그러나 많은 수의 독립 요인의 분포가 정규화되는 경향이 있다는 중심 극한 정리는 어떻습니까?
동적 매개변수가 엄청나게 복잡하다는 사실에도 불구하고, 기대값과 분산의 합을 설명하는 데는 두 개만으로도 충분합니다.
시장에 해당하는 TS의 정의와 함께 더 많은 매개변수가 필요한 이유는 무엇입니까? 예, 물론 가격 과정은 그 요소가 근본적으로 서로 의존한다는 사실 때문에 정상이 아니지만 "대응을 결정하기 위해 많은 매개 변수가 필요합니다"라고 말하는 것은 불가능합니다. 제 생각에는 그렇습니다.
내가 대화 상대와 마찬가지로 항상 플러스로 작동하는 자체 시스템이 있었다면 리그에 참여하지 않았을 것입니다. 하지만 저는 그런 시스템이 없습니다. 따라서 - 나는 리그를 계속 지원할 것이며, 현재 공유 프로젝트를 통해 업로드를 준비하고 있습니다. 레이아웃 - 안정성에 대한 실험 문제로 돌아가겠습니다.
따라서 의미 있는 시스템을 만드는 것이 필요합니다. 그리고 단순히 큐브를 정렬하여 그림을 추가할 가능성은 거의 없습니다.
그것은 간단하게 이루어집니다. 모든 정당화 시스템은 어떻게 든 작동하지만 작동합니다. 물론, 항상 보장되는 것은 아닙니다.) 어떻게든 무작위 입력 에 대해 수행했으며 테스트에서도 작동했습니다. 완전히 다른 시스템에서 트랜잭션 지원을 해결하기 위해 무엇을 하는지 알고 있습니다.
그러나 많은 수의 독립 요인의 분포가 정규화되는 경향이 있다는 중심 극한 정리는 어떻습니까?
동적 매개변수가 엄청나게 복잡하다는 사실에도 불구하고, 기대값과 분산의 합을 설명하는 데는 두 개만으로도 충분합니다.
시장에 해당하는 TS의 정의와 함께 더 많은 매개변수가 필요한 이유는 무엇입니까? 예, 물론 가격 과정은 그 요소가 근본적으로 서로 의존한다는 사실 때문에 정상이 아니지만 "대응을 결정하기 위해 많은 매개 변수가 필요합니다"라고 말하는 것은 불가능합니다. 제 생각에는 그렇습니다.
문제는 시장과 차트가 완전히 다른 것입니다.
차트에서 ~3.5개의 매개변수를 얻는 반면 시장은 수백만 개의 매개변수를 얻습니다.
시장의 패턴은 유토피아입니다. 그들은 의심스럽습니다.
이 유토피아는 우리를 속입니다. 우리는 거기에 없는 것을 보고 테스터는 이 환상을 확인합니다.
일반 토마토 시장에 오시면 패턴을 금방 이해하실 수 있습니다. 가격은 아침에 높고 저녁에 낮습니다.
따라서 의미 있는 시스템을 만드는 것이 필요합니다. 그리고 단순히 큐브를 정렬하여 그림을 추가할 가능성은 거의 없습니다.
그것은 간단하게 이루어집니다. 모든 정당화 시스템은 어떻게든 작동하지만 작동합니다. 물론, 항상 보장되는 것은 아닙니다.) 어떻게든 무작위 입력 에 대해 수행했으며 테스트에서도 작동했습니다. 완전히 다른 시스템에서 트랜잭션 지원을 해결하기 위해 무엇을 하는지 알고 있습니다.
글쎄, 나는 "단순한 열거"를 하고 있지 않다.
예, Liga TS는 "완전한 세트"입니다. "트랩넷"입니다. 그렇기 때문에 가능한 한 "시장 행동에 대한 범위"를 확보해야 합니다.
하지만 시스템을 선택하는 것은 완전히 다른 문제이며, 이것이 제가 현재 작업하고 있는 문제라는 점을 거듭 강조했습니다.
이전에는 시스템이나 아이디어가 없었습니다. 테스터에서도 제대로 작동하는 시스템을 만들 수 없었고, 데모도 하지 못했습니다. 이제 테스터뿐만 아니라 데모에서도 잘 수행된 전체 시스템 세트가 있습니다. 그리고 이제 선택할 수 있는 것이 많이 있습니다.
대기의 구성이 바뀌면 단세포는 죽고 상위 시스템(마인드)은 해결책을 찾고 환경을 다시 변경할 수 있습니다. 또는 환경 내부에 닫힌 영역을 만듭니다.
따라서 복잡한 시스템의 생존 가능성이 더 높습니다.
이것은 사실이 아닙니다.
마음이 해결책을 찾아낸다면 단세포 생물은 더 많이 찾을 것입니다. "TS 리그 방식에 따라"- "숫자"로 가져옵니다. 예를 들어 단세포 유기체만이 대기의 질소를 고정할 수 있습니다. 단세포 유기체만이 수소와 탄소로부터 메탄을 생성할 수 있습니다. 더욱이, 산소를 생산하는 식물의 색소체조차도 사실은 단세포 원핵생물의 후손이며, 이들을 위한 식물은 외부 조건의 상대적 안정성을 제공하는 적절한 "집"입니다.
분위기가 너무 변해서 단세포라도 해결책을 찾지 못한다면, 마음은 더욱 그럴 수 없을 것입니다.
마음이 해결책을 찾아낸다면 단세포 생물은 더 많이 찾을 것입니다. "TS 리그 방식에 따라"- "숫자"로 가져옵니다. 단세포 유기체만이 대기의 질소를 고정할 수 있습니다. 단세포 유기체만이 메탄을 생성할 수 있습니다. 더욱이, 산소를 생산하는 식물의 색소체조차도 사실은 단세포 원핵생물의 후손이며, 이들을 위한 식물은 외부 조건의 상대적 안정성을 제공하는 적절한 "집"입니다.
분위기가 너무 변해서 단세포라도 해결책을 찾지 못한다면, 마음은 더욱 그럴 수 없을 것입니다.
마음은 단세포와 달리 환경의 변화를 예측할 수 있습니다.
단세포 유기체는 적응하는 데 몇 년 또는 수백만 년이 걸릴 수 있습니다. 환경이 충분히 천천히 변하면 조정됩니다. 빠른 변화는 그들에게 기회를 주지 않습니다.
그러나 빠른 변화조차도 마음을 죽이지 않을 것입니다. 마음은 시작하기 훨씬 전에 그것에 대해 알고 있기 때문입니다.
예측 은 복잡한 시스템의 특권입니다. 환경의 역학에 "공명"하는 능력. 그 변화를 예상하고 미리 대비하십시오.
단세포 생물은 원시 형태의 생존을 나타냅니다. 오랜 적응 기간이 필요합니다. 환경은 여러 매개변수를 변경하여 개발을 쉽게 차단하고 수백만 년에 걸쳐 더 복잡한 형태로 진화해야 합니다.
따라서 예측은 시스템 메모리에 저장된 환경과의 상호 작용 경험을 외삽하는 것입니다. 따라서 시스템은 환경을 예측하기 위해 많은 매개변수를 가져야 합니다.
마음이 해결책을 찾아낸다면 단세포 생물은 더 많이 찾을 것입니다. "TS 리그 방식에 따라"- "숫자"로 가져옵니다. 예를 들어 단세포 유기체만이 대기의 질소를 고정할 수 있습니다. 단세포 유기체만이 수소와 탄소로부터 메탄을 생성할 수 있습니다. 더욱이, 산소를 생산하는 식물의 색소체조차도 사실은 단세포 원핵생물의 후손이며, 이들을 위한 식물은 외부 조건의 상대적 안정성을 제공하는 적절한 "집"입니다.
분위기가 너무 변해서 단세포라도 해결책을 찾지 못한다면, 마음은 더욱 그럴 수 없을 것입니다.
불행히도 이것은 유토피아입니다.
다음은 간단한 논리 체인입니다.
그러나 많은 수의 독립 요인의 분포가 정규화되는 경향이 있다는 중심 극한 정리는 어떻습니까?
동적 매개변수가 엄청나게 복잡하다는 사실에도 불구하고, 기대값과 분산의 합을 설명하는 데는 두 개만으로도 충분합니다.
시장에 해당하는 TS의 정의와 함께 더 많은 매개변수가 필요한 이유는 무엇입니까? 예, 물론 가격 과정은 그 요소가 근본적으로 서로 의존한다는 사실 때문에 정상이 아니지만 "대응을 결정하기 위해 많은 매개 변수가 필요합니다"라고 말하는 것은 불가능합니다. 제 생각에는 그렇습니다.
내가 대화 상대와 마찬가지로 항상 플러스로 작동하는 자체 시스템이 있었다면 리그에 참여하지 않았을 것입니다. 하지만 저는 그런 시스템이 없습니다. 따라서 - 나는 리그를 계속 지원할 것이며, 현재 공유 프로젝트를 통해 업로드를 준비하고 있습니다. 레이아웃 - 안정성에 대한 실험 문제로 돌아가겠습니다.
따라서 의미 있는 시스템을 만드는 것이 필요합니다. 그리고 단순히 큐브를 정렬하여 그림을 추가할 가능성은 거의 없습니다.
그것은 간단하게 이루어집니다. 모든 정당화 시스템은 어떻게 든 작동하지만 작동합니다. 물론, 항상 보장되는 것은 아닙니다.) 어떻게든 무작위 입력 에 대해 수행했으며 테스트에서도 작동했습니다. 완전히 다른 시스템에서 트랜잭션 지원을 해결하기 위해 무엇을 하는지 알고 있습니다.
진화는 자연 선택으로 인해 생물학적 시스템의 성장과 복잡성을 보장했습니다.
자연 선택은 환경에 의한 시스템의 테스트입니다. 환경이 변하고 시스템이 자체 변화와 균형을 맞출 시간이 없으면 파괴됩니다.
진화의 결과, 환경에 적응할 수 있는 가장 복잡한 시스템이 생겨났습니다. 이들은 생물학적 유기체입니다.
또한 생물학적 시스템 자체가 환경을 복잡하게 만듭니다. 그리고 이로 인해 훨씬 더 복잡한 시스템이 필요했습니다.
결과적으로 남자가있었습니다. 아니면 마인드.
마음은 환경의 독재로부터 출현하고 스스로 환경을 독재에 종속시킨 더 높은 체계입니다.
논리학.)
동의하지 않는다.
생물학적 시스템의 복잡성은 단순한 시스템의 보존과 복잡한 시스템의 단순화조차도 배제하지 않습니다.
생물학적 진화는 목적이 없습니다. 방향만 있을 뿐입니다. 덜 적응된 것에서 더 적응된 것으로, 단순한 유기체가 더 적응한 것으로 판명되면 바이오매스를 증가시키는 것은 바로 그들입니다.
모든 척추 동물이 갑자기 지구에서 사라지면 단세포 생물은 실제로 이것을 눈치 채지 못할 것입니다. 그러나 단세포가 사라지면 척추동물은 생존할 수 없습니다.
그러나 많은 수의 독립 요인의 분포가 정규화되는 경향이 있다는 중심 극한 정리는 어떻습니까?
동적 매개변수가 엄청나게 복잡하다는 사실에도 불구하고, 기대값과 분산의 합을 설명하는 데는 두 개만으로도 충분합니다.
시장에 해당하는 TS의 정의와 함께 더 많은 매개변수가 필요한 이유는 무엇입니까? 예, 물론 가격 과정은 그 요소가 근본적으로 서로 의존한다는 사실 때문에 정상이 아니지만 "대응을 결정하기 위해 많은 매개 변수가 필요합니다"라고 말하는 것은 불가능합니다. 제 생각에는 그렇습니다.
문제는 시장과 차트가 완전히 다른 것입니다.
차트에서 ~3.5개의 매개변수를 얻는 반면 시장은 수백만 개의 매개변수를 얻습니다.
시장의 패턴은 유토피아입니다. 그들은 의심스럽습니다.
이 유토피아는 우리를 속입니다. 우리는 거기에 없는 것을 보고 테스터는 이 환상을 확인합니다.
일반 토마토 시장에 오시면 패턴을 금방 이해하실 수 있습니다. 가격은 아침에 높고 저녁에 낮습니다.
가상 시장에서 알 수 없는 것을 거래하면 규칙성을 꿈꿀 수 있습니다...
따라서 의미 있는 시스템을 만드는 것이 필요합니다. 그리고 단순히 큐브를 정렬하여 그림을 추가할 가능성은 거의 없습니다.
그것은 간단하게 이루어집니다. 모든 정당화 시스템은 어떻게든 작동하지만 작동합니다. 물론, 항상 보장되는 것은 아닙니다.) 어떻게든 무작위 입력 에 대해 수행했으며 테스트에서도 작동했습니다. 완전히 다른 시스템에서 트랜잭션 지원을 해결하기 위해 무엇을 하는지 알고 있습니다.
글쎄, 나는 "단순한 열거"를 하고 있지 않다.
예, Liga TS는 "완전한 세트"입니다. "트랩넷"입니다. 그렇기 때문에 가능한 한 "시장 행동에 대한 범위"를 확보해야 합니다.
하지만 시스템을 선택하는 것은 완전히 다른 문제이며, 이것이 제가 현재 작업하고 있는 문제라는 점을 거듭 강조했습니다.
이전에는 시스템이나 아이디어가 없었습니다. 테스터에서도 제대로 작동하는 시스템을 만들 수 없었고, 데모도 하지 못했습니다. 이제 테스터뿐만 아니라 데모에서도 잘 수행된 전체 시스템 세트가 있습니다. 그리고 이제 선택할 수 있는 것이 많이 있습니다.
공유 프로젝트를 통해 리그를 배치한 후 이 문제를 처리하겠습니다.
시장의 패턴은 유토피아입니다. 그들은 의심스럽습니다. .
나도 동의하지 않는다.
시장의 패턴이 있고 잘 작동합니다. 모든 기술은 잘 알려져 있습니다.
문제는 주어진 순간에 소수의 시장 참가자가 사용하는 기술이 작동한다는 것입니다. 일부 작업 기술은 대다수가 사용하자마자 작동을 멈춥니다. 그게 문제의 전부입니다. 소수가 사용하는 기술로 매번 전환하는 사람이 이익을 얻을 것입니다.
동의하지 않는다.
생물학적 시스템의 복잡성은 단순한 시스템의 보존과 복잡한 시스템의 단순화조차도 배제하지 않습니다.
생물학적 진화는 목적이 없습니다. 방향만 있을 뿐입니다. 덜 적응된 것에서 더 적응된 것으로, 단순한 유기체가 더 적응한 것으로 판명되면 바이오매스를 증가시키는 것은 바로 그들입니다.
모든 척추 동물이 갑자기 지구에서 사라지면 단세포 생물은 실제로 이것을 눈치 채지 못할 것입니다. 그러나 단세포가 사라지면 척추동물은 생존할 수 없습니다.
소멸 요인에 따라 다릅니다.
단세포 유기체는 척추동물과 마찬가지로 환경에 대한 동일한 끝없는 적응 주기에 있습니다. 또한, 대부분의 단세포 유기체는 복잡한 유기체와 공생하며 그들의 환경입니다.
따라서 어떤 것의 소멸은 필연적으로 다른 것의 소멸을 수반한다.
생태계는 상호 연결된 하위 시스템의 복합체이며, 각각은 환경의 일부로서 더 작은 시스템을 위한 환경인 시스템입니다.
한 가지 반박할 수 없는 사실은 모든 시스템이 환경에 적응한다는 것입니다. 그리고 매개변수가 더 적은 시스템은 덜 안정적입니다. 특정 조건만 필요합니다. 그들은 변화를 잘 다루지 못합니다.
대기의 구성이 바뀌면 단세포는 죽고 상위 시스템(마인드)은 해결책을 찾고 환경을 다시 변경할 수 있습니다. 또는 환경 내부에 닫힌 영역을 만듭니다.
따라서 복잡한 시스템의 생존 가능성이 더 높습니다.
대기의 구성이 바뀌면 단세포는 죽고 상위 시스템(마인드)은 해결책을 찾고 환경을 다시 변경할 수 있습니다. 또는 환경 내부에 닫힌 영역을 만듭니다.
따라서 복잡한 시스템의 생존 가능성이 더 높습니다.
이것은 사실이 아닙니다.
마음이 해결책을 찾아낸다면 단세포 생물은 더 많이 찾을 것입니다. "TS 리그 방식에 따라"- "숫자"로 가져옵니다. 예를 들어 단세포 유기체만이 대기의 질소를 고정할 수 있습니다. 단세포 유기체만이 수소와 탄소로부터 메탄을 생성할 수 있습니다. 더욱이, 산소를 생산하는 식물의 색소체조차도 사실은 단세포 원핵생물의 후손이며, 이들을 위한 식물은 외부 조건의 상대적 안정성을 제공하는 적절한 "집"입니다.
분위기가 너무 변해서 단세포라도 해결책을 찾지 못한다면, 마음은 더욱 그럴 수 없을 것입니다.
이것은 사실이 아닙니다.
마음이 해결책을 찾아낸다면 단세포 생물은 더 많이 찾을 것입니다. "TS 리그 방식에 따라"- "숫자"로 가져옵니다. 단세포 유기체만이 대기의 질소를 고정할 수 있습니다. 단세포 유기체만이 메탄을 생성할 수 있습니다. 더욱이, 산소를 생산하는 식물의 색소체조차도 사실은 단세포 원핵생물의 후손이며, 이들을 위한 식물은 외부 조건의 상대적 안정성을 제공하는 적절한 "집"입니다.
분위기가 너무 변해서 단세포라도 해결책을 찾지 못한다면, 마음은 더욱 그럴 수 없을 것입니다.
마음은 단세포와 달리 환경의 변화를 예측할 수 있습니다.
단세포 유기체는 적응하는 데 몇 년 또는 수백만 년이 걸릴 수 있습니다. 환경이 충분히 천천히 변하면 조정됩니다. 빠른 변화는 그들에게 기회를 주지 않습니다.
그러나 빠른 변화조차도 마음을 죽이지 않을 것입니다. 마음은 시작하기 훨씬 전에 그것에 대해 알고 있기 때문입니다.
예측 은 복잡한 시스템의 특권입니다. 환경의 역학에 "공명"하는 능력. 그 변화를 예상하고 미리 대비하십시오.
단세포 생물은 원시 형태의 생존을 나타냅니다. 오랜 적응 기간이 필요합니다. 환경은 여러 매개변수를 변경하여 개발을 쉽게 차단하고 수백만 년에 걸쳐 더 복잡한 형태로 진화해야 합니다.
따라서 예측은 시스템 메모리에 저장된 환경과의 상호 작용 경험을 외삽하는 것입니다. 따라서 시스템은 환경을 예측하기 위해 많은 매개변수를 가져야 합니다.
이것은 사실이 아닙니다.
마음이 해결책을 찾아낸다면 단세포 생물은 더 많이 찾을 것입니다. "TS 리그 방식에 따라"- "숫자"로 가져옵니다. 예를 들어 단세포 유기체만이 대기의 질소를 고정할 수 있습니다. 단세포 유기체만이 수소와 탄소로부터 메탄을 생성할 수 있습니다. 더욱이, 산소를 생산하는 식물의 색소체조차도 사실은 단세포 원핵생물의 후손이며, 이들을 위한 식물은 외부 조건의 상대적 안정성을 제공하는 적절한 "집"입니다.
분위기가 너무 변해서 단세포라도 해결책을 찾지 못한다면, 마음은 더욱 그럴 수 없을 것입니다.