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newCardLayout: Kompaktes, mittleres oder breites Kartenlayout beim Erstellen einer Karte
viewCardLayout: Kompaktes, mittleres oder breites Kartenlayout beim Browsen von Karten
learnCardLayout: Kompaktes, mittleres oder breites Kartenlayout beim Lernen
focusMyAnswerText: Stelle im Lernmodus den Fokus auf das Antwortfeld
show-lp-bar: Lernpunktleiste ein- oder ausblenden
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mcOptionsCount-(cardset-id): Standardanzahl der Multiple-Choice-Antworten für neue Karten
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Setze eine neue Lernstufe für die Karte. Warnung: Hiermit kann man den Lernplan auf eine Weise ändern, die den Lernerfolg beeinträchtigen kann.
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Einbetten
Nutze den folgenden HTML-Code, um den Kartensatz in andere Webseiten einzubinden. Die Dimensionen können beliebig angepasst werden.
Bei der Voreinstellung im Upload-Formular müsste eine Zeile in der CSV-Datei so aussehen:
"Frage","Antwort"
Falls das in Deiner Datei NICHT so ist, korrigiere bitte die Voreinstellung in den folgenden Feldern.
Drucken
Wähle das Format der einzelnen Karten auf dem Papier:
Test erstellen
Erstelle Vokabeltests oder Aufgabenblätter zum Ausdrucken.
Wähle ein Layout, das zum Inhalt der Karteikarten passt. Verwende das erstellte Dokument als Basis zur Weiterverarbeitung.
Layout:
Anzahl Karten
Lernzieldatum festlegen
Wenn dieses Datum festgelegt ist, werden (optional - in den Einstellungen aktivieren!) zu Beginn jeder Abfrage im Lernplan-Modus neue Karten hinzugefügt, um sicherzustellen, dass Du alle Karten rechtzeitig abgefragt hast.
Kartensatz:
Zurücksetzen
Kartensatz löschen
Willst du den ausgewählten Kartensatz wirklich löschen?
Orthogonalization alone has already some benefits: e. g. yields well conditionedmodels (recall last lecture).
But sorting the orthogonal vectors (principal components) in the order of descending variance establishes a basis for dimensionality reduction.
Since the variance contribution gets smaller and smaller from one principal component to the next, throwing away the least significant components does not result in a substantial error.
Orthogonalization alone has already some benefits: e. g. yields well conditionedmodels (recall last lecture).
But sorting the orthogonal vectors (principal components) in the order of descending variance establishes a basis for dimensionality reduction.
Since the variance contribution gets smaller and smaller from one principal component to the next, throwing away the least significant components does not result in a substantial error.
Orthogonalization alone has already some benefits: e. g. yields well conditioned models (recall last lecture). But sorting the orthogonal vectors (principal components) in the order of descending variance establishes a basis for dimensionality reduction . Since the variance contribution gets smaller and smaller from one principal component to the next, throwing away the least significant components does not result in a substantial error.
Stichworte
Mit Repetico PRO kannst du der Karte Stichworte zuordnen. Stichworte können verwendet werden, um Karten zu einem bestimmten Thema auch Kartensatz-übergreifend zu lernen.
