Составьте программу заменяющую меньшее из двух данных чисел с удвоенной суммой, а большее - удвоенной разностью этих чисел

Тема: Технологии обработки и хранения больших массивов данных Введение: В современном информационном обществе объемы данных растут с каждым днем. Организации и компании сталкиваются с необходимостью обработки и хранения больших массивов данных для принятия обоснованных решений и оптимизации своей деятельности. В данном реферате мы рассмотрим различные технологии, используемые для обработки и хранения больших данных, и их применение в различных сферах. Основная часть: 1. Облачные технологии: - Облачные вычисления предоставляют возможность хранить и обрабатывать большие объемы данных на удаленных серверах. - Примеры облачных платформ: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform. - Преимущества облачных технологий: масштабируемость, гибкость, высокая доступность данных. 2. Базы данных больших данных (Big Data): - Базы данных больших данных предназначены для хранения и обработки огромных объемов данных, которые не могут быть эффективно обработаны с использованием традиционных баз данных. - Примеры баз данных больших данных: Apache Hadoop, Apache Cassandra, MongoDB. - Преимущества баз данных больших данных: способность обрабатывать структурированные и неструктурированные данные, высокая производительность. 3. Аналитика больших данных: - Аналитика больших данных позволяет извлекать ценную информацию из больших объемов данных. - Методы аналитики больших данных включают машинное обучение, анализ текстов, анализ социальных сетей и другие. - Применение аналитики больших данных: прогнозирование трендов, оптимизация бизнес-процессов, персонализация предложений. Заключение: Технологии обработки и хранения больших массивов данных играют важную роль в современном информационном обществе. Облачные технологии, базы данных больших данных и аналитика больших данных предоставляют организациям и компаниям возможность эффективно работать с огромными объемами данных. Дальнейшее развитие этих технологий будет способствовать улучшению процессов принятия решений и развитию инноваций. Подсказки: 1. Исследуйте примеры успешного применения облачных технологий в различных отраслях, таких как финансы, здравоохранение и транспорт. 2. Рассмотрите примеры использования баз данных больших данных для анализа социальных сетей и прогнозирования трендов в маркетинге. 3. Изучите применение аналитики больших данных в области медицины и разработки лекарств для более глубокого понимания ее потенциала.

Отчет по практике по ПМ 02 "Организация сетевого администрирования на базе ГБПОУ "Горловский колледж промышленных технологий" Введение: В рамках практики по дисциплине "Организация сетевого администрирования" была проведена работа в ГБПОУ "Горловский колледж промышленных технологий". Целью практики было приобретение практических навыков в области настройки и администрирования компьютерных сетей. 1. Анализ сетевой инфраструктуры: В ходе практики был проведен анализ сетевой инфраструктуры колледжа. Было выявлено, что сеть организована на основе локальной сети Ethernet с использованием коммутаторов и маршрутизаторов. Сеть разделена на несколько подсетей для обеспечения безопасности и оптимизации трафика. 2. Настройка сетевого оборудования: В рамках практики была проведена настройка сетевого оборудования. Были настроены коммутаторы для обеспечения взаимодействия между устройствами внутри сети. Также были настроены маршрутизаторы для обеспечения связи между различными подсетями. 3. Установка и настройка серверов: В ходе практики были установлены и настроены серверы для обеспечения различных сервисов в сети колледжа. Был установлен сервер доменных служб для обеспечения централизованного управления пользователями и ресурсами. Также был установлен сервер файловых служб для обеспечения общего доступа к файлам и папкам. 4. Обеспечение безопасности сети: В рамках практики были приняты меры по обеспечению безопасности сети. Были настроены правила брандмауэра для фильтрации трафика и предотвращения несанкционированного доступа. Также были настроены механизмы аутентификации и авторизации для контроля доступа пользователей к сетевым ресурсам. 5. Мониторинг и управление сетью: В ходе практики были настроены инструменты мониторинга и управления сетью. Был установлен и настроен система мониторинга сетевых устройств для контроля состояния сети и выявления возможных проблем. Также были настроены инструменты удаленного управления для удобного администрирования сети. Заключение: В результате практики были приобретены практические навыки в области настройки и администрирования компьютерных сетей. Была проведена настройка сетевого оборудования, установка и настройка серверов, обеспечение безопасности сети, а также настройка инструментов мониторинга и управления сетью. Полученный опыт будет полезен для дальнейшей работы в области сетевого администрирования.

Для определения трудоемкости единицы продукции по плану и фактически, мы должны разделить общую трудоемкость на объем выпуска продукции. Трудоемкость единицы продукции по плану: Трудоемкость всего выпуска продукции по плану - 30 тыс. часов Плановый объем выпуска - 200 штук Трудоемкость единицы продукции по плану = 30,000 / 200 = 150 часов/шт. Трудоемкость единицы продукции фактически: Фактическая трудоемкость всего выпуска продукции - 26 тыс. часов Фактический объем выпуска - 220 штук Трудоемкость единицы продукции фактически = 26,000 / 220 = 118.18 часов/шт. Теперь мы можем рассчитать рост производительности труда, сравнивая трудоемкость единицы продукции по плану и фактически. Рост производительности труда = (Трудоемкость единицы продукции по плану - Трудоемкость единицы продукции фактически) / Трудоемкость единицы продукции по плану * 100 Рост производительности труда = (150 - 118.18) / 150 * 100 = 21.21% Таким образом, рост производительности труда составляет 21.21%.

Все варианты ответов верны. Функция DataLoader в PyTorch выполняет несколько функций при загрузке данных: 1. Загрузка выбранного датасета из хранилища PyTorch. DataLoader позволяет загрузить данные из различных источников, таких как папки с изображениями или файлы с текстом, и преобразовать их в формат, понятный для PyTorch. 2. Приведение данных в формат torch.Tensor. DataLoader автоматически преобразует данные в формат torch.Tensor, который является основным типом данных для работы с нейронными сетями в PyTorch. Это позволяет эффективно выполнять вычисления на графическом процессоре (GPU) и использовать различные операции, оптимизированные для работы с тензорами. 3. Разбиение датасета на батчи перед подачей в сеть. DataLoader позволяет разбить датасет на небольшие части, называемые батчами. Это полезно при обучении нейронных сетей, так как позволяет эффективно использовать память и ускоряет процесс обучения. 4. Перемешивание датасета перед разбиением на батчи. DataLoader может перемешивать данные перед разбиением на батчи. Это полезно, чтобы сеть не запоминала порядок примеров и не зависела от него при обучении. Перемешивание данных помогает улучшить обобщающую способность модели.