Geum.ru

Компьютеры, программирование

  • 2661. Искажения и помехи сигналов
    Информация пополнение в коллекции 01.11.2011
  • 2662. Искусственные нейронные сети
    Курсовой проект пополнение в коллекции 07.12.2010

    Теория обучения рассматривает три фундаментальных свойства, связанных с обучением по примерам: емкость, сложность образцов и вычислительная сложность. Под емкостью понимается, сколько образцов может запомнить сеть, и какие функции и границы принятия решений могут быть на ней сформированы. Сложность образцов определяет число обучающих примеров, необходимых для достижения способности сети к обобщению. Слишком малое число примеров может вызвать "переобученность" сети, когда она хорошо функционирует на примерах обучающей выборки, но плохо - на тестовых примерах, подчиненных тому же статистическому распределению. Известны 4 основных типа правил обучения: коррекция по ошибке, машина Больцмана, правило Хебба и обучение методом соревнования.

    • Правило коррекции по ошибке. При обучении с учителем для каждого входного примера задан желаемый выход d. Реальный выход сети y может не совпадать с желаемым. Принцип коррекции по ошибке при обучении состоит в использовании сигнала (d-y) для модификации весов, обеспечивающей постепенное уменьшение ошибки. Обучение имеет место только в случае, когда перцептрон ошибается. Известны различные модификации этого алгоритма обучения.
    • Обучение Больцмана. Представляет собой стохастическое правило обучения, которое следует из информационных теоретических и термодинамических принципов. Целью обучения Больцмана является такая настройка весовых коэффициентов, при которой состояния видимых нейронов удовлетворяют желаемому распределению вероятностей. Обучение Больцмана может рассматриваться как специальный случай коррекции по ошибке, в котором под ошибкой понимается расхождение Корреляций состояний в двух режимах .
    • Правило Хебба. Самым старым обучающим правилом является постулат обучения Хебба. Хебб опирался на следующие нейрофизиологические наблюдения: если нейроны с обеих сторон синапса активизируются одновременно и регулярно, то сила синаптической связи возрастает. Важной особенностью этого правила является то, что изменение синаптического веса зависит только от активности нейронов, которые связаны данным синапсом. Это существенно упрощает цепи обучения в реализации VLSI.
    • Обучение методом соревнования. В отличие от обучения Хебба, в котором множество выходных нейронов могут возбуждаться одновременно, при соревновательном обучении выходные нейроны соревнуются между собой за активизацию. Это явление известно как правило "победитель берет все". Подобное обучение имеет место в биологических нейронных сетях. Обучение посредством соревнования позволяет кластеризовать входные данные: подобные примеры группируются сетью в соответствии с корреляциями и представляются одним элементом.
  • 2663. Искусственный интеллект
    Методическое пособие пополнение в коллекции 09.12.2008

    Принцип заключается в выборе той продукции, у которой наиболее длинное условие выполнения ядра. Он опирается на соображения здравого смысла. Частные правила, относящиеся к узкому классу ситуаций важнее общих правил. Принцип целесообразно применять в случаях, когда знвния и продукции хорошо структурированы и заданы соотношения “ частное общее ”.

    1. Принцип метапродукции. Основан на идее ввода в систему продукции управления продукциями, задача которых организовать выбор продукции из фронта готовых к актуализации.
    2. Принцип “классной доски”. При реализации этого принципа в экспериментальной системе выделяют специальное рабочее поле аналог классной доски. На этой доске параллельно выполняются процессы , находящие информацию, запускающую их, туда же они заносят результаты своей работы, которые могут быть полезны для других процессов. Однозначного выбора продукции часто не бывает, поэтому принцип “классной доски” может комбинироваться с другими методами, например, с принципом метапродукции.
    3. Принцип приоритетного выбора. Связан с введением статистических и динамических приоритетов на продукции. Статистические приоритеты формируются заранее, а динамические в процессе работы.
    4. Логический метод выбора. При этом методе существуют два типа управления системой продукции: прямой и обратный. В прямом случае поиск идет от левых частей продукции, то есть проверки условий А и их актуализации с последующим выбором ( восходящий тип ). Во втором случае поиск осуществляется по заключению продукции (нисходящий тип ).
    5. Управление по именам. В этом случае продукциям задают специмена, которые обеспечивают сужение фронта готовой продукции.
  • 2664. Искусственный интеллект
    Информация пополнение в коллекции 06.06.2012

    Функциональная архитектура - это набор определенным образом структурированной системы операций, выполняемых устройством, осуществляющим познавательный, интеллектуальный процесс. Таким устройством может быть мозг или компьютер. Нейронная архитектура мозга принципиально отличается от конструктивно - технологической структуры компьютера. Но из этого не следует, что функциональная архитектура, реализуемая на компьютере, в принципе не может быть идентичной функциональной архитектуре, реализуемой мозгом. В данном случае речь идет не о качественном различии машины и органа живого человеческого тела, а о наборе связанных целостных операций. Такая целостность может быть структурирована различным образом, поскольку представляет собой полиструктурную систему. Гарантию идентичности функциональных архитектур, осуществляемых компьютером и мозгом, Пилишин видит в особенности соотношения алгоритмов и программ, реализуемых на различных языках, включая машинные языки и языку мозга. "Один и тот же умственный процесс может быть по-разному описан разными программами. Для психолога, настаивает Пилишин, важно убедиться в том, что если не в деталях, то по крайней мере в принципе можно сконструировать вычислительный процесс, который, не имитируя в точности умственную деятельность, отражает ее существо и приходит к адекватному результату". Анализ, проведенный в рамках когнитивной психологии, показывает, по убеждению Пилишина, что элементарные операции, реализующие процесс мышления, могут быть выполнены в достаточно богатых функциональных архитектурах. Это позволяет утверждать существование "сильной" эквивалентности между мышлением человека и имитирующими его вычислительными процедурами (интеллектуальное компьютирование), с той оговоркой, что соответствующие алгоритмы могут реализоваться в различных программах. При этом реальная работа компьютера может предполагать применение языков разных уровней. Язык одного уровня, ориентированный на определенную предметно - проблемную область (проблемно - ориентированный язык), интерпретируется другим языком, ориентированным на данный тип компьютера (машинно - ориентированный язык). Поэтому можно говорить не только о сложных и достаточно богатых функциональных архитектурах, но и о не менее сложных архитектурных программах и наборах реализующих их языков. Утверждение "сильной" эквивалентности провозглашает идентичность элементарных интеллектуальных операций машинного и человеческого интеллекта, но уровень элементарности условен и может меняться. Она в значительной мере зависит от накопленного опыта, записанных в памяти знаний, убеждений, целей, верований и предрассудков. Другим фактором, воздействующим на уровень элементарности, может явиться обратная связь процессирующего устройства с окружающей средой. В случае с компьютером роль окружающей среды могут играть вводимые данные. Операции, их наборы, элементы и блоки функциональных архитектур называются когнитивно проницаемыми, если они поддаются влиянию и трансформируются под воздействием уже имеющихся когнитивных структур, тем более структур, модифицирующихся под влиянием окружающей среды. "Рационально объясняемая изменчивость поведения компонентов в ответ на изменение целей и установок есть как раз то, что я отношу к когнитивной проницаемости", - отмечает Пилишин. Для сохранения эффекта объективности в связи компьютера с внекогнитивной действительностью в структуре аппаратной части должны существовать особые устройства - трансдьюсеры (от англ. transducer-преобразователь). В отличие от операций, реализуемых в виде особых функций в составе функциональных архитектур, трансдьюсер представляет собой чисто физический процесс. Он управляется не законами логики или вычислительной математики, а физическими законами. Вследствие этого трансдьюсер когнитивно непроницаем. На его входе - взаимодействующие с ним физические процессы, на выходе - сигналы, находящиеся с этими процессами в изоморфном соответствии и несущие информацию, поступающую на вход компьютера.

  • 2665. Искусственный интеллект в управлении фирмой
    Информация пополнение в коллекции 12.01.2009

    Искусственный интеллект - одна из новейших наук, появившихся во второй половине 20-го века на базе вычислительной техники, математической логики, программирования, психологии, лингвистики, нейрофизиологии и других отраслей знаний. Искусственный интеллект - это образец междисциплинарных исследований, где соединяются профессиональные интересы специалистов разного профиля. Само название новой науки возникло в конце 60-х годах, а в 1969 г. в Вашингтоне (США) состоялась первая Всемирная конференция по искусственному интеллекту. Известно, что совокупность научных исследований обретает права науки, если выполнены два необходимых условия. У этих исследований должен быть объект изучения, не совпадающий с теми, которые изучают другие науки. И должны существовать специфические методы исследования этого объекта, отличные от методов других, уже сложившихся наук. Исследования, которые объединяются сейчас термином "искусственный интеллект", имеют свой специфический объект изучения и свои специфические методы. В этой статье мы обоснуем это утверждение. Когда в конце 40-х - начале 50-х годов появились ЭВМ, стало ясно, что инженеры и математики создали не просто быстро работающее устройство для вычислений, а нечто более значительное. Оказалось, что с помощью ЭВМ можно решать различные головоломки, логические задачи, играть в шахматы, создавать игровые программы. ЭВМ стали принимать участие в творческих процессах: сочинять музыкальные мелодии, стихотворения и даже сказки. Появились программы для перевода с одного языка на другой, для распознавания образов, доказательства теорем. Это свидетельствовало о том, что с помощью ЭВМ и соответствующих программ можно автоматизировать такие виды человеческой деятельности, которые называются интеллектуальными и считаются доступными лишь человеку. Несмотря на большое разнообразие невычислительных программ, созданных к началу 60-х годов, программирование в сфере интеллектуальной деятельности находилось в гораздо худшем положении, чем решение расчетных задач. Причина очевидна. Программирование для задач расчетного характера опиралось на соответствующую теорию - вычислительную математику. На основе этой теории было разработано много методов решения задач. Эти методы стали основой для соответствующих программ. Ничего подобного для невычислительных задач не было. Любая программа была здесь уникальной, как произведение искусства. Опыт создания таких программ никак не обобщался, умение их создавать не формализовалось. Никто не станет отрицать, что, в отличие от искусства, у науки должны быть методы решения задач. С помощью этих методов все однотипные задачи должны решаться единообразным способом. И "набив руку" на решении задач определенного типа, легко решать новые задачи, относящиеся к тому же типу. Но именно таких методов и не смогли придумать те, кто создавал первые программы невычислительного характера. Когда программист создавал программу дл игры в шахматы, то он использовал собственны знания о процессе игры. Он вкладывал их в программу, а компьютер лишь механически выполняли эту программу. Можно сказать, что компьютер "не отличал" вычислительные программы от невычислительных. Он одинаковым образом находил корни квадратного уравнения или писал стихи. В памяти компьютера не было знаний о том, что он на самом деле делает. Об интеллекте компьютера можно было бы говорить, если бы он сам, на основании собственных знаний о том, как протекает игра в шахматы и как играют в эту игру люди, сумел составить шахматную программу или синтезировал программу для написания несложных вальсов и маршей. Не сами процедуры, с помощью которых выполняется та или иная интеллектуальная деятельность, а понимание того, как их создать, как научиться новому виду интеллектуальной деятельности, - вот где скрыто то, что можно назвать интеллектом. Специальные метапроцедуры обучения новым видам интеллектуальной деятельности отличают человека от компьютера. Следовательно, в создании искусственного интеллекта основной задачей становится реализация машинными средствами тех метапроцедур, которые используются в интеллектуальной деятельности человека. Что же это за процедуры? В психологии мышления есть несколько моделей творческой деятельности. Одна из них называется лабиринтной. Суть лабиринтной гипотезы, на которой основана лабиринтная модель, состоит в следующем: переход от исходных данных задачи к решению лежит через лабиринт возможных альтернативных путей. Не все пути ведут к желаемой цели, многие из них заводят в тупик, надо уметь возвращаться к тому месту, где потеряно правильное направление. Это напоминает попытки не слишком умелого школьника решить задачу об упрощении алгебраических выражений. Для этой цели на каждом шагу можно применять некоторые стандартные преобразования или придумывать искусственные приемы. Но весьма часто вместо упрощения выражения происходит его усложнение, и возникают тупики, из которых нет выхода. По мнению сторонников лабиринтной модели мышления, решение всякой творческой задачи сводится к целенаправленному поиску в лабиринте альтернативных путей с оценкой успеха после каждого шага. С лабиринтной моделью связана первая из метапроцедур - целенаправленный поиск в лабиринте возможностей. Программированию этой метапроцедуры соответствуют многочисленные процедуры поиска, основанные на соображениях здравого смысла (человеческого опыта решения аналогичных задач). В 60-х годах было создано немало программ на основе лабиринтной модели, в основном игровых и доказывающих теоремы "в лоб", без привлечения искусственных приемов. Соответствующее направление в программировании получило название эвристического программирования. Высказывались даже предположения, что целенаправленный поиск в лабиринте возможностей - универсальная процедура, пригодная для решения любых интеллектуальных задач. Но исследователи отказались от этой идеи, когда столкнулись с задачами, в которых лабиринта возможностей либо не существовало, либо он был слишком велик для метапроцедуры поиска, как, например, при игре в шахматы. Конечно, в этой игре лабиринт возможностей - это все мыслимые партии игры. Но как в этом астрономически большом лабиринте найти те партии, которые ведут к выигрышу? Лабиринт столь велик, что никакие мыслимые скорости вычислений не позволят целенаправленно перебрать пути в нем. И все попытки использовать для этого человеческие эвристики (в данном случае профессиональный опыт шахматистов) не дают пути решения задачи. Поэтому созданные шахматные программы уже давно используют не только метапроцедуру целенаправленного поиска, но и другие метапроцедуры, связанные с другими моделями мышления. Долгие годы в психологии изучалась ассоциативная модель мышления. Основной метапроцедурой модели является ассоциативный поиск и ассоциативное рассуждение. Предполагается, что решение неизвестной задачи так или иначе основывается на уже решенных задачах, чем-то похожих на ту, которую надо решить. Новая задача рассматривается как уже известная, хотя и несколько отличающаяся от известной. Поэтому способ ее решения должен быть близок к тому, который когда-то помог решить подобную задачу. Для этого надо обратиться к памяти и попытаться найти нечто похожее, что ранее уже встречалось. Это и есть ассоциативный поиск. Когда, увидев незнакомого человека, вы стараетесь вспомнить, на кого он похож, реализуется метапроцедура ассоциативного поиска. Но понятие ассоциации в психологии шире, чем просто "похожесть". Ассоциативные связи могут возникнуть и по контрасту, как противопоставление одного другому, и по смежности, т. е. в силу того, что некоторые явления возникали в рамках одной и той же ситуации или происходили одновременно (или с небольшим сдвигом по времени). Ассоциативное рассуждение позволяет переносить приемы, использованные ранее, на текущую ситуацию. К сожалению, несмотря на многолетнее изучение ассоциативной модели, не удалось создать стройную теорию ассоциативного поиска и ассоциативного рассуждения. Исключение составляет важный, но частный класс ассоциаций, называемых условными рефлексами. И все же метапроцедура ассоциативного поиска и рассуждения сыграла важную роль: она помогла создать эффективные программы в распознавании образов, в классификационных задачах и в обучении ЭВМ.

  • 2666. Искусственный интеллект и теоретические вопросы психологии
    Информация пополнение в коллекции 12.01.2009

    В XVIII в. благодаря развитию техники, особенно разработке часовых механизмов, интерес к подобным изобретениям возрос, хотя результаты были гораздо более "игрушечными", чем это хотелось бы Парацельсу. В1736 г. французский изобретатель Жак де Вокансон изготовил механического флейтиста в человеческий рост, который исполнял двенадцать мелодий, перебирая пальцами отверстия и дуя в мундштук, как настоящий музыкант. В середине 1750-х годов Фридрих фон Кнаус, австрийский автор,служивший при дворе Франциска I, сконструировал серию машин, которыеумели держать перо и могли писать довольно длинные тексты. Другой мастер, Пьер ЖакДроз из Швейцарии, построил пару изумительных по сложности механических кукол размером с ребенка: мальчика, пишущего письма и девушку, играющую на клавесине.

  • 2667. Искусственный интеллект на страже
    Статья пополнение в коллекции 12.01.2009

    Однако на карте видно, что есть небольшая зона (левый нижний угол на карте «DIMS»), соответствующая ПК с повышенной активностью запросов более 15 тыс! Это настораживает. У «соседей» данный параметр также вызывает беспокойство порядка 6 тыс. запросов у каждого. Для дальнейшего расследования поочередно выбираем каждого из трех «лидеров» по DIMS-за-просам и смотрим, что соответствует им на других картах. И тут же выясняется еще одна интересная закономерность с этих компьютеров зафиксирована аномально высокая активность http-запросов и отправлено очень большое количество SMTP-пакетов. Причем на карте для SMTP хорошо видно, что все пользователи активно работают с электронной почтой, но их SMTP-трафик невелик (порядка 2-5 тыс. пакетов в день). Таким образом, можно сделать вывод некоторые компьютеры в сети посылают аномально большое количество DIMS-запросов, для них фиксируется попытка работы по протоколу HTTP напрямую, в обход прокси-сервера, и главноеу них очень велик SMTP-трафик. Расследование показало, что это были ПК программистов, имеющих доступ в Интернет в обход прокси, зараженные троянскими программами класса Backdoor и Spambot. Однако на этом наше расследование не завершено обратим внимание на карту для РТР-протокола. На ней видно, что основная масса ПК в сети не проявляет активности по протоколу РТР, однако имеется группа ПК, на которых этот протокол применяется. Никаких аномалий для этих ПК на других картах не видно. В данном случае исследование показало, что это рабочие места Web-дизайнеров и администраторов серверов. Далее рассмотрим карту для РОРЗ на ней видно, что пользователи активно работают с почтой, но явных аномалий и закономерностей не видно. Наконец, последняя картаактивность в сети Microsoft. Тут опять видна ярко выраженная группа компьютеров, трафик которых резко отличается от трафика остальных ПК. Проведенное служебное расследование показало, что причина столь высокого трафика проста перекачка по сети коллекции фильмов. Как легко заметить, все «кинолюбители» оказались на карте MS_IMET рядом и обнаружить их не составило никакого труда.

  • 2668. Искуственный интелект
    Информация пополнение в коллекции 20.01.2011

    Предмет познания - зафиксированные в опыте и включенные в процесс практической деятельности человека стороны, свойства и отношения объектов, исследуемые с определенной целью в данных условиях и обстоятельствах. Прежде чем что-то познавать, изучать, исследовать, необходимо выяснить, показать, доказать, что это "нечто" действительно есть, существует, т.е., что мы можем каким-либо образом "пощупать его руками" непосредственно или достоверно убедиться, отразить его существование посредством либо наших ощущений, либо специальных приспособлений, устройств, приборов. Все свои ощущения субъект постепенно анализирует, обобщает и выделяет в них основное, повторяющееся, главное, а различные случайности и помехи отбрасываются. Познающий старается уяснить и точно определить, что же это самое "нечто" собой представляет. Этот процесс опирается уже на все ранее известное, познанное, на знания познающего субъекта. Субъект пробует, пытается выразить в терминах естественного языка, знаками описать то, что он ощутил, понял, узнал. Он старается определить, как можно точнее, свое полученное представление. В результате, у познающего субъекта получается языковое выражение, символьное представление изучаемого "нечто". В это формальное, символьное выражение он вкладывает вполне определенное содержание, отвечающее и соотносящееся со всеми его знаниями. Поскольку это выражение зависит от представлений субъекта, его знаний и от его способности ощущать, воспринимать, отражать реальность, постольку это представление вносит свое субъективное влияние. Следовательно, выражение - представление - понятие об изучаемом "нечто" является единством объективного и субъективного, при доминирующей роли объективного. Древние ученые изучали мир. Предметом их исследований была окружающая среда. Возникает вопрос: являлись ли такие явления, как электричество, ядерные реакции и т.п. предметом их изучения? Все эти явления существовали и тогда. Ответ будет таким: эти явления не являлись предметом познания, так как древние ученые только могли догадываться, подозревать об их существовании. Следовательно, предмет познания зависит и от возможностей познающего субъекта.

  • 2669. Исполнитель алгоритмов – человек
    Информация пополнение в коллекции 12.01.2009

    Пример. Передающий орган человека (эффектор) - голосовой аппарат (орган речи) - передает сообщения с помощью физических носителей - звуковых волн (15-20000 Гц). Воспринимающий орган (рецептор) - слуховые мембраны - воспринимают эти сигналы. Способ восприятия слуховой. Время реакции на сообщение составляет порядка 200 мс. до ответа или реакции, так как раздражение от сигналов проводится по нервным путям к мозгу, где они обрабатываются и затем ответ проводится к эффектору. Обработка сенсорных сигналов и выработка ответа на них происходит на четырех различных уровнях нервной системы: на уровне коры головного мозга, на уровне таламуса, на уровне продолговатого мозга, на уровне спинного мозга. Структура организации и функции головного мозга человека приведены ниже на рис. 1. Примечания: 1 - кора головного мозга (управление высшей нервной деятельностью); 2 - борозды коры головного мозга (преобразование входной информации в импульсы, передаваемые двигательной системе); 3 - таламус (управление вводом-выводом данных в кору головного мозга); 4 - средний мозг (ввод-вывод данных от органов чувств и импульсы управления мышцами); 5 - мозжечок (центр выработки выходных импульсов для двигательной системы); 6 - продолговатый мозг и мозговой мост (центр управления вводом-выводом данных в каналы связи спинного ствола); 7 - спинной ствол (канал связи для передачи данных от органов чувств и выходных импульсов управления мышцами).

  • 2670. Исполняемое Win32 приложение
    Дипломная работа пополнение в коллекции 10.06.2010

    Нечеткие когнитивные карты. Нечеткие когнитивные карты (fuzzy cognitive maps) были предложены Б. Коско в 1986 г. и используются для моделирования причинных взаимосвязей, выявленных между концептами некоторой области. В отличие от простых когнитивных карт, нечеткие когнитивные карты представляют собой нечеткий ориентированный граф, узлы которого являются нечеткими множествами. Направленные ребра графа не только отражают причинно-следственные связи между концептами, но и определяют степень влияния (вес) связываемых концептов. Активное использование нечетких когнитивных карт в качестве средства моделирования систем обусловлено возможностью наглядного представления анализируемой системы и легкостью интерпретации причинно-следственных связей между концептами. Основные проблемы связаны с процессом построения когнитивной карты, который не поддается формализации. Кроме того, необходимо доказать, что построенная когнитивная карта адекватна реальной моделируемой системе. Для решения данных проблем разработаны алгоритмы автоматического построения когнитивных карт на основе выборки данных.

  • 2671. Использование CD-ROM–дисков в качестве индентификатора
    Контрольная работа пополнение в коллекции 01.05.2010

    Изготавливаются StarForce CD-R по специальной технологии, которая позволяет одноименной защите в процессе запуска приложения сразу же определить: подлинный компакт-диск используется или нелегальная копия. Во втором случае - работа приложения будет приостановлена. Если же диск подлинный - защищенное приложение будет работать как задумано разработчиком и конечный пользователь даже не заметит присутствия защиты. Как было замечено, данные записываемые диски предназначены для использования совместно с версией защиты StarForce CD-R. В процессе установки модуль защиты автоматически внедряется в выполняемые файлы приложения, которое затем записывается на диски StarForce CD-R с помощью обыкновенных CD-RW дисководов или дупликаторов CD-R. По заявлению разработчика, подобного продукта нет у других поставщиков защитных технологий: ни в России, ни за рубежом. Идея защиты StarForce CD-R возникла достаточно давно, но разработка законченного коммерческого продукта, готового к выходу на рынок и удовлетворяющего самым современным требованиям надежности и программно-аппаратной совместимости, потребовала более года напряженной работы. Компания Protection Technology впервые продемонстрировала эту уникальную версию защиты на СОМТЕК 2002: от процесса установки и записи дисков StarForce CD-R до запуска защищенного приложения. Уже тогда защита была настолько функциональная, что копии дисков StarForce CD-R с защищенным приложением, клонирование с помощью таких программ как C1one CD, CDRWin, B1ind Write и других были неработоспособными. Защищенный диск также нельзя было запустить с помощью эмуляторов CD-ROM.

  • 2672. Использование CGI при создании интерактивных интерфейсов
    Информация пополнение в коллекции 12.01.2009

    char *makeword(char *line, char stop) {
    /* Предназначена для выделения части строки, ограниченной "стоп-символами"*/
    int x = 0,y;
    char *word = (char *) malloc(sizeof(char) * (strlen(line) + 1));
    for(x=0;((line[x]) && (line[x] != stop));x++)
    word[x] = line[x];
    word[x] = '\0';
    if(line[x]) ++x;
    y=0;

    while(line[y++] = line[x++]);
    return word;
    }

    char *fmakeword(FILE *f, char stop, int *cl) {
    /* Предназначена для выделения строки, ограниченной "стоп-символом" stop, из потока f длиной cl.
    */
    int wsize;
    char *word;
    int ll;

    wsize = 102400;
    ll=0;
    word = (char *) malloc(sizeof(char) * (wsize + 1));

    while(1) {
    word[ll] = (char)fgetc(f);
    if(ll==wsize) {
    word[ll+1] = '\0';
    wsize+=102400;
    word = (char *)realloc(word,sizeof(char)*(wsize+1));
    }
    --(*cl);
    if((word[ll] == stop) || (feof(f)) || (!(*cl))) {
    if(word[ll] != stop) ll++;
    word[ll] = '\0';
    return word;
    }
    ++ll;
    }
    }


    char x2c(char *what) {
    /* Предназначена для преобразования шестнадцатиричного кода символа в код символа
    */
    register char digit;

    digit = (what[0] >= 'A' ? ((what[0] & 0xdf) - 'A')+10 : (what[0] - '0'));
    digit *= 16;
    digit += (what[1] >= 'A' ? ((what[1] & 0xdf) - 'A')+10 : (what[1] - '0'));
    return(digit);
    }

    void unescape_url(char *url) {

    register int x,y;

    for(x=0,y=0;url[y];++x,++y) {
    if((url[x] = url[y]) == '%') {
    url[x] = x2c(&url[y+1]);
    y+=2;
    }
    }
    url[x] = '\0';
    }

    void plustospace(char *str) {
    /*замена символов "+" на символ "пробел"*/
    register int x;

    for(x=0;str[x];x++) if(str[x] == '+') str[x] = ' ';
    }

  • 2673. Использование COM-объектов в хранимых процедурах SQL Server
    Статья пополнение в коллекции 12.01.2009

    В качестве COM-объекта возьмем ActiveX-компонент CryptLib, который можно взять на данном сайте http://www.activex.net.ru/activex/more.shtml#cryptlib и зарегистрировать в реестре стандартно через regsvr32.

  • 2674. Использование Excel
    Информация пополнение в коллекции 12.01.2009

    КлавишаSHIFTCTRLCTRL+
    SHIFTALT+ SHIFTF1Вывести справку или запустить мастер ответовСправка типа «Что это?»Вставить новый листF2Перейти к правке содержимого ячейки и строки формулПерейти к правке примечания ячейкиВывести окно СведенияF3Вставить имя в формулуЗапустить мастер функцийПрисвоить имяСоздать имена по тексту ячеекF4Повторить последнее действиеПовторить последний переход или поискЗакрыть окноF5Выполнить команду Перейти (меню Правка)Выполнить команду Найти (меню Правка)Восстановить исходный размер окнаF6Перейти в следующую область окнаПерейти в предыдущую область окнаПерейти в следующую книгуПерейти в предыдущую книгуF7Выполнить команду Орфография (меню Сервис)Выполнить команду Переместить (оконное меню документа)F8Включить режим расширения выделенной областиВключить режим перехода к следующему участку выделяемой областиВыполнить команду Размер (оконное меню документа)F9Пересчитать все листы во всех открытых книгахПересчитать текущий листСвернуть окно документаF10Перейти в строку менюВывести контекстное менюРазвернуть окно документаF11Создать диаграммуF12Выполнить команду Сохранить как (меню Файл)Выполнить команду Сохранить (меню Файл)Выполнить команду Открыть (меню Файл)Выполнить команду Печать (меню Файл)

    1. «Горячие» клавиши
    ОперацияСочетание клавишКлавиши для правки содержимого ячеек или строки формулВвести набранные данные в ячейкуENTERУдалить набранные данныеESCПовторить последнее действиеF4 или Ctrl+YНачать новый абзац в текущей ячейкеALT+ENTERВставить в ячейку символ табуляцииCTRL+ALT+TABУдалить выделенные символы или символ слева от курсораBACKSPACEУдалить выделенные символы или символ справа от курсораDELETEУдалить символы справа от курсора до конца строкиCTRL+DELETEПереместить курсор на один символ вверх, вниз, влево или вправоКлавиши со стрелкамиПереместить курсор в начало строкиHOMEПерейти к правке примечания ячейкиSHIFT+F2Создать имена по тексту ячеекCTRL+SHIFT+F3Заполнить внизCTRL+ВЗаполнить вправоCTRL+КЗаполнить выделенные ячейки набранным значениемCTRL+ENTERВвести данные в ячейку и перейти к ячейке, расположенной снизуENTERВвести данные в ячейку и перейти к ячейке, расположенной сверхуSHIFT+ENTERВвести данные в ячейку и перейти к ячейке, расположенной справаTABВвести данные в ячейку и перейти к ячейке, расположенной слеваSHIFT+TABНачать формулу=Перейти в режим правки содержимого ячейкиF2Очистить строку формул после указания ячейки или удалить в строке формул символ слева от курсораBACKSPACEВставить имя в формулуF3Присвоить имяCTRL+F3Пересчитать все листы во всех открытых книгахF9 или CTRL+=Пересчитать текущий листSHIFT+F9Выполнить автосуммированиеALT+ =Ввести текущую датуCTRL+;Ввести текущее времяCTRL+SHIFT+:Отменить результаты правки ячейки или строки формулESCЗавершить правку ячейкиENTERНачать новый абзацALT+ENTERВставить символ табуляцииCTRL+ALT+TABСкопировать содержимое верхней ячейки в текущую ячейку или в строку формулCTRL+SHIFT+"Переключить режимы отображения значения ячейки и формулы ячейкиCTRL+`(знак левой кавычки)Скопировать формулу верхней ячейки в текущую ячейку или в строку формулCTRL+' (апостроф)Ввести набранную формулу в качестве формулы массиваCTRL+SHIFT+ENTERПерейти к шагу 2 мастера функций, после набора в формуле имени функцииCTRL+ФВставить в круглых скобках список аргументов, после набора в формуле имени функцииCTRL+SHIFT+ФОтобразить список автовводаALT+СТРЕЛКА ВНИЗКлавиши для форматирования данныхВыполнить команду Стиль (меню Формат)ALT+' (апостроф)Выполнить команду Ячейки (меню Формат)CTRL+1Выполнить форматирование общим числовым форматомCTRL+SHIFT+~Выполнить форматирование денежным форматом с двумя десятичными знаками после точки (отрицательные числа отображаются в круглых скобках)CTRL+SHIFT+$Выполнить форматирование процентным форматом с отсутствующей дробной частьюCTRL+SHIFT+%Выполнить форматирование научным форматом с двумя десятичными знаками после запятойCTRL+SHIFT+^Выполнить форматирование форматом для дат с полями дня, месяца и годаCTRL+SHIFT+#Выполнить форматирование форматом для времени с полями часов и минут и индексами A.M. или P.M.CTRL+SHIFT+@Выполнить форматирование форматом с двумя десятичными знаками после запятойCTRL+SHIFT+!Вставить рамку структурыCTRL+SHIFT+&Удалить все границыCTRL+SHIFT+_Выполнить или удалить форматирование жирным шрифтомCTRL+ИВыполнить или отменить форматирование курсивомCTRL+ШПодчеркнуть текст или удалить линию подчеркиванияCTRL+ГПеречеркнуть текст или удалить линию перечеркиванияCTRL+5Скрыть строкиCTRL+9Показать строкиCTRL+SHIFT+(Скрыть столбцыCTRL+0 (ноль)Показать столбцыCTRL+SHIFT+)
    1. Некоторые функции в EXCEL
    Ниже приведен краткий перечень функций, которые представляют определенный интерес и не совсем понятны с первого взгляда. Более полный список функций см. в Приложении к данному пособию «Функции Microsoft Excel».

    1. Математические функции
  • 2675. Использование flash – технологий при разработке сайта
    Реферат пополнение в коллекции 09.12.2008

    разработки в других средствах рисования графики или редакторах Web дизайна, то можно отметить ряд преимуществ перед ними, которыми по некоторой мере Flash получил свою популярность:

    1. Использование обозначений для элементов, которые появляются больше одного раза.
    2. Объединение кадров в действиях перемещения (motion tweens), которые позволяет автоматически просчитать некоторые промежуточные моменты перемещения, для ускорения разработки проектов.
    3. Объединение кадров в действиях трансформации (shape tweens), которые позволяет автоматически просчитать некоторые промежуточные моменты трансформации объектов, для ускорения разработки проектов.
    4. Сокращение числа различных типов линий (пунктир, точки и т.п). Линии, нарисованные инструментом карандаш требуют меньше памяти, чем мазки кистью.
    5. Использование слоёв, для разбиения перекрывающихся объектов клипа.
    6. Сокращение числа различных шрифтов и стилей, путём преобразования их в объекты векторной графики.
    7. Применение звукового формата mp3, как самого высококачественного и экономного музыкального формата.
    8. Использование возможности анимации растровых изображений, или для статических элементов закраски объектов и фона.
    9. Применение сценариев (Actions Script) вплоть до вставка их в отдельные кадры фильма.
    10. Возможность сгруппировывать объекты на различных слоях.
    11. Использование встроенных инструментов для изменения цветовых эффектов одного и того же объекта.
    12. Использование единой палитры web-safe, во избежание расхождений с цветами броузеров.
    13. Применение компонента управления проектом Library, который позволяет быстро найти любой объект и поменять его свойства.
  • 2676. Использование Internet/intranet технологий для организации доступа к базам данных
    Дипломная работа пополнение в коллекции 12.01.2009

    Базы данных настолько тесно вошли в нашу жизнь, что без их помощи не мыслится деятельность ни одной организации. С появлением локальных сетей, подключением таких сетей к Internet, созданием внутрикорпоративных сетей на базе intranet, появляется возможность с любого рабочего места организации получить доступ к информационному ресурсу сети, такому как база данных. Однако, при попытке использовать существующие базы данных возникают проблемы связанные с требованием однородности рабочих мест (для запуска "родных" интерфейсов), большим трафиком в сети (доступ идет напрямую к файлам базы данных), загрузкой файлового сервера и невозможностью удаленной работы (например, командированных сотрудников). Так, для каждой используемой базы данных необходим свой специфический клиент, такой как модуль времени исполнения или исполняемый файл, реализующий функциональность клиента. Клиентский компьютер должен быть достаточно мощным, для того чтобы справиться с обработкой функциональности клиента. Решением проблемы является использование унифицированного интерфейса WWW для доступа к информационным ресурсам организации [4].

  • 2677. Использование JAVA-технологий для разработки графических приложений
    Курсовой проект пополнение в коллекции 23.11.2009

    В системе пакетов и классов Java 2D, основа, которой класс Graphics2D пакета java.awt, имеется несколько принципиально новых положений.

    1. Кроме координатной системы, принятой в классе Graphics и названной координатным пространством пользователя (User Space), введена еще система координат устройства вывода (Device Space): экрана монитора, принтера. Методы класса Graphics2D автоматически переводят (transform) систему координат пользователя в систему координат устройства при выводе графики.
    2. Преобразование координат пользователя в координаты устройства можно задать "вручную", причем преобразованием способно служить любое аффинное преобразование плоскости, в частности, поворот на любой угол и/или сжатие/растяжение. Оно определяется как объект класса AffineTransform. Его можно установить как преобразование по умолчанию методом setTransform(). Возможно выполнять преобразование "на лету" методами transform и translate и делать композицию преобразований методом concatenate().
    3. Поскольку аффинное преобразование вещественно, координаты задаются вещественными, а не целыми числами.
    4. Графические примитивы: прямоугольник, овал, дуга и др., реализуют теперь новый интерфейс shape пакета java.awt. Для их вычерчивания можно использовать новый единый для всех фигур метод draw, аргументом которого способен служить любой объект, реализовавший интерфейс shape. Введен метод fill, заполняющий фигуры объекты класса, реализовавшего интерфейс shape.
    5. Для вычерчивания (stroke) линий введено понятие пера (реп). Свойства пера описывает интерфейс stroke. Класс Basicstroke реализует этот интерфейс. Перо обладает четырьмя характеристиками:
    6. оно имеет толщину (width) в один (по умолчанию) или несколько пикселей;
    7. оно может закончить линию (end cap) закруглением статическая константа CAP_ROUND, прямым обрезом CAP_SQUARE (по умолчанию), или не фиксировать определенный способ окончания CAP_BUTT;
    8. оно может сопрягать линии (line joins) закруглением статическая константа JOIN_ROOND, отрезком прямой JOIN_BEVEL, или просто состыковывать JOIN_MITER (по умолчанию);
    9. оно может чертить линию различными пунктирами (dash) и штрих-пунктирами, длины штрихов и промежутков задаются в массиве, элементы массива с четными индексами задают длину штриха, с нечетными индексами длину промежутка между штрихами.
    10. Методы заполнения фигур описаны в интерфейсе Paint. Три класса реализуют этот интерфейс. Класс color реализует его сплошной (solid) заливкой, класс GradientPaint градиентным (gradient) заполнением, при котором цвет плавно меняется от одной заданной точки к другой заданной точке, класс Texturepaint заполнением по предварительно заданному образцу (pattern fill).
    11. Буквы текста понимаются как фигуры, т. е. объекты, реализующие интерфейс shape, и могут вычерчиваться методом draw с использованием всех возможностей этого метода. При их вычерчивании применяется перо, все методы заполнения и преобразования.
    12. Кроме имени, стиля и размера, шрифт получил много дополнительных атрибутов, например, преобразование координат, подчеркивание или перечеркивание текста, вывод текста справа налево. Цвет текста и его фона являются теперь атрибутами самого текста, а не графического контекста. Можно задать разную ширину символов шрифта, надстрочные и подстрочные индексы. Атрибуты устанавливаются константами класса TextAttribute.
    13. Процесс визуализации (rendering) регулируется правилами (hints), определенными Константами класса RenderingHints.
  • 2678. Использование MS Project для определения критического пути проекта
    Курсовой проект пополнение в коллекции 12.07.2007
  • 2679. Использование MySQL для создания базы данных электронного магазина, торгующего компьютерной техникой
    Информация пополнение в коллекции 23.07.2010
  • 2680. Использование OpenGL
    Курсовой проект пополнение в коллекции 19.02.2007

    Кроме того, частота обновления отображаемой видеоинформации является постоянной величиной, которая может иметь некоторые неожиданные последствия с точки зрения производительности. Например, при периоде обновления информации, отображаемой на мониторе, равной 1/60 доли секунды и при постоянной скорости передачи кадров вы можете работать со скоростями 60 fps, 30 fps, 20 fps, 15 fps, 12 fps и т. д. (60/1, 60/2, 60/3, 60/4, 60/5, и т. д.). Это означает, что если вы пишете прикладную программу и постепенно добавляете к ней новые функциональные возможности (предположим, что эта программа имитатор полета, и вы добавляете наземный пейзаж), то сначала каждая новая добавляемая деталь не будет оказывать никакого эффекта на суммарную производительность вы все равно получаете скорость передачи кадров, равную 60 fps. Затем, когда вы добавляете еще одну новую деталь, система уже не может нарисовать все это в течение 1/60 доли секунды, и анимация резко замедляется с 60 fps до 30 fps, поскольку она пропускает первый возможный момент смены буферов. Аналогичная ситуация происходит, когда время рисования одного кадра становится больше, чем 1/30 доля секунды скорость передачи кадров анимации скачком уменьшается от 30 fps до 20 fps.