setkyar

Latent Patterns Glossary (Burmese Translation - Detailed Explanation)

မူရင်း Latent Patterns Glossary (https://latentpatterns.com/glossary) မှ အသုံးအနှုန်း (၁၃၆) ခုလုံးကို မြန်မာဘာသာသို့ အပြည့်အစုံ ပြန်ဆိုပြီး အခြေခံ သဘောတရားနှင့် အသေးစိတ် ရှင်းလင်းချက်များ ထည့်သွင်းပေးထားပါသည်။

---

A

• Activation Function (အက်တီရေးရှင်း ဖန်ရှင်): Neuron တစ်ခုရဲ့ စုစုပေါင်း ရလဒ် (weighted sum) ထွက်လာပြီးနောက်မှာ အသုံးပြုတဲ့ nonlinear function တစ်ခု ဖြစ်ပါတယ်။
  • အသေးစိတ်ရှင်းလင်းချက်: Neural network တွေမှာ activation function မပါရင် layer တွေ ဘယ်လောက်ပဲ ထပ်ထားပါစေ ရလဒ်က linear transformation တစ်ခုတည်း အဖြစ်ပဲ ထွက်လာမှာ ဖြစ်ပါတယ်။ Activation function က neural network ကို ရှုပ်ထွေးတဲ့ (non-linear) ပုံစံတွေကို သင်ကြားနိုင်စွမ်း ပေးပါတယ်။ ဥပမာ - ReLU, Sigmoid နဲ့ Tanh တို့ဟာ လူသိများတဲ့ activation function တွေ ဖြစ်ပါတယ်။
• Adam Optimizer (အာဒမ် အော့ပတီမိုက်ဇာ): Adaptive learning rate ကို အသုံးပြုတဲ့ optimizer တစ်ခု ဖြစ်ပါတယ်။

setkyar

Latent Patterns Glossary (Burmese Translation - Full 136 Terms)

Latent Patterns Glossary မှ အသုံးအနှုန်း (၁၃၆) ခုလုံးကို မြန်မာဘာသာသို့ အပြည့်အစုံ ပြန်ဆိုပြီး ရှင်းလင်းချက်များ ထည့်သွင်းပေးထားပါသည်။

---

A

• Activation Function (အက်တီရေးရှင်း ဖန်ရှင်): Neuron တစ်ခုရဲ့ စုစုပေါင်း ရလဒ် (weighted sum) ထွက်လာပြီးနောက်မှာ အသုံးပြုတဲ့ nonlinear function တစ်ခု ဖြစ်ပါတယ်။ ဒါမပါရင် layer တွေ အများကြီး ထပ်ထားလည်း ရလဒ်က linear transformation တစ်ခုတည်း အဖြစ်ပဲ ထွက်လာမှာ ဖြစ်ပါတယ်။
• Adam Optimizer (အာဒမ် အော့ပတီမိုက်ဇာ): Adaptive learning rate ကို အသုံးပြုတဲ့ optimizer တစ်ခု ဖြစ်ပါတယ်။ parameter တစ်ခုချင်းစီအတွက် momentum နဲ့ squared gradient ခန့်မှန်းချက်တွေကို bias correction နဲ့အတူ ထိန်းသိမ်းပေးပါတယ်။
• Agent Backpressure (အေဂျင့် ဘက်ပရက်ရှာ): အေဂျင့်တွေက သူတို့ရဲ့ အမှားတွေကို လူမလိုဘဲ ရှာဖွေပြင်ဆင်နိုင်အောင် လုပ်ဆောင်ပေးတဲ့ အလိုအလျောက် တုံ့ပြန်မှု ယန္တရားများ (ဥပမာ - type systems, test suites, linters) ဖြစ်ပါတယ်။

setkyar

Latent Patterns Glossary (Burmese Translation)

Latent Patterns Glossary မှ အသုံးအနှုန်းအားလုံးကို မြန်မာဘာသာသို့ ပြန်ဆိုပြီး ရှင်းလင်းချက်များ ထည့်သွင်းပေးထားပါသည်။

---

A

• Activation Function (အက်တီရေးရှင်း ဖန်ရှင်): Neuron တစ်ခုရဲ့ စုစုပေါင်း ရလဒ် (weighted sum) ထွက်လာပြီးနောက်မှာ အသုံးပြုတဲ့ nonlinear function တစ်ခု ဖြစ်ပါတယ်။ ဒါမပါရင် layer တွေ အများကြီး ထပ်ထားလည်း ရလဒ်က linear transformation တစ်ခုတည်း အဖြစ်ပဲ ထွက်လာမှာ ဖြစ်ပါတယ်။
• Adam Optimizer (အာဒမ် အော့ပတီမိုက်ဇာ): Adaptive learning rate ကို အသုံးပြုတဲ့ optimizer တစ်ခု ဖြစ်ပါတယ်။ parameter တစ်ခုချင်းစီအတွက် momentum နဲ့ squared gradient ခန့်မှန်းချက်တွေကို bias correction နဲ့အတူ ထိန်းသိမ်းပေးပါတယ်။
• Agent Backpressure (အေဂျင့် ဘက်ပရက်ရှာ): အေဂျင့်တွေက သူတို့ရဲ့ အမှားတွေကို လူမလိုဘဲ ရှာဖွေပြင်ဆင်နိုင်အောင် လုပ်ဆောင်ပေးတဲ့ အလိုအလျောက် တုံ့ပြန်မှု ယန္တရားများ (ဥပမာ - type systems, test suites, linters) ဖြစ်ပါတယ်။

setkyar

# Before Script
before_script:
  - composer self-update
  - composer install --prefer-dist > /dev/null
  - cp .env.example .env
  - php artisan key:generate
  - php artisan migrate:refresh

# Services
services:

setkyar

var Stack = function(){
	this.storage = {};
	this.count = 0;
};

Stack.prototype.push = function(val) {
	this.storage[this.count++] = val;
	return this.count;
}

setkyar

<?php
/**
* Get Google Page Speed Screenshot
*
* Uses Google's Page Speed API to generate a screenshot of a website. 
* Returns the image as  a base64 jpeg image tag
* 
* Usage Example:
* echo getGooglePageSpeedScreenshot("http://ghost.org", 'class="thumbnail"');
* 

setkyar

<?php 

function createFacebookShare($url, $title)
{
	return '
		<a href="http://www.facebook.com/share.php?u='. $url .'&title='. $title .'"><i class="fa fa-facebook-square"></i> SHARE</a>
	';
}

function createTwitterShare($url, $title)

setkyar

<canvas id="myCanvas" width="720" height="379" style="border:1px solid"></canvas>

function wrapText(context, text, x, y, maxWidth, lineHeight) {
    var words = text.split(' ');
    var line = '';
    for (var n = 0; n < words.length; n++) {
        var testLine = line + words[n] + ' ';
        var metrics = context.measureText(testLine);
        var testWidth = metrics.width;
        if (testWidth > maxWidth && n > 0) {

setkyar

  use Monolog\Logger;
  use Monolog\Handler\StreamHandler;
  use Monolog\Formatter\LineFormatter;
  use Monolog\Formatter\JsonFormatter;
  
  Route::get('/test', function() {
  
  	$user_info = [
  		'request_time' => date('Y-m-d H:m:i'),
  		'request_url' => $request->url(),

setkyar

/**
* Create a new Elegant class
* And use that class from your model
*/
class Elegant extends Eloquent
{
    protected $rules = array();

    protected $errors;