Структуры и Алгоритмы Обработки Данных. линейные Структуры

Учебное пособие содержит 6 лабораторных работ, посвященных линейным структурам данных. Среди них динамические массивы, односвязный линейный список, стек, очередь, множества. В лабораторных работах предлагается 30 вариантов заданий для закрепления темы лабораторной работы. Каждая лабораторная работа сопровождается краткими теоретическими сведениями по теме, а также иллюстрируется решением типичных примеров. Каждый пример содержит условие задачи, изложение алгоритма (принципа) решения задачи, макет формы с описанием необходимых компонентов, листинг программного кода решения данной задачи. Для удобства и эффективного применения различных структур данных в учебном пособии предлагаются программные модули реализации следующих структур: динамический массив, сортировка динамических массивов, линейный список, стек, очередь

Учебное пособие содержит 6 лабораторных работ, посвященных линейным структурам данных. Среди них динамические массивы, односвязный линейный список, стек, очередь, множества. В лабораторных работах предлагается 30 вариантов заданий для закрепления темы лабораторной работы. Каждая лабораторная работа сопровождается краткими теоритическими сведениями по теме, а также иллюстрируется решением типичных примеров. Каждый пример содержит условие задачи, изложение алгоритма (принципа) решения задачи, макет формы с описанием необходимых компонентов, листинг программного кода решения данной задачи • Для удобства и эффективного применения различных структур данных в учебном пособии предлагаются программные модули реализации следующих структур: динамический массив, сортировка динамических массивов, линейный список, стек, очередь

В данном учебном пособии рассматриваются некоторые методы и алгоритмы обработки данных, последовательность решения задач обработки и анализа данных для создания модели поведения объекта с учетом всех компонент его математической модели. Описываются виды технологических методов использования программно-аппаратных средств для решения задач в этой области. Рассматриваются алгоритмы распределений, регрессий временных рядов, их преобразование с целью получения математических моделей и прогноза поведения информационно-экономических систем (объектов). Соответствует требованиям Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования последнего поколения. Для студентов экономических специальностей, специалистов, аспирантов

Рассмотрены математические основы анализа вычислительной сложности алгоритмов, типовые структуры данных для представления множеств: массивы и динамические списковые структуры, стеки, очереди и деревья. Приведены методы решения комбинаторных задач и основные способы сокращения перебора, задачи поиска, сортировки и алгоритмы на графах • Для студентов факультета информатики и вычислительной техники по направлению подготовки бакалавров «Информатика и вычислительная техника», а также других направлений и профилей, связанных с разработкой программного обеспечения

Рассмотрены математические основы анализа вычислительной сложности алгоритмов, типовые структуры данных для представления множеств: массивы и динамические списковые структуры, стеки, очереди и деревья. Приведены методы решения комбинаторных задач и основные способы сокращения перебора, задачи поиска, сортировки и алгоритмы на графах • Для обучающихся среднего профессионального образования по специальностям «Программирование в компьютерных системах», «Информационные системы и программирование», а также других специальностей, связанных с разработкой программного обеспечения

В учебном пособии приводятся основные понятия и определения общей теории информационных систем, анализируется типовая структура систем извлечения информации и систем обработки информации, рассматриваются типовые задачи анализа данных в системах обработки информации и базовые подходы для их решения. Рассматриваются модели, методы и алгоритмы анализа данных, используемые в современных системах обработки информации. Представлены методы и алгоритмы, используемые при решении задач оценивания, регрессии и фильтрации, распознавания и кластеризации образов. Рассматриваются классические и современные реализации указанных алгоритмов в рамках статистического и детерминистского подходов. В книге и на сайте издательства приводятся примеры построения компьютерных моделей в среде MATLAB, представляющих программную реализацию алгоритмов анализа данных

Используйте политики и CiscoТ ACI для создания более гибких и настраиваемых центров обработки данных и получайте намного больше выгоды для своих бизнес-приложений! Справочное руководство посвящено проектированию центров обработки данных на основе политик и инфраструктуры с акцентом на приложениях. В книге изложены преимущества, архитектура, теория, концепции и методология центров обработки данных на основе политик. Демонстрируется использование сценариев Python и REST для автоматизации управления сетями и упрощения настройки сред ACI. Описываются аспекты проектирования виртуализированных центров обработки данных, систем для высокопроизводительных вычислений, сред со сверхмалыми задержками и крупномасштабных центров обработки данных. Рассматриваются вопросы, связанные с созданием гипервизоров и инфраструктур без виртуализации, демонстрируют интеграцию служб, а также усовершенствованные методы телеметрии для выявления и устранения проблем

Учебное пособие содержит описание алгоритмов сжатия данных без потерь, включающее классификацию этих алгоритмов, их обсуждение на концептуальном уровне и на уровне программной реализации, сравнительный анализ результатов их практического применения, рекомендации по выполнению курсового проекта по данной теме. Также обсуждаются смежные вопросы: особенности работы с двоичными данными, формирования заголовочной части сжатого файла, применение вспомогательных алгоритмов, повышающих эффективность сжатия, и объектно ориентированного подхода к реализации алгоритмов сжатия • Пособие предназначено для бакалавров направления «Программная инженерия»

В этом справочном руководстве эксперты по центрам обработки данных Cisco Люсиен Аврамов и Маурицио Портолани показывают, как получить все эти выгоды с помощью инфраструктуры с акцентом на приложениях (ACI) и таких технологий, как Python, REST и OpenStack. Авторы объясняют преимущества, архитектуру, теоретические основы, концепции и методологию центров обработки данных на основе политик. Они демонстрируют использование сценариев Python и REST для автоматизации управления сетями и упрощения настройки сред ACI.Основываясь на опыте развертывания инфраструктуры ACI в промышленных центрах данных, авторы описывают проблемы проектирования и методы их решения. Они описывают аспекты проектирования виртуализированных центров обработки данных, систем для высокопроизводительных вычислений, сред со сверхмалыми задержками и крупномасштабных центров обработки данных

В книге изложены систематизированные результаты исследования СВЧ-радиометрических самолетных и спутниковых измерений для организации радиофизического мониторинга окружающей среды. Приводятся новые алгоритмы, методы сортировки, классификации и тематической обработки данных с применением ЭВМ различных классов. Рассматриваются проблемы обнаружения, оконтуривания и пространственно-временной привязки аномальных образований на поверхности суши и океана

Эффективная обработка данных • Знакомство с особенностями MySQL 8 и методами их использования для обработки больших данных • Открытие новых возможностей MySQL 8 по управлению структурированными и неструктурированными большими данными • Интеграция MySQL 8 и Hadoop с целью эффективной об-работки данных • Изучение различных видов соединений и объединений для эффективной обработки больших данных • Ускорение обработки больших данных • Реализация высокодоступных решений для больших данных • Среди организаций, работающих с крупными объемами данных на регулярной основе, реляционная система управления базами данных MySQL стала популярным решением по обработке структурированных больших данных • В этой книге вы познакомитесь с тем, как администраторы баз данных могли бы использовать MySQL для обработки миллиардов записей и извлечения данных с производительностью, сравнимой или превосходящей коммерческие решения для СУБД с более высокими затратами