VladPolskiy/php-doc-ru
1
0
Fork 0
mirror of https://github.com/php/doc-ru.git synced 2025-08-16 18:22:04 +00:00
Code Issues Packages Projects Releases Wiki Activity

fix book files by anon from fb

Browse Source 
git-svn-id: https://svn.php.net/repository/phpdoc/ru/trunk@345375 c90b9560-bf6c-de11-be94-00142212c4b1
This commit is contained in:
Alexey Pyltsyn
2018-07-22 05:28:00 +00:00
parent bfa2e04f17
commit 3c685803c2
2 changed files with 3 additions and 3 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

4
reference/fann/setup.xml
View File

@ -38,10 +38,10 @@
Перед началом установки убедитесь, что на вашей системе уже установлена Перед началом установки убедитесь, что на вашей системе уже установлена
библиотека <emphasis>libfann</emphasis>. Она является частью главного репозитория библиотека <emphasis>libfann</emphasis>. Она является частью главного репозитория
в для большинства дистрибутивов Linux (ищите по слову <emphasis>fann</emphasis>). в для большинства дистрибутивов Linux (ищите по слову <emphasis>fann</emphasis>).
Вам необходима разработческая версия. Вам необходима версия для разработчиков.
</para> </para>
<para> <para>
Если она не установлена, то вам, все же,придется ее установить. Можете установить Если она не установлена, то вам, все же, придется ее установить. Можете установить
ее из репозитория ОС либо скачать с ее из репозитория ОС либо скачать с
<link xlink:href="&url.fann.lib;">официального сайта</link>. <link xlink:href="&url.fann.lib;">официального сайта</link>.
Например для Fedora: Например для Fedora:

2
reference/judy/book.xml
View File

@ -20,7 +20,7 @@
большие диапазоны неназначенных индексов. большие диапазоны неназначенных индексов.
</para> </para>
<para> <para>
Массивы Judy потребляют память только при заполнении, но оно может возврасти для использования всей доступной памяти. Массивы Judy потребляют память только при заполнении и могут расти до использования всей доступной памяти.
Основные преимущества: масштабируемость, скорость, эффективное использование памяти и легкость Основные преимущества: масштабируемость, скорость, эффективное использование памяти и легкость
в использовании. Эти массивы спроектированы таким образом, чтобы сохранять эффективность на в использовании. Эти массивы спроектированы таким образом, чтобы сохранять эффективность на
очень больших размерах (вплоть до квадрилиона элементов), масштабируясь по O(log по основанию 256), очень больших размерах (вплоть до квадрилиона элементов), масштабируясь по O(log по основанию 256),