Принципы построения языков программирования типа «скрипт»

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.

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.

Конечно, я могу помочь вам с этой задачей. Вам потребуется написать программу на языке программирования, чтобы решить эту задачу. Вот пример решения на языке Python: ```python def find_longest_substring(input_string): longest_substring = "" current_substring = "" for char in input_string: if char == 'X' or char == 'I' or char == 'V': current_substring += char else: if 'XV' not in current_substring and len(current_substring) > len(longest_substring): longest_substring = current_substring current_substring = "" if 'XV' not in current_substring and len(current_substring) > len(longest_substring): longest_substring = current_substring return longest_substring input_filename = input("Введите имя файла: ") output_filename = "output.txt" with open(input_filename, 'r') as input_file: input_lines = input_file.readlines() output_lines = [] for line in input_lines: line = line.strip() longest_substring = find_longest_substring(line) output_lines.append(longest_substring) with open(output_filename, 'w') as output_file: for line in output_lines: output_file.write(line + "\n") print("Результаты записаны в файл output.txt.") ``` Вы можете сохранить этот код в файле с расширением .py и запустить его, чтобы решить задачу. Программа попросит вас ввести имя файла с входными данными, а затем создаст файл output.txt с результатами.