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

Монография посвящена методам, алгоритмам и программным структурам повышения производительности вычислений гетерогенных компьютерных систем обработки данных. Исследуются вопросы оценки времени выполнения алгоритмов, вопросы разработки алгоритмов декомпозиции задач на этапы, исследуются вопросы кэширования данных и принятия решений о переносе вычислений на графический процессор. Рассматривается метод проектирования программного обеспечения гетерогенных компьютерных систем. Приводятся результаты экспериментальных исследований и методы тестирования разработанного программного обеспечения • Монография предназначена для инженеров и аспирантов, специализирующихся в области проектирования вычислительных систем и разработки программных структур параллельных и распределенных вычислений, а также для студентов соответствующих специальностей

Основная цель книги - ознакомить читателя с наиболее эффективными и апробированными классическими и новыми стохастическими и детерминированными методами оценки и прогнозирования, научить использовать эти методы при решении конкретных задач обработки данных • Изложены основные понятия параметрической и непараметрической статистики, а также некоторые новые методы робастного оценивания, учета априорной информации и прогнозирования, включая алгоритмы их численной реализации. Представлены основы нового направления обработки данных - метрического анализа, позволяющего решать задачи интерполяции, восстановления и прогнозирования функций одной и многих переменных на основе эффективного использования информации стохастического и детерминированного характеров об исследуемой функциональной зависимости

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

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