martins256

Gigabaitus un megahercus kartēm būs grūti salīdzināt. Labāk ir sameklēt piemērotu videokarti vēlamajai spēlei. Sameklē savai spēlei videokaršu benchmarkus pie vēlamās izšķirtspējas un konfigurācijas. Izvēlies lētāko videokarti ar normālu fps. Piemēri: http://www.tomshardware.co.uk/charts/2015-vga-charts/benchmarks,186.html http://www.guru3d.com/articles-pages/gta-v-pc-graphics-performance-review,5.html

Piekrītu Aleksejam par sesijas laiku. Man parole ģenerēta, un bez aiziešanas mājās es to mobilo lietotni neatvēršu. Vēl būtu labi, ka spiežot "back" viņš izietu ārā no lietotnes nevis atkārtoti lādētu pirmo lapu.

1. Šis te ir konstants un to vajadzētu aprēķināt tikai vienu reizi nevis katrā iterācijā: v.target.value.replace(/\s+/g, '').toLowerCase() 2. .map() izmantošana šajā gadījumā ir bezjēdzīga, jo nekas netiek atgriezts. forEach() būtu daudz piemērotāks. 3. Ja whitespace novākšana ar .replace() nav īpaši nepieciešama, tad to ņem ārā. Strādās ātrāk. 4. Ja meklēšana notiek vairāk kā vienu reizi, tad labāk izveido atsevišķu masīvu ar JSON.stringify(m).toLowerCase().replace(/\s+/g, '') vērtībām. var search = v.target.value.replace(/\s+/g, '').toLowerCase(); this.state.t.forEach(function(m) { m.show = ((JSON.stringify(m).toLowerCase().indexOf(search)) > -1) ? true : false; });

function X($input) { return "100001100111111111000010011"; }

Strict Workflow chrome spraudnis. Reizi 25 minūtēs ņemu 5 min pauzi. https://chrome.google.com/webstore/detail/strict-workflow/cgmnfnmlficgeijcalkgnnkigkefkbhd

Bija līdzīga problēma. Nolauzu usb-mini kājiņas. Palīdzēja cilvēks no boot foruma - markei

Izklausās pēc LCS problēmas.

Darbs bez atalgojuma?

Nesaprotu kā autors to pats nevarēja saprast.

Pitona modulim sqlalchemy ir iebūvēta migrēšanas funkcija . Lūk arī piemēri, kā izskatās migrēšanas kods no vienas versijas uz citu. Datubāzes struktūra šajā gadījumā tiek definēta ar ORM.

http://jqueryui.com/sortable/ http://bit.ly/1cgSpGf

Vai varētu pakomentēt nepieciešamo zināšanu punktu NLP?

Codez, tev taisnība, ka man sanāk par daudz rēķināt. Varētu apskatīt, piemēram, tikai 1000 zilbes, kas tiek kombinētas pa 4. vai 10k zilbes pa 3. Šādi sanāktu 10e11.

Varbūt var šādu risinājumu: 1. Tiek izveidots iespējamo zilbju (vārdu daļu) saraksts no tadas vārdu datubāzes. 2. Tiek apskatītas visas iespējamās 1-4 zilbju kombinācijas un tiek pārbaudīts vai no tām var iegūt kādu vārdu. Tiek iegūta datubāze ar zilbēm un to vārdu skaitu. 3. no zilbju datubāzes izvēlies 12 zilbes un izmantojot kopu teoriju noskaidro cik vārdus var izveidot. Šeit varētu jau izmantot tavu aprakstīto permutāciju variantu. Visas iespējamās kombinācijas nebūtu ieteicams apskatīt ;) Man ir tieši tagad pieejams hadoop skaitļošanas puduris. Varbūt vēlies uzrakstīt kādu Map-Reduce darbiņu?