Предпроектная стадия разработки.Техническое задание на разработку:основные разделы

Конечно! Вот список книг, которые могут быть полезны для изучения основ программирования: 1. "Язык программирования C" - Брайан Керниган, Деннис Ритчи 2. "Структура и интерпретация компьютерных программ" - Харольд Абельсон, Джеральд Джей Сассман 3. "Python Crash Course: A Hands-On, Project-Based Introduction to Programming" - Эрик Мэтиз 4. "Java: A Beginner's Guide" - Герберт Шилдт 5. "JavaScript: The Good Parts" - Дуглас Крокфорд 6. "Head First Java" - Кэти Сьерра, Берт Бейтс 7. "Clean Code: A Handbook of Agile Software Craftsmanship" - Роберт Мартин 8. "Introduction to the Theory of Computation" - Майкл Сипсер 9. "Algorithms, Part I" - Роберт Седжвик, Кевин Уэйн 10. "The Pragmatic Programmer: Your Journey to Mastery" - Эндрю Хант, Дэвид Томас Пожалуйста, обратите внимание, что это только некоторые из множества книг, доступных по данной теме. Рекомендуется выбрать книгу, соответствующую вашим потребностям и языку программирования, который вы хотите изучить.

Конечно, вот пример кода на Python, который поможет Алисе решить задачу: ```python def calculate_candy_packages(chocolate_count, caramel_count): total_packages = 0 # Пока есть хотя бы одна упаковка шоколадных и одна упаковка карамельных конфет while chocolate_count >= 1 and caramel_count >= 1: total_packages += 1 chocolate_count -= 1 caramel_count -= 1 return total_packages # Ввод количества шоколадных и карамельных конфет chocolate_count = int(input("Введите количество шоколадных конфет: ")) caramel_count = int(input("Введите количество карамельных конфет: ")) # Вычисление количества упаковок конфет total_packages = calculate_candy_packages(chocolate_count, caramel_count) # Вывод результата print("Алисе потребуется", total_packages, "упаковок конфет") ``` Пользователю будет предложено ввести количество шоколадных и карамельных конфет. Затем функция `calculate_candy_packages` будет использована для вычисления общего количества упаковок конфет, которое понадобится Алисе. Результат будет выведен на экран.

Введение Языки программирования типа "скрипт" являются одним из наиболее популярных инструментов для разработки программного обеспечения. Они обладают рядом особенностей и принципов, которые определяют их структуру и функциональность. В данном реферате мы рассмотрим основные принципы построения языков программирования типа "скрипт" и их влияние на процесс разработки программного обеспечения. Основные принципы 1. Простота и лаконичность: Языки программирования типа "скрипт" стремятся быть простыми и легкими в использовании. Они предоставляют набор интуитивно понятных команд и конструкций, которые позволяют разработчикам быстро и эффективно создавать программы. Простота языка программирования типа "скрипт" позволяет сократить время разработки и упростить поддержку кода. 2. Интерпретируемость: Языки программирования типа "скрипт" обычно интерпретируются, а не компилируются. Это означает, что код на таком языке может быть выполнен непосредственно интерпретатором, без предварительной компиляции. Интерпретация позволяет разработчикам быстро проверять и тестировать свой код, а также обеспечивает возможность динамического изменения программы во время выполнения. 3. Динамическая типизация: Языки программирования типа "скрипт" обычно поддерживают динамическую типизацию, что означает, что тип переменной определяется во время выполнения программы. Это позволяет разработчикам гибко работать с данными и упрощает процесс программирования. Однако, динамическая типизация может привести к ошибкам во время выполнения, поэтому важно тщательно проверять типы данных в коде. 4. Обширная библиотека функций: Языки программирования типа "скрипт" обычно предоставляют обширную библиотеку функций, которая содержит готовые решения для различных задач. Это позволяет разработчикам использовать уже существующие функции и методы, вместо написания кода с нуля. Библиотеки функций также способствуют повышению производительности и эффективности разработки. Подсказки: 1. Изучите примеры использования языков программирования типа "скрипт" в различных областях, таких как веб-разработка, автоматизация задач и анализ данных. Это поможет вам лучше понять принципы и возможности таких языков. 2. Обратите внимание на различные инструменты и среды разработки, которые поддерживают языки программирования типа "скрипт". Они могут предоставить дополнительные функциональные возможности и упростить процесс разработки. 3. Изучите преимущества и недостатки языков программирования типа "скрипт" по сравнению с другими типами языков. Это поможет вам сделать обоснованный выбор при выборе языка для конкретного проекта.

Лабораторная работа: Исследование работы простейшей нейросети Цель работы: Изучить принципы работы простейшей нейросети и провести эксперименты для оценки ее эффективности. Введение: Нейронные сети - это математические модели, которые имитируют работу нервной системы человека. Они состоят из нейронов, которые соединены между собой и передают сигналы друг другу. Простейшая нейросеть состоит из одного нейрона, который принимает входные данные, обрабатывает их и выдает выходной сигнал. Материалы и методы: 1. Python - язык программирования, используемый для создания нейросетей. 2. Библиотека TensorFlow - для создания и обучения нейросетей. 3. Данные для обучения и тестирования нейросети. Шаги работы: 1. Загрузка данных: В данной работе мы будем использовать набор данных MNIST, который содержит изображения рукописных цифр от 0 до 9. Этот набор данных широко используется для обучения нейросетей в области компьютерного зрения. 2. Подготовка данных: Данные изображений будут преобразованы в числовой формат и нормализованы для облегчения обработки нейросетью. 3. Создание модели нейросети: Мы создадим простую нейросеть с одним скрытым слоем и одним выходным слоем. Каждый слой будет содержать несколько нейронов. 4. Обучение нейросети: Мы будем использовать метод обратного распространения ошибки для обучения нейросети на тренировочных данных. Этот метод позволяет нейросети корректировать веса связей между нейронами, чтобы минимизировать ошибку предсказания. 5. Оценка эффективности нейросети: Мы проверим точность предсказания нейросети на тестовых данных и сравним ее с другими алгоритмами классификации. Расчеты: Для оценки эффективности нейросети можно использовать метрику точности (accuracy), которая показывает, насколько хорошо нейросеть предсказывает правильные классы. Для расчета точности можно использовать следующую формулу: Точность = (Количество правильных предсказаний / Общее количество предсказаний) * 100 Например, если нейросеть правильно предсказала 90 из 100 изображений, то точность составит (90 / 100) * 100 = 90%. Заключение: В данной лабораторной работе мы изучили принципы работы простейшей нейросети и провели эксперименты для оценки ее эффективности. Мы использовали набор данных MNIST для обучения и тестирования нейросети, а также расчитали точность предсказания. Полученные результаты позволяют сделать вывод о том, насколько хорошо нейросеть справляется с классификацией рукописных цифр. Дополнительные исследования: 1. Изучение различных архитектур нейросетей и их влияния на точность предсказания. 2. Исследование влияния размера обучающей выборки на эффективность нейросети. 3. Сравнение производительности нейросети с другими алгоритмами классификации, такими как метод опорных векторов или случайный лес. Обратите внимание, что для проведения этих дополнительных исследований может потребоваться дополнительное время и ресурсы.