이 지역은 매우 다양합니다! 화려한 유적, 유네스코 도시, 놀라운 자연! 함께 남쪽 보헤미아를 방문합시다! 남 보헤미아의 멋진 장소와 도시를 보여 드리겠습니다

프라하에서 그것은 150 km 이상 떨어져 있지 않습니다 비엔나에서오고 싶다면 거의 같은 거리입니다 이 놀라운 성 lavaca는 지금 고딕 양식의 영어로되어 있습니다 성의 많은 외국인들의 관심을 끌기 위해 네덜란드와 플란더스의 화가는 확실히 정원을 놓치지 마십시오 믿어지지 않는 정도로 아름답다 또한 보통 성은 끝날 때까지 열린다 10 월이 끝나면 시즌이 끝나고 다시 봄에 문을 연다

Ljubica 일부 객실은 난방이 가능하기 때문에 겨울에는 성이 열립니다 겨울 방문자 경로 티켓을 사다 한국은 파운드의 지역이고 가치있는 바락 빌라 G입니다 우리가 너를 방문 할 수있는 또 다른 사랑스러운 성을 보여줄거야 samantha 성은 바위 알지 도암에 서서 의장 알 조타라고 불린다

호수 한가운데서 보트 항해를 할 수 있고 멋진 추억을 만들 수 있습니다 여기에서 당신이 사랑한다면이 곳은 낭만적 인 영혼을 위해 완벽합니다 너무 많은 관광객이 필요없는 작은 성처럼 거기 여행을 위해 성의 들리는 소리는 아름답다 시작하고 지금은 20의 시작 부분에서 마지막 소유자처럼 보입니다 세기가 막 위원장을 떠났기 때문에 영화 제작자 인 Jota 역시 유명합니다

그것을 좋아한다 체코 사람들은 동화를 사랑한다 10 쌍 이야기가 거기에서 촬영되었던 것보다 성은 국제적인 것에 의해 호의를 보인다 생산뿐만 아니라 붉은 색은 비 전통적이며 자체 이야기가 있습니다 전설에 의하면 성의 의사가 말했고, 그녀의 운명은 언제였습니까? 악마가 그녀를 데리고 간다 그녀의 피로 십자가에 달려 들었다

성벽은 십자가를 닦거나 다시 칠하는 것이 불가능했다 유일한 해결책은 마지막에 몇 번이고 등장했습니다 붉은 색으로 성 전체를 페인트하여 십자가를 사라지게하십시오 당신의 여행에 대한 우리의 다음 제안은 사랑스러운 도시입니다 유네스코 세계 유산 목록에서 유네스코가 선정한 가장 흥미로운 도시 중 하나 인 프레스코 화로 장식 된 메인 광장에있는 집들에서는 예외적입니다

그림은 이탈리아 르네상스에 의해 영감을 받아 벨트가없는 nimoy입니다 와인에 관한 비디오를 녹음 했으므로 그곳으로가는 도중에 도시를 방문 할 수 있습니다 이제 우리가 가장 좋아하는 장소 인 도시 수표를 소개하고 싶습니다 로마이 도시는 유네스코 세계 문화 유산 목록에 올라 있으며 얼어 붙은 것처럼 보입니다 중세 시대의 좁은 골목 귀여운 작은 집들과 카스트로와 블 타카 강 체코 어 코 루나에서 나무로되는 교량으로 동화 같은 분위기를 연출합니다

국제 음악 페스티벌이나 아주 많은 이벤트가 있습니다 무료로 입장료를받을 수있는 유명한 꽃잎 5 장미 축하 이 축제 기간 동안 도시를 방문하는 것을 좋아하는 역사적인 의상을 착용하면 우리가 지난해 입었던 것을 보았습니다 South Bohemia는 체코 공화국은이 의견에서 가장 많은 것을 원할 것입니다 비디오와 확실히 거기에 간다 cesky krumlov는 매우 인기가있는 관광객이다 도착지이지만 일부 보헤미아는 웹 사이트에서 많은 흥미로운 장소를 제공합니다 오신 것을 환영합니다

더 많은 정보를 얻으실 수 있습니다 저렴하게 여행을 즐기고 기분을 맛볼 수 있습니다

2019 Audi A6: Overview

디자인, 기술 및 안락은 Audi A6의 넋을 만들기 위하여 함께 온다 무수한 편의 기능과 넓은 공간을 자랑하는이 세단은 운전자와 승객 모두에게 제공합니다

A7과 A8으로 DNA를 공유하면 A6을 볼 수 있습니다 가장자리가 선명하고 눈에 띄는 선이 A6을 잘 조화시켜 균형을 잡아줍니다 집중된 헤드 라이트와 강력한 윤곽을 가진 공기 흡입구와 함께 크롬 트림이있는 틀림없는 저속 싱글 프레임 그릴은 은총과 힘을 발산합니다 휠 아치 위의 윤곽은 콰트로 뿌리에주의를 환기시킵니다 지붕은 가파른 레이크 C 필러로 흘러 들어갑니다

크롬 스트립이 LED 테일 라이트를 강조하고 연결합니다 A6은 어느 도로를 이용하든 여행을 더 편안하게 만들어줍니다 환기 및 마사지가 가능한 18 개의 앞 좌석이있는 개별 컨투어 시트 패키지를 통해 편안함을 높일 수 있습니다 MMI 터치 응답 운영 시스템은 스마트 폰과 유사하게보다 직관적 인 상호 작용을하도록 설계되었습니다 대부분의 버튼과 컨트롤이 2 개의 큰 디스플레이로 대체 되었기 때문에이 기능은 단순함과 최소한의 기능을 기능에 추가합니다

또한이 시스템은 §101 인치 상단 및 86 인치 하단 디스플레이에서 촉각 피드백을 사용합니다 123 인치 고해상도 디스플레이가 장착 된 Audi 가상 조종석은 클래식 및 인포테인먼트의 두 가지보기 모드를 제공합니다

사용 가능한 헤드 업 디스플레이가 관련 정보를 프런트 유리에 투영합니다 운전자는 선호도에 맞게 각 디스플레이를 사용자 정의 할 수 있습니다 이용 가능한 동적 인 전 륜식 조향 장치는 고속도로에서보다 동적 인 핸들링을 가능하게합니다 타이트한 선회 반경은 주차를보다 쉽게하고 회피 기동을 돕습니다 2019 A8에서 처음 소개 된 A6 운전자 보조 시스템은 기존 기능의 일부를 향상시키고 새로운 기능을 제공합니다

이용 가능한 적응 형 크루즈 어시스트는 능동적 인 차선 감지, 정지 및 이동, 차선 중앙 처리 조종 안내로 정상적인 고속도로에서 도로가 스트레스를 덜어줍니다 이용 가능한 Audi 사전 감지 360 ° 안전 시스템은 차 주변의 충돌 위험을 감지하고 특정 예방 조치를 시작할 수 있습니다 전체 브레이크 적용부터 안전 벨트의 시트 조정 및 프리 텐션에 이르기까지 다양합니다 Intersection Assist는 후방 교차 통행 기능을 차량 정면으로 가져오고, 교차로에 진입 할 때 위험 요소가 감지되면 경고 및 제동을 제공 할 수 있습니다 아름다움과 혁신의 종합, 운전자와 도로를 연결하도록 설계 및 설계되었습니다 Audi A6

Mercedes-Benz E-Klasse Estate 230 Business Class Avantgarde 7 Zits

이 메르세데스 – 벤츠에 대해 자세히 살펴보십시오 그것은 2008 년부터의 차다

이것은 지금 재고에서 이용할 수있는 아주 새로운 차다 강력한 가솔린 엔진으로 뛰어난 성능을 보장합니다 운동가 다운 실내에서는 적응력있는 덕분에 숙박하는 것이 좋습니다 크루즈 컨트롤, 실내 및 가죽 실내 장식에 목재 인서트 이 자동차에는 스포츠 서스펜션, 후방 주차 센서 및 금속성 페인트가 장착되어 있습니다

이 자동차는 Nationale Autopas와 함께 배달됩니다

샤프트 예고편 한국어 CC Shaft Trailer 공식 Official

안녕하세요 전 ㄱ

샤프트 씨요? 거 누구야? – 존 샤프트 주니어 요 당신 아들이요 – 내 아들

이라고? – 네 너도 알다시피 ' 고양이 샤프트 '는 아주 개ㅅ ♬ 입 닥쳐 그냥 무시하세요 자기가 까만 제임스 본드라고 생각해요 실존했더라면, 나라고 생각했을게다 『 뉴 라인 시네마에서 』 『 뉴 라인 시네마에서 』 『 만든 』 만약 이 수사를 잘 끝내고 싶으면, 널 베이비 시트에 앉혀야겠구나 미친!! 이게 누구신가

얼마나 된거지? 절대 길진 않았어 시필리스 아가씨, 클라미디아 사모님 두 분다 만나서 반가웠습니다 제 아들의 엄마에요 좀 거칠죠 제발 우리 아들이 당신의 짓거리에 합류안했다고 말해줘

뭐가 문제예요? 빠따를 들잖어 그렇다고 여자를 팰순 없어요 왜 안돼는데? – 왜냐하면 그녀는 여성인데다가, 그건, 마치, 여성 혐오자 같다고요 너야말로 여성 혐오자 같아 난 그녀의 성별을 언급한적이 없어 알겠어요

– 남녀평등을 지지한다고 이 자식아 미친~ 어흫할렘엔 비폭력 주의자는 없어요? 『 이번 여름 』 ♬ 저 검은 ㅈ 단 놈은 누구야 ♬ 모든 년들에게 아주 섹스 머신이겠군 ♬ 샤프트! ♬ X발 맞는 말이야! 사샤! 사샤! 괜찮아? 사샤! 괜찮아? – ㅇ응 사무엘 L 잭슨 제시 어셔 레지나 홀 그리고 리차드 라운트리 옛날엔 말이다, 우린 총이 필요없었단다

필요한건 맨주먹이었지 할아버지! 맘껏 써도 된단다 나도 꺼내도록 하지 칼싸움 하고 오신거예요? 아니 쐈지

♬ X발 맞는 말이야! 안녕? 샤프트 너 뭐 하 니? – 유리가 안깨졌어요! 얼른와 JJ, 얼른! 조주의 번역소

Czech giant-slayer Tomas Berdych confirmed for 2019 ASB Classic

내년 ASB 클래식에 또 다른 주요 카드가 추가되었습니다 4 Tomas Berdych가 남자 단식에서 경기 할 것입니다

33 살의 그는 33 개의 ATP Tour 타이틀을 가지고 있으며, 상금 상금을받는 상금의 9 위를 차지했다 체코는 또한 남자 테니스의 빅 4 (Roger Federer, Rafael Nadal, Andy Murray, Novak Djokovic)의 4 명의 선수를 그의 경력 중 메이저 리그에서 모두 패할 수 있다고 주장 할 수있는 유일한 선수 3 명 중 한명이다 그 중 2 개는 2010 년에 인상적인 윔블던에서 뛰었고, 라파엘 나달에게 패배하기 전에 결승전에가는 도코비치 (Djokovic)뿐만 아니라 챔피언 인 페더러 (Federer)를 화나게했다 허리 부상으로 Berdych는 올해 6 월부터 법정에서 멀어졌지만 오클랜드로의 완전 회복에 기대하고있다 "오랫동안 ASB 클래식 게임을하고 싶었다"고 Berdych 씨는 말했다

"매년마다 나는 많은 좋은 것들을 듣고 항상 놀고 싶어했습니다 나는 좋은 휴식을 취하고 나의 몸은 정말로 기분이 좋다 나는 처음으로 오클랜드를 보는 것을 고대하고 있습니다 "토너먼트 담당 책임자 인 Karl Budge는 Berdych를 확보하게되어 매우 기쁩니다 "이제 오랜 시간이 걸렸습니다

"라고 Budge는 말했습니다 "나는 매년 토마스 감독을 지 냈으며 필사적으로 그를 데리고 나가길 원했던 토마스를 쫓아왔다 "그는 빅 4의 뒤를 잇는 최고의 선수 일 가능성이 높다 다른 어느 시대에도 그는 다수의 그랜드 슬램 챔피언이 될 것이다 우리는 그가 마침내 여기에서 뛰는 것을 기다릴 수 없다

"성장중인 남자 수영장은 전 챔피언 인 존 이너 (Isner)와 로베르토 바우 티 스타 – 아구 트 (Roberto Bautista-Agut)와 함께 Berdych를, 호주 오픈 준결승 인 현천 체코 토마스 베르디치 (Tomas Berdych), 2015 년 호주 오픈에서 라파엘 나달과의 8 강전 승리 출처 : 게티

결혼 꼭 해야할까? 신풍속도 담은 발칙한 로맨틱 코미디

배우 hypoen, 김 욱이연 한 로맨 코미디 '어쩌다 결혼' [사진 CGV 아트 하우스] 인생은 결혼으로 완성됩니까? 똑같은 짓을 맨체스터 코미디 영화 나

27 일 개봉 한 '어쩌다, 결혼' 인공은 재복 2 세 성석 (김동욱)과 직 육상 스타 (고희) 가족의 간섭은 상상을 초월합니다 3 년 만 결혼 했어 그런데 별의 오빠가 끼어 들며 결혼 작곡은 꼬마 시작합니다

'신과께', 드라마 'the gues'흥행 영화제 주연은 김동욱 상대는 굴욕에 빠지다 [사진 C V 홈 하우스] 길을 사로 잡기 주연 배우들 만의 연기 사상 세계 판타지 영화 '신과 함께', 오드 드라마 '손, 손님 등등 드라마 마더 '를 할아버지는 방금 한 마마다, 슈츠 에선 똑같은 부끄러움을 자아냈다

발랄함 진지한 점은 독창적 인 일이었고, 행동은 독창적 인 행동이었다 가 결혼은 원해서 걸릴 수 있습니다 땡땡이 도롱뇽, 돌 싱 대판 결혼 풍속 영화 엔 두 사람 공 외의 겉면 번개는 초다 배우 김선영 김의성 [사진 CGV 집]이 영화는 극중의 큰 영화로 출품작인데,이 작품은 장인석 BA 터 테인먼트 대표에게 제안했다 여기,이 화가 장편 데뷔작 남인 신인 감독관과 함께 공동의 공동을 구성하고 공동 연출로 작품을 만든다

40 대, 30 대 감독도 "이교도 감독은"이교도 감독은 "이교도의 신분을 잃어 버렸다"고 말했다 481 사상 처음으로 글을 밑돌았다 현대 세대 '선택'이란 말

영화는 변이했다 얼간이 사랑에 빠지 해피 엔딩으로 돌아 오지 못하게 할거야 로맨틱 코미디와 사뭇 린다 1987 년 '국가의 정의'와 같은 맥락에서 그는 사람들을 놀라게했다 사진 CGV 아트 하 스] 정우성 ‧이 재 ‧ 염정아 등 화 한조 출연진 검색 재미도 쏠쏠

정우성 이정재는 영월에 출연하지 않았다 이데이클루스 만 기획사 아티스트 퍼니와 필름 공동 기획 초당 기획 터메인 콘서트에서 성배 독 엔장 하정우 제작원 원석 대표, 우한성천은 7 년 전 국토 횡단 다큐멘터리 '57 프로젝트 '등등 감독님 등등 감독 ‧ 주영 한'허삼관 '조 조 (박호찬 감독) 공동 각색가 (박수 감독) 등의 인이다 취임에 다작하고 ‧ 스태프가 재능을 부추 긴다 순 제조 능력의 초

가설 배우 연예인, 지경 배우 연예인, 최예화 임원, 최예화 임원, 최전선자 "최일화 씨 귀놈 활동의 재발을 막으려 고 할 수있다"고 덧붙였다 편집했다 지난번 영화 '신상련 연상'은 다른 배우들과 함께 촬영했다 유익한 소식 유관순의 옥중 투쟁 1 년, 매일기도하던 일 올 옥시 투쟁 1 년, 매일기도하던 일 올 옥시 투쟁 1 년, 블랙 & 이민자 여성 펭귄 아케이드 엎드려서 시애틀에 가자

wonjeong @ oongangc kr

Java vs Python Comparison | Which One You Should Learn? | Edureka

Java와 Python은 가장 인기 있고 강력한 두 언어입니다 최근에는 혼란스러워하는 것이 일반적입니다

둘 중 하나를 골라 내면됩니다 이제 가장 일반적인 질문은 초보자가 물었습니다 어느 것이 더 나은 자바인지 파이썬인지 알려줍니다 이것은 Sayantini입니다 Edureka와 오늘 세션에서, 나는 두 언어가 어떻게 다른지에 대해 이야기 할 것이다

서로에게서 그리고 당신의 목표에 더 잘 맞는 것 시작하겠습니다 프로덕션에 사용되는 프로그래밍 언어의 수 그리고 일상 생활은 엄청난 성장을 보였다 지난 10 년간이 번잡 한 숫자에서 우리는 초점을 두 가지로 좁힐 것입니다 인기있는 언어 꽤 화제가 된 초보자는 물론 개발자들 사이에서 그럼 시작합시다

두 가지 언어를 간략하게 소개합니다 Java는 가장 기본적인 언어 중 하나입니다 여러 플랫폼 용 소프트웨어를 생산합니다 그리고 가장 좋은 것은 그것은 기계 다 독립적이고 한번 쓸 수 있고 어디에서나 실행할 수 있습니다 python 다른 한편으로는 읽기 쉽고 간단하다

및 높은 수준의 프로그래밍 언어, 그러나 프로그램은 대부분 가을이다 생산성 증대로 사랑에 빠졌습니다 둘 다 제공한다는 것 이 중 가장 두 가지가 10 년 동안 인기 있고 논란이 많은 언어 그럼 앞으로 나아 갑시다 비교의 다양한 측면을 살펴보십시오

질문에 대한 답을 찾는 데 도움이 될 것입니다 어느 쪽이 지금 두 사람 중에 더 낫지? 자바와 파이썬의 속도를 살펴보면, 전자는 정적으로 유형이 지정된 프로그래밍 언어이며, 더 빨라졌습니다 나중에 어디가 통역관인가? 타입을 결정하는 데이터를 런타임에 생성하므로 비교적 느려집니다 올 때 Enterprise의 Legacy Javas 역사 그리고 세계는 코딩 스타일이었습니다 일반적으로 더 크고 더 많습니다

파이썬의 레거시 문제는 어디에서 발생합니까? 그것은 어렵게 만든다 조직의 복사본 그리고 붙여 넣기 코드가 이제는 두 언어 모두 매우 간단합니다 쓰기 쉽고 그러나 우리가 길이를 보면 두 파이썬 코드의 줄 수가 적습니다 또는 더 짧은 코드 자바에 비해 또한 쉽다 다른 특성을 이해하는 것은 데이터베이스입니다

Java 데이터베이스 연결이 가장 보편적입니다 널리 연결에 사용 비단뱀 데이터베이스 액세스 레이어는 약한 반면 jdbc보다 엔터프라이즈에서 거의 사용되지 않는 이유입니다 이제 실용적인 민첩성을 살펴 본다면 Java는 Python의 리팩터링 지원을 제공합니다 그것의 정적 유형 시스템 때문에 IDE 개발의 보편성 모바일 및 웹 애플리케이션 하지만 파이썬은 대중적인 선택이되었습니다 최근 모든 기술에 대해, 데이터 과학, 기계 학습, iot 및 인공 지능

다음, 미국과 인도의 검색 결과를 보면 지난 5 년 동안 미국은 과감한 표류를 보았습니다 두 언어의 지배하에 파이썬 검색의 상당한 성장 반면에 다른 그래프는 점진적인 감소를 보였다 인도는 파이썬의 경우에도 성장을 보였습니다 비교의 다음 특징은 급여 성장입니다 자바 엔지니어 Python 엔지니어는 경험을 토대로합니다 꾸준한 성장세를 보였다

일정 기간 동안 두 상황 모두에서 두 엔지니어의 성장을 비교해 보면 freshers의 경우에는 파이썬 약간의 가장자리가있다 수요가 증가하여 자바를 넘다 요즘은 최근에 작업은 자동화와 가장 관련이 있습니다 인공 지능 어느 것이 더 나은지 아는 자바 이것이 바로 그래프의 변화를 볼 수있는 이유입니다

반면에 우리가 성장을 보면 숙련 된 엔지니어 Java가 시간을두고 지배 Java가 사용 방법이기 때문에 파이썬이 대중화되기 전에 숙련 된 엔지니어가 편리하다고 생각합니다 그들을 붙들기 위해 새로운 언어로 이동하는 대신 편안함을 느껴보십시오 이제 가장 중요한 측면 중 하나를 살펴 보겠습니다 자바와 파이썬을 서로 다른 것으로 만든다 이게 도움이 될거야

마침내 승자를 결정할 기본적인 차이점을 살펴 보겠습니다 Java는 컴파일 된 프로그래밍 언어입니다 소스 코드가 바이트 코드로 컴파일됩니다 자바 컴파일러에 의해 바이트 코드는 Java 가상 머신에 의해 실행됩니다 반면에 파이썬은 해석 된 언어입니다

번역이 동시에 발생하기 때문에 프로그램이 실행될 때 이제 Java는 캡슐화 상속을 지원합니다 다형성과 추상화, 그것을 객체 지향적으로 만든다 언어 파이썬은 또한 객체 지향 언어이기도합니다 하지만 Advantage가 추가되었습니다 또한 스크립팅 언어이기도합니다

Python으로 스크립트를 작성하는 것은 쉽습니다 이제 정적으로 형식화 된 프로그래밍 언어가 형식 검사를 수행합니다 런타임과 달리 컴파일 타임에 반면 동적으로 유형이 지정된 프로그래밍 언어는 런타임에 유형 검사를 수행합니다 컴파일 타임과는 대조적이다

그리고 그것은 당신이 조금 더 빨리 쓸 수 있도록 도와줍니다 매번 타입을 지정할 필요가 없기 때문에 우리가 숫자를 비교하면 코드 파이썬에서 행의 동일한 작업을 수행 할 수 있습니다 줄이 적은 이 예제에서 Java로 작성된 동일한 코드보다 우리는 hello world를 사용하여 다음 문장을 사용하여 인쇄합니다 두 언어 다 그러나 자바에서는, 우리는 클래스와 main 함수를 정의 할 필요가있다 이미 3 라인 코드로되어 있습니다

우리는 어디에서 print 함수를 사용할 수 있습니까? 성명서에 자바 프로그래밍 언어로 된 파이썬의 사례 당신이 성명의 끝에 세미콜론을 놓친다면, 그것은 오류를 던질 것이지만 그러한 필요는 없다 성명을 끝내기위한 세미콜론 파이썬의 경우에는 또 다른 중요한 차이점이 있습니다 둘 다의 구문에서 언어는 Java의 들여 쓰기입니다

중괄호를 사용하여 특정 블록을 정의해야합니다 그렇지 않으면 코드가 작동하지 않습니다 그러나 파이썬의 경우에는 그러한 시력이 없다 들여 쓰기가 필수 임에도 불구하고 중괄호를 사용하지 않아야합니다 또한 코드의 가독성을 향상시킵니다

따라서 우리가 이러한 모든 비교 측면을 면밀히 살펴보면, 우리는 파이썬이 자바보다 약간의 엣지를 가지고 있다고 말할 수있다 전자를 선언하는 것이 공평합니다 이 전투에서 승리자 그래서, 우리는 당신의 의견에 대해 어떻게 알았습니까? 아래의 댓글 섹션에서 또한 다른 측면을 언급 그때까지 자바가 파이썬보다 승리했다고 생각합니까? 고맙습니다 이 비디오를 듣고 즐거웠 으면 좋겠습니다

그것을 좋아할 정도로 친절하세요 의심과 검색어에 대해 의견을 말할 수 있습니다 우리는 그들에게 대답 할 것이다 가장 빠른 시일 내에 우리의 재생 목록에서 더 많은 동영상을 찾으십시오 Edureka 채널을 구독하여 자세히 알아보십시오

행복한 학습