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피보나치 수는 효율적으로 계산할 수 있습니다. 이 시리즈가 매우 효율적으로 생성 될 수 있다는 사실 (O (n)의 첫 번째 n 항이나 O (lg n)의 임의의 항을 얻을 수 있음)을 사용하는 많은 알고리즘은 실용적이지 않습니다. 카탈로니아 어 생성은 계산이 까다 롭습니다. IIRC. 이것에 더하여, 피보나치 수는 두 개의 연속적인 피보나치 수를 주어서, F (k)와 F (k 1)라고 가정하자. 두 개의 값을 더하여 다음 또는 이전의 피보나치 수를 쉽게 계산할 수있는 좋은 특성을 가진다. F (k) = F (k-1))를 감산하거나 또는 감산함으로써 얻어진다. 이 속성은 property (2)와 함께 여러 알고리즘에서 피보나치 수의 합계로 숫자를 분해합니다. 예를 들어 피보나치 검색은이 값을 사용하여 메모리에 값을 배치하는 반면 비슷한 알고리즘을 사용하여 로그를 빠르고 효율적으로 계산할 수 있습니다.

199 장 24 UPS 네트워크모듈구성 UPS(Uninterruptable Power Systems) 네트워크모듈은여러 HP 랙장착가능및타워 UPS 장치의옵션으로이러한장치는모듈을통해 Insight Remote Support Advanced 이 (가) 모니터링할수있습니다. 구성모음은지원되지않습니다. 전제조건 Insight Remote Support 릴리즈노트를확인하여모니터링되는장치가지원되는지확인합니다. SNMP 가구성되었고호스팅장치는트랩수신자로설정되었는지확인합니다. 테스트트랩을보내어모니터링되는장치와호스팅장치의연결을확인합니다. HP SIM(Systems Insight Manager) 을사용하여다음을수행하십시오. UPS 네트워크모듈을검색합니다. 검색프로세스의일부로 HP SIM 이설치된 UPS 네트워크모듈을감지할수있습니다. 검색된모듈의웹인터페이스는 HP SIM All Systems(HP SIM 모든시스템) 페이지에서시작할수있습니다. UPS 네트워크모듈에서 SNMP 트랩을수신합니다. 모듈은트랩에 URL 이포함된 HP SIM 에이벤트기반트랩을보낼수있습니다. 이기능을사용하여관리자는컨텍스트의모듈의웹인터페이스를쉽게시작할수있습니다. 예를들어, UPS 네트워크모듈이경보조건을감지하면연결된 UPS 의웹인터페이스로사용자를직접라우팅하는연결된하이퍼링크를통해모듈이 HP SIM 으로트랩을보낼수있습니다. HP SIM 내에서 UPS 네트워크모듈웹인터페이스를편리하게시작합니다. All Systems(모든시스템) 페이지 모든검색된 UPS 네트워크모듈이 All Systems(모든시스템) 페이지에나타납니다. System Name(시스템이름) 열의링크를클릭하여브라우저세션을시작합니다. 이벤트기반트랩 URL 이각트랩에포함되어 HP SIM 에서트랩을보낸특정장치의개요화면으로직접연결할수있습니다. SNMP 구성 SNMP 는 UPS 네트워크모듈웹인터페이스의 SNMP 설정화면에서설정할수있습니다. SNMP 설정화면을사용하여관리자는 HP Power MIB 를사용하여 UPS 네트워크모듈에서정보를요청하는컴퓨터의 SNMP 설정을구성할수있습니다. SNMP 를구성하려면다음의단계를완료하십시오. 1. UPS 네트워크모듈웹인터페이스에로그온합니다. 2. 왼쪽메뉴에서 SNMP 를클릭합니다. 199/212 페이지 모든 사기꾼이 복사하기를 좋아하는 신탁 가드의 이미지 위에 명확하게 볼 수 있습니다. 불행히도 그들은 값싼 위조이며 합법적이거나 그렇지 않을 수있는 다른 웹 사이트의 사본입니다. 뉴스 아이콘도 마찬가지입니다. 인터넷에서 관련 기사를 검색하면 빈손으로 나타납니다.

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IPO선매권(Right to Purchase Shares at IPO): 법인이 IPO 로 전환이 될 때 몇 퍼센트의 주식을 기존 주주에게 먼저 살 수 있는 권리를 부여할 것인지 정한다. 이렇게 ‘사람처럼 스스로 학습한다’는 것을 잘 보여주는 사례 중의 하나가, 앞서 잠깐 언급했던 구글 브레인의 연구이다. [1, 2, 3, 4] 이 연구에서 구글브레인 연구진은 유튜브에서 갈무리한 정지화면 이미지 천만 장을 3일 동안 심층 신경망에 보여줘서 딥러닝했다. 아무런 다른 추가 정보나 사전 지식 없이, 그저 엄청나게 많은 사진을 컴퓨터에게 보여준 것이다. 그 결과 이미지들을 ‘스스로’ 학습한 딥러닝은 이미지에서 사람의 얼굴이나, 고양이의 얼굴을 알아보는 능력을 갖추게 되었다. 이 방식으로 만든 분류 모델은 기존의 고양이 얼굴에 대한 특징(피쳐)을 가르치는 방식에 비해 정확도가 70%나 개선되었다.

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