JAVA_15
13.05.2019
Начало Чт 09 май 2019 14:36:59
Продолжения в Netjava5 Чт 09 май 2019 14:35:24
[ реактивные двигатели, как причина дезорганизации рейса SSJ-100 ]
Напомню, то что в таких скобках [] моё личное мнение.
// https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%98%D0%BD%D1%84%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%B2%D1%83%D0%BA
Инфразвук (от лат. infra — ниже, под) — звуковые волны, имеющие частоту ниже воспринимаемой человеческим ухом. Поскольку обычно человеческое ухо способно слышать звуки в диапазоне частот 16—20'000 Гц, за верхнюю границу частотного диапазона инфразвука обычно принимают 16 Гц[1]. Нижняя же граница инфразвукового диапазона условно определена как 0,001 Гц. Практический интерес могут представлять колебания от десятых и даже сотых долей герц, то есть с периодами в десятки секунд.
инфразвук вызывает вибрацию крупных объектов, так как входит в резонанс с ними.
Было такое в бане в детстве. Ужас.
Перечисленные особенности инфразвука затрудняют борьбу с ним, поскольку обычные способы противошумовой борьбы (звукопоглощение, звукоизоляция, удаление от источника звука) против инфразвука малоэффективны.
Инфразвук, образующийся в море, называют одной из возможных причин появления «летучих голландцев» — судов, покинутых экипажем в открытом море в ситуации, когда физической опасности судну нет[3] (см. Бермудский треугольник, Корабль-призрак). колебания десятых долей герц
Влияние инфразвука на человека
zyq108.com›blog/21002
Практический интерес могут представлять колебания от десятых и даже сотых долей Гц, т. е. с периодами в десяток секунд. Инфразвук содержится в шуме атмосферы, леса и моря. Источником инфразвуковых колебаний являются грозовые разряды (гром),а также взрывы и орудийные выстрелы. ... Собственная частота колебаний тела человека составляет примерно 8-15 герц. Грубо говоря, это означает, что каждое движение каждой мышцы вызывает затухающую микросудорогу всего тела с частотой его собственных колебаний. Когда на организм начинают воздействовать инфразвуком, колебания тела попадают в резонанс, и амплитуда микросудорог увеличивается в десятки раз. Скрыть
http://www.ivdon.ru/uploads/article/pdf/32_alekseev.pdf_64898b3e4e.pdf
Это инфразвук в помощь окулистам.
http://rhythmodynamics.com/articles/experiences_Hertz.htm
Герц, ах как жаль, он мог бы стать...
http://ru.solverbook.com/spravochnik/mexanika/mexa...uzhdennye-kolebaniya-rezonans/
Есть такое. Резонанс – это явление резкого возрастания амплитуды вынужденных колебаний при приближении частоты вынуждающей силы к собственной частоте колебательной системы. [Ведь при одинаковой энергии источник.]
Задание На конец пружины горизонтального маятника, груз которого имеет массу 1 кг, действует переменная сила, частота колебаний которой равна 16 Гц. Будет ли при этом наблюдаться резонанс, если жесткость пружины 400 Н/м.
Решение Определим собственную частоту колебательной системы по формуле:
\[{\nu }_0=\frac{1}{2\pi }\sqrt{\frac{k}{m}};\]
Гц
Так как частота внешней силы не равна собственной частоте системы, явление резонанса наблюдаться не будет.
Ответ Явление резонанса наблюдаться не будет.
Вынужденные колебания — Википедия
Вынужденные колебания — колебания, происходящие под воздействием внешних периодических сил. Автоколебания отличаются от вынужденных колебаний тем, что последние вызваны периодическим внешним воздействием и происходят с частотой этого воздействия, в то время как возникновение автоколебаний и их частота определяются внутренними свойствами самой автоколебательной системы. Скрыть
Второй закон Ньютона для такого осциллятора запишется в виде: m a = k x + F 0 cos ( t ) {\displaystyle ma=-kx+F_{0}\cos \left(\Omega t\right)} ma = -kx + F_0 \cos\left(\Omega t\right). Если ввести обозначения: 0 2 = k m , 0 = F 0 m {\displaystyle \omega _{0}^{2}={\frac {k}{m}},\quad \Phi _{0}={\frac {F_{0}}{m}}} \omega_0^2=\frac km, \quad \Phi_0=\frac{F_0}{m} и заменить ускорение на вторую производную от координаты по времени, то получим следующее обыкновенное дифференциальное уравнение:
x Ё + 0 2 x = 0 cos ( t ) {\displaystyle {\ddot {x}}+\omega _{0}^{2}x=\Phi _{0}\cos(\Omega t)}
Здесь https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D...%D0%BD%D0%BA%D1%86%D0%B8%D0%B8
Производная функции
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%92%D1%82%D0%BE%D...%D1%8E%D1%82%D0%BE%D0%BD%D0%B0
Здесь Второй закон Ньютона
Второй закон Ньютона — дифференциальный закон механического движения, описывающий зависимость ускорения тела от равнодействующей всех приложенных к телу сил и массы тела. Один из трёх законов Ньютона. Основной закон динамики[1]
В квантовой механике
Законы ньютоновской динамики, в том числе второй закон Ньютона, неприменимы, если длина волны де Бройля рассматриваемого объекта соизмерима с характерными размерами области, в которой изучается его движение. В этом случае необходимо пользоваться квантовомеханическими законами[48].
Тем не менее, второй закон Ньютона при определённых условиях актуален применительно к движению волнового пакета в квантовой механике. Если потенциальная энергия волнового пакета пренебрежимо мало изменяется в области нахождения пакета, то производная по времени среднего значения импульса пакета будет равна силе, понимаемой как градиент потенциальной энергии, взятый с обратным знаком (теорема Эренфеста).
Видоизменённый второй закон Ньютона используется и при квантовомеханическом описании движения электронов в кристаллической решётке. Взаимодействие электрона с периодическим электромагнитным полем решётки при этом учитывается введением понятия эффективной массы.
А ниже
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%92%D1%82%D0%BE%D...%D0%B0%D0%BC%D0%B8%D0%BA%D0%B8
Второе начало термодинамики (второй закон термодинамики) устанавливает существование энтропии[1] как функции состояния термодинамической системы и вводит понятие абсолютной термодинамической температуры[2], то есть «второе начало представляет собой закон об энтропии»[3] и её свойствах[4]. В изолированной системе энтропия остаётся либо неизменной, либо возрастает (в неравновесных процессах[3]), достигая максимума при установлении термодинамического равновесия (закон возрастания энтропии)[5][6][2]. Встречающиеся в литературе различные формулировки второго начала термодинамики являются частными следствиями закона возрастания энтропии[5][6].
Второе начало термодинамики позволяет построить рациональную температурную шкалу, не зависящую от произвола в выборе термометрического свойства термодинамического тела и устройства для измерения температуры (термометра).
Интеграл Клаузиуса и термодинамическая энтропия.
Из сопоставления уравнения КПД обратимого цикла Карно
= T 1 T 2 T 1 = 1 T 2 T 1 {\displaystyle \eta ={\frac {T_{1}-T_{2}}{T_{1}}}=1-{\frac {T_{2}}{T_{1}}}}
{\displaystyle \eta ={\frac {T_{1}-T_{2}}{T_{1}}}=1-{\frac {T_{2}}{T_{1}}}}
и уравнения КПД любого цикла
= Q 1 Q 2 Q 1 {\displaystyle \eta ={\frac {Q_{1}-Q_{2}}{Q_{1}}}}
{\displaystyle \eta ={\frac {Q_{1}-Q_{2}}{Q_{1}}}}
следует соотношение
Q 1 T 1 = Q 2 T 2 , {\displaystyle {\frac {Q_{1}}{T_{1}}}={\frac {Q_{2}}{T_{2}}},}
{\displaystyle {\frac {Q_{1}}{T_{1}}}={\frac {Q_{2}}{T_{2}}},}
откуда, с учётом принятой системы знаков: плюс для подводимого тепла и минус для отводимого, получим
Q 1 T 1 + Q 2 T 2 = 0 {\displaystyle {\frac {Q_{1}}{T_{1}}}+{\frac {Q_{2}}{T_{2}}}=0}
{\displaystyle {\frac {Q_{1}}{T_{1}}}+{\frac {Q_{2}}{T_{2}}}=0}
или
Q T = 0. {\displaystyle \sum {\frac {Q}{T}}=0.}
{\displaystyle \sum {\frac {Q}{T}}=0.}
Отношение Q T {\displaystyle {\frac {Q}{T}}} {\displaystyle {\frac {Q}{T}}} называется приведённой теплотой, а алгебраическая сумма приведённых теплот для обратимого цикла Карно равна нулю. Далее Клаузиус, разбивает адиабатами произвольный обратимый цикл, на бесконечно большое число элементарных циклов Карно и выводит уравнение
lim n n = 1 Q i T i = 0. {\displaystyle \lim _{n\rightarrow \infty }\sum _{n=1}^{\infty }{\frac {Q_{i}}{T_{i}}}=0.}
{\displaystyle \lim _{n\rightarrow \infty }\sum _{n=1}^{\infty }{\frac {Q_{i}}{T_{i}}}=0.}
Введя обозначение
Q T lim n n = 1 Q i T i , {\displaystyle \oint {\frac {\delta Q}{T}}\equiv \lim _{n\rightarrow \infty }\sum _{n=1}^{\infty }{\frac {Q_{i}}{T_{i}}},}
{\displaystyle \oint {\frac {\delta Q}{T}}\equiv \lim _{n\rightarrow \infty }\sum _{n=1}^{\infty }{\frac {Q_{i}}{T_{i}}},}
получаем:
Q T = 0. {\displaystyle \oint {\frac {\delta Q}{T}}=0.}
{\displaystyle \oint {\frac {\delta Q}{T}}=0.}
Это выражение называется интегралом или равенством Клаузиуса. Иногда его называют первым интегралом Клаузиуса. Так как при обратимом процессе интеграл Клаузиуса, взятый по контуру цикла, равен нулю, то его значение не зависит от пути процесса, а определяется лишь начальным и конечным состоянием тела. Это означает, что подынтегральное выражение есть полный дифференциал некоторой функции ( S ) {\displaystyle (S)} (S) состояния тела (системы), которую Клаузиус назвал энтропией. Для бесконечно малого обратимого процесса
d S обр = Q обр T , {\displaystyle dS_{\text{обр}}={\frac {\delta Q_{\text{обр}}^{*}}{T}},}
{\displaystyle dS_{\text{обр}}={\frac {\delta Q_{\text{обр}}^{*}}{T}},}
откуда
Q обр = T d S обр {\displaystyle \delta Q_{\text{обр}}^{*}=TdS_{\text{обр}}}
{\displaystyle \delta Q_{\text{обр}}^{*}=TdS_{\text{обр}}}
Так как элементарное количество тепла Q {\displaystyle \delta Q} \delta Q не является полным дифференциалом, а d S {\displaystyle dS} dS есть полный дифференциал, то абсолютная температура T {\displaystyle T} T выступает здесь как интегрирующий делитель, который превращает неполный дифференциал Q {\displaystyle \delta Q} \delta Q в полный. Выражение Q обр = T d S обр {\displaystyle \delta Q_{\text{обр}}^{*}=TdS_{\text{обр}}} {\displaystyle \delta Q_{\text{обр}}^{*}=TdS_{\text{обр}}} представляет собой математическое выражение второго начала термодинамики для обратимых процессов или принцип существования энтропии. [32]
РЕЗОНАНСЫ ТЕСЛЫ И ШУМАНА
Одним из первооткрывателей удивительных и ранее не изученных свойств резонанса был известный американский учёный и изобретатель Никола Тесла. Принцип резонанса и вибраций лежал буквально во всех открытиях и изобретениях Теслы. Нью-Йорк, 1898 год. Проводя очередной эксперимент, Никола Тесла включил прибор и стал наблюдать, как под воздействием ультразвука завибрировал водопровод, затем вибрация перекинулась на стены, потом завибрировало всё здание. Оно вибрировало всё сильнее и сильнее! Учёному стало ясно - ещё мгновение, и произойдёт непоправимое. На раздумывание времени не оставалось, и Тесла, схватив молоток, ударил им по своему детищу. Позже до Николы дошло, что он чуть не разрушил целый квартал. Он понял, что даже самое незначительное колебание, если ему не давать затухнуть, может вызвать самые страшные разрушения. Так был открыт избирательный резонанс! У нас такое при дёрнуть ручку унитаза. Появилось недавно. Здесь подходы
жены и меня диаметральные. Для меня это физическое явление. Жена предлагает заменить и смеситель, и трубы. Масштабно. Конечно, приходится останавливать резонанс с помощью вентилей на смесители. А то, что я упоминал про резонанс в бане, когда задрожало по наростающей всё вокруг, завыли собаки. Это была прекрасная демонстрация силы резонанса.
А вот два комментария. Они лишены смысла, но люди организаторы.
Андрей Таевский написал комментарий к публикации В катастрофе в Шереметьево погиб 41 человек
Колебание длиною в чью-то жизнь ничего плохого не делает с этой жизнью, она просто в нём живёт. "Разрывает на куски" жёсткая волна, а жёсткость - параметр временной, как максимальная амплитуда в минимальное время.
Ссылка на комментарий
54 минуты назад
Сергалексеич написал комментарий к публикации В катастрофе в Шереметьево погиб 41 человек
Попробую проще. Звук - колебание молекул среды (воздуха), часть колебаний не преобразуется во внутреннем ухе в импульс, поэтому не слышим. Инфразвук может восприниматься и телом, важна энергия звука а не частота. Когда дышите - производите инфразвук малой мощности 0,4 герц. Если около вас хлопать дверью с частотой 0,4 герц - дискомфорт. А если вблизи взорвется бомба с частотой 1 колебание/жизнь - может и на куски разорвать такой инфразвук (ударная волна).
Ссылка на комментарий
ещё, Чт 09 май 2019 21:01:12 человеки и не подозревают, что это целая отрасль и серъёзная. Настолько это возможно в Атомпроме.
43 минуты назад
Сергалексеич написал комментарий к публикации В катастрофе в Шереметьево погиб 41 человек
Ударная волна как раз и имеет "жесткий" характер - высокую по мощности и короткую по времени (если рассматривать графически) амплитуду. Жизнь может быть длиной в 100 лет, а моноволна доли секунды в конце этого события.
Ссылка на комментарий
//
https://books.google.ru/books?id=YIaMDAAAQBAJ&pg=P...1%82%D0%BE%D0%BD%D0%B0&f=false
Здесь интересно про алгоритмы, надо будет почитать.
https://ru.wikipedia.org/wiki/Abc-%D0%B3%D0%B8%D0%BF%D0%BE%D1%82%D0%B5%D0%B7%D0%B0
abc-гипотеза (гипотеза Эстерле — Массера) — утверждение в теории чисел, сформулированное независимо друг от друга математиками Дэвидом Массером в 1985 году[1] и Джозефом Эстерле в 1988 году[2].
Формулировка
Для любого > 0 {\displaystyle \varepsilon >0} \varepsilon >0 существует постоянная K ( ) {\displaystyle K(\varepsilon )} K(\varepsilon ), при которой для любых трёх взаимно простых целых чисел a {\displaystyle a} a, b {\displaystyle b} b и c {\displaystyle c} c, таких, что a + b = c {\displaystyle a+b=c} a+b=c, выполняется неравенство
max ( | a | , | b | , | c | ) K ( ) ( rad ( a b c ) ) 1 + , {\displaystyle \max {\big (}|a|,|b|,|c|{\big )}\leqslant K(\varepsilon )\cdot {\big (}\operatorname {rad} (abc){\big )}^{1+\varepsilon },} {\displaystyle \max {\big (}|a|,|b|,|c|{\big )}\leqslant K(\varepsilon )\cdot {\big (}\operatorname {rad} (abc){\big )}^{1+\varepsilon },}
где rad ( a b c ) {\displaystyle \operatorname {rad} (abc)} \operatorname {rad}(abc) — радикал целого числа.
Доказательство Мотидзуки
В августе 2012 года авторитетный японский математик Синъити Мотидзуки заявил, что ему удалось доказать abc-гипотезу[4][5]. Предложенное им доказательство оказалось исключительно сложным даже с точки зрения математиков-специалистов[6].
Опубликовав доказательство в интернете, Мотидзуки отказался от всех предложений лично рассказать сообществу о своих результатах, но несколько математиков взялись за самостоятельную проверку доказательства при содействии Мотидзуки. Они публикуют отчёты о ходе этой работы[7]. Начиная с конца 2015 года, Мотидзуки стал понемногу общаться с сообществом о своих результатах[8]. На конец 2017 года в мире насчитывается от 10 до 20 специалистов по теории, созданной Мотидзуки[9].
Таким образом, доказательство Синъити Мотидзуки общедоступно, не опровергнуто, но пока и не считается проверенным. Длительное пребывание доказательства в этом неопределённом статусе необычно для математических доказательств[9][10] (в отличие от случаев, когда в доказательствах, которые считались проверенными и верными, обнаруживались ошибки).
В 2018 году Петер Шольце и Якоб Стикс — специалисты в областях, связанных с abc-гипотезой и работами Мотидзуки, — объявили, что в ключевом для доказательства abc-гипотезы месте теории Мотидзуки (которое давно вызывало особые трудности у математиков, пытавшихся разобраться в теории) имеется непоправимая ошибка[11][6]. Мотидзуки ответил, что Стикс и Шольце неправильно интерпретировали некоторые ключевые аспекты его доказательства и поэтому сделали недопустимые упрощения[12].
На начало 2019 года доказательство Мотидзуки всё ещё пребывает в неопределённом статусе.
http://biologo.ru/30532/30532.pdf
Верховный алгоритм скачал Светлой памяти моей сестры Риты, которая проиграла битву с раком, когда я писал эту книгу
Разве для написания алгоритмов
не нужны ум, творческая жилка, умение решать проблемы — все те
качества, которых у компь ютеров просто нет? Чем машинное
обучение отличается от магии? Все это правда: сегодня мы умеем
писать много программ, которым компьютер научиться не может.
Но еще удивительнее то, что и компьютеры могут научиться
программам, которые не в состоянии написать человек.
машинное
обучение — это меч-кладенец, которым можно обезглавить
Монстра Сложности. Если дать обучающей программе длиной всегопару сотен строк достаточно данных, она не только с легкостью
сгенерирует программу из миллионов строк кода, но и сможет
делать это вновь и вновь для разных проблем. Уменьшение
сложности для программиста просто феноменальное.
И снова к алишеву Чт 09 май 2019 19:53:09
Так и у меня. 1:08/18:38 https://www.youtube.com/watch?v=q9ZnHEvTJoY
5-6-FlightClass так надо вместо как у меня
.....// Это ошибка Creating Flight Class 1:52/18:38
Теперь так : /home/alex/IdeaProjects/5-6-FlightClass /src/FlightClass
в папке FlightClass два файла : Flight.java и FlightTest.java
3:16/18:38
5:44/18:38
package FlightClass;
public class Flight {
String _airline;
String _flightNumber; //
String _origin;
String _destin;
//Constructor
public Flight (String airline, String flightNumber, String origin, String destin)
{
_airline = airline;
_flightNumber = flightNumber;
_origin = origin;
_destin = destin;
}
//getters
public String getAirline(){return _airline;}
public String getFlightNum(){return _flightNumber;}
public String getOrign(){return _origin;}
public String getDestin(){return _destin;}
}
Вт 07 май 2019 00:20:09 11:54/18:38 */
Не здесь ли алишев Java 5.6: Creating Flight Class(Java OOP)
https://www.youtube.com/watch?v=q9ZnHEvTJoY
~/18:38 FlightTest.java Flight.java
Не печатал ли я уже это, и где тогда сохранил ?
Да, печатал. Это теперь в этой папке (её переименовал)
alex@alex:~/eclipse-workspace/new/FlightTest/src/FlightClass$ ls
Flight.java FlightTest.java
Чт 09 май 2019 21:03:32
Редактирую на 12:00/18:38 в идее где FlightTest.java
package FlightClass;
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
Flight flight1, flight2, flight3; // 13:55/18:38
flight1 = new Flight("Pavol's Airlines", "PA100", "Slovakia", "USA");
flight2 = new Flight("Peter' Airlines", "PF001", "USA","Slovakia");
flight3 = new Flight("No name Airlines", "NO000", "Pennsylvania","Florida");
System.out.println(flight1);
System.out.println(flight2);
System.out.println(flight3);
}
}
15:20/18:38 Run
/*return "Flight Information\nAirline: " + getAirline() + "\nFlightNumber: "
+ getOrigin();"\nOrigin:" //+ getOrigin();
+ "\nDestination: " + getDestin(); так было */
return "Flight Information\nAirline:" + getAirline();// Я сократил, но помню
Но Flight.class создался.
Ну, тут 8 ошибок
javac FlightTest.java
FlightTest.java:3: error: class, interface, or enum expected
public static void main(String[] args) {
^
FlightTest.java:7: error: class, interface, or enum expected
flight1 = new Flight("Pavol's Airlines", "PA100", "Slovakia", "USA");
^
FlightTest.java:8: error: class, interface, or enum expected
flight2 = new Flight("Peter' Airlines", "PF001", "USA","Slovakia");
^
FlightTest.java:9: error: class, interface, or enum expected
flight3 = new Flight("No name Airlines", "NO000", "Pennsylvania","Florida");
^
FlightTest.java:11: error: class, interface, or enum expected
System.out.println(flight1);
^
FlightTest.java:12: error: class, interface, or enum expected
System.out.println(flight2);
^
FlightTest.java:13: error: class, interface, or enum expected
System.out.println(flight3);
^
FlightTest.java:15: error: class, interface, or enum expected
}
^
8 errors
alex@alex:~/Consolejava/56-FlightClass/src/FlightClass$
Всё на сегодня. Пт 10 май 2019 00:21:26
Пт 10 май 2019 10:49:34
//
alishev бред
Пт 10 май 2019 15:57:57 Дом Книги
Седжвик и Уэйн Алгориты Java 5-е изд. Купить бы, лучше скачать
Теперь наугад беру стр. 344 Листинг 3.1.4. Алгоритм 3.1.
Последовательный поиск (в неупорядоченном связонном списке)
public class SequentialSearchST/ Первый узел в связном списке
https://algs4.cs.princeton.edu/34hash/SequentialSearchST.java.html
SequentialSearchST.java
Below is the syntax highlighted version of SequentialSearchST.java from §3.4 Hash Tables.
/******************************************************************************
* Compilation: javac SequentialSearchST.java
* Execution: java SequentialSearchST
* Dependencies: StdIn.java StdOut.java
* Data files: https://algs4.cs.princeton.edu/31elementary/tinyST.txt
*
* Symbol table implementation with sequential search in an
* unordered linked list of key-value pairs.
*
* % more tinyST.txt
* S E A R C H E X A M P L E
*
* % java SequentialSearchST < tiny.txt
* L 11
* P 10
* M 9
* X 7
* H 5
* C 4
* R 3
* A 8
* E 12
* S 0
*
******************************************************************************/
/**
* The {@code SequentialSearchST} class represents an (unordered)
* symbol table of generic key-value pairs.
* It supports the usual put, get, contains,
* delete, size, and is-empty methods.
* It also provides a keys method for iterating over all of the keys.
* A symbol table implements the associative array abstraction:
* when associating a value with a key that is already in the symbol table,
* the convention is to replace the old value with the new value.
* The class also uses the convention that values cannot be {@code null}. Setting the
* value associated with a key to {@code null} is equivalent to deleting the key
* from the symbol table.
*
* This implementation uses a singly-linked list and sequential search.
* It relies on the {@code equals()} method to test whether two keys
* are equal. It does not call either the {@code compareTo()} or
* {@code hashCode()} method.
* The put and delete operations take linear time; the
* get and contains operations takes linear time in the worst case.
* The size, and is-empty operations take constant time.
* Construction takes constant time.
*
* For additional documentation, see Section 3.1 of
* Algorithms, 4th Edition by Robert Sedgewick and Kevin Wayne.
*
* @author Robert Sedgewick
* @author Kevin Wayne
*/
public class SequentialSearchST {
private int n; // number of key-value pairs
private Node first; // the linked list of key-value pairs
// a helper linked list data type
private class Node {
private Key key;
private Value val;
private Node next;
public Node(Key key, Value val, Node next) {
this.key = key;
this.val = val;
this.next = next;
}
}
/**
* Initializes an empty symbol table.
*/
public SequentialSearchST() {
}
/**
* Returns the number of key-value pairs in this symbol table.
* @return the number of key-value pairs in this symbol table
*/
public int size() {
return n;
}
/**
* Is this symbol table empty?
* @return {@code true} if this symbol table is empty and {@code false} otherwise
*/
public boolean isEmpty() {
return size() == 0;
}
/**
* Does this symbol table contain the given key?
* @param key the key
* @return {@code true} if this symbol table contains {@code key} and
* {@code false} otherwise
*/
public boolean contains(Key key) {
return get(key) != null;
}
/**
* Returns the value associated with the given key.
* @param key the key
* @return the value associated with the given key if the key is in the symbol table
* and {@code null} if the key is not in the symbol table
*/
public Value get(Key key) {
for (Node x = first; x != null; x = x.next) {
if (key.equals(x.key))
return x.val;
}
return null;
}
/**
* Inserts the key-value pair into the symbol table, overwriting the old value
* with the new value if the key is already in the symbol table.
* If the value is {@code null}, this effectively deletes the key from the symbol table.
* @param key the key
* @param val the value
*/
public void put(Key key, Value val) {
if (val == null) {
delete(key);
return;
}
for (Node x = first; x != null; x = x.next) {
if (key.equals(x.key)) {
x.val = val;
return;
}
}
first = new Node(key, val, first);
n++;
}
/**
* Removes the key and associated value from the symbol table
* (if the key is in the symbol table).
* @param key the key
*/
public void delete(Key key) {
first = delete(first, key);
}
// delete key in linked list beginning at Node x
// warning: function call stack too large if table is large
private Node delete(Node x, Key key) {
if (x == null) return null;
if (key.equals(x.key)) {
n--;
return x.next;
}
x.next = delete(x.next, key);
return x;
}
/**
* Returns all keys in the symbol table as an {@code Iterable}.
* To iterate over all of the keys in the symbol table named {@code st},
* use the foreach notation: {@code for (Key key : st.keys())}.
* @return all keys in the symbol table as an {@code Iterable}
*/
public Iterable
Queue
for (Node x = first; x != null; x = x.next)
queue.enqueue(x.key);
return queue;
}
/**
* Unit tests the {@code SequentialSearchST} data type.
*
* @param args the command-line arguments
*/
public static void main(String[] args) {
SequentialSearchST st = new SequentialSearchST();
for (int i = 0; !StdIn.isEmpty(); i++) {
String key = StdIn.readString();
st.put(key, i);
}
for (String s : st.keys())
StdOut.println(s + " " + st.get(s));
}
}
/*Copyright © 2000–2017, Robert Sedgewick and Kevin Wayne.
Last updated: Fri Oct 20 12:50:46 EDT 2017.
*/
// И не надо печатать, хондроз ведь. А так бы печатал.
Но ошибки такие (см. в конце) :
}
for (String s : st.keys())
StdOut.println(s + " " + st.get(s));
}
alex@alex:~/Consolejava/SequentialSearchST$ javac SequentialSearchST.java
SequentialSearchST.java:208: error: illegal character: '\u00a9'
Copyright © 2000–2017, Robert Sedgewick and Kevin Wayne.
^
SequentialSearchST.java:208: error: illegal character: '\u2013'
Copyright © 2000–2017, Robert Sedgewick and Kevin Wayne.
^
2 errors
alex@alex:~/Consolejava/SequentialSearchST$ sudo vim SequentialSearchST.java
[sudo] пароль для alex:
alex@alex:~/Consolejava/SequentialSearchST$ javac SequentialSearchST.java
SequentialSearchST.java:184: error: cannot find symbol
Queue
^
symbol: class Queue
location: class SequentialSearchST
where Key,Value are type-variables:
Key extends Object declared in class SequentialSearchST
Value extends Object declared in class SequentialSearchST
SequentialSearchST.java:184: error: cannot find symbol
Queue
^
symbol: class Queue
location: class SequentialSearchST
where Key,Value are type-variables:
Key extends Object declared in class SequentialSearchST
Value extends Object declared in class SequentialSearchST
SequentialSearchST.java:198: error: cannot find symbol
for (int i = 0; !StdIn.isEmpty(); i++) {
^
symbol: variable StdIn
location: class SequentialSearchST
where Key,Value are type-variables:
Key extends Object declared in class SequentialSearchST
Value extends Object declared in class SequentialSearchST
SequentialSearchST.java:199: error: cannot find symbol
String key = StdIn.readString();
^
symbol: variable StdIn
location: class SequentialSearchST
where Key,Value are type-variables:
Key extends Object declared in class SequentialSearchST
Value extends Object declared in class SequentialSearchST
SequentialSearchST.java:203: error: cannot find symbol
StdOut.println(s + " " + st.get(s));
^
symbol: variable StdOut
location: class SequentialSearchST
where Key,Value are type-variables:
Key extends Object declared in class SequentialSearchST
Value extends Object declared in class SequentialSearchST
5 errors
Вот сколько ошибок пять.
Может это поможет:
https://stackoverrun.com/ru/q/6204226
public class SeparateChainingHashST {
private static final int INIT_CAPACITY = 4;
private int N; // number of key-value pairs
private int M; // hash table size
private SequentialSearchST[] st; // array of linked-list symbol tables
// create separate chaining hash table
public SeparateChainingHashST() {
this(INIT_CAPACITY);
}
// create separate chaining hash table with M lists
public SeparateChainingHashST(int M) {
this.M = M;
st = (SequentialSearchST[]) new SequentialSearchST[M];
for (int i = 0; i < M; i++)
st[i] = new SequentialSearchST();
}
// resize the hash table to have the given number of chains b rehashing all of the keys
private void resize(int chains) {
SeparateChainingHashST temp = new SeparateChainingHashST(chains);
for (int i = 0; i < M; i++) {
for (Key key : st[i].keys()) {
temp.put(key, st[i].get(key));
}
}
this.M = temp.M;
this.N = temp.N;
this.st = temp.st;
}
// hash value between 0 and M-1
private int hash(Key key) {
return (key.hashCode() & 0x7fffffff) % M;
}
// return number of key-value pairs in symbol table
public int size() {
return N;
}
// is the symbol table empty?
public boolean isEmpty() {
return size() == 0;
}
// is the key in the symbol table?
public boolean contains(Key key) {
return get(key) != null;
}
// return value associated with key, null if no such key
public Value get(Key key) {
int i = hash(key);
return st[i].get(key);
}
// insert key-value pair into the table
public void put(Key key, Value val) {
if (val == null) { delete(key); return; }
// double table size if average length of list >= 10
if (N >= 10*M) resize(2*M);
int i = hash(key);
if (!st[i].contains(key)) N++;
st[i].put(key, val);
}
// delete key (and associated value) if key is in the table
public void delete(Key key) {
int i = hash(key);
if (st[i].contains(key)) N--;
st[i].delete(key);
// halve table size if average length of list <= 2
if (M > INIT_CAPACITY && N <= 2*M) resize(M/2);
}
// return keys in symbol table as an Iterable
public Iterable
Queue
for (int i = 0; i < M; i++) {
for (Key key : st[i].keys())
queue.enqueue(key);
}
return queue;
}
public static void main(String[] args) {
SeparateChainingHashST st = new SeparateChainingHashST();
for (int i = 0; !StdIn.isEmpty(); i++) {
String key = StdIn.readString();
st.put(key, i);
}
// print keys
for (String s : st.keys())
StdOut.println(s + " " + st.get(s));
}
}
/*
В любом случае, вопрос ...............
Вставьте ключи E A S Y Q U T I O N в этом порядке в первоначально пустую таблицу из M = 5 списков, используя отдельную цепочку. Используйте хеш-функцию 11 K % M, чтобы преобразовать букву X алфавита в индекс таблицы.
Я ни в коем случае не хеширующий эксперт, но после работы над этой темой в течение нескольких недель этот вопрос по-прежнему представляется мне полной тарабарщиной.
EDIT , если это поможет, вот Хеш-код:
*/
заход по ILS. Иначе говоря, планирует использовать одну из самых современных и точных, так называемую курсо-глиссадную систему захода на посадку, поддерживаемую как автоматикой SSJ 100, так и соответствующим оборудованием аэропорта Шереметьево. Курсо-глиссадная система фактически строит траекторию посадки за пилота, показывая ему на приборах отклонение от нужной траектории по высоте и в плане. Летчику остается лишь корректировать полет, совмещая на циферблатах стрелки.
С виду этот вопрос, похож на вопросы, на которые даны ответы в утверждениях
В и Г, но на самом деле ответить на него гораздо сложнее -- настолько сложнее, что мы не будем отвечать на него в данной книге.
Д. Ж. Робсон (J. Robson) в 1979 г. показал, что средняя высота ДБП логарифмична,
а позже Л. Девро (L. Devroye) показал, что для больших N это значение
приблизительно равно 2,99lgN верно так [2,99log]. Так что...
но чего следует ожидать
И яндекс, и гугл такую хуйню находят, как всегда. L. Devroye
Лук Деврое
Учёный в области информатики
Картинки по запросу l. devroye
Описание
Переведено с английского языка.-Люк П. Деврой - бельгийский ученый-компьютерщик и математик, а также профессор Джеймса МакГилла в Школе информатики Университета Макгилла в Монреале, Квебек, Канада. С момента прихода на факультет Макгилла в 1977 году он завоевал множество наград, в том числе E.W.R. Википедия (Английский язык)
Оригинал описания
Родился: Тинен, Бельгия
Награды: Statistical Society of Canada Gold Medal
Образование: Осакский университет, Университет Техас в Остин, Лёвенский католический университет
Похожие запросы: L. Gy©rfi, Bьlent Karasцzen, Michael Kцhler
Книги
http://www.eirene.de/Devroye.pdf
2,99log
http://proglang.su/java
1. Java — Учебник для начинающих программистов
Как потрясно !!!
Логотип ProgLangProgLang
Java
HTML
CSS
Java — Самоучитель
1. Java — Учебник для начинающих
2. Java — Обзор языка
3. Java — Установка и настройка
4. Java — Синтаксис
5. Java — Классы и объекты
6. Java — Типы данных и литералы
7. Java — Типы переменных
8. Java — Модификаторы
9. Java — Операторы
10. Java — Циклы и операторы цикла
11. Java — Операторы принятия решений
12. Java — Числа
13. Java — Символы
14. Java — Строки
15. Java — Массивы
16. Java — Дата и время
17. Java — Регулярные выражения
18. Java — Методы
19. Java — Потоки ввода/вывода, файлы и каталоги
20. Java — Исключения
21. Java — Вложенные и внутренние классы
22. Java — Наследование
alex@alex:~/Consolejava/proglang$ ls
FirstJavaProgram.java ReadMy
alex@alex:~/Consolejava/proglang$ javac FirstJavaProgram.java
alex@alex:~/Consolejava/proglang$ ls
FirstJavaProgram.class FirstJavaProgram.java ReadMy
alex@alex:~/Consolejava/proglang$ java FirstJavaProgram
Привет мир
alex@alex:~/Consolejava/proglang$
//
Body.java
Below is the syntax highlighted version of Body.java from §3.4 Case Study: N-Body Simulation.
/******************************************************************************
* Compilation: javac Body.java
* Execution: java Body
* Dependencies: Vector.java StdDraw.java
*
* Implementation of a 2D Body with a position, velocity and mass.
*
*
******************************************************************************/
public class Body {
private Vector r; // position
private Vector v; // velocity
private final double mass; // mass
public Body(Vector r, Vector v, double mass) {
this.r = r;
this.v = v;
this.mass = mass;
}
public void move(Vector f, double dt) {
Vector a = f.scale(1/mass);
v = v.plus(a.scale(dt));
r = r.plus(v.scale(dt));
}
public Vector forceFrom(Body b) {
Body a = this;
double G = 6.67e-11;
Vector delta = b.r.minus(a.r);
double dist = delta.magnitude();
double magnitude = (G * a.mass * b.mass) / (dist * dist);
return delta.direction().scale(magnitude);
}
public void draw() {
StdDraw.setPenRadius(0.025);
StdDraw.point(r.cartesian(0), r.cartesian(1));
}
// this method is only needed if you want to change the size of the bodies
public void draw(double penRadius) {
StdDraw.setPenRadius(penRadius);
StdDraw.point(r.cartesian(0), r.cartesian(1));
}
}
Copyright © 2000–2017, Robert Sedgewick and Kevin Wayne.
Last updated: Fri Oct 20 14:12:12 EDT 2017.
Оно как-то связано с TestArray.java
12 errors
alex@alex:~/Consolejava/proglang/2$ ls
Body.java TestArray.class TestArray.java
alex@alex:~/Consolejava/proglang/2$
Сб 11 май 2019 12:04:08 Начало дня
Резонанс (фр. resonance, от лат. resono — откликаюсь) класс частиц, которые получили название резонансов.Моделирование параметрического резонанса. Работая над циклом статей «Величайшая Революция в Механике», я пришел к выводу, что параметрический резонанс – это очень и очень серьёзно. ... Для моделирования и проверки механического параметрического резонанса я выбрал простую модель – детские качели, они же весы, они же рычаг третьего рода, у которого плечи и грузы, расположенные на концах, были равными. Скрыть
http://vitanar.narod.ru/pararesonans1/pararesonans1.htm
Власов В.Н.Моделирование параметрического резонанса.
А вот если каким либо образом изменять массу грузов в зависимости от направления движения этих грузов или в зависимости от положения, относительно горизонта, то тут уже сразу нельзя сказать, как будут себя вести эти простые детские качели. Вначале я решил, что надо проверить вариант изменения массы грузов в зависимости от положения их относительно высоты положения оси вращения. Например, когда груз находится ниже оси, то его масса увеличивается, а когда выше – уменьшается. Моделирование показало, что параметрический резонанс при таких допущениях получить не удается.
Тогда чисто интуитивно родилась идея, что масса грузов должна зависеть от направления движения грузов относительно вертикальной оси координат. Когда скорость движения груза по вертикали положительна (направлена вверх), то масса груза должна уменьшаться. Если скорость движения груза по вертикали отрицательна (направлена вниз), то масса груза должна уменьшаться.
Сказано – сделано. Была разработана простая модель, результат моделирования показан на рис.2. Рис.2. Детские качели в качестве параметрической системы.
Колесо Орфира http://www.numbernautics.ru/content/view/465-2/index-2.html
Числонавтика — Величайший ошельмованный гений — Орфир
Величайший ошельмованный гений - Орфир Автор Власов В.Н 02.12.2008 г.
Молодой человек, интересовался входившими тогда в моду механическими приспособлениями, зарабатывал какое-то время на жизнь изготовлением духовых ружей, ремонтом часов. Как-то он спас тонувшего алхимика, и тот в знак благодарности взял своего спасителя в ученики.
Знание алхимии в те времена обещало определенное положение в обществе, хотя путь этот не всегда был легким, а чаще – наоборот. Т.е., он активно занимался самообразованием и по этому качеству его можно сравнить с Тесла или Ломоносовым.
Он был творчески разносторонним, изучал живопись, теологию и медицину, некоторый период свой жизни работал врачом и часовщиком, получил признание как гения механики. Но характер у него был трудный, поэтому он не находил общего языка с окружающими (горе от ума), был вынужден переезжать из города в город.
Прославился он тем, что изготовил несколько самовращающихся (самодвижущихся) колес, секрет которых не разгадан до сих пор. Мы попробуем это сделать.
Карл Элиас Бесслер
Идея изобрести перпетуум-мобиле (вечный двигатель) зародилась, как писали современники Бесслера, в трактире, где изобретатель наблюдал за поворачивающимся вертелом. Хотя, думается, что идея создать самодвижущееся колесо могло придти в голову Бесслера в те моменты, когда он создавал или ремонтировал часы.
Например, могла появиться идея создать самозаводящиеся часы. Само решение вопроса о вечном двигателе в ту пору считалось одной из центральных проблем, которой занимались философы, алхимики, физики и математики.
Следует отметить, что уже во второй половине XVIII века большинство ученых пришли к убеждению (сговорились) о нереальности идеи такого двигателя. В 1775 году против возможности создания его выступил наивысший в ту пору «научный трибунал» Европы – Парижская академия.
В самом деле, что такое Бесслер? Малообещающая фамилия. А вот Орфиреус, к примеру, звучит очень солидно и благородно! Так в начале XVIII века появился Иоганн Элиас Орфиреус. Но это только догадки тех, кто завидовал Бесслеру. Причину изменения имени в конце 1715 года толком никто не знает.
Именно врачевание помогло ему, в конце концов, получить в жены (правда, частично в счет оплаты за успешное лечение) дочь городского врача из Аннаберга, а впоследствии и бургомистра этого городка, некоего Шумана.
В 1715 году Иоганн решается представить самодвижущееся колесо известному знатоку – философу Христиану Вольфу (будущему учителю Ломоносова), однако не позволяет заглянуть в сам механизм, что не мешает восторженному зрителю охарактеризовать машину как «достойную восхищения».
Из немецких ученых только Г.Лейбниц уже тогда без оговорок отрицал возможность создания ppm. В настоящее время возможность создания вечных двигателей отрицает официальная наука, хотя и сама наука не совсем точно формулирует ограничения, которые делаю невозможным постройки ppm.
Многие из отрицающих возможность создания гравитационных двигателей забывают, что гравитация без инерции не существует, силы тяжести и инерции являются для устройств на Земле силами внешними, а любое устройство на Земле – это открытая система, для которой справедлив классический закон сохранения мощности, при котором закон сохранения энергии справедлив для не вообще, а для конкретного момента времени.
Ландграф подарил советнику коммерции и математику Орфиреусу «знатную привилегию», включающую дом, двор и денежные средства. Это была высшая точка карьеры Орфиреуса, которому в ту пору было 36 лет!
В России Петр I тоже заинтересовался двигателем Орфиреуса;
В Крыму приостановили подъем судна с полотнами Айвазовского
Адвокат Трампа отменил визит на Украину
В Раде предложили разделить инаугурацию Зеленского на два этапа
В Киеве передумали прекращать железнодорожное сообщение с Россией
Киевский суд отказался заблокировать закон о госязыке Украины
Борт 4 часа вырабатывал топливо, затем успешно приземлился. Никто не пострадал.
Представители перевозчика сказали РБК, что у экипажа закончилось рабочее время, поэтому ему ищут замену.
https://www.searchtechnologies.com/blog/natural-language-processing-techniques
Development frameworks for NLP:
Open NLP – has many components; is complex to work with; parsing is done with the “top down” approach
UIMA – has many components and statistical annotation; tends to require a lot of programming; lends itself to a bottoms-up / statistical approach, but not easily implemented
GATE – configurable bottoms-up approach; is much easier to work with, but configurations must still be created by programmers (not business users)
Search Technologies’ Natural Language Processing framework – bottoms-up approach scaled to very large sets of patterns. Patterns can be created by business users. Our framework is expected to include statistical patterns from training sets. This is in development.
https://nlppeople.com/the-seven-trends-in-machine-translation-for-2019/
The Seven Trends in Machine Translation for 2019
Hundreds of researchers, students, recruiters, and business professionals came to Brussels this November to learn about recent advances, and share their own findings, in computational linguistics and Natural Language Processing (NLP). The events that brought all of them together were: EMNLP 2018, one of the biggest conferences on Natural Language Processing in the world, and WMT 2018, which for many years has been one of the most reputable conferences in the field of machine translation (MT).
https://www.youtube.com/watch?v=-QxkyjtP5zM
How to translate a document in SDL Trados Studio 2019 translation software
0:13/14:14
This tutorial demonstrates how to use translation software, SDL Trados Studio 2019, to translate a single document from a source language into a target language.
Wow. Thanks so much!
Седжвик Р.: Computer Science: основы программирования на Java, ООП, алгоритмы и структуры данных 5-е издание
Минуты медленно текут, а годы промелькнут - и канут СТАНСЫ
Кстати, синдром синестезии прекрасно описан Львом Толстым в романе "Война и мир". Вспомните разговор Наташи Ростовой с матерью в спальне графини:
"... Мама, а он очень влюблен? Как, на ваши глаза? В вас были так влюблены? И очень мил, очень, очень мил! Только не совсем в моем вкусе — он узкий такой, как часы столовые... Вы не понимаете?.. Узкий, знаете, серый, светлый...
— Что ты врешь? — сказала графиня.
Наташа продолжала:
— Неужели вы не понимаете? Николенька бы понял... Безухов — тот синий, темно-синий с красным, и он четвероугольный.
— Ты и с ним кокетничаешь, — смеясь, сказала графиня.
— Нет, он франмасон, я узнала. Он славный, темно-синий с красным, как вам растолковать..."
Not to exaggerate не преувеличивать
Azhu Mohd
Pinned by Patrick WashingtonDC
Azhu Mohd
4 years ago
Not to exaggerate, this is my first you tube comment. Being a mechanical engineer, i wanted to just browse through basics of java to understand some micro controller codes.
But the presentation was so eloquent and gripping that i decided to finish the course. 4 hours for a complete language is not a joke. I just cant guess how many hours of hard work you would have put in to make this concise and clear. Hats off to you, Patrick.
// Это внизу надо зубрить 30 раз. Назубок запомнить !
https://www.youtube.com/watch?v=3u1fu6f8Hto
Здесь хороший английский. Eclipse. Но основы. Hello and calculation
Java Tutorial for Beginners - Made Easy
considered
прич.
[knsdd]
рассмотрен
признанный
считающий
Arrays 41/1:27
Class and Object Chapter 3 1:13/1:27
Скачал в один клик все уроки,удивительно. Быстро. Вс 12 май 2019 11:41:54
// Это вверху надо зубрить 30 раз. Назубок запомнить !
// Это знакомая херня. Programmer: Reality vs Expectations (Computer Programmer) Part 1
https://www.youtube.com/watch?v=cqNqZ2fZlvA
Алексей Савватеев | Новейшие прорывы в математике 0:02/1:15:14 Забыл, что это
Затянуло. Смотрю и смотрю. Но нифига не понимаю.
https://www.youtube.com/watch?v=_50QEZ9ZVpQ это не то !!!
English - Java Programming Tutorial - #1: Introduction /14:25 К чему это ?
https://www.youtube.com/watch?v=uWYPVz_i7W4
Learn Java Programming with Beginners Tutorial Здесь Windows консоль Только пут-т
0:24/35:05
RU 2
0:39 / 8:43
После этого учитель по IDE, не пойму. Windows Может Eclipse ?
https://www.youtube.com/watch?v=gfyQkdunrLs
Learn Java Basics Simply in 8 Minutes [JAVA TUTORIAL]
system.out.println means print line, not print in.
А отсюда переход на это : https://www.guru99.com/java-tutorial.html
И всё же, что здесь ниже
https://www.guru99.com/java-tutorial.html переход вниз, например:
https://www.guru99.com/how-to-split-a-string-in-java.html
Tutorial How to Split a String in Java Вроде ценно. Копируется.
11.05.2019
http://know.sernam.ru/book_msr.php?id=43
§ 4.10. Алгоритм построения преобразования Крылова — Боголюбова с помощью ЭВМ
На этом сайте наиболее много по этому делу.
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B5%D1%82%D...%D1%8E%D0%B1%D0%BE%D0%B2%D0%B0
Метод Крылова-Боголюбова — метод получения приближённых аналитических решений нелинейных дифференциальных уравнений c малой нелинейностью.
Ещё бы понимать чуть-чуть это
Источник: http://5fan.ru/wievjob.php?id=48307
В Java нет множественного наследования копируется
Вложенные классы Java позволяет создавать классы внутри классов. Т.е. текстуально описание класса может находиться внутри фигурных скобок тела другого класса. Такие классы называются вложенными (inner). Аппарат вложенных классов в Java имеет много деталей, он хорошо проработан и весьма широко используется при программировании. При помощи вложенных классов строится framework (инфраструктура) охватывающего класса. Например, если в классе нужно использовать другой класс и этот класс используется только в этом классе и более ни к кому другому классу отношение не имеет, то имеет смысл этот класс сделать вложенным. Это, правда, не единственный случай, когда имеет смысл строить вложенные классы. Но для того, чтобы понять, для чего они используются нужно сначала хотя бы немного с ними познакомиться. Вложенный класс может быть помещен как на уровень описания охватывающего класса, так и внутрь некоторого метода охватывающего класса, а также внутрь некоторого блока. Пример (файл Outer.java) public class Outer { int y; Outer(int x) { y = x; } class Inner1 { // Вложенный класс. Размещен внутри класса Outer . . . } int g(String s) { class Inner2 { // Вложенный класс. Размещен внутри метода g класса Outer . . . } . . . } . . . } Здесь внутрь класса Outer помещены два других класса - Inner1 и Inner2. Причем, класс Inner1 помещен непосредственно внутрь Outer (его описание находится на том же уровне вложенности, что и методы класса Outer). А класс Inner2 помещен внутрь метода g(...) данного класса. При компиляции Outer.java будут образованы три class-файла: Outer.class, Outer$Inner1.class и Outer$Inner2.class. В отличие от обычных классов для вложенных классов имеют смысл описатели private и protected для самого класса. Вложенный класс с описателем private доступен только внутри охватывающего класса, protected - внутри охватывающего класса и классов, порожденных от охватывающего. Эти описатели имеют смысл только для inner-классов, описанных на уровне класса. Вложенные классы, описанные внутри методов или
Копируется никак...
http://math.sgu.ru/sites/chairs/prinf/materials/java/lesson7.htm
Наш метод будет выглядеть следующим образом. (Набирать его нет смысла, просто постарайтесь разобраться. И следите за скобками!)
private User findUser(String login, string password) {
Map userData = getNextUser();
while (userData != null) {
if (((String)UserData.get("login")).equals(login) &&
((String)UserData.get("password")).equals(password)) {
if (((String)UserData.get("category")).equals("user"))
return new User((String)UserData.get("name"));
if (((String)UserData.get("category")).equals("admin"))
return new Admin((String)UserData.get("name"));
}
}
userData = getNextUser();
}
return null;
}
сойдёт. Что-то есть. http://math.sgu.ru/sites/chairs/prinf/materials/java/lesson3.htm
Занятие 3
Основные понятия ООП (повторение)
Внимание! На данном этапе обучения вы уже должны владеть знаниями по этой теме. Если их нет, а материалы для повторения непонятны или недостаточны, вы с заданиями не справитесь! Необходимо срочно обратиться к литературе по данной теме.
Литература по теме: 1. Гради Буч. Объектно-ориентированный анализ и проектирование.
А то, что на C++ мне не надо.
Но в lesson3.htm
Заметим, что в программе уже есть один класс (тот, в котором описан метод main()). Поскольку этот класс к собакам отношения не имеет, описывать новый класс Dog следует за его пределами.
class Dog {
int age; // возраст
String name; // кличка
public void voice() {
for (int i = 1; i <= age; i++) {
System.out.println("гав-гав");
}
}
}
то есть java
//
В США транспедикулярная эндоскопическая техника
https://mipt.ru/upload/97a/Pages_51-55_from_Trud-11-8-arphcxl1tgs.pdf
http://seismos-u.ifz.ru/personal/military.htm
Сейсмология на службе обороны страны
ВОЕННО-ПРИКЛАДНАЯ СЕЙСМОЛОГИЯ СЫГРАЛА ВАЖНУЮ РОЛЬ В КОНТРОЛЕ ЗА ПРОВЕДЕНИЕМ ЯДЕРНЫХ ИСПЫТАНИЙ И В ИХ ЗАПРЕЩЕНИИ. ЭТУ РАБОТУ В НАШЕЙ СТРАНЕ ОСУЩЕСТВЛЯЛА И ПРОДОЛЖАЕТ ОСУЩЕСТВЛЯТЬ СЛУЖБА СПЕЦИАЛЬНОГО КОНТРОЛЯ МИНИСТЕРСТВА ОБОРОНЫ - ССК
Доклад доктора Ф. Рингдала «Сейсмический и инфразвуковой мониторинг Европейской части Арктики». 2008 г
http://www.freepatent.ru/images/patents/114/2351955/patent-2351955.pdf
https://sigarra.up.pt/fcup/pt/web_page.inicial
в Ташкенте - в Институте сейсмологии совместно с Институтом кибернетики АН Узбекистана. Она получила название БАРС - "Большая автоматизированная региональная сейсмометрия" и была высоко оценена М.А.Садовским,
Современная система широкополосных сейсмических станций IRIS
12.05.2019
new date
// Действительно, больница создавалась, как исправительный дом, но с учреждением больницы Николая Чудотворца исправительные функции отпали. Для интересующихся мы создали трехтомник ее истории - к очередному юбилею. Электронный вариант доступен на сайте РОП.
И не забудьте насчет Доренко, что в 2005 году он выпустил совершенно блистательную книгу под названием «2008».
Бедным мальчикам самим пришлось сажать самолет. Работал метод управления Direct mode. Правда, это существенный момент, что, судя по всему, что в связи с тем, что самолет выпускается небольшой серией, и Direct mode редко используется и его очень дорого дорабатывать, очень может быть, что это было просто отчасти недоработано.
И есть смягчающее обстоятельство в поведении пилотов, что проблема имеет место быть во всем мире. Потому что во всем мире пилоты начинают полагаться на электронику.
UNIX. Профессиональное программирование Advanced Programming in the UNIX Environment
Автор Раго Стивен А. , Стивенс Уильям Ричард
https://habr.com/en/company/piter/blog/349464/
Книга «UNIX. Профессиональное программирование. 3-е изд.»
Это очень хорошее
Мой путь в нлп nlp youtube все ссылки все равно ведут к нлп, тогда набираю
нлп хабр уже попадаю https://habr.com/en/post/253227/ Deep Learning, NLP, and Representations
2017 NLP - 2017 - Валентин Малых
https://www.youtube.com/watch?v=1Chk1Mi-yZ0 и у меня уже скачано на стол
Это не беда. Тем более, что ярлыки и оценочные суждения, как правило, бездоказательны. А обесценивание собственного позитива - просто ещё одно когнитивное искажение. И всё новое, новое...
Galina Grigorievna Marchenko
9 минут назад
Алина Данилова
Восхищена! Так держать-и к тому же можете присовокупить слова Эркюля Пуаро:"я покажу всем, что я самый скромный человек в мире":)
2019-05-12 16:07:50
//
https://neuralnet.info/community/threads/%D0%9C%D0...B5%D0%BD%D0%B8%D1%82%D0%B5.15/
Моя простая нейронная сеть на java, зацените :)
https://habr.com/en/post/332078/
Классификация текста с помощью нейронной сети на Java
Немного об исходниках
Полный исходный код: https://github.com/RusZ/TextClassifier
Вс 12 май 2019 17:24:41
alexvera5152
gsd511MVE522
https://github.com/git/git
Перезашёл верно : 16:57 16.03.2017
16:08 12.06.2018 fatal: repository 'https://github.com/RusZ/TextClassifier.git/' not found
alex@alex:~/Consolejava$ Вс 12 май 2019 17:24:41
А вот здесь: https://www.youtube.com/watch?v=ZUFdrvQFlwE
Несколько уроков Neural Networks w/ JAVA - Tutorial 02 English
Это ссылка на Tutorial 03 https://www.youtube.com/watch?v=-8Fd68XRxCY
Они отличаются, поэтому возвращаюсь к первой и буду скачивать.
http://www.zaneacademy.com/ это что-то исходники ?
https://sites.fastspring.com/zaneacademy/product/all Платно ? Проверяю
Neural Networks w/ JAVA - Tutorial 04 нет, это ссылки на уроки
https://www.youtube.com/watch?v=-8Fd68XRxCY
Neural Networks w/ JAVA - Tutorial 03 скачал, теперь к 05 иду
https://www.youtube.com/watch?v=fN_ZLtAjVqA&feature=youtu.be
Neural Networks w/ JAVA - Tutorial 05
https:
//www.youtube.com/watch?v=I5eXGPYLrKU&feature=youtu.be
Neural Networks w/ JAVA (Tutorial 06) - Solve XOR w/ Hill Climbing
https://www.youtube.com/watch?v=QNbLfMJ0598&feature=youtu.be
Neural Networks w/ JAVA (Solve XOR w/ Simulated Annealing) - Tutorial 07
https://www.youtube.com/watch?v=7d-O3ZcGnAo&feature=youtu.be
Neural Networks w/ JAVA (Hopfield Network) - Tutorial 08
https://www.youtube.com/watch?v=qWLjKsgo3sE&feature=youtu.be
Neural Networks w/ JAVA (Backpropagation 01) - Tutorial 09
https://www.youtube.com/watch?v=PX0j1Txl8Gs&feature=youtu.be
Neural Networks w/ JAVA (Backpropagation 02) - Tutorial 10
End скачал все 10
https://sites.fastspring.com/zaneacademy/product/all
Осталось здесь вообще по java очень много
Neural Networks w/ JAVA (Solve XOR w/ Simulated Annealing) - Tutorial 07
Neural Networks w- JAVA (Solve XOR w- Simulated Annealing) - Tutorial 07
24:37
Driver.java
HillClimbing.java есть такой : https://github.com/nbsquires/EightQueens/blob/master/src/HillClimbing.java
https://dzone.com/articles/designing-a-neural-network-in-java
Designing a Neural Network in Java From a Programmer's Perspective
Learn an approach to programming a neural network using Java in a simple and understandable way so that the code can be reused for various experiments.
by Daniela Kolarova
·Jul. 18, 17 · AI Zone · Tutorial
Artificial neural networks (ANNs) or connectionist systems are computing systems inspired by the biological neural networks that constitute animal brains. Such systems learn (progressively improve performance) to do tasks by considering examples, generally without task-specific programming.
Есть java код Translating this knowledge into Java code, we will have a neuron class as follows:
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
и т. д.
В google.com/translate
Очень хороший английский
Designing a neural network in Java or any other programming language requires an understanding of the structure and functionality of artificial neural networks.
https://lev-balashov.livejournal.com/61918.html?view=447198#t447198
одобрение
То, что раньше не видел. Здорово, спасибо.
Покажется невероятным ( работаю простым участковым врачом ), но в реальной работе
вероятностное мышление здорово вредит. Практически невозможно с этим работать. Либо врачебное, либо вероятностное. Моя настольная книга Льва Васильевича Тарасова, Мир, построенный на вероятности. 1984 г. С уважением.
Интернет-магазин книг
Миллионы книг в одном месте! Выгодные цены и быстрая доставка по Рос...
ozon.ru
0:07 / 11:51
Downloading 01
Вс 12 май 2019 22:07:35
https://www.youtube.com/watch?v=-8Fd68XRxCY
Neural Networks w/ JAVA - Tutorial 03
1:40/16:18
смотрю на Driver.java и вначале загружен Perceptron.java
Как с базой ? Какая ? Вот смотрю, думаю
4:21/16:18 Souce folder:NeuralNetwokksPrj03/src
редактор Driver.java
package com.za.tutorial.neuralnetworks;
public class Driver{
public static void main(String[] args){
// TODO Auto-geterated method stub
}
}
// Мой комментарий, да есть такой : https://github.com/ivan-vasilev/neuralnetworks/blo...on/BackPropagationTrainer.java
Файл большой: 268 строк.
Но ссылки на архитектуры здесь : https://github.com/ivan-vasilev/neuralnetworks/find/master
Их очень много. Значит на завтра.
Ещё взглянул на https://github.com/ivan-vasilev/neuralnetworks/blob/master/README.md
93 lines Ivan Vasilev
Deep Neural Networks with GPU support
Update This is a newer version of the framework, that I developed while working at ExB Research. Currently, you can build the project, but some of the tests are not working. If you want to access the previous version it's available in the old branch.
This is a Java implementation of some of the algorithms for training deep neural networks. GPU support is provided via the OpenCL and Aparapi. The architecture is designed with modularity, extensibility and pluggability in mind.
Git structure
I'm using the git-flow model. The most stable (but older) sources are available in the master branch, while the latest ones are in the develop branch.
If you want to use the previous Java 7 compatible version you can check out this release.
Neural network types
Multilayer perceptron
Convolutional networks with max pooling, average poolng and stochastic pooling.
Restricted Boltzmann Machine
Autoencoder
Deep belief network
Stacked autoencodeer
Training algorithms
Backpropagation - supports multilayer perceptrons, convolutional networks and dropout.
Contrastive divergence and persistent contrastive divergence implemented using these and these guidelines.
Greedy layer-wise training for deep networks - works for stacked autoencoders and DBNs, but supports any kind of training.
All the algorithms support GPU execution.
Out of the box supported datasets are MNIST, CIFAR-10/CIFAR-100, IRIS and XOR, but you can easily implement your own.
Experimental support of RGB image preprocessing operations - affine transformations, cropping, and color scaling (see Generaltest.java -> testImageInputProvider).
Activation functions
Sigmoid
Tanh
ReLU
LRN
Softplus
Softmax
All the functions support GPU execution. They can be applied to all types of networks and all training algorithms. You can also implement new activations.
How to build the library
Java 8.
To build the project you need maven.
Depending on your environment you might need to download the relevant aparapi .dll or .so file (located in the root of each archive) from here and add it's location to the system PATH variable. (This)[https://code.google.com/p/aparapi/wiki/DevelopersGuideLinux] is a guide on how to set up OpenCL in linux environment.
How to run the samples
The samples are organized as unit tests. If you want see examples on various popular datasets you can go to nn-samples/src/test/java/com/github/neuralnetworks/samples/.
Library structure
There are two projects:
nn-core - contains the full implementation.
nn-samples - contains implementations of popular datasets and
nn-performance - some performance metrics.
nn-userinterface - unfinished work on visual network representation.
The software design is tiered, each tier depending on the previous ones.
Network architecture
This is the first "tier". Each network is defined by a list of layers. Each layer has a set of connections that link it to the other layers of the network, making the network a directed acyclic graph. This structure can accommodate simple feedforwad nets, but also more complex architectures like http://www.cs.toronto.edu/~hinton/absps/imagenet.pdf. You can build your own specific network.
Data propagation
This tier is propagating data through the network. It takes advantage of it's graph structure. There are two main base components:
LayerCalculator - propagates data through the graph. It receives target layer and input data clamped to a given layer (considered an input layer). It ensures that the data is propagated through the layers in the correct order and that all the connections in the graph are calculated. For example, during the feedforward phase of backpropagation the training data is clamped to the input layer and is propagated to the target layer (the output layer of the network). In the bp phase the output error derivative is clamped as "input" to the layer and the weights are updated using breadth-first graph traversal starting from the output layer. Essentially the role of the LayerCalculator is to provide the order, in which the network layers are calculated.
ConnectionCalculator - base class for all neuron types (sigmoid, rectifiers, convolutional etc.). After the order of calculation of the layers is determined by the LayerCalculator, then the list of input connections for each layer is calculated by the ConnectionCalculator.
GPU
Most of the ConnectionCalculator implementations are optimized for GPU execution. There are two implementations - Native OpenCL and Aparapi. Aparapi imposes some important restrictions on the code that can be executed on the GPU. The most significant are:
only one-dimensional arrays (and variables) of primitive data types are allowed. It is not possible to use complex objects.
only member-methods of the Aparapi Kernel class itself are allowed to be called from the GPU executable code.
Therefore before each GPU calculation all the data is converted to one-dim arrays and primitive type variables. Because