ПРОВЕРОЧНЫЕ РАБОТЫ по АЛГЕБРЕ
ДИДАКТИЧЕСКИЕ
МАТЕРИАЛЫ
http://matematika.advandcash.biz/proverochnie-raboti-po-algebre/
ПО АЛГЕБРЕ
И
НАЧАЛАМ АНАЛИЗА для 10 класса
стр. 138-150
Евгений Рыжков, Андрей Карпов Как потратить 10 лет на разработку анализатора ...Platonov Sergey
Кто-то верно подметил, что разработчики статических анализатора часто сталкиваются с "проблемой айсберга". Им сложно объяснить разработчикам, почему сложно написать и развивать статические анализаторы кода. Дело в том, что сторонние наблюдатели видят только вершину всего процесса, так как им доступен для изучения только простой интерфейс, который предоставляют анализаторы для взаимодействия с миром. Это ведь не графический редактор с сотнями кнопок и рычажков. В результате и возникает ощущение, что раз прост интерфейс взаимодействия, то и прост продукт. На самом деле статические анализаторы кода — это сложные программы, в которых живут и взаимодействуют разнообразнейшие методы поиска дефектов. В них реализуется множество экспертные системы, выдающие заключения о коде на основе как точных, так и эмпирических алгоритмах. В парном докладе, основатели анализатора PVS-Studio расскажут о том, как незаметно потратить 10 лет, чтобы написать хороший анализатор. Дьявол кроется в деталях!
Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова. Курс "Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных", Лекция №10 "Алгоритмические композиции. Завершение"
Лектор - Владимир Гулин
Ключевые идеи бустинга. Отличия бустинга и бэггинга. Алгорим AdaBoost. Градиентный бустинг. Мета-алгоритмы над алгоритмическими композициями. Алгоритм BagBoo.
Видео лекции курса https://www.youtube.com/playlist?list=PLrCZzMib1e9pyyrqknouMZbIPf4l3CwUP
Опыт разработки статического анализатора кодаAndrey Karpov
Один из основателей проекта PVS-Studio расскажет об опыте разработки статического анализатора кода C++. У инструментов статического анализа кода существует "проблема айсберга". От пользователей скрыты сложные механизмы анализа кода, и иногда им кажется, что статические анализаторы – это просто какие-то утилиты, ищущие опечатки с помощью регулярных выражений. Автор доклада постарается в общих чертах описать, как всё обстоит на самом деле. Он покажет на примерах, почему нормальный анализ с помощью регулярных выражений нереализуем, что такое Data Flow анализ, а также расскажет о других технологиях, применяемых при анализе кода. Вкратце будет затронут вопрос использования нейронных сетей, обсуждение которых сейчас является очень модной темой, и рассказано, почему с точки зрения анализа кода отношение к этому направлению является очень скептическим.
11. Морфологические операции Стык теории множеств и интегральной геометрии Имеется: Некоторое множество X Структурный элемент B Структурный элемент определяется формой и размером Операция переноса: 11
35. Рекурсивный алгоритм построения связанных областей void Labeling(BIT* img, int* labels) { // labels должна быть обнулена L = 1; for(y = 0; y < H; y++) for(x = 0; x < W; x++) { Fill(img, labels, x, y, L++); } } 27
36. Рекурсивный алгоритм построения связанных областей void Fill(BIT* img[], int* labels[], int x, int y, int L) { if( (labels[x][y] = = 0) && (img[x][y] = = 1) ) { labels[x][y] = L; if( x > 0 ) Fill(img, labels, x – 1, y, L); if( x < W - 1 ) Fill(img, labels, x + 1, y, L); if( y > 0 ) Fill(img, labels, x, y - 1, L); if( y < H - 1 ) Fill(img, labels, x, y + 1, L); } } 28 Вопрос: В чем минусы?
37. Двухпроходный алгоритм Если A = O Ничего не делать Иначе если B=0и C=0 Увеличить счетчик областей и присвоить его значение A Иначе если B xor C = 1 Копировать значение в A Иначе если B!=0 и C!=0 Если B = C Копировать значение в A Иначе Записать значение B или C в A; зафиксировать эквивалентность B и С 29
45. Distance transform (DT) Определение расстояния до ближайшего «белого пикселя» 37 "2D Euclidean distance transforms: a comparative survey", ACM Computing Surveys, Vol 40, Issue 1, Feb 2008
46. Алгоритм (DT) Простейший алгоритм – N проходов Первый проход помечает края 0 На втором помечаем все граничащие с 0 пикселикак 1 И т.д. Существует двухпроходный алгоритм 38
49. Описание бинарных компонент Для сравнения между собой или с шаблоном Требования к описанию: Инвариантность относительно размера Инвариантность относительно поворота Инвариантность относительно сдвига 41
51. Определение осей и их направления 43 Собственными векторами матрицы covбудут направления полуосей осей эллипса Собственными числами – длины полуосей
60. Рибvs Skeleton Reed Плюсы Просто строится Мало лишних деталей Содержит ключевые точки Минусы Зависит от функции Морса Нет инвариантности относительно поворота Skeleton Плюсы Инвариантен относительно поворота Однозначно Минусы Сложное вычисление Много лишних деталей 52
62. Сегментация по выпуклым областям Определение выпуклости Для любой пары точек в множестве отрезок между этими точками лежит в этом множестве Приблизительная выпуклость Отклонение от прямой наикратчайшего расстояния между точками в множестве 54
65. Сегментация по выпуклым областям Compute multiple Morse functions; for each Morse function do Construct Reeb Graph; Compute Mutex pairs and add them into MutexSet; Compute candidate cuts and add them intoCandidate Cut Set; end for each cut in Candidate Cut Set do for and each mutex pair in Mutex Set do Check whether the cut satisfy the mutex pair end end 4. Solve the linear programming problem 5. Obtain final cuts; 57