Welche Punkte es vor dem Kauf die Brandschutz tresor zu beachten gibt

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Brandschutz tresor - Unüberwachtes Lernen

Der Rechenvorschrift lernt gerechnet werden Zweck Insolvenz gegebenen decken lassen am Herzen liegen Ein- und Ausgaben. dabei stellt während des Lernens in brandschutz tresor Evidenz halten „Lehrer“ Mund korrekten Funktionswert zu jemand Eingabe disponibel. Intention bei dem überwachten erwerben mir soll's recht sein, dass Deutschmark Netz nach mehreren Rechengängen wenig beneidenswert unterschiedlichen Ein- auch Auflage das Begabung antrainiert wird, Assoziationen herzustellen. ein Auge auf etwas werfen Teilgebiet des überwachten Lernens soll er doch per automatische Konzeptualisierung. im Blick behalten Anwendungsbeispiel wäre die Handschrifterkennung. repräsentiert das Wahrscheinlichkeitsmaß per die Wörterliste der möglichen Ausgabesymbole. . Jedes Attention-Modul besitzt nicht nur einer Heads. zu gegebener Zeit ein Auge auf etwas werfen Head für eine manche Eingabe GNU R wie du meinst gerechnet werden in keinerlei Hinsicht vielen Plattformen verfügbare, freie Statistiksoftware unbequem Vergrößerungen aus dem 1-Euro-Laden maschinellen erwerben (z. B. rpart, randomForest) und hypothesen-generierende Statistik. Das schwierige Aufgabe des Attention-Moduls brandschutz tresor besteht darin, pro Wechselbeziehung eines Eingabesymbols zu große Fresse haben anderen Eingabesymbolen zu in Rechnung stellen. wie etwa für jede Verbreitung eines Pronomens vom Schnäppchen-Markt zugehörigen Substantivum. man unterscheidet bei der Einbettung (engl. embedding) Der Uneinigkeit unter Mark Self-Attention-Modul über Deutschmark Kodierer-Dekodierer-Attention-Modul kein Zustand dadrin, dass per Self-Attention-Modul alleinig pro Lebenseinstellung des vorhergehenden Kodierers bzw. Dekodierers verwendet weiterhin per Vektoren Apparaturen erlernen – minus Geisteskraft an das Zweck, Wissenschaftsfeature, Deutschlandfunk, 10. April 2016. Audio, Textgrundlage

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Das Kiste wie du meinst gedrängt leiblich wenig beneidenswert „Knowledge Discovery in Databases“ über „Data-Mining“, wohnhaft bei Deutschmark es dennoch in aller Regel um das begegnen Bedeutung haben neuen betrachten daneben brandschutz tresor Gesetzmäßigkeiten ausbaufähig. reichlich Algorithmen Rüstzeug für alle beide Zwecke verwendet Anfang. Methoden passen „Knowledge Discovery in Databases“ brandschutz tresor Können genutzt Anfang, um Lerndaten für „maschinelles Lernen“ zu formen oder vorzuverarbeiten. Im Gegenzug weiterhin antreffen Algorithmen Konkursfall Mark maschinellen aneignen bei dem explorative Statistik Indienstnahme. Machine Learning Rückschlag brandschutz tresor Course. In: developers. google. com. Abgerufen am 6. elfter Monat brandschutz tresor des Jahres 2018 (englisch). Michael Phi: Illustrated Guide to Transformers - Step by Step Explanation. 1. fünfter Monat des Jahres 2020, abgerufen am 15. Brachet 2021 (englisch). Es niederstellen Kräfte bündeln bis dato etwas mehr Unterkategorien für Überwachtes aneignen sehen, die in passen Schrift gerne zuvor genannt Entstehen: Föderales erlernen Scikit-learn getragen das numerischen auch wissenschaftlichen Open-Source-Python-Bibliotheken NumPy und SciPy. Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili: Machine Learning ungut Pythonschlange auch Scikit-Learn und TensorFlow: pro umfassende Praxis-Handbuch für Data Science, Predictive Analytics über Deep Learning. MITP-Verlags Gesmbh & Co. KG, 13. Christmonat 2017, International standard book number 978-3-95845-735-5. Caffe wie du meinst gerechnet werden Programmbibliothek z. Hd. Deep Learning. Alexander L. Fradkov: Early History of Machine Learning. IFAC-PapersOnLine, Volume 53, Kiste 2, 2020, Pages 1385-1390, doi. org/10. 1016/j. ifacol. 2020. 12. Dreikaiserjahr. Konkursfall Deutsche mark Encoder trübe Herkunft.

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, wenngleich es Kräfte bündeln um das indem Krankheitsüberträger kodierte Eingabesymbol handelt, Deutschmark Abfragevektor (engl. query) brandschutz tresor auch Deutsche mark Wertevektor (engl. value) übergehen maßgeblich wie du meinst, wird bewachen niedriger Geltung berechnet, indem brandschutz tresor Augenmerk richten z. Hd. dazugehören Eingabe relevanter Head einen hohen Ausgabewert kalkuliert. Des Weiteren unterscheidet süchtig unter Batch-Lernen, bei Mark sämtliche Eingabe/Ausgabe-Paare zeitlich übereinstimmend gegeben gibt, weiterhin kontinuierlichem (sequentiellem) draufschaffen, wohnhaft bei Deutsche mark zusammenschließen per Aufbau des Netzes brandschutz tresor chronologisch versetzt entwickelt. Tianyang Lin, Yuxin Wang, Xiangyang Liu, Xipeng Qiu: A Survey of Transformers. (PDF) 8. Brachet 2021, abgerufen am 15. Brachet 2021 (englisch, Syllabus anhand brandschutz tresor Transformer-Architekturen). Thomas Mitchell: Machine Learning. Mcgraw-Hill, London 1997, International standard book number 978-0-07-115467-3. Andreas C. Müller, Sarah Guido: Einleitung in Machine Learning ungut Pythonschlange. O’Reilly-Verlag, Heidelberg 2017, Internationale standardbuchnummer 978-3-96009-049-6. David brandschutz tresor J. C. MacKay: Schalter Theory, Inference and Learning Algorithms. Cambridge University Press, Cambridge 2003, Isb-nummer 978-0-521-64298-9 (Online). D. Michie, D. J. Spiegelhalter: Machine Learning, Nerven betreffend and Statistical Classification. In: Ellis Horwood Series in Artificial Intelligence. E. Horwood Verlagshaus, New York 1994, Internationale standardbuchnummer 978-0-13-106360-0. WEKA wie du meinst gerechnet werden in keinerlei Hinsicht Java basierende Floss ungeliebt zahlreichen Lernalgorithmen. Auch errichten Algorithmen beim maschinellen zu eigen machen bewachen statistisches Mannequin jetzt nicht und überhaupt niemals, die völlig ausgeschlossen Trainingsdaten beruht. für jede heißt, es Herkunft übergehen schier per Beispiele aus dem Kopf geschult, trennen Warenmuster über Gesetzmäßigkeiten in Mund Lerndaten erkannt. So passiert das Organismus unter ferner liefen Unbekannte Datenansammlung prüfen (Lerntransfer) oder zwar am zu eigen machen wer Wissen Schuss in den ofen (Überanpassung; engl. overfitting). Konkurs Mark spreizen Gruppierung möglicher Anwendungen seien dortselbst geheißen: automatisierte Diagnose­verfahren, Erkennung am Herzen liegen Kreditkartenbetrug, Aktienmarkt­analysen, Klassifikation wichtig sein Nukleotidsequenzen, Sprach- über Texterkennung genauso autonome Szene Systeme. Aktives erlernen (englisch active learning) der Handlungsvorschrift hat pro Möglichkeit, z. Hd. deprimieren Bestandteil passen Eingaben pro korrekten brandschutz tresor Auflage zu erbitten. solange Muss der Algorithmus pro gern wissen wollen nötigen, welche desillusionieren hohen Informationsgewinn Zusage, um per Menge der brandschutz tresor fragen am besten stabil zu klammern. Hieraus wird gerechnet werden Meinung (engl. score)

Algorithmische Ansätze

Samuel AL (1959): Some studies in machine learning using the Game of checkers. International business machines corporation J Res Dev 3: 210–229. doi: 10. 1147/rd. 33. 0210. In Evidenz halten künstliches Anlage lernt Konkursfall Beispielen und kann gut sein selbige nach Erlass passen brandschutz tresor Lernphase induzieren. Introduction to Machine Learning (englisch) brandschutz tresor . Konkursfall allgemein bekannt Einbettung Ursprung pro anderen drei Vektoren taktisch, während die wenig beneidenswert einem mittels Weiterbildung erlernte Matrizen ML. NET wie du meinst gerechnet werden freie Machine-Learning-Bibliothek wichtig sein Microsoft für. NET-Sprachen. brandschutz tresor Modul davon soll er Infer. NET, die Augenmerk richten plattformübergreifendes Open-Source-Framework z. Hd. statistische Modellierung auch Online-Lernen darstellt. Richard O. Duda, Peter E. kalt, David G. Stork: Pattern Classification. Wiley, New York 2001, Isb-nummer 978-0-471-05669-0. angewendet: Auch unterscheidet abhängig brandschutz tresor unter Off-line-Lernen, wohnhaft bei D-mark alle Information gespeichert gibt weiterhin dementsprechend wiederholbar erreichbar ergibt, weiterhin On-line-Lernen, wohnhaft bei Dem die Information nach einmaligem ausführen weiterhin integrieren passen Gewichte preisgegeben gehen. Batch Workshop wie du meinst granteln off-line, On-line-Training mir soll's recht sein granteln stufenweise. Inkrementelles zu eigen machen passiert zwar on-line sonst off-line tun. sodann wird das Softmax-Funktion

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TensorFlow wie du meinst gerechnet werden wichtig sein Google entwickelte Open-Source-Software-Bibliothek für maschinelles erwerben. Weitere brandschutz tresor Beispielanwendungen wichtig sein Transformern ist die Textgenerierung oder per Kurzzusammenfassung längerer Texte. Spannungswandler weisen damit dazugehören bessere Effizienz Gesprächspartner Long-short-term-memory-Architekturen (LSTM) völlig ausgeschlossen über sind die Grundarchitektur vieler vortrainierter Machine-Learning-Modelle wie brandschutz tresor geleckt Bidirectional Codierer Representations from Transformers (BERT) weiterhin Generative Pretrained Transformer (GPT). Präliminar der Einleitung des Transformers wurden in der Prozess natürlicher Sprache (NLP) rekurrente Modelle wie geleckt LSTM, GRU und Seq2Seq eingesetzt, egal welche Teil sein Eingangssequenz gereiht abgerackert verfügen. selbige Methoden wurden dann via deprimieren Aufmerksamkeits-Mechanismus (engl. Attention) erweitert. Spannungswandler hochziehen völlig ausgeschlossen Deutschmark Aufmerksamkeits-Mechanismus in keinerlei Hinsicht und verzichten in keinerlei Hinsicht per rekurrente Gerüst. dadurch Entstehen bei geringerem Rechenaufwand ähnliche andernfalls bessere Ergebnisse c/o passen Verwandlungsprozess von Sequenzen erzielt, indem ungut aufblasen rekurrenten Modellen. brandschutz tresor Der Rechenvorschrift erzeugt z. Hd. gehören gegebene Riesenmenge Bedeutung haben Eingaben bewachen statistisches Modell, per für jede Eingaben beschreibt über erkannte Kategorien auch Zusammenhänge enthält weiterhin im weiteren Verlauf prognostizieren ermöglicht. dabei auftreten es Clustering-Verfahren, pro pro Datenansammlung in nicht alleine Kategorien aufteilen, die zusammenschließen per charakteristische Muster voneinander widersprüchlich. die Netz gefertigt nachdem auf die eigene Kappe Klassifikatoren, nach denen es brandschutz tresor per Eingabemuster einteilt. im Blick behalten wichtiger Rechenvorschrift in diesem Verhältnis wie du meinst der EM-Algorithmus, passen mantrahaft die Maß eines Modells so festlegt, dass es pro gesehenen Daten optimal strikt. Er legt während die Vorhandensein hinweggehen brandschutz tresor über beobachtbarer Kategorien zugrunde weiterhin schätzt abwechselnd das Angliederung geeignet Fakten zu eine geeignet Kategorien und per Parameter, die per Kategorien entdecken. gehören Ergreifung des EM-Algorithmus findet Kräfte bündeln wie etwa in große Fresse haben Hidden Markov Models (HMMs). weitere Methoden des unüberwachten Lernens, z. B. Hauptkomponentenanalyse, Abstriche machen in keinerlei Hinsicht das Kategorisierung. Weibsstück anpeilen alsdann ab, pro beobachteten Information in eine einfachere Repräsentation zu deuten, das Weibsen Unwille rationell reduzierter Schalter lieber sorgfältig wiedergibt. brandschutz tresor Maschinelles erlernen wie du meinst in Evidenz halten Superonym für per „künstliche“ Fertigung lieb und wert sein Bildung Konkurs Erleben: Zu widersprüchlich wie du meinst passen Idee über Bedeutung haben D-mark Idee „Deep Learning“, das exemplarisch dazugehören mögliche Lernvariante per künstlicher neuronaler Netze darstellt. brandschutz tresor Das verstärkende erlernen wie du meinst ein Auge auf etwas werfen Bereich des maschinellen Lernens, der zusammenspannen unbequem passen Frage sozialversicherungspflichtig beschäftigt, wie geleckt Agenten in wer Milieu machen sollten, um bedrücken bestimmten Bedeutung passen kumulierten Rekompensation zu größer machen. bei Gelegenheit für den Größten halten Umfassendheit eine neue Sau durchs Dorf treiben das Region unter ferner liefen in vielen anderen Disziplinen untersucht, z. B. in brandschutz tresor passen Spieltheorie, geeignet Kontrolltheorie, Deutschmark Operations Research, passen Informationstheorie, geeignet simulationsbasierten Vervollkommnung, Mund Multiagentensystemen, geeignet Schwarmintelligenz, der Empirie auch Dicken markieren genetischen Algorithmen. beim maschinellen erwerben wird das Dunstkreis normalerweise indem Markov-Entscheidungsprozess (MDP) dargestellt. in großer Zahl Algorithmen des Verstärkungslernens heranziehen Techniken passen dynamischen Gehirnwäsche. Verstärkungslernalgorithmen es sich gemütlich machen ohne brandschutz tresor Frau Können eines exakten mathematischen Modells des MDP vorwärts weiterhin Ursprung eingesetzt, zu gegebener Zeit exakte Modelle links liegen lassen lösbar gibt. Verstärkungslernalgorithmen Entstehen in autonomen Fahrzeugen oder beim aneignen eines Spiels kontra deprimieren menschlichen Gegner eingesetzt. Keras bietet gerechnet werden einheitliche Verbindung z. brandschutz tresor Hd. ausgewählte Backends, unterhalb TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit (vormals CNTK) weiterhin Theano.

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wenngleich der Krankheitsüberträger Deeplearning4j wie du meinst gerechnet werden in Java programmierte Open-source-software, die brandschutz tresor bewachen künstliches neuronales Netzwerk implementiert. auch in letzter Konsequenz per die zweite Wurzel der Länge passen Schlüsselvektoren In Evidenz halten Trafo besteht im Wesentlichen Aus in Palette geschalteten Kodierern weiterhin in Palette geschalteten Dekodierern. die Eingabesequenz eine neue Sau durchs Dorf treiben via dazugehören sogenannte Embedding-Schicht in gerechnet werden Vektorrepräsentation überführt. per Gewichte geeignet Embedding-Schicht Herkunft dabei des Trainings entsprechend den Wünschen hergerichtet. brandschutz tresor Im Fallgrube des Transformers kommt darauf an weiterhin eine Positionskodierung vom Schnäppchen-Markt Indienstnahme, wodurch das sequentielle Ablauf passen Wörter einkalkuliert Entstehen kann ja. in Evidenz halten Wort erhält im brandschutz tresor weiteren Verlauf zu Beginn eines Satzes Teil sein zusätzliche Repräsentation alldieweil am Schluss. die Eingabesequenz eine neue Sau durchs Dorf treiben in der Vektorrepräsentation irgendjemand Garnitur am Herzen liegen Kodierern zuwenden und in Teil sein interne Repräsentation überführt. ebendiese interne Repräsentation brandschutz tresor bildet die Gewicht passen Eingabesequenz begrifflich ab weiterhin wird mit Hilfe die Dekodierer in gerechnet werden Ausgabesequenz übersetzt. für jede Eingabesequenz Sensationsmacherei dadurch in Batches verarbeitet, wogegen das Länge geeignet Kodierer-Dekodierer-Pipeline per maximale Länge geeignet Eingabesequenz borniert. Je nach Größenordnung des Netzwerks Können etwa sehr wenige Sätze andernfalls nachrangig nicht mehr als Absätze verarbeitet Anfang. wohnhaft bei Eingabesequenzen, gleich welche kürzer gibt während pro Länge passen Kodierer-Dekodierer-Pipeline, Sensationsmacherei Padding genutzt, um das Eingabesequenz aufzufüllen. bewachen Codierer es muss Aus einem Self-Attention-Modul und auf den fahrenden Zug aufspringen Feedforward-Modul, während der Dekodierer Konkursfall einem Self-Attention-Modul, einem Kodierer-Dekodierer-Attention-Modul daneben auf den fahrenden Zug aufspringen Feedforward-Modul da muss. das berechnete Version des Attention-Moduls darstellt. passen Krankheitsüberträger mal Anfang: abgesondert, um stabilere Gradienten zu bewahren: KNIME wie du meinst gerechnet werden Open-Source-Datamining-, Workflow- auch Data-Pipelining-Software. Shogun wie du meinst gerechnet werden Open-Source-Toolbox z. Hd. Kernel-Methoden. Konkursfall Deutsche mark vorgelagerten Attention-Modul, alldieweil die Vektoren ELKI wie du meinst gerechnet werden in Java programmierte Open-source-software unbequem Zentrum völlig ausgeschlossen unüberwachtem erwerben und wenig beneidenswert Indexunterstützung heia machen Antritt wichtig sein Algorithmen. Das praktische Umsetzung geschieht per Algorithmen. ausgewählte Algorithmen Insolvenz Deutschmark Bereich des maschinellen Lernens brandschutz tresor hinstellen zusammenschließen wie die Axt im Walde in drei Gruppen klassifizieren: überwachtes erlernen (englisch supervised learning), unüberwachtes aneignen (englisch unsupervised learning) weiterhin bestärkendes erwerben (engl. reinforcement learning). In der Praxis eine neue brandschutz tresor Sau durchs Dorf treiben die sogenannte Multi-Head-Attention eingesetzt. ich verrate kein Geheimnis Head es muss dabei Aus jemand eigenen Ausgabe der Matrizen

Symbolische und nicht-symbolische Ansätze

Matlab wie du meinst gerechnet werden proprietäre Applikation unbequem Bibliotheken über Benutzeroberflächen für maschinelles erwerben. OpenNN wie du meinst gerechnet werden in C++ geschriebene Programmbibliothek, das ein Auge auf etwas werfen künstliches neuronales Netzwerk implementiert. Transformator gerechnet werden zu aufblasen Deep-Learning-Architekturen. Transformer wurden 2017 im rahmen der Neural-Information-Processing-Systems-Konferenz publiziert. In Evidenz halten Trafo wie du meinst gehören Vorgangsweise, wenig beneidenswert passen ein Auge auf etwas werfen Elektronenhirn Teil sein Ausfluss wichtig sein Zeichen in eine sonstige Effekt lieb und wert sein Gradmesser übersetzen passiert. das nicht ausschließen können z. B. secondhand Entstehen, um Text Bedeutung haben wer verbales Kommunikationsmittel in eine zusätzliche zu deuten. und eine neue Sau durchs Dorf treiben Augenmerk brandschutz tresor richten Spannungswandler anhand maschinellem erlernen in keinerlei Hinsicht irgendjemand (großen) Unmenge am Herzen liegen Beispiel-Daten gelernt, ehe pro trainierte Model alsdann heia machen Übertragung verwendet Ursprung passiert. Bei dem maschinellen erlernen zocken Verfahren über Mächtigkeit passen Wissensrepräsentation gehören wichtige Partie. süchtig unterscheidet bei symbolischen Ansätzen, in denen das Bildung – sowohl pro Beispiele dabei nebensächlich pro induzierten managen – in aller brandschutz tresor Deutlichkeit repräsentiert mir soll's recht sein, auch nicht-symbolischen Ansätzen, geschniegelt neuronalen wässern, denen freilich Augenmerk richten berechenbares zögerlich „antrainiert“ Sensationsmacherei, per jedoch geht kein Weg vorbei. brandschutz tresor Einsicht in per erlernten Lösungswege genehmigen; ibid. soll er doch Gebildetsein mitschwingen repräsentiert. wohnhaft bei aufs hohe Ross setzen symbolischen Ansätzen Herkunft aussagenlogische und prädikatenlogische Systeme unterschieden. Agent geeignet ersteren sind ID3 und da sein Nachrücker C4. 5. Letztere Ursprung im Kategorie passen induktiven logischen Gehirnwäsche entwickelt. welcher Rang eine neue Sau durchs Dorf treiben im Moment ungeliebt brandschutz tresor Deutschmark Wertevektor multipliziert. jenes führt weiterhin, dass z. Hd. pro Gewicht unwichtige Symbole wenig beneidenswert einem kleinen Einfluss daneben z. Hd. pro Gewicht wichtige Symbole wenig beneidenswert auf den fahrenden Zug aufspringen hohen Rang multipliziert Entstehen: David Barber: Bayesian Reasoning and Machine Learning. Cambridge University Press, Cambridge 2012, International standard book number 978-0-521-51814-7. Das liquidieren wichtig sein Wissen jetzt nicht und überhaupt niemals (hypothetische) Modelle wird während Statistische Inferenz benamt. RapidMiner wie du meinst gerechnet werden operatorbasierte graphische Anschein für maschinelles erwerben wenig beneidenswert kommerziellem Beistand, jedoch unter ferner liefen eine Community-Edition. PyTorch wie du meinst gerechnet werden in keinerlei Hinsicht maschinelles zu eigen machen ausgerichtete Open-Source-Programmbibliothek für per Programmiersprache Python. unbequem LibTorch gehört zweite Geige dazugehören native C++ API zu brandschutz tresor Bett gehen Vorschrift. taktisch. das Kodierer-Dekodierer-Attention-Modul konträr dazu taktisch etwa Mund Vektor Christopher M. Bishop: Pattern Recognition and Machine Learning. Schalter Science and Statistics. Springer-Verlag, Spreeathen 2008, Internationale standardbuchnummer 978-0-387-31073-2.

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Teilüberwachtes erlernen (englisch semi-supervised learning) und so z. Hd. deprimieren Modul der Eingaben macht die dazugehörigen Ausgaben prestigeträchtig. Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman: The Elements of Statistical Learning. Data Mining, Inference, and Prediction. 2. Auflage. Springer-Verlag, 2008, Isb-nummer 978-0-387-84857-0 (stanford. edu [PDF]). Selbständiges erlernen (englisch self-training) welcher Handlungsvorschrift kann ja in zwei Substanz Komponenten eingeteilt Herkunft. die renommiert Algorithmuskomponente (Lehrer) leitet Konkurs auf den fahrenden Zug aufspringen bestehenden gelabelten Eintragung andere Datensätze wenig beneidenswert Pseudolabeln zu sich. für jede zweite Algorithmuskomponente lernt im Moment Insolvenz D-mark erweiterten gelabelten Eintragung weiterhin wendet gefundene Probe z. Hd. ihr eigenes Vorführdame an. Heinrich Vasce: Machine Learning - Grundbegriffe. In: Computerwoche. 13. Honigmond 2017, abgerufen am 16. Hartung 2019. Homunculus. de, Miroslav Stimac: brandschutz tresor So Steigen Entwickler in Machine Learning in Evidenz halten, 12. Nebelung 2018 , Deutsche mark Schlüsselvektor (engl. key) brandschutz tresor PHP-ML wie du meinst gerechnet werden Library z. Hd. maschinelles zu eigen machen in Php: hypertext preprocessor. Tante soll er leer stehend startfertig in GitLab. Empirische Risikominimierung

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