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rawa-maz.pl
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rdy.jp
re
re.it
re.kr
read
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readymade.jp
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realestate.pl
realm.cz
realtor
realty
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rec.nf
rec.ro
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recht.pro
recife.br
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recreation.aero
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red.sv
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redstone
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CPU bound 작업의 흔한 예시는 복잡한 수학 처리가 필요한 것들입니다.

예를 들어:

* **오디오** 또는 **이미지** 처리
* **컴퓨터 비전**: 이미지는 수백만 개의 픽셀로 구성되며, 각 픽셀은 3개의 값/색을 갖습니다. 보통 그 픽셀들에 대해 동시에 무언가를 계산해야 합니다.
* **머신러닝**: 보통 많은 "matrix"와 "vector" 곱셈이 필요합니다. 숫자가 있는 거대한 스프레드시트를 생각하고, 그 모든 수를 동시에 곱한다고 생각해보세요.
* **딥러닝**: 머신러닝의 하위 분야이므로 동일하게 적용됩니다. 다만 곱해야 할 숫자가 있는 스프레드시트가 하나가 아니라, 아주 큰 집합이며, 많은 경우 그 모델을 만들고/또는 사용하기 위해 특별한 프로세서를 사용합니다.

not a valid unit for $rfs-breakpoint-unit. Use `px`, `em` or `rem`.\";\n}\n\n// Resize values based on screen height and width\n$rfs-two-dimensional: false !default;\n\n// Factor of decrease\n$rfs-factor: 10 !default;\n\n@if type-of($rfs-factor) != number or $rfs-factor <= 1 {\n  @error \"`#{$rfs-factor}` is not a valid  $rfs-factor, it must be greater than 1.\";\n}\n\n// Mode. Possibilities: \"min-media-query\", \"max-media-query\"\n$rfs-mode: min-media-query !default;\n\n// Generate enable or disable...

* Filter duplicate network packets in promiscuous bridge mode (with ebtables) ([#28717](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/28717), [@freehan](https://github.com/freehan))
* Refactor to simplify the hard-traveled path of the KubeletConfiguration object ([#29216](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/29216), [@mtaufen](https://github.com/mtaufen))