丢失数据 câu

• 您将再也不会丢失数据！
  Bạn sẽ không bao giờ mất dữ liệu của bạn một lần nữa!
• 我们最害怕的事情可能就是丢失数据。
  Có lẽ tồi tệ nhất trong những thiệt hại là mất dữ liệu.
• 您将再也不会丢失数据！
  Bạn sẽ không bao giờ bị mất dữ liệu của bạn một lần nữa!
• 重组任何复杂的表，而不会丢失数据。
  Chỉnh lại bất kỳ bảng phức tạp nào mà không làm mất dữ liệu.
• 重构任何复杂的表，而不会丢失数据。
  Chỉnh lại bất kỳ bảng phức tạp nào mà không làm mất dữ liệu.
• 重构任何复杂的表，而不会丢失数据。
  Tái cơ cấu bất kỳ bảng phức tạp nào mà không làm mất dữ liệu.
• 重组任何复杂的表，而不会丢失数据。
  Tái cơ cấu bất kỳ bảng phức tạp nào mà không làm mất dữ liệu.
• 有了它，您可以快速压缩文件而不会丢失数据。
  Với nó, bạn có thể nhanh chóng nén các tập tin mà không mất dữ liệu.
• 这样，您就不会丢失数据。
  Vì vậy bạn sẽ không bị mất dữ liệu.
• 您将再也不会丢失数据！
  Bạn sẽ không còn mất dữ liệu nữa.
• 您再也不会丢失数据。
  Bạn sẽ không còn mất dữ liệu nữa.
• 丢失数据的最常见原因是意外删除文件和文件夹。
  Lý do phổ biến nhất để mất dữ liệu là vô tình xóa các tệp và thư mục.
• 当然，没有什么是绝对的，但丢失数据的可能性要小得多。
  Tất nhiên không có gì là tuyệt đối, nhưng xác suất mất dữ liệu nhỏ hơn rất nhiều.
• 创建、定制和组织分区或整个硬盘驱动器结构，而不会丢失数据。
  Tạo, chỉnh sửa, tổ chức các phân vùng hoặc toàn bộ cấu trúc ổ cứng của bạn mà không làm mất dữ liệu.
• 创建、定制和组织分区或整个硬盘驱动器结构，而不会丢失数据。
  Tạo, tùy chỉnh và tổ chức các phân vùng hoặc toàn bộ cấu trúc ổ cứng mà không làm mất dữ liệu hiện có.
• 最痛苦的时刻是您丢失数据并且意识到无法在任何地方找到它。
  Khoảnh khắc đau đớn nhất là khi bạn mất dữ liệu và bạn nhận ra bạn không thể tìm thấy nó ở bất cứ đâu.
• 另外，它不但可以优化模型参数，还可以反复的对丢失数据进行猜测。
  Thêm vào đó, không chỉ tối ưu hóa được các tham số của mô hình, nó còn có thể dự đoán cho các dữ liệu bị thiếu xuyên suốt quá trình lặp.
• 例如，它允许您建立、调整大小、移动、合并和分割分割区，而不会丢失数据，以最大化磁片空间使用。
  Ví dụ, nó cho phép bạn tạo, thay đổi kích cỡ, di chuyển, hợp nhất và phân chia phân vùng mà không làm mất dữ liệu để tối đa hóa việc sử dụng không gian đĩa.
• 如果您更改可能会导致丢失数据或都已已经填写的表单中的错误的表单模板时，将显示一条消息。
  Nếu bạn thực hiện thay đổi cho một mẫu biểu mẫu có thể dẫn đến việc mất dữ liệu hoặc lỗi trong biểu mẫu đã được điền sẵn, một thông báo sẽ xuất hiện.
• 丢失数据或审查的存在可能导致有偏差的估计，并且已经开发出特定技术来解决这些问题。
  Sự xuất hiện của dữ liệu bị thiếu/ hoặc sự kiểm tra có thể dẫn đến các ước tính có sai số và cần phát triển kỹ thuật cụ thể để giải quyết những vấn đề này.