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darkmode: Dunkles Thema aktivieren oder deaktivieren
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showActivityBar: Aktivieren oder Ausblenden der Aktivitätsleiste
cardsetListLayout: Kompakte oder breite Liste von Kartensätzen
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
tinymcePanelVisibility: Symbolleiste des tinyMce-Editors ein- oder ausblenden
cardSetLegendUnderstood: Erste Erklärung zu Kartensätzen ausgeblendet
repetico-app-banner-closed: Werbung für die App geschlossen
scoring-banner-2014-closed: Erklärungsbanner für Lernpunkte geschlossen
news-notice-closed: Schlagzeile geschlossen
numberOfNewCards: Anzahl der erstellten Karten
category_preselection_(cardset-id): Vorauswahl von Kategorien für neue Karten
hideAutomaticRecommendations: Werbung für käuflichen Kartensatz ausgeblendet
newCardQuestionType: Erstelle standardmäßig eine normale Karte oder Multiple Choice
mcOptionsCount-(cardset-id): Standardanzahl der Multiple-Choice-Antworten für neue Karten
cardsetCardsLayout-(cardset-id): Art der Kartenliste im Kartensatz
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Wenn Du sicher bist, dass der Ersteller dieser Karte jemandes oder Dein Urheberrecht verletzt hat, teile uns dies bitte mit. Wenn Ihre Beschwerde gerechtfertigt ist, werden wir die Karte so bald wie möglich entfernen.
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Mehrere neue Karten
Anzahl neue Karten:
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Karte als neu veröffentlichen oder aktualisieren
Du kannst die aktuelle Version der Karte auf ihre Kopien veröffentlichen, so dass die Besitzer die neueste Version erhalten.
Dies würde x Karten betreffen.
Die Veröffentlichung gibt den Besitzern der Kopien lediglich das Angebot, Deine aktuelle Version der Karte zu kopieren. Diese Funktion prüft nicht, ob diese Version der Karte tatsächlich Änderungen enthält.
Deine Anmerkungen zum Update:
Lernstufe
Setze eine neue Lernstufe für die Karte. Warnung: Hiermit kann man den Lernplan auf eine Weise ändern, die den Lernerfolg beeinträchtigen kann.
Lernstufe:
#
Kartensatz empfehlen
Empfiehl den Kartensatz weiter.
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?
Zuletzt bearbeitet: 26.10.2018 16:35:38 von Eva-NoraK
Zuletzt abgefragt: 30.11.-0001 00:00:00
8.Anomaly Detection
Clustering Based Techniques
Clustering Based Techniques
Clustering Based Techniques
Key assumption: normal data records belong to large and dense clusters, while anomalies do not belong to any of the clusters or form very small clusters
Anomalies detected using clustering based methods can be:
Data records that do not fit into any cluster (residuals from clustering)
Small clusters
Low density clusters or local anomalies (far from other points within the same cluster)
Problem -->
the specific data partitioning (and corresponding outlier scores) may vary significantly with the choice of clustering methodology
Key assumption: normal data records belong to large and dense clusters, while anomalies do not belong to any of the clusters or form very small clusters
Anomalies detected using clustering based methods can be:
Data records that do not fit into any cluster (residuals from clustering)
Small clusters
Low density clusters or local anomalies (far from other points within the same cluster)
Problem -->
the specific data partitioning (and corresponding outlier scores) may vary significantly with the choice of clustering methodology
Key assumption: normal data records belong to large and dense clusters, while anomalies do not belong to any of the clusters or form very small clusters Anomalies detected using clustering based methods can be: Data records that do not fit into any cluster (residuals from clustering) Small clusters Low density clusters or local anomalies (far from other points within the same cluster) Problem --> the specific data partitioning (and corresponding outlier scores) may vary significantly with the choice of clustering methodology
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.
