Вектор программист: Изображения Программист | Бесплатные векторы, стоковые фото и PSD

Что такое модули слияния и как они используются? Я слышал, что это файлы .msm, но я никогда не видел этого раньше (я видел только файл .msi). Используются ли они при создании msi-файлов?…

Я пытаюсь понять Что такое веб-сервис Как они используются Все, что я знаю, это то, что они закодированы в SOAP/XML и не зависят от языка, то есть я мог бы написать программу в Java и создать…

В документах pypi для загрузчика google ngram говорится, что иногда вам нужны агрегированные данные по набору данных. Например, чтобы построить матрицу совпадений. Википедия для матрицы cooccurance…

Я знаю, что абстрактные классы предназначены только для использования родительскими классами и не могут иметь своих собственных экземпляров, но что такое абстрактные functions/methods?, каково их…

Я искал в интернете, но смог найти только код, связанный с данными составных форм, а не объяснение того, что это такое и как они используются?

Я здесь совсем недавно. Я видел много вопросов и ответов на них. Но у меня есть вопрос, так как я открыл сайт блога. Мой вопрос заключается в том, что такое псевдоклассы и для чего они используются?

Я довольно часто видел векторы в свое время, изучая LibGDX и кодирование в целом. Но я никогда не мог понять, что это такое. Я знаю: В других языках программирования они являются (амортизированным)…

Я изучаю курс по встроенным системам и перебираю прерывания. Я сталкивался с временами Systick и цикла. Что это такое, когда и почему они используются?

Мне нужна общая информация о OpenSSL био. Какое-то введение в нее. Что такое OpenSSL BIO? Какова его общая идея? Я знаю, что это какой-то API для input/output., но чем он отличается от stdio или…

Я смотрел на исходный код для gcc (из любопытства) и заметил структуру данных, которую никогда раньше не видел в C. В строках 80 и 129 (и во многих других местах) синтаксического анализатора они,…

Центр информационных технологий и школа программирования Вектор времени

НОВОСТИ

Встречайте! Первую книгу в России по новой версии популярного трехмерного графического Blender 2. 9

Наш молодой и перспективный преподаватель Мария Николаевна опубликовала свой авторский курс! «Учебник-самоучитель по трехмерной графике в Blender 3D. Моделирование и дизайн» можно приобрести в любом книжном интернет-магазине или в нашей школе программирования по самой низкой цене!

Программист из Анапы написал первую в России книгу по

Анапский программист, основатель школы программирования «Вектор Времени», ученый и изобретатель, военный педагог и кандидат наук Николай Серов решил эту проблему. Книга издана и появилась в продаже в книжных интернет-магазинах страны. В Москве в издательстве «Солон-Пресс» готовится к печати второй тираж.

В Анапе начались съемки мультфильма

Юные программисты и 3D-моделеры анапской школы программирования Вектор Времени создали творческую студию анимации «Анапсяня», которая выпустила первую серию мультика «Здравствуй, Анапа!»

Летающая лаборатория проходит испытания в технополисе «ЭРА»

Cуперсовременный многомоторный беспилотник, оснащенный высокоточными системами, начали испытывать в военном наукограде.

ОТКРЫТИЕ ТЕХНОПОЛИСА

1 сентября 2018 года состоялось открытие Военного инновационного технополиса «ЭРА»

Работа в учебном центре «Вектор времени»

ВАКАНСИИ:

Старший тренер-преподаватель по основам электроники и робототехнике

Требования:
Знание ТТЛ, опыт программирования микроконтроллеров и роботов.
Умение работать с детьми. Развитые коммуникативные способности

Старший тренер-преподаватель по разработке мобильных приложения

Требования:
Знание языков программирования Java и С++, опыт работы в среде разработки Eclipse.
Умение и желание работать с детьми. Обучение школьников App Inventor и Stencyl

Тренер-преподаватель по трехмерной графике

Требования:
Хорошее знание 3Ds-Max, Blender3D, 3Ds-Maya.

Зарплата высокая!
Отличный коллектив!
Почасовая оплата!
Неполная занятость!

Стоимость обучения на 2020-2021 учебный год !

Стоимость одного группового занятия — 700 руб

Стоимость одного индивидуального занятия — 1000 руб

Продоложительность одного занятия — 2 ак. часа

* Академический час равен — 40 мин

* Месячный абонемент (8 занятий) — 3200 руб

* Месячный абонемент (4 занятия) — 2000 руб

УРА! Открытие онлайн-школы!

Только у нас! На самой популярной и креативной платформе Discord — ежедневные занятия и трансляции. Наши тренеры-преподаватели снова с Вами. Сайт онлайн-школы online.vektor-vremeni.ru.
Изучите инструкцию по настройке платформы Discord.
Полный безлимит — всего за 3200 руб в месяц

БЕСПЛАТНЫЕ МАСТЕР-КЛАССЫ И ЗАНЯТИЯ ПРОДОЛЖАЮТСЯ

Вектор Времени – это не просто школа программирования и компьютерной графики, это пространство для развития цифрового мышления и формирования информационных компетенций будущего.

Хотите попробовать свои силы и оценить личный потенциал в программировании, создании игр и анимаций, трехмерном моделировании и дизайне? Ждем вас !

Лучшие специалисты в области создания сайтов, компьютерной графики и игрового программирования, веб- и промышленного дизайна ждут Вас!

Возраст детей от 6 лет. За второго ребенка – скидка 10 %, третий ребенок – бесплатно. Скидки для инвалидов и многодетных детей.

ВЕКТОР ВРЕМЕНИ В ИНСТАГРАМ !

Ежедневные фото и видеовыпуски наших мероприятий смотри в сети Инстаграм! Подпишись и лайк поставь …

ВЕКТОР ВРЕМЕНИ В Youtube !

Бесплатные уроки по программированию и компьютерной графике смотри на нашем канале ! Подпишись и лайк поставь …

ВНИМАНИЕ! ВЕКТОР ВРЕМЕНИ ПО НОВОМУ АДРЕСУ!

Новый адрес — Кристальный проезд, д. 2 / ул. Промышленная, д. 4

НАБОР НА 2020-2021 УЧЕБНЫЙ ГОД

Запись детей на пробное занятие по телефону:
8 918 986-13-49 или через сайт: записаться онлайн.

ФОТОГАЛЕРЕЯ ЗАНЯТИЙ

Программирование на языках высокого уровня

Создание трехмерных компьютерных игр и программирование виртуальной реальности

Визуализация и интепретация языка программирования Python в среде Minecraft

Основы компьютерной графики и дизайна графики в Blender3D и Sweet Home 3D

Девочки программируют и собирают схемы наравне с мальчиками

Видеомонтаж и анимация в современных видеоредакторах

Создание мобильных приложений в App Inventor и Stencyl

Программирование микроконтроллеров на платформе ScratchDuino

Программирование в Scratch для самых маленьких

Разработка программ и игр для смартфонов и айфонов

Новая ЭРА Анапы.

Центр информационных технологий «Вектор Времени»
г. Анапа, ул. Промышленная, д.4 / Кристалльный проезд, д.2 тел. 8 918 986-13-49
Электронная почта: [email protected]
Публичная оферта: Оферта

Кабель для программирования раций Baofeng, Kenwood, Vector

Выберите категорию

Все Для тех, кто едет на суточную игру РАСПРОДАЖА СТРАЙКБОЛЬНОЕ ОРУЖИЕ » Автоматы » Пистолеты » Винтовки, дробовики, пулемёты » Гранатомёты, миномёты и выстрелы к ним » Для детей » ММГ МАГАЗИНЫ И ЛОАДЕРЫ » для автоматов » для пистолетов » для винтовок, дробовиков, пулеметов РАСХОДНИКИ » Шары » Газ » Смазочные материалы » Дробь/пульки 4,5мм ПИРОТЕХНИКА ДЛЯ СТРАЙКБОЛА И ПЕЙНТБОЛА » Гранаты и мины » Дымовые шашки » Гранатомёты, миномёты и выстрелы к ним » Прочие пиротехнические изделия НОЖИ И МУЛЬТИТУЛЫ СРЕДСТВА ЗАЩИТЫ » Шлемы и аксессуары » Очки » Маски » Перчатки » Наколенники и налокотники СНАРЯЖЕНИЕ » РАЗГРУЗОЧНЫЕ СИСТЕМЫ » ПОДСУМКИ »» под магазины »» под гранаты и спецсредства »» под рации »» утилитарные и медицинские »» административные и прочие » КОБУРЫ » РЕМНИ ОРУЖЕЙНЫЕ » ЧЕХЛЫ | РЮКЗАКИ | БАУЛЫ » ФОНАРИ и аксессуары к ним » ПРИЦЕЛЫ и ЛЦУ » РАДИОСТАНЦИИ и аксессуары к ним » ОДЕЖДА И ОБУВЬ »» Арафатки, балаклавы, шарфы »» Головные уборы »» Тактическая одежда »» Обувь »» Ремни поясные »» Водонепроницаемые носки и перчатки » ШЕВРОНЫ И НАШИВКИ » ПРОЧЕЕ ЭЛЕКТРИКА » Зарядные устройства » Аккумуляторы » Провода и контактные группы ВНЕШНИЕ ЗАПЧАСТИ » Макеты глушителей и трассерные насадки » Крепления и планки » Цевья » Рукояти и сошки » Приклады и запчасти к ним » Прочее ВНУТРЕННИЕ ЗАПЧАСТИ » Запчасти для пистолетов » Двигатели (моторы) и рамки » Гирбоксы » Пружины » Направляющие пружин » Шестерни » Втулки, подшипники, шайбы » Поршни (Piston) » Головы поршня (Piston Head) » Цилиндры » Головы цилиндра (Cylinder Head) » Сопла (нозлы) » Стволики » Таппет планки » Камеры и резинки HOP-UP » Прочее КОМИССИОННЫЕ ТОВАРЫ УЦЕНКА

Производитель

ВсеA&KAim TopAlfa ArmsAngry BBsAresARESEYEArmytekARS ARMAAtumBaofengBig DragonBLACK LEAGUEBLSBornerBOSNYClassic ArmyCYCCYMADBOYSDexshellE&LEmersonExpertFenixFILLINFirefoxFL-AirsoftFLAMEFMAG&GGALAXYGarsingGerberGletcherGolden BallGuarderHFCImaxRCInfineonIPowerJGKing ArmsKJWKOERKSCKWAKWCLandscapeLastingLCTLumintopMadbullMarserMechanixMegatorchNagoyaNight-EvolutionPPSPROMETHEUSPuff DinoPyroFXQuartaRAGRemingtonROCKET AIRSOFTSHSStalkerStich ProfiSuper ShooterSWSystemaTAGTJPTokyo MaruiTop PowerTornado TacticalTrustFireVFCWARTECHWEZ-TacticalZCAIRSOFTZEUSZhong LongАпполоБКВьетнамКитайМолот-ОружиеРоссияСтрайкАртТайгаТактические решения

Контакты

Основы программирования в R

Создание матрицы

Матрицы в R можно создавать разными способами. Выбор способа зависит от того, какую матрицу мы хотим создать: пустую матрицу (чтобы потом заполнять ее нужными значениями) или матрицу, составленную из уже имеющихся значений, например, из векторов.

Для того чтобы создать пустую матрицу, нужно определить, матрицу какой размерности мы хотим. Размерность матрицы – число строк и число столбцов в ней. Создадим для начала матрицу \(2 \times 3\), состоящую из нулей:

M <- matrix(0, nrow = 2, ncol = 3)
M

##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]    0    0    0
## [2,]    0    0    0

Можем посмотреть на ее размерность:

dim(M)

## [1] 2 3

Заполнять эту матрицу другими значениями мы пока не будем – это будет интереснее делать, когда мы узнаем про циклы. А сейчас посмотрим, как собрать матрицу из “готовых” векторов.
Пусть у нас есть три вектора

x <- c(1, 2, 3, 0)
y <- c(4, 5, 6, 0)
z <- c(7, 8, 9, 0)

и мы хотим объединить их в матрицу. Векторы будут столбцами матрицы:

M_cols <- cbind(x, y, z) # c - от columns
M_cols

##      x y z
## [1,] 1 4 7
## [2,] 2 5 8
## [3,] 3 6 9
## [4,] 0 0 0

А теперь векторы будут строками матрицы:

M_rows <- rbind(x, y, z) # r - от rows
M_rows

##   [,1] [,2] [,3] [,4]
## x    1    2    3    0
## y    4    5    6    0
## z    7    8    9    0

Другой способ создавать матрицы — разбивать на строки один длинный вектор. Возьмем вектор:

long_vec <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0, 5, 0)

Посиотрим, сколько в нем элементов:

length(long_vec)

## [1] 12

А теперь превратим вектор в матрицу из трех строк и четырех столбцов:

m1 <- matrix(long_vec, 3, 4) # получим матрицу с 3 строками и 4 столбцами
m1

##      [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,]    1    4    7    0
## [2,]    2    5    8    5
## [3,]    3    6    9    0

Конечно, если бы потребовали от R невозможное – матрицу, произведение числа строк и столбцов которой не равно длине вектора, из которого мы пытаемся эту матрицу создать – мы бы получили ошибку:

# m2 <- matrix(long_vec, 4, 5)

Столбцам и строкам матрицы можно дать названия. Посмотрим еще раз на матрицу m1:

m1

##      [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,]    1    4    7    0
## [2,]    2    5    8    5
## [3,]    3    6    9    0

А теперь дадим столбцам этом матрицы названия.

colnames(m1) <- c("A", "B", "C", "D")
m1

##      A B C D
## [1,] 1 4 7 0
## [2,] 2 5 8 5
## [3,] 3 6 9 0

А теперь назовем строки матрицы:

rownames(m1) <- c("r1", "r2", "r3")
m1

##    A B C D
## r1 1 4 7 0
## r2 2 5 8 5
## r3 3 6 9 0

Можно, конечно, присваивать названия сразу и строкам, и столбцам. Проделаем это с матрицей M_cols.

dimnames(M_cols) <- list(c("r1", "r2", "r3", "r4"), c("X", "Y", "Z")) # сначала названия строк, затем -- столбцов

О том, что такое list – поговорим чуть позже.

Объекты и типы данных R: векторы

1. Объекты, предназначенные для хранения данных («data objects») – это векторы, матрицы и массивы, списки, факторы, таблицы данных; 
2. Функции («function objects») – это поименованные программы, предназначенные для выполнения определенных действий над другими объектами.

В этом сообщении расмотрены векторы, способы их создания в R, а также основные операции над ними.

Вектор представляет собой поименованный одномерный объект, содержащий набор однотипных элементов (числовые, логические, либо текстовые значения — никакие сочетания  не допускаются). Для создания векторов небольшой длины в R используется т.н. функция конкатенации c() (от «concatenate» – объединять, связывать). В качестве аргументов этой функции через запятую перечисляют объединяемые в вектор значения, например:

my. vector <- c(1, 2, 3, 4, 5)
my.vector
[1] 1 2 3 4 5

Вектор можно создать также при помощи функции scan(), которая «считывает» последовательно вводимые с клавиатуры значения:

X <- scan()
1: 2.9 # после каждого нового значения нажать клавишу "Ввод"
2: 3.1
3: 3.4
4: 3.4
5: 3.7
6: 3.7
7: 2.8
8: 2.5 
9: # выполнение команды scan завершают введением пустой строки
Read 8 items  # программа сообщает о считывании 8 значений
X
[1] 2.9 3.1 3.4 3.4 3.7 3.7 2.8 2.5

Один из недостатков создания векторов при помощи функции scan() состоит в том, что если при вводе значений с клавиатуры допущена ошибка, то придется либо начать ввод заново, либо воспользоваться специальными инструментами корректировки (например, функцией fix();  здесь эти способы не рассматриваются).

Для создания векторов, содержащих совокупность последовательных чисел, удобна функция seq() (от «sequence» – последовательность). Так, вектор с именем S, содержащий совокупность целых чисел от 1 до 7, можно создать следующим образом:

S <- seq(1,7)
S
[1] 1 2 3 4 5 6 7

S <- 1:7
S
[1] 1 2 3 4 5 6 7

S <- seq(from = 1, to = 5, by = 0. 5)
S
[1] 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0

Text <- rep(«test», 5)

Text
[1] "test" "test" "test" "test" "test"

Система R способна выполнять самые разнообразные операции над векторами. Так, несколько векторов можно объединить в один, используя уже рассмотренную выше функцию конкатенации

v1 <- c(1, 2, 3)
v2 <- c(4, 5, 6)
V <- c(v1, v2)
V
[1] 1 2 3 4 5 6

# создаем текстовый вектор text.vect:
text.vect <- c("a", "b", "c")
# объединяем числовой вектор v1 (см. выше) с текстовым вектором text.vect:
# new.vect <- c(v1, text. vect)
# просмотр содержимого нового вектора new.vect:
new.vect
[1] "1" "2" "3" "a" "b" "c"
# все значения нового вектора взяты в кавычки,
# что указывает на их текстовую природу;
# для подтверждения этого воспользуемся командой mode():
mode(new.vect)
[1] "character" # все верно: "character" значит "текстовый"

Для работы c определенным элементом вектора необходимо уметь отличать его от других похожих элементов. Для этого при создании вектора всем его компонентам автоматически присваиваются индексные номера, начиная с 1. Чтобы обратится к конкретному элементу необходимо указать имя вектора и индекс этого элемента в квадратных скобках:

# создадим числовой вектор y, содержащий 5 числовых значений:
y <- c(5, 3, 2, 6, 1)
# проверим, чему равен третий элемент вектора y:
y[3]
[1] 2

Используя индексные номера, можно выполнять различные операции с избранными элементами разных векторов:

# создадим еще один числовой вектор z, содержащий 3 значения:
z <- c(0. 5, 0.1, 0.6)
# умножим первый элемент вектора y на третий элемент вектора z (т.е. 5*0.6):
y[1]*z[3]
[1] 3 

Индексирование является мощным инструментом, позволяющим создавать совокупности значений в соответствии с определенными критериями. Например, для вывода на экран 3-го, 4-го и 5-го значений вектора y необходимо выполнить команду

Из этого же вектора мы можем выбрать, например, только первое и четвертое значения, используя уже известную нам функцию конкатенации с(): 

y[-с(1, 4)]
[1] 3 2 1

В качестве критерия для выбора значений может служить логическое выражение. Для примера выберем из вектора y все значения >2:

• «Равно»   ==
• «Не равно»   !=
• «Меньше»  <
• «Больше»   >
• «Меньше либо равно»   <=
• «Больше либо равно»   >=
• «Логическое И»   &
• «Логическое ИЛИ»   |
• «Логическое НЕ»   !

Индексирование является также удобным инструментом для внесения исправлений в имеющихся векторах. Например, так можно исправить второе значение созданного нами ранее вектора z с 0.1 на 0.3:

z[2] <- 0.3
z
[1] 0.5 0.3 0.6

sort(z, decreasing = FALSE)
[1] 0.3 0.5 0.6
sort(z, decreasing = TRUE)
[1] 0.6 0.5 0.3

Дополнительную информацию на русском языке о векторах и других объектах R можно найти здесь и здесь.
--
Создано при помощи Pretty R на сайте inside-R.org
Программисты, компиляторы, процессоры — поиск единого вектора – тема научной статьи по компьютерным и информационным наукам читайте бесплатно текст научно-исследовательской работы в электронной библиотеке КиберЛенинка
ПРОГРАММИСТЫ, КОМПИЛЯТОРЫ, ПРОЦЕССОРЫ — ПОИСК
ЕДИНОГО ВЕКТОРА Е. Б. Боб, А.В. Латников, А.М. Мальцев, А.Е. Потехин Научный руководитель — д.т.н., профессор А.А. Шалыто
В статье приводится анализ недостатков современных подходов к программированию с точки зрения повышения производительности. Предлагается использование технологии автоматного программирования с поддержкой этой технологии на уровне «железа».
Введение
В данной статье рассматриваются современные подходы к программированию и созданию микропроцессоров. Порочная практика создания программного обеспечения привела к тому, что ресурсы производительности микропроцессоров каждого нового поколения сводятся на нет уже к моменту их появления. Каким бы быстрым не было «железо», программисты всегда находят способы растратить новые мощности практически впустую, за редким исключением узкоспециализированных программ (обработка видео, аудио и т.п. ). Ситуация усугубляется с появлением многоядерных систем. Авторами предлагается использовать технологию автоматного программирования [1] с поддержкой автоматов на уровне «железа», что позволит повысить производительность систем и упростить распараллеливание программ.
Программное обеспечение и производительность компьютерных систем
Бурное развитие микропроцессорной техники в последнее десятилетие воспринимается обывателем как гигантский скачок в мире высоких технологий. Каждое новое поколение микропроцессоров удивляет нас своими возможностями. Не отстают и средства разработки программного обеспечения. Сегодня рядовым программистам уже необязательно знать тонкости «железа», что делает их труд более универсальным. Однако у каждой медали есть и обратная сторона. Подобное отстранение не может не сказаться на производительности программного обеспечения. На протяжении долгого времени считалось, что нововведения в микропроцессорах должны с лихвой компенсировать этот недостаток. А действительно ли современные микропроцессоры настолько уникальны?
«Мы гордимся современной аппаратурой и пренебрежительно относимся к достижениям двадцати-тридцатилетней давности, между тем это ослиная гордость. Чтобы там ни говорила реклама, невозможно не признать, что за последнее время ничего принципиально нового не придумано. Эксплуатируется сравнительно небольшое количество весьма древних идей и, если что и совершенствуется, — так это проектные нормы. То, что раньше занимало целый шкаф, теперь свободно умещается на ладони. Нет ничего такого, что в том или ином виде не присутствовало бы в «динозаврах» первых поколений» [2].
Миф о всемогущих микропроцессорах сыграл с нами злую шутку. За несколько десятилетий не было создано ничего принципиально нового, а программистов продолжали учить по-старому. Все новшества средств разработки программного обеспечения — это не что иное, как надстройки над старыми технологиями. Авторы статьи уверены, что настало время обратиться к истокам и пересмотреть свой взгляд на очень многие вещи.
Возможен ли вечный рост?
Выведенный более сорока лет назад закон Мура работает, и по сей день. Одна из его формулировок гласит, что производительность микропроцессоров удваивается ка-
ждые 18 месяцев. Фактически наблюдается экспоненциальный рост производительности микропроцессоров на протяжении почти что полувека! Возникает вопрос: а может ли такой рост продолжаться вечно? Профессор экономики Кеннет Болдинг однажды так высказался по поводу подобного положения вещей: «тот, кто верит, что экспоненциальный рост на земле может продолжаться вечно, либо сумасшедший, либо экономист» [3]. Хотя это высказывание относилось к экономическому росту, оно легко может быть применено и к росту производительности компьютерных систем. Достаточно только заменить слово «экономист» на «программист». Сегодня разработчики программного обеспечения мало задумываются о производительности как таковой, свято веря в то, что в будущем их программы будут работать быстрее за счет более производительного «железа». Производителям же микропроцессоров с каждым годом становится все труднее преодолевать технические барьеры и увеличивать рост производительности в соответствии с законом Мура. Если посмотреть на сам термин «производительность», то можно заметить, что его смысл существенно изменился за последние годы. Многие модные новшества в микропроцессорах имеют значение при обработке потоковых данных (звук, видео), но мало сказываются на обычных «поведенческих» программах. Более того, скорость работы последних, как правило, уменьшается. Только за счет повышения тактовой частоты это незаметно [4]. Дальнейшее повышение тактовой частоты становится дорогим и, следовательно, нецелесообразным с экономической точки зрения. Да и технический порог уже не за горами. Появившиеся в последнее время многоядерные архитектуры — это, по логике вещей, шаг в верном направлении. Однако и здесь все не так просто: увеличение числа ядер в N раз не увеличивает производительность во столько же раз. Более того, прирост производительности падает, а сложность системы растет при добавлении в систему каждого нового ядра, и оба эти процесса являются экспоненциальными [5]. В основном это происходит из-за необходимости организации обмена и синхронизации данных при выполнении программы. Современные средства программирования не позволяют решать подобные задачи, оставляя их на откуп производителям «железа». При этом программисты живут в своем «линейном» мире и стараются абстрагироваться от такого рода проблем. Сегодня предпринимаются попытки ввести в языки программирования специальные директивы для сближения программистов и аппаратчиков [6]. Авторы статьи уверены, что эти попытки обречены на провал — слишком уж большая пропасть образовалась между разработчиками программного обеспечения и производителями микропроцессоров. Подходы к разработке программного обеспечения не пересматривались уже несколько десятков лет, и попытки их подстройки неизбежно приведут к неудаче. Здесь требуются качественные изменения, главным из которых станет отход от программирования с использованием флагов. Иначе получается все как в известной басне И. А. Крылова «Лебедь, Рак и Щука», где в роли главных героев выступают программисты, компиляторы и микропроцессоры. А можно ли направить их усилия в одном направлении?
Программисты
Программисты — кто они такие? На первый взгляд, вопрос кажется бессмысленным — это люди, пишущие код. К большому сожалению, подавляющее большинство людей в мире информационных технологий именно так и считает. Любой человек, выучивший синтаксис какого-либо языка программирования, сегодня гордо называет себя программистом. А программист-профессионал, по мнению многих, это человек, написавший код так, что его никто, кроме него, не понимает. На самом деле, это не программисты, а кодировщики, в первом случае, и плохие кодировщики — во втором. Задача программистов — это разработка поведенческой модели. Сегодня же их усилия в основном тратятся на борьбу с неправильными указателями, утечками памяти и т.п. На-
стоящему программисту, по большому счету, абсолютно неважно, на каком языке разрабатывать программу, так как его задача — разработать алгоритм в соответствии с требованиями, руководствуясь которыми кодировщики будут «кодировать».
Существует процесс разработки программного обеспечения, который и предусматривает подобный подход: технические эксперты разрабатывают дизайн на основе технического задания, а «программисты» пишут код в соответствии с дизайном. Все абсолютно верно — дизайн соответствует требованиям, код — дизайну. Однако есть нюанс, ломающий эту идеалистическую модель — человеческий фактор. Технический эксперт, как правило, разрабатывает дизайн на «бумаге», а «программист» переносит его в код, руководствуясь своими домыслами. Причем основной целью дизайна является описание поведения системы. Даже если предположить, что дизайн полностью соответствует требованиям, нельзя утверждать, что код также будет им соответствовать. Просто потому, что «программист» — это человек, а человеку свойственно ошибаться. Исправить подобное положение вещей призвано дорогостоящее «двойное» тестирование. Термин «двойное» означает, что одновременно тестируются и дизайн, и код, что не лучшим образом сказывается на конечном качестве продукта — как на его поведении, так и на отказоустойчивости.
Компиляторы и микропроцессоры
Компиляторы облегчают жизнь разработчикам программного обеспечения, так как изолируют последних от аппаратных особенностей той или иной системы, делая программистов независимыми от «железа». В последнее время компиляторы стали достаточно «умными» — они учитывают специфические особенности микропроцессоров при оптимизации размера кода, быстродействия и т. п. Но столь ли они всемогущи? Нет — компиляторы не в состоянии исправлять такие упущения программистов, как неоптимальное использование ресурсов, неверную реализацию алгоритмов и т.п. Таким образом, можно утверждать, что разработчики компиляторов в основном ориентируются на особенности микропроцессоров. Однако и здесь все не так идеально, как хотелось бы. Ведь код, генерируемый компилятором, и код, исполняемый ядром микропроцессора — зачастую абсолютно разные сущности. Дело в том, что многие микропроцессоры транслируют коды команд программы в свое внутреннее представление.
Теперь начинается самое интересное — подходим к сердцу системы. Что знают рядовые программисты о современных микропроцессорах? Микропроцессор выполняет программный код, обращаясь к памяти и устройствам ввода/вывода. Причем память линейная, скорее всего виртуальная, и ее объем практически неограничен. И сегодня этих сведений оказывается вполне достаточно для написания программы. Это отчасти так, если создается некое приложение, которое некритично ко времени исполнения. Однако, в конце концов, рядового пользователя начинают раздражать «тормозящие» программы, которые съедают к тому же львиную долю дискового пространства. Что уж говорить о серьезных встроенных системах!
Можно было бы пожалеть бедный микропроцессор — ведь ему приходится перерабатывать столько неоптимального кода, используя столь хитроумные и сверхсложные механизмы: кэширование, предсказание переходов, переупорядочивание команд на конвейере и т. п. Однако сам микропроцессор и его окружение (чипсет, память) — это часть проблемы. Архитектура микропроцессора рассчитана на одиночное плавание -процессор не принимает никаких управляющих директив программиста, кроме непосредственно кода. И даже о том, что программисту абсолютно очевидно, микропроцессор не имеет ни малейшего представления.
Что оказывает наибольшее влияние на производительность современного микропроцессора? Количество ядер? Тактовая частота? Нет! Самое существенное влияние оказыва-
ют программные переходы и обращения к памяти, которая, несмотря на все ухищрения, работает гораздо медленнее ядра микропроцессора. Представим себе конвейерное производство — четкий и отлаженный механизм. Ни одного лишнего движения — каждая деталь доставляется со склада и подается на конвейер в то самое время, когда она необходима. Рабочие (роботы) не простаивают ни секунды — каждый хорошо проинструктирован (запрограммирован) на выполнение определенной задачи. Вдруг, ни с того, ни с сего, со склада начинают доставлять абсолютно другие детали. Рабочие не знают, что с ними делать — конвейер останавливается. То, что находилось на конвейере в этот момент, идет в утиль. Примерно то же самое происходит и в микропроцессоре. При любом программном переходе конвейер команд должен быть очищен и перезагружен новыми командами. Другая ситуация — когда закрывают один из складов, и детали к конвейеру приходится везти из соседнего города. Это похоже на обращение к новой области памяти. Если прочитать, например, пособие по оптимизации обращений к памяти для конкретного микропроцессора/чипсета и попытаться написать программу в соответствии с рекомендациями, то рядовой программист просто не сможет ее понять. Смешно, но изощренные алгоритмы, которыми забивают головы сегодняшним студентам, проигрывают по быстродействию простым реализациям, учитывающим особенности микропроцессора/чипсета. И проигрывают в разы, а всемогущие компиляторы и здесь оказываются бессильными [2].
Три кита
Как уже говорилось выше, для серьезного технологического прорыва требуются качественные и согласованные изменения, затрагивающие все стадии процесса разработки программного обеспечения и аппаратную архитектуру в целом. Как превратить героев басни И. А. Крылова в трех китов, которые смогут стать основой компьютерных систем будущего?
Во-первых, необходимо избавиться от таких архаизмов, как указатели, ручное выделение и освобождение памяти, переходов и т. п. Можно спросить, а как же тогда писать программы? При тех подходах, которые существуют сегодня — никак. Но в том-то и дело, что сами эти подходы требуется изменить. Предположим, что программа разбита на две части: логическую (поведенческую) и исполняемую (простейшие обработчики, из которых вынесена вся логика) [7]. «Высокоуровневые» программисты должны сосредоточиться на логической, а «низкоуровневые» — на исполняемой части. Первая часть будет фактически дизайном — его можно проверить, так как поведение системы задается требованиями. Во второй же части логика вообще отсутствует, а соответственно нет и переходов — такой код очень легко тестировать, особенно если ручное выделение и освобождение памяти запрещено, а указатели отсутствуют.
Во-вторых, функции компилятора — собрать обе части программы. Вдобавок компилятор должен проанализировать, какие ресурсы требуются тому или иному обработчику, и добавить соответствующее описание в программу. И все — никаких ухищрений (оптимизаций и т. п.).
В-третьих, аппаратная часть должна полностью управляться логической частью программы — в этом случае переходы будут известны заранее, и можно исключить эвристический предсказатель из системы. Сердцем такой системы станет «поведенческий» процессор — он будет реагировать на внешние (внутренние) воздействия и, работая в соответствие с логической частью программы, выбирать и передавать код испо-ляемых модулей (обработчиков) различным исполнительным устройствам. Причем выбор конкретного исполнительного устройства будет осуществляться в соответствии с описаниями, подготовленными компилятором. При таком подходе работа конвейера команд станет управляемой, а выборка памяти для конечных обработчиков будет делаться заранее. Фактически код программы будет формироваться на лету.
То, что было описано выше, является ничем иным, как автоматным программированием. Позвольте, скажете вы, но автоматное программирование применяется программистами уже сегодня! И да, и нет. Дело в том, что сегодня автоматы являются частью программы. Предлагаемый же подход представляет собой не программно-аппаратный комплекс, а автоматно-аппаратный комплекс, в котором автоматы являются единственным возможным методом создания программ. Автоматы должны заменить операционные системы: драйвера уйдут в прошлое — внешние устройства будут напрямую воздействовать на автоматы. Сервисы операционной системы должны быть стандартизованы и написаны на автоматах, равно как и все другие сервисы. В этом случае необходимую конфигурацию операционной системы (да и всей системы в целом) можно будет просто собирать как из кубиков. Если вдобавок к этому унифицировать исполняемый код обработчиков, то коэффициент переиспользования будет очень высоким.
Автоматное программирование дает неоспоримое преимущество при написании поведенческих программ: упрощается как понимание алгоритма, так и сопровождение программного продукта. Сегодня дизайнеры сложных систем все равно в той или иной степени используют автоматный подход при проектировании. Однако при компиляции все преимущества автоматов растворяются: микропроцессор уже не может оперировать логикой состояний для предсказания переходов. Предлагаемая концепция автоматно-аппаратного комплекса позволяет донести логику работы программы до «железа» в неизменном виде. При таком подходе эвристические механизмы не будут требоваться. Новое «железо» сможет работать в полном соответствиии с логикой программы, заранее выбирая те области памяти, которые ему необходимы.
В настоящее время авторы статьи работают над синтаксисом языка описания автоматов и прототипом автоматного компилятора, способного разделять «логическую» и «исполняемую» части программы. На первом этапе на выходе компилятора предполагается получать программный код, в котором логическая часть будет интегрирована с исполняемой. Этот код будет использоваться для проработки технологии и устранения выявленных недостатков. В дальнейшем планируется создать программные модели «логического» и «исполнительного» процессоров — прототип автоматного «железа». На этом прототипе описанная технология будет проверена в полном объеме.
Заключение
Современные микропроцессоры и средства разработки программного обеспечения в результате своего развития оказались оторванными друг от друга. Компиляторы, призванные объединить эти два полюса, справляются со своей задачей недостаточно эффективно. С появлением многоядерных архитектур эффективность существующего подхода снижается еще больше. В данной работе предпринята попытка анализа противоречий, а также способов выхода из сложившейся ситуации. Предлагается использовать концепцию автоматного программирования с поддержкой автоматов на уровне «железа». Несмотря на то, что эта концепция требует полного пересмотра процесса разработки программного обеспечения и микропроцессоров, такой подход оказывается наиболее оптимальным с точки зрения увеличения производительности и распараллеливания вычислений.
Литература
1.	Шалыто А.А. Технология автоматного программирования. / Труды Всероссийской научной конференции «Методы и средства обработки информации» — М.: МГУ. 2003. — С. 528-535.
2.	Касперский К. Техника оптимизации программ. Эффективное использование памяти. — СПб.: БХВ-Петербург. 2003. — 464 с.
3.	Википедия	[Электронный	ресурс],	Режим	доступа: http://en.wikipedia.org/wiki/Kenneth_Boulding, свободный. — Загл. с экрана. — Яз. англ.
4.	The Microarchitecture of the Pentium 4 Processor / Intel Technology Journal Q1, 2001
5.	Amdahl G. Validity of the Single Processor Approach to Achieving Large-Scale Computing Capabilities. / AFIPS Conference Proceedings. — 1967. — Р. 483-485.
6.	OpenMP [Электронный ресурс], Режим доступа: http://www.openmp.org/blog/, свободный. — Загл. с экрана. — Яз. англ.
7.	Шалыто А.А. Логическое управление. Методы аппаратной и программной реализации. — СПб: Наука, 2000. — 784 с.
 Программист PNG изображений | Векторные и PSD файлы 
 компьютерный дизайн программист бизнес-офис
 1800 * 1800
 синий компьютерный программист элемент дизайна
 1200 * 1200
 профессиональный программист персонажей
 3000 * 3000
 компьютерный офисный программист
 1200 * 1200
 рабочий стол простого атмосферного программиста
 1200 * 1200
 канцелярские принадлежности программиста
 1200 * 1200
 мультфильм и дизайн персонажей программиста имеется в продаже
 2000 * 2000
 mbe style кампус набор бизнес компания программист векторные элементы
 2000 * 2000
«>
 карьера программиста
 2000 * 2000
 мультяшный программист набор иллюстраций
 3000 * 3000
 мультфильм рисованной иллюстрации персонажа программиста
 2000 * 2000
 молодой парень программист фрилансер, работающий онлайн, работающий в домашнем офисе, компьютер, портативный компьютер, счастливый работник, новый сотрудник, сотрудник, работающий в команде дома в карантине вектор плоский стиль иллюстрации
 2083 * 2083
 концепция современного плоского дизайна программистов на работе концепция разработки программного обеспечения с персонажами может использовать для веб-бизнес-анализа шаблон целевой страницы веб-сайта плоская векторная иллюстрация
 4375 * 4375
 плоский дизайн концепция программистов на работе разработка программного обеспечения мобильных приложений с персонажами можно использовать для веб-баннера бизнес-анализ целевой страницы веб-сайт шаблон векторной иллюстрации
 2000 * 2000
 коллективная работа мозговой штурм вектор презентация проекта инновационная идея обсуждение люди дизайнер профи Граммер глобальное планирование плоский изолированных иллюстрация шаржа
 5000 * 5000
 современная плоская концепция дизайна программистов на работе концепция разработки программного обеспечения с персонажами может использовать для веб-баннера бизнес-анализ целевой страницы веб-сайт шаблон плоская векторная иллюстрация
 4375 * 4375
 современная плоская концепция дизайна программистов на работе концепция разработки программного обеспечения с персонажами можно использовать для веб-баннера бизнес-анализ целевой страницы шаблон веб-сайта плоская векторная иллюстрация
 4375 * 4375
 программисты кодируют веб-сайт из командной строки плоская векторная иллюстрация
 1200 * 1200
 программист женщина вектор рабочее пространство программиста, работающее в Интернете, используя ноутбук мультипликационный персонаж
 5000 * 5000
 команда программистов кодирует веб-сайт из командной строки плоской векторной иллюстрации
 1200 * 1200
Значок программы
 для веб-дизайнеров и программистов
 2000 * 2000
 Программисты
 кодируют веб-сайт из командной строки. Плоская векторная иллюстрация
 1200 * 1200
 Современная концепция плоского дизайна веб-SEO-анализа с символами может использоваться для бизнес SEO оптимизация контент стратегия мобильное приложение целевая страница веб-дизайн шаблон плоская векторная иллюстрация
 4375 * 4375
 бизнес-цель концепция дизайн люди работают вместе над гигантским мобильным телефоном для достижения поставленной цели успешная командная работа плоская векторная иллюстрация
 4375 * 4375
 компьютерное программирование
 7931 * 6582
 детское программное обеспечение
 2969 * 3125
 иллюстрация веб-разработки современный
 3000 * 3000
 хакерское программирование 3333 * 3333
 9 0176
 хакер пользователь геймер программист
 5556 * 5556
 хакерская кибератака с ноутбуком графическая толстовка с капюшоном хакер крадет конфиденциальную информацию
 3000 * 3000
 плоский мультфильм иллюстрация человек работает в офисе дома
 234 * 2334 *
 современная плоская концепция дизайна разработки приложений с персонажами на экране. Создание приложений и программного обеспечения, которые можно использовать для развития бизнеса. Шаблон целевой страницы веб-сайта. Плоская векторная иллюстрация.
 4375 * 4375
 Канцелярские товары для программиста
 1200 * 1200
 программистов ежедневно работают
 1200 * 1200
 человек работают вместе над графическим дизайном 3d изометрическая иллюстрация идеально подходит для веб-сайтов и приложений image
 1200 * 1200
 современная концепция плоского дизайна для разработки мобильных приложений с построением персонажей и создать приложение, как разработчик, ты можешь se для бизнеса приложение mobil целевая страница веб-дизайн плоская векторная иллюстрация
 4375 * 4375
 программист обычные рабочие материалы книги компьютерная иллюстрация
 1200 * 1200
 программист работа навык сцена иллюстрации
 1200 * 1200
 2 5d программист программирование информационный элемент
 2000 * 2000
 простой модный программист офисный настольный файловый компьютер
 1200 * 1200
 с видом на офисную работу программистов
 1200 * 1200
 концепция современного плоского дизайна веб-разработки с персонажами на экране программирования и кодирования можно использовать для бизнеса мобильное приложение целевой страницы шаблон веб-сайта плоская векторная иллюстрация
 4375 * 4375
 ИТ-программисты могут создавать коммерческие
 2000 * 2000
 образование онлайн вектор домой услуги онлайн-образования молодой человек в наушниках, работающих с компьютером, современное обучение, изолированные плоские иллюстрации шаржа
 5000 * 5000
 программист креативный дизайн разума
 1200 * 1200
 мужские рабочие места программист
 2000 * 2000
 программисты каждый день карикатура
 1920 * 1080
 иллюстрация работает как программист
 1200 * 1200
 глобальный день программиста занятый программист оригинальная рисованная иллюстрация
 4724 * 2657
 программист рекрут дизайн персонажа
 * 3965
 программист nissan рабочие книги расходные материалы
 1200 * 1200
 плоская иллюстрация ветер программатор ежедневная работа рабочий стол
 1200 * 1200
 штатный программист белые воротнички рабочие места
 2000 * 2000
07
 Программатор векторных трансиверов VXT Путеводитель 
 Страна или регион *
 —Выберите — United StatesUnited KingdomCanadaIndiaNetherlandsAustraliaSouth AfricaFranceGermanySingaporeSwedenBrazilAfghanistanÅland IslandsAlbaniaAlgeriaAmerican SamoaAndorraAngolaAnguillaAntarcticaAntigua и BarbudaArgentinaArmeniaArubaAustriaAzerbaijanBahamasBahrainBangladeshBarbadosBelarusBelgiumBelizeBeninBermudaBhutanBoliviaBosnia и HerzegovinaBotswanaBouvet IslandBrit / Индийский океан Terr.Бруней-ДаруссаламБолгарияБуркина-ФасоБурундиКамбоджаКамерунКанарские островаКапо-ВердеКаймановы островаЦентральноафриканская РеспубликаЧадЧилиКитайОстров РождестваКокос (Килинг) островаКолумбияКоморские ОстроваКонгоКонго, Дем Республика OfCook IslandsCosta RicaCôte d’IvoireCroatiaCubaCyprusCzech RepublicDenmarkDjiboutiDominicaDominican RepublicEcuadorEgyptEl SalvadorEquatorial GuineaEritreaEstoniaEthiopiaFalkland IslandsFaroe IslandsFijiFinlandFrench GuianaFrench PolynesiaFrench Южный Terr.GabonGambiaGeorgiaGhanaGibraltarGreeceGreenlandGrenadaGuadeloupeGuamGuatemalaGuineaGuinea-BissauGuyanaHaitiHeard / McDonald ISL,.HondurasHong Kong, ChinaHungaryIcelandIndonesiaIranIraqIrelandIsraelItalyJamaicaJapanJordanKazakhstanKenyaKiribatiKorea (Северная) Корея (Южная) KuwaitKyrgyzstanLaosLatviaLebanonLesothoLiberiaLibyaLiechtensteinLithuaniaLuxembourgMacauMacedoniaMadagascarMalawiMalaysiaMaldivesMaliMaltaMarshall IslandsMartiniqueMauritaniaMauritiusMayotteMexicoMicronesiaMoldovaMonacoMongoliaMontserratMoroccoMozambiqueMyanmarN. Марьяна Isls.NamibiaNauruNepalNetherlands AntillesNew CaledoniaNew ZealandNicaraguaNigerNigeriaNiueNorfolk IslandNorwayOmanPakistanPalauPalestinian край, OccupiedPanamaPapua Новый GuineaParaguayPeruPhilippinesPitcairnPolandPortugalPuerto RicoQatarReunionRomaniaRussian FederationRwandaSaint Киттс и NevisSaint LuciaSamoaSan MarinoSao Фолиант / PrincipeSaudi ArabiaSenegalSerbia и MontenegroSerbiaMontenegroSeychellesSierra LeoneSlovak RepublicSloveniaSolomon IslandsSomaliaSpainSri LankaSt.Елена Пьер и Микелон Винсент и GrenadinesSudanSurinameSvalbard / Ян Майен Isls.SwazilandSwitzerlandSyriaTaiwan, ChinaTajikistanTanzaniaThailandTimor-LesteTogoTokelauTongaTrinidad и TobagoTunisiaTurkeyTurkmenistanTurks / Кайкос Isls.TuvaluUgandaUkraineUnited Arab EmiratesUS Экваторияльная Is.UruguayUzbekistanVanuatuVatican CityVenezuelaViet NamVirgin острова (Британские) Виргинские острова (США) Уоллис / Футуна Isls.Western SaharaYemenZambiaZimbabwe
 векторных расширений — язык программирования D 
 Процессоры
 часто поддерживают специализированные векторные типы и векторные
 операции (А.к.а.  медиа-инструкции ).
 Векторные типы — это фиксированный массив плавающих или целочисленных типов, а
 над ними одновременно действуют векторные операции.
 Специализированные типы  Vector  обеспечивают доступ к ним.
  VectorBaseType  должен быть статическим массивом.
 VectorElementType — это неквалифицированный тип элемента
 статический массив.
 Размерность статического массива — это число
 элементов в векторе.
  Определение реализации:  Какие типы векторов поддерживаются, зависит от
 на цель. Ожидается, что реализация будет поддерживать только
 векторные типы, реализованные в целевом оборудовании.
  Рекомендации:  Используйте объявления в core.simd вместо
 язык  Вектор  грамматики.
 Векторные типы и операции вводятся путем импорта
 основной.simd:
 импортировать core.simd;
 
 Определение реализации: 
 Эти типы и операции будут теми, которые определены для архитектуры.
 компилятор нацелен. Если конкретное семейство ЦП имеет разные
 поддержка векторных типов, может потребоваться дополнительная проверка во время выполнения.
 Компилятор не выполняет проверки во время выполнения; это должно быть сделано
 программист.
 В зависимости от архитектуры, флаги компилятора могут потребоваться для
 активировать поддержку типов SIMD.
 Все определенные типы будут соответствовать соглашению об именах:
  тип NN 
 
где  тип  — это тип элемента вектора, а  NN  — номер
 этих элементов в векторном типе.
 Имена типов не будут ключевыми словами.
 Недвижимость 
 Векторные типы имеют свойство:
 Свойства векторного типа
  Свойство 
  Описание 
.array
 Возвращает статическое представление массива
 Векторы поддерживают следующие свойства на основе
 по типу элемента вектора.
 Произведенная ценность — это ценность
 вектор того же типа с каждым элементом, установленным в
 значение, соответствующее значению свойства для элемента
 тип.
 Свойства интегрального векторного типа
  Свойство 
  Описание 
.min
 минимальное значение
 .max
 максимальное значение
0 infinity наибольшее представимое значение, не равное бесконечности
 Свойства векторного типа с плавающей запятой
  Свойство 
  Описание 
 .epsilon
 Наименьшее приращение к значению 1
 .infinity
1
.min_normal
 наименьшее представимое значение, отличное от 0
 .nan
 NaN значение
 Преобразования 
 Векторные типы одинакового размера могут быть неявно преобразованы между
 друг друга, это делается как переосмысление литья (шрифтовая раскраска).
 Векторные типы можно привести к их  VectorBaseType .
 Целые числа и значения с плавающей запятой могут быть неявно преобразованы
 к их векторным эквивалентам:
 int4 v = 7;
v = 3 + v; 
 Доступ к отдельным элементам вектора 
 К ним нельзя получить прямой доступ, но их можно преобразовать в
 тип массива:
 int4 v;
(приведение (int *) & v) [3] = 2; (cast (int [4]) v) [3] = 2; v.массив [3] = 2; v.ptr [3] = 2; 
 Условная компиляция 
 Если реализованы векторные расширения,
 идентификатор версии
 D_SIMD установлен.
 Независимо от того, существует тип или нет, можно проверить во время компиляции с помощью  IsExpression :
 статический if (is (typeNN))
    ... да, поддерживается ...
еще
    ... нет, используйте обходной путь ...
 
 Может ли быть протестирована конкретная операция над типом
 во время компиляции с:
 float4 a, b;
статический if (__traits (компилирует, a + b))
    ... да, поддерживается ...
еще
    ... нет, используйте обходной путь ...
 
 Для тестирования во время выполнения, чтобы убедиться, что определенные векторные инструкции
 доступны, см. функции в
 core.cpuid.
 Типичный обходной путь — использовать вместо этого операции с вектором массива:
 float4 a, b;
статический if (__traits (компилирует, a / b))
    c = a / b;
еще
    c [] = a [] / b [];
 
 Определение реализации: 
 Ниже описывается конкретная реализация
 векторные типы для архитектур X86 и X86_64.
 Векторные расширения в настоящее время реализованы для OS X 32
 битовая цель и все 64-битные цели.
 core.simd определяет следующие типы:
0 90__size (16)) (16))) байт
 Векторные типы
  Имя типа 
  Описание 
  Эквивалент gcc 
 void16
 16 байт нетипизированных данных 
 подписанный char __attribute __ ((vector_size (16)))
 ubyte16
 16 ubytes
 unsigned char __attribute __ ((vector_size (16)))
 ushort8
 8 ushorts
 ushort __attribute __ ((vector_size (16)))
 int4
 4 ints
 int ___attributesize (вектор)
 uint4
 4 uint
 unsigned __attribute __ ((vector_size (16)))
 long2
 2 longs
 long __attribute __ ((vector_size (16)))
 ulong2
 2 ulongs
 unsigned long __attribute __ ((vector_size (16)))
 float__
3 float__ (вектор )))
 double2
 2 double
 double __attribute __ ((vector_size (16)))
 void32
 32 байта нетипизированных данных
  без эквивалента
3
 подписанный символ __attribute __ ((vector_size (32)))
 ubyte32
 32 ubytes
 unsigned char __attribute __ ((vector_size (32)))
 shortribute16 90__ (vector_size (32)))
 ushort16
 16 ushorts
 ushort __attribute __ ((vector_size (32)))
 int8
 8 ints
 int __attribute __ ((vector_size (32)))
 uint8
 8 uints
 unsigned __attribute __ ((vector_size (32)))
 long__
3 long__ )))
 ulong4
 4 ulongs
 unsigned long __attribute __ ((vector_size (32)))
 float8
 8 float
 float __38390s (вектор) double4
 4 двойных
 double __attribute __ ((vector_size (32)))
 Примечание: для 32-битного gcc это long long вместо long.
 903 90 ×0 — 9034
 Поддерживаемые 128-битные векторные операторы
  Оператор 
  void16 
  byte16 
  ubyte16 
  short8  
  short8  
  длинный2 
  ulong2 
  float4 
  double2 
 =
 ×
 ×
 × 3
 ×
 ×
0 ×
 ×
 ×
 +
 —
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 —
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 *
 —
 —
 —
 ×
 ×
 —
 —
 —
 —
 —
 —
 —
 —
 —
 —
/
 —
 —
 —
 —
 —
 —
 —
 —
 —
 ×
 ×
 —
 —
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 —
 —
 |
 —
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 —
 —
3
3
3
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 —
 —
 + =
 —
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
0 ×
 ×
 ×
 ×
 — =
 —
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 * =
 —
 —
 —
 ×
 ×
 —
 —
 —
 —
 ×
 ×
8 9039 9039 0 —
 —
 —
 —
 —
 —
 —
 —
 ×
 ×
 & =
 —
390 ×
 —
90 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 —
 —
 | =
 —
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
0 ×
 —
 —
 ^ =
 —
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
  одинарный  ~
 —
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 —
 —
 
 —
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
  одинарный  —
3
3 —
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
00 — 9034
 Поддерживаемые 256-битные векторные операторы
  Оператор 
  void32 
  byte32 
  ubyte32 
  short16  
 
  длинный4 
  ulong4 
  float8 
  двойной4 
 =
 ×
 ×
 × 3
 ×
 ×
0 ×
 ×
 ×
 +
 —
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 —
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 × 9039 1
 ×
 ×
 ×
 ×
 *
 —
 —
 —
 —
 —
 —
 —
 —
 —
 — 9039
/
 —
 —
 —
 —
 —
 —
 —
 —
 —
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 —
 —
 |
 —
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 —
 —
3
3
3
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 —
 —
 + =
 —
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
0 ×
 ×
 ×
 ×
 — =
—
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 * =
 —
 —
 —
 —
 —
 —
 —
 —
 —
 ×
 ×
8 9039 9039 0 —
 —
 —
 —
 —
 —
 —
 —
 ×
 ×
 & =
 —
390 ×
 —
90 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 —
 —
 | =
 —
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
0 ×
 —
 —
 ^ =
 —
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
  одинарный  ~
 —
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 —
 —
 
 —
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
  одинарный  —
3
3 —
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 ×
 Операторы, не указанные в списке, вообще не поддерживаются.
 Внутренняя функция векторной операции 
 См. Core.simd для получения информации о поддерживаемых встроенных функциях.
 Создание новых векторных слоев в QGIS 2.0 
 Содержание 
 Цели урока 
 В этом уроке вы узнаете, как создавать векторные слои на основе
сканированные исторические карты. Введение в Google Карты и Google Планета Земля
вы использовали векторные слои и создали атрибуты в Google Планета Земля. Мы будем
делать то же самое на этом уроке, хотя и на более продвинутом уровне,
с помощью программного обеспечения QGIS.
 Векторные слои, наряду с растровыми, являются одним из двух основных типов.
структур данных, в которых хранятся данные. Векторные слои используют три основных
Объекты ГИС — линии, точки и многоугольники — для представления реального мира
функции в цифровом формате. Точки могут использоваться для обозначения конкретных
места, такие как города, здания, события и т. д. (масштаб вашей карты
определит, что вы представляете как точку — на карте провинции
город будет точкой, тогда как на карте города здание может быть
точка).Линии могут эффективно отображать такие объекты, как дороги, каналы,
железные дороги и так далее. Многоугольники (эффективно замкнутые формы с большим количеством
чем несколько сторон) используются для представления более сложных объектов, таких как
границы озера, страны или предвыборной гонки (опять же, масштаб будет
влияют на ваш выбор — большие здания на карте города крупным планом могут
лучше представлять в виде многоугольников, чем точек).
 В этом уроке вы будете создавать шейп-файлы (которые являются разновидностью
векторные данные), чтобы представить историческое развитие сообществ и
дороги на острове принца Эдуарда.Каждый шейп-файл может быть создан как один из
три типа объектов: линия, точка, многоугольник (хотя эти объекты
нельзя смешивать в шейп-файле). Каждая функция, которую вы создаете в
шейп-файл имеет соответствующий набор атрибутов, которые хранятся в
таблица атрибутов. Вы создадите объекты и научитесь их изменять,
который включает в себя не только визуальное создание трех типов
функции, но также и изменение их атрибутов. Для этого мы
будут использовать файлы из раздела Установка QGIS 2.0 и добавление слоев
относительно Острова Принца Эдуарда.
 Начало работы 
 Начните с загрузки карты PEI_Holland в папку проекта:
 Откройте файл, который вы сохранили в конце установки QGIS 2.0 и добавления
Слои. У вас должны быть следующие слои в вашем окне слоев:
 PEI_placenames
 PEI_highway
 PEI HYDRONETWORK
 1935 инвентарь_регион
 coastline_polygon
 PEI-CumminsКарта 1927
 Снимите отметку со всех этих слоев, кроме PEI_placenames,
Coastline_polygon и PEI_CumminsMap1927
 Рисунок 1: Щелкните, чтобы увидеть изображение в полном размере.
 Теперь мы собираемся добавить вторую историческую карту в качестве растрового слоя.
 Рисунок 2
 в разделе «Слой» на панели инструментов выберите «Добавить растровый слой» (альтернативно
тот же значок, что вы видите рядом с «Добавить растровый слой», также можно выбрать.
из панели инструментов)
 найдите загруженный файл под названием «PEI_HollandMap1798»
 вам будет предложено определить систему координат этого слоя. В
в поле «Фильтр» найдите «2291», затем в поле ниже выберите
‘NAD83 (CSRS98) / Остров Принца Эдуарда.Стереографический ‘
 Если вам не предлагается определить систему координат слоя, вы
нужно изменить настройку. Щелкните Параметры, а затем Параметры. Нажмите CRS
в меню справа, а затем выберите «Запрашивать CRS» в
параметры ниже ‘Когда создается новый слой, или когда слой
загружен без CRS ». Щелкните ОК. Удалите карту Голландии (справа
щелкните по нему и щелкните Удалить) и попробуйте добавить его еще раз. На этот раз ты
должен быть запрошен для CRS, и вы можете выбрать опцию NAD83
(см. выше).
 Рисунок 3
 На предыдущих шагах вы выбрали и отменили выбор слоев в Layers
окно, установив и сняв флажки рядом с ними. Эти слои
расположены в порядке убывания видимости, т. е. слой на
top — это верхний слой в окне просмотра (если он выбран).
Вы можете перетаскивать слои вверх и вниз в окне слоев, чтобы изменить
порядок, в котором они будут видны в вашем окне просмотра. В
Растровый слой coastline_polygon в настоящее время не отображается, так как он
под слоями PEI_HollandMap1798 и PEI_Cummins1927.В общем это
Лучше всего размещать векторные слои над растровыми.
 Снимите флажок PEI_Cummins1927, чтобы у вас остался только один слой.
PEI_HollandMap 1798. Обратите внимание, что карта на экране выглядит кривой;
это потому, что авторы урока уже сделали географическую привязку
для соответствия векторным слоям ГИС. Узнайте больше о географической привязке в
Географическая привязка в QGIS 2.0.
 Рисунок 4
 Теперь мы создадим точечный шейп-файл, который является векторным слоем. Нажмите
Слой -> Новый -> Новый слой с шейп-файлом
 в качестве альтернативы вы можете выбрать значок нового слоя шейп-файла вверху
окна панели инструментов QGIS
 Рисунок 5
 После выбора нового слоя шейп-файла откроется окно Новый векторный слой.
появляется
 Рисунок 6: Щелкните, чтобы увидеть изображение в полном размере.
 Вернувшись в окно New Vector Layer, мы собираемся сделать несколько
атрибуты. Для создания первого атрибута:
 в разделе Новый атрибут в поле рядом с именем введите
«Settlement_Name» (обратите внимание, что при работе с базами данных вы не можете
используйте пустые пробелы в именах, поэтому по соглашению в
свое место)
 нажмите Добавить в список атрибутов
 Теперь создадим второй атрибут:
 в разделе «Новый атрибут» в поле «Имя» введите «Год»
.
 на этот раз мы собираемся изменить Тип на Целое число
 нажмите Добавить в список атрибутов
 По третьему признаку:
 в разделе «Новый атрибут» в поле «Имя» введите «Конец года».
(ГИС не всегда оптимален для работы с изменениями во времени, поэтому в
в некоторых случаях важно иметь поле для приблизительной идентификации
когда что-то перестало существовать)
 снова измените Тип на Целое число
 нажмите Добавить в список атрибутов
 Рисунок 7
 Когда вы выполните эти три шага, завершите создание этого шейп-файла
нажав ОК в правом нижнем углу окна Новый векторный слой.А
всплывает — назовите его «поселения» и сохраните с помощью
другие файлы ГИС.
 Обратите внимание, что слой под названием «поселения» теперь отображается в ваших слоях.
окно. Переместите его над растровыми слоями.
 Рисунок 8
 Снимите отметку со всех слоев, кроме населенных пунктов. Вы заметите, что ваш просмотр
окно теперь пустое, так как мы не создавали никаких данных. Теперь мы создадим
новые данные из  PEI_HollandMap 1798  и  PEI_CumminsMap1927 , чтобы показать увеличение поселения между поздними
18 — начало 20 века.
 мы начнем с более поздних и, следовательно, обычно более точных,
карта. Снова выберите (т.е. установите флажки рядом) coastline_polygon и
PEI_CumminsMap1927
 в окне просмотра увеличьте масштаб до Шарлоттауна (подсказка:
Шарлоттаун находится недалеко от центра острова на южной стороне, на
место слияния трех рек)
 выбрать слой населенных пунктов в окне «Слои»
 в строке меню выберите Toggle Editing
 Рисунок 9
 После выбора Toggle Editing кнопки редактирования станут
доступный справа вдоль строки меню.Выберите трехточечный объект
кнопка.
 Рисунок 10
 Ваш курсор теперь отображается в виде перекрестия — наведите перекрестие на
Шарлоттаун (если вы не знаете географию PEI, вы можете
обмануть, добавив слой PEI_placenames), сохраняя его в пределах
современная береговая линия, и нажмите (оцифровка — всегда компромисс
между точностью и функциональностью; в зависимости от качества
оригинальная карта и оцифровка для большинства исторических приложений
крайняя точность не нужна).
 Появится окно атрибутов. Оставьте поле идентификатора пустым (во время
записи, QGIS, похоже, создает два поля идентификатора, и это одно
ненужный). В поле «Поселение» введите «Шарлоттаун». в
Введите поле Год в 1764. Нажмите ОК
.
 Теперь мы повторим шаги, которые мы сделали с Шарлоттауном для Монтегю,
Саммерсайд и Кавендиш (опять же, вы можете найти эти места, добавив
слои PEI_placenames). Найдите Монтегю на карте, выберите 3 точки
функциональную кнопку и щелкните Монтегю на карте.Когда атрибуты
Появится окно, введите Montague и 1732 в соответствующие поля.
Повторите для Саммерсайда (1876 г.) и Кавендиша (1790 г.).
 Рисунок 11
 В окне «Слои» снимите выделение с PEI_CumminsMap1927 и выберите
PEI_HollandMap 1798. Теперь мы собираемся выделить два населенных пункта.
(Princetown & Havre-St-Pierre), которые больше не существуют.
 Чтобы найти Принстаун, ищите Ричмонд-Бей и Мыс Эйлбсери (на
северное побережье к западу от Кавендиша), здесь вы найдете
Принстаун (заштрихованный) возле границы между желтым и
синий
 Если вы посмотрите на запись о городе в Википедии, вы заметите
что из-за мелкой гавани Принстаун не стал крупным
урегулирование.Он был переименован в 1947 году, а затем преобразован в деревню.
По этой причине мы включим 1947 год как дату окончания этого
урегулирование.
 Щелкните курсором по Princetown. В таблице атрибутов это
, поместите Princetown в поле Settlement, поместите 1764 в поле Settlement
Год и поместите 1947 в End_Year. Нажмите ОК
 Рисунок 12
 Щелкните значок Сохранить изменения в строке меню (он находится между Переключить и
Добавить функцию)
 Дважды щелкните слой с поселениями в окне «Слои», выберите
Вкладка «Ярлыки» вверху открывшегося окна.Щелкните поле рядом с
Показать ярлыки. В поле, содержащем метку, выберите Год (если
необходимо), измените размер шрифта на 18.0, измените Размещение на Над
Влево, а затем нажмите ОК
 На северном побережье участка 39 между Британским прудом и Санкт-Петербургом
Залив, сейчас мы поставим точку на месте давно затерянной деревни.
называется Гавр-Сен-Пьер.
 Гавр-Сен-Пьер был первым акадским поселением на острове, но на нем
был необитаем после акадской депортации 1758 года.
 Щелкните курсором Havre-St. Пьер. В таблице атрибутов
что появляется, поместите Havre-St-Pierre в поле Settlement, положите 1720
в поле Год и поместите 1758 в Конец года. Нажмите ОК
 Рисунок 13
 Теперь мы создадим еще один векторный слой — этот слой будет линией.
вектор. Нажмите Layer -> New -> New Shapefile Layer. Новый вектор
Появится окно слоя (в категории «Тип» вверху выберите «Линия»)
 Нажмите кнопку «Указать CRS» и выберите «NAD83 (CSRS98) / Prince».
Эдвард Айл.Стереографический (EPSG: 2291), а затем нажмите ОК
 в разделе «Новый атрибут» в поле «Имя» введите «Имя дороги»
.
 нажмите Добавить в список атрибутов
 Создать второй атрибут
 в разделе Новый атрибут в поле рядом с именем введите год
.
 изменить тип на целое число
 нажмите Добавить в список атрибутов
 Чтобы завершить создание этого шейп-файла, нажмите OK в правом нижнем углу
окно Новый векторный слой.Появится экран «Сохранить» — назовите его
«Дороги» и сохраните его вместе с другими файлами ГИС.
 Теперь мы проследим дороги на карте 1798 года, чтобы мы могли
сравните их с современными дорогами. Сделайте так, чтобы у вас был
PEI_Holland1798 и слои населенных пунктов отмечены в окне «Слои».
Выберите слой дороги в окне слоев, выберите «Переключить редактирование» вверху.
панель инструментов, а затем выберите Добавить объект
 Рисунок 14
 Сначала проследите дорогу из Шарлоттауна в Принстаун.Нажмите на
Шарлоттаун, а затем нажимайте несколько раз в точках вдоль дороги, чтобы
Princetown, и вы увидите создаваемую линию. Повторяйте, пока не
прибыть в Принстаун, затем щелкните правой кнопкой мыши. В результирующих атрибутах
— окно дороги, в поле «Имя» введите «в Принстаун», а в поле
В поле Год введите 1798. Нажмите ОК
.
 Рисунок 15
 повторите этот шаг для еще 3-4 дорог, найденных на
PEI_HollandMap 1798.
 нажмите «Сохранить изменения», а затем нажмите «Переключить редактирование», чтобы выключить его.
 Снимите выделение с PEI_HollandMap1798 в окне «Слои» и выберите
PEI_highway map.Сравните дороги, представленные на карте PEI_highway
(красные пунктирные линии) к дорогам, которые вы только что проложили.
 Рисунок 16
 Мы видим, что некоторые из этих дорог полностью соответствуют современным
дороги, а остальные совсем не соответствуют. Потребуется еще
историческое исследование, чтобы определить, просто ли это потому, что
На карте Голландии в то время не было достаточного обзора дорог, или если
дороги с тех пор значительно изменились.
 Теперь создайте третий тип векторного слоя: вектор многоугольника.Нажмите «Слой»
-> Создать -> Новый слой с шейп-файлом. Откроется окно «Новый векторный слой».
— в категории «Тип» вверху выберите «Многоугольник
».
 Нажмите кнопку «Указать CRS» и выберите «NAD83 (CSRS98) / Prince».
Эдвард Айл. Стереографический (EPSG: 2291), а затем нажмите ОК
 в разделе «Новый атрибут» в поле рядом с «Имя» введите «имя_лота».
в поле около
 года
 нажмите Добавить в список атрибутов
 Создать второй атрибут
 в разделе Новый атрибут в поле рядом с именем введите год
.
 изменить тип на целое число
 нажмите Добавить в список атрибутов
 Рисунок 17
 Начните с создания многоугольника для участка 66, который является единственным прямоугольным
участок на острове
 Нажмите «Переключить редактирование» на верхней панели инструментов, а затем нажмите «Добавить».
Особенность
 щелкните все четыре угла участка 66, и вы увидите многоугольник.
создано
 щелкните правой кнопкой мыши в последнем углу, и откроется окно атрибутов.
появляться.Добавьте 66 в поле lot_names и прибавьте 1764 (год, в котором эти лоты
были обследованы) в поле Год
 Рисунок 18
 Теперь мы собираемся проследить участок 38, который находится к западу от Гавр-Сен-Пьер.
Убедитесь, что в поле рядом с
Слой PEI_HollandMap1798 в окне Layers
 Нажмите «Переключить редактирование» на верхней панели инструментов, а затем нажмите «Добавить функцию».
 Проследите контур Лота 38, который труднее из-за
береговая линия, как можно точнее.Чтобы показать вам Snap
мы хотим, чтобы вы проследили современную береговую линию (привязка
операция автоматического редактирования, которая корректирует нарисованный вами объект
совпадать или выстраиваться в точном соответствии с координатами и формой другого
близлежащий объект)
 выберите Настройки-> Параметры привязки
 Рисунок 19
 откроется окно параметров привязки: щелкните поле рядом
Coastal_polygon, для категории Mode выберите «to vertex and
сегмент », для параметра« Допуск »выберите 10.0, а в поле «Единицы» выберите «пикселей».
Нажмите ОК
 Рисунок 20
 Убедитесь, что слой участков выбран в окне «Слои», и выберите
Добавить функцию из панели инструментов
 щелкните курсором по двум нижним углам многоугольника
так же, как и с участком 38. На берегу вы заметите, что
у вас есть набор линий, которые нужно проследить вокруг Дикой гавани. Этот
здесь могут оказаться полезными функции привязки. Когда вы работаете, чтобы отследить
вдоль современного побережья это значительно улучшит ваш
точность за счет привязки ваших кликов непосредственно к существующим
линия.Чем больше кликов вы сделаете, тем точнее будет, но
имейте в виду, что для многих целей HGIS получение максимальной точности
иногда дает убывающую прибыль.
 Рисунок 21
 Когда вы закончите трассировку и создание многоугольника, выберите и снимите выделение.
различные слои, которые вы создали, сравнивая и видя, что
отношения, которые вы можете вывести.
 В Google Планета Земля были ограничения на типы функций,
атрибуты и данные, предоставленные Google, и Google Планета Земля во многом
работа для вас.Это нормально, когда вы учитесь или хотите быстро
создавать карты. Преимущество использования программного обеспечения QGIS для создания нового вектора
слоев заключается в том, что у вас есть большая свобода и контроль над
типы данных, которые вы можете использовать, а также функции и атрибуты, которые вы можете
Создайте. Это, в свою очередь, означает, что вы можете создавать собственные карты далеко за пределами
чего можно достичь в Google Планета Земля или Google Maps Engine Lite. Ты
видели это воочию с векторами точек, линий и многоугольников
слои, которые вы узнали, как создавать в этом уроке.Если вы нашли данные о,
например, медицинские записи 18 века, вы можете создать
новый слой для работы с тем, что вы уже создали, показывая
распространение вспышек брюшного тифа и посмотрите, есть ли корреляции с
основные дороги и населенные пункты. Более того, программное обеспечение ГИС позволяет не
только пространственно представляют и представляют данные в гораздо более сложных
способов, но анализировать и создавать новые данные способами, которые невозможно
иначе.
  Вы научились создавать векторные слои.Убедитесь, что вы сохранили
Работа! 
  Этот урок является частью Геопространственного историка. 
 R Программирование векторных функций | Аналитические шаги 
 Будучи самой важной структурой данных в R, векторы имеют собственное значение и способы управления вещами при программировании на R. Однако, когда дело доходит до создания, а также манипулирования векторами, есть определенные функции, которые у нас есть при программировании на R, которые облегчают задачу программиста в конце дня, выполняя манипуляции с векторами.
 В этой статье мы будем обсуждать функции, которые можно использовать с векторами, их актуальность и важность с практическими примерами. Пошли.
 
  Что это за функции   ? 
 Векторные функции в R — это те, которые позволяют нам создавать или манипулировать структурой данных, называемой векторами. Эти функции большую часть времени принимают vector / s в качестве аргумента для генерации вывода.Примерно мы можем сказать, что с векторами связаны восемь функций, которые перечислены ниже:
 функция rep ()
 Функция seq ()
 Функция is.vector ()
 as.vector () функция
 функция any ()
 функция all ()
 функция lapply ()
 Функция sapply ()
 Давайте обсудим эти векторные функции одну за другой подробно.
 
  R Программирование rep () Функция  
 Функция  rep ()  специально присутствует в программировании на R, что позволяет вам повторять набор объектов или вектор заданное количество раз. Его синтаксис показан ниже:
  
   Синтаксис для rep ()  
 Где,
  x  — вектор или набор объектов, которые мы хотим повторить определенное количество раз.
 …  — аргумент, указывающий, сколько раз вектор должен быть повторен. Он имеет разные названия, как показано ниже —
  каждый  — указывает, сколько раз должен повторяться каждый элемент вектора.
  умножить на  — это количество повторений данного вектора.
  length.out  — определяет длину результирующего вектора. Вектор будет повторяться до тех пор, пока повторение не достигнет заданной длины.
 Мы можем указать любой из этих аргументов в функции или просто указать количество раз, которое мы хотим, чтобы повторение происходило напрямую. Примеры для функции  rep ()  показаны на изображении ниже:
  
  
   Пример функции rep ()  
  R Программирование seq () Функция  
 С другой стороны, функция  seq ()  генерирует последовательность любого типа данных в R от начальной точки до конечной точки с некоторым значением шага.Это функция, которая конкретно относится к категории создания векторов. Ниже приведен синтаксис функции  seq ()  в R.
  
   Синтаксис функции seq ()  
 Где,
  от —  указывает начальную точку последовательности.
 От  до —  указывает конечную точку последовательности.
  по —  представляет значение шага, которое определяет приращение данной последовательности.
 Давайте посмотрим на пример функции  seq ()  на приведенном ниже снимке экрана:
  
   Пример функции seq ()  
 Здесь, в этом примере, мы создали последовательность с именем my_seq (в основном вектор) от 1 до 5 с шагом 0,1.
  R Программирование вектор () Функция  
 Это есть.  vector () Функция  позволяет проверить, является ли объект, предоставленный ему в качестве аргумента, вектором или нет.Эта функция принимает аргумент в качестве входных данных и возвращает  ИСТИНА , если предоставленный объект является вектором. Если предоставленный объект не является вектором, эта функция возвращает  FALSE. 
 Пример функции is.vector () показан ниже:
  
   Пример кода и вывода для функции is.vector ()  
 В приведенном выше примере, во-первых, мы создали новый объект «p», который является матрицей.Что ж, если вы хотите узнать больше о матрицах, вам следует прочитать статью «Структуры данных в R: Часть 1». Когда мы используем is.vector (), чтобы проверить, является ли «p» вектором или нет, система генерирует вывод как FALSE. Понятно, потому что это матрица, а не вектор.
 Кроме того, во втором примере мы пытаемся проверить, является ли последовательность с именем my_seq, которую мы создали в предыдущем примере (пример функции seq ()) вектором или нет. Так как это вектор, на выходе система выдает ИСТИНА.
 
  R Программирование как вектор () Функция  
  as.function ()  в R позволяет преобразовать не-векторный объект в вектор. Например, если у вас есть матрица как объект и вы хотите преобразовать ее в вектор, вы можете использовать функцию  as.vector () , чтобы сделать это.
 См. Пример ниже, чтобы лучше понять функцию  as.vector () .
 Помните матрицу «p», которую мы определили в нашем предыдущем примере? Мы собираемся преобразовать его в вектор, используя функцию  as.vector () .
  
   Пример и вывод для функции as.vector ()  
 В этом примере мы видим, что класс «p» является матрицей. Это означает, что «p» — это матричный объект. Однако, когда мы используем функцию  as.vector ()  на той же матрице, она оказывается вектором (см. Переменную Mat_as_vect).Вот как работает функция.
 
  R программирование любое () Функция  
 Предположим, вы столкнулись с ситуацией, когда вы хотите проверить, содержит ли ваш вектор элементы, которые задают определенные критерии или нет, вы можете проверить это, используя функцию any () в R. Эта функция принимает вектор и логическое условие, применяемое к вектор в качестве аргумента и возвращает логическое значение ИСТИНА, если какой-либо элемент из вектора удовлетворяет критериям, иначе возвращается ЛОЖЬ.
 Снимок экрана ниже поясняет работу функции any () на примере.
  
   Пример кода для любой функции ()  
  R Программирование всех () Функция  
 Когда мы хотим проверить, все ли элементы из данного вектора соответствуют определенным условиям или нет, мы собираемся использовать функцию all () в R.Функция all () в R принимает логическое условие в качестве входных данных и проверяет удовлетворяют ли все элементы заданного вектора заданному условию или нет.Если все элементы следуют логическому условию, он вернет как  ИСТИНА , иначе он вернется как  ЛОЖЬ .
 См. Пример ниже для лучшей реализации функции all ():
  
   Пример для функции all ()  
 Поскольку каждый элемент вектора x больше нуля, условие здесь выполняется и, следовательно, конечный результат — ИСТИНА.
 
  R Программирование lapply () Функция  
 Приходит время, когда у вас есть вектор элементов, и вы хотите применить определенную функцию к каждому элементу данного вектора.У нас есть функция  lapply ()  под R, которая точно выполняет эту задачу за вас. Функция  lapply ()  принимает вектор в качестве аргумента и затем применяет определенную функцию к каждому элементу этого вектора. Наконец, эта функция возвращает список в качестве вывода после применения функции к каждому элементу.
 См. Пример ниже:
  
   Пример функции lapply ()  
 Примечание: 
 Следует отметить, что даже если вы используете  lapply ()  для вектора, окончательный вывод будет списком (как вы можете видеть в выводе примера выше).
 Функция  lapply ()  была специально разработана для работы со списками. Однако это позволяет нам работать с другими структурами данных, такими как векторы и фреймы данных.  «l»  под названием функции означает «списки».
 
  R Программирование sapply () Функция  
 В  lapply ()  мы были ограничены конечным результатом (это всегда был список для любого типа входных данных).Чтобы улучшить эту функцию, на картинке появилась функция  sapply () . Функция  sapply ()  в R достаточно умен, чтобы сделать суждение о том, какой должна быть структура данных для окончательного вида вывода. Если он считает, что окончательный результат также будет хорошо выглядеть в векторном формате, он преобразует его в вектор, а не генерирует его в виде списка.
 Кроме этого, в самой функции нет никаких изменений.
 Функция принимает вектор, список, матрицу или фрейм данных в качестве аргумента, применяет определенную функцию к каждому элементу и, наконец, генерирует вывод в подходящем формате (вектор, список или любой другой), а не только списки.
 Пример для функции  sapply ()  под R выглядит следующим образом:
  
   Пример функции sapply ()  
 В приведенном выше примере вы можете видеть, что вместо создания вывода в виде списка после применения функции  tolower  () (эта функция преобразует весь текст в нижний регистр), система сгенерировала его как вектор.
  Заключение  
 Векторы являются наиболее важными частями программирования на языке R, как и связанные с ними функции.В этой статье мы обсуждали различные функции, связанные с векторами в R. Эти функции либо помогают нам в создании вектора, либо в управлении ими. В нашей следующей статье мы снова откроем для себя кое-что новое и интересное из мира R-программирования. А пока прочтите это, усердно тренируйтесь и берегитесь! 😊
 Получение и установка длины векторов в R Программирование — length () Функция 
 Получение и установка длины векторов в R Программирование — length () Функция
  length () Функция  на языке R используется для получения или установить длину вектора (списка) или других объектов.
  Синтаксис:  длина (x) 
  Параметры:  
  x:  вектор или объект 
  Пример 1:  
 Python3 
 9000 9000
 9000  -   c (  6  ) 
  y <  -   c (  1  ,   2  ,   3          5  ) 
  длина (x) 
  длина (y) 
  Выход:  
 
 [1] 1
[1] 5 
  Пример 2:  
 Python3 
  x < –  c (  3  )  84     
 c (  1  ,   2  ,   3  ,   4  ,   5  ) 
  z <         ,   2  ,   3  ,   4  ,   5  ) 
  длина (x) <  -   длина (x) 2   y   y  <  -   7 
  длина (z) <  -   3 
  x 
  y 
  z 9181 93884 9381 0395
  Выход:  
 [1] 3 NA
[1] 1 2 3 4 5 NA NA
[1] 1 2 3 
 8 Операции с векторами R с примерами - Полное руководство для программистов на языке R 
 Если вы боретесь с концепцией вектора R, то вы попали на правильную страницу.Эта статья специально разработана, чтобы помочь вам создавать векторы R. Здесь вы научитесь выполнять с ними множество операций и откроете для себя важные применения векторов R.
 Вектор R - это основная структура данных, которая играет важную роль в R-программировании. Итак, начнем с нашего руководства.
 Что такое вектор R? 
  Вектор - это последовательность элементов с одним и тем же типом данных.  Эти элементы известны как компоненты вектора.
 Вектор
 R состоит из двух частей:  атомных векторов  и  Списки.  У них есть три общих свойства:
  Функция типа  - Что это такое?
  Функция длины  - сколько элементов она содержит.
  Функция атрибута  - Дополнительные произвольные метаданные.
 Эти структуры данных имеют одно различие, то есть они различаются типом своих элементов: все элементы атомарного вектора должны быть одного типа, тогда как элементы списка могут иметь разные типы.
   Мы подробно обсуждали списки R в нашем предыдущем руководстве, вы должны его проверить.  
 Атомарные векторы в R 
 Существует четыре общих типа атомарных векторов R:
 1. Числовой тип данных 
 Десятичные значения называются числовыми типами данных в R. Если мы присвоим десятичное значение любой переменной  g, , как указано ниже, тогда g станет числовым типом.
  Например: 
> #Author DataFlair
> г <- 53.5 # Присвоение десятичного значения g
> g # Печать значения g 
 Добавление класса:
> class (g) # Печать имени класса g 
  Вывод: 
 2. Целочисленный тип данных 
 Числовое значение без Дробь, называемая целочисленными данными, представлена ​​«Int». -54 и 23 - два примера целого числа. Размер Int составляет 2 байта, а размер long Int - 4 байта.
 Чтобы присвоить переменной целое число, есть два способа:
  Первый способ - использовать as.integer () function: 
> a <- as.integer (4) # Использование as.integer ()
> a # печать 
 Для проверки типа данных:
> typeof (a) #checking data-type of a 
  Второй способ - это добавление L к значению: 
> b <- 4L # Добавляем L к 4
> b # печать b 
 Для проверки типа данных:
> typeof (b) # Проверка типа данных b 
  Вывод: 
 3.Тип символьных данных 
 Символ хранится в памяти как однобайтовое целое число. Существует два способа создать значение символьного типа данных в R:
  Первый способ - ввести строку между «
> x =" DataFlair "
> x 
 Для определения типа x:
> typeof (x) 
  Чтобы преобразовать число в символ, используйте функцию as.character () следующим образом: 
> y = в виде.персонаж (42)
> y 
 Для определения типа y:
> typeof (y) 
  Выход: 
 4. Логический тип данных 
 Логический тип данных возвращает одно из двух значений - ИСТИНА или ЛОЖЬ. на каком условии выполняется.
  Например: 
 a = 3; b = 6 # выборка значений
g = a> b # больше, чем b?
g # напечатайте логическое значение 
  Вывод: 
   Подробнее о типах данных R  
 Как создать вектор в R? 
 Функция  c ()  используется для создания вектора в R.Эта функция возвращает одномерный массив, также известный как вектор.
  Например: 
> x <- c (1,2,3,4)
> x 
  Вывод: 
 Способы создания векторов в R 
 Есть несколько других способов создания вектора:
  1. Использование оператора 
> x <- 1: 5
> x 
 Для оператора y:
> y <- 5: -5
> y 
  Выход: 
  2.Создайте вектор R с помощью функции seq () 
 Это также можно сделать двумя способами. Первый способ - установить размер шага, а второй - установить длину вектора.
  Установка размера шага с параметром 'by': 
> seq (2,4, by = 0,4) 
  Указание длины вектора с помощью функции 'length.out': 
> seq (1,4, length.out = 5) 
  Вывод: 
   Необходимо изучить - как применять функции к векторам R  
 Как получить доступ к элементам векторов R? 
 С помощью векторной индексации мы можем получить доступ к элементам векторов.Индексирование обозначает позицию, в которой хранятся значения в векторе. Это индексирование может быть выполнено с помощью целого числа, символа или логики.
 1. Индексирование с помощью целочисленного вектора 
 В отличие от многих языков программирования, таких как Python, C ++, Java и т. Д., Где индексирование начинается с 0, индексирование векторов в R начинается с 1.
> x 
 Мы можем выполнять индексацию с помощью указание целочисленного значения в квадратных скобках [] рядом с нашим вектором.
> x [2] #indexing with vector 
  Вывод: 
 2.Индексирование с помощью вектора символов 
 Индексирование вектора символов можно выполнить следующим образом:
> x <- c ("One" = 1, "Two" = 2, "Three" = 3)
> x ["Два"] 
  Вывод: 
 3. Индексирование с помощью логического вектора 
 При логическом индексировании возвращаются позиции, соответствующие позиции которых имеют логический вектор ИСТИНА. Например, в приведенном ниже коде R возвращает позиции 1 и 3, где соответствующие логические векторы имеют значение ИСТИНА.
> а <- с (1,2,3,4)
> a [c (TRUE, FALSE, TRUE, FALSE)] 
  Вывод: 
 Операции в векторе R 
 1.Объединение векторов в R 
 Функции используются для объединения векторов. Чтобы объединить два вектора в R, мы создадим два новых вектора «n» и «s». Затем мы создадим другой вектор, который объединит эти два вектора с помощью c (n, s) следующим образом:
  Например: 
> #Author DataFlair
> п = с (1, 2, 3, 4)
> s = c ("Hadoop", "Spark", "HIVE", "Flink")
> c (n, s) 
  Вывод: 
   Подождите! Вы проверили - Структуры данных в R  
 2.Арифметические операции над векторами в R 
 Арифметические операции над векторами могут выполняться поэлементно.
  Например: 
 Предположим, у нас есть два вектора a и b:
> #Author DataFlair
> а = с (1, 3)
> Ь = с (1, 3)
> a + b # Сложение 
 Для вычитания:
> a - b # Вычитание 
 Для деления:
> a / b # Подразделение 
 Для операции с остатком:
> a %% b # Остаточная операция
 
  Выход: 
 3.Вектор логического индекса в R 
 Используя вектор логического индекса в R, мы можем сформировать новый вектор из заданного вектора, который имеет ту же длину, что и исходный вектор. Если соответствующие элементы исходного вектора включены в срез, тогда элементы вектора имеют значение ИСТИНА, а в противном случае - ЛОЖЬ.
  Например: 
> #Author DataFlair
> S = c ("bb", "cc")
> L = c (TRUE, TRUE) # Определение нашего логического вектора
> S [L] # Это вернет элементы вектора S, которые соответствуют логическому вектору L 
  Вывод: 
 4.Числовой индекс 
 Для индексации числового значения в R мы указываем индекс между квадратными скобками []. Если наш индекс отрицательный, то R вернет нам все значения, кроме указанного нами индекса. Например, указание [-2] побудит R преобразовать -2 в его абсолютное значение, а затем выполнить поиск значения, которое занимает этот индекс.
  Например: 
> # Автор DataFlair
> x <- c ("aa", "bb", "cc", "dd", "ee") # Создание нашего вектора
> x [3] 
 Для отрицательного индекса:
> x [-2] # Использование отрицательного индекса 
 Для индекса вне диапазона:
> x [15] # Использование индекса вне диапазона 
  Вывод: 
   Вы обязательно должны изучить числовые и символьные функции в R  
 5.Дублированный индекс 
 Вектор индекса допускает повторяющиеся значения. Следовательно, следующее извлекает член дважды за одну операцию.
  Например: 
> # Автор DataFlair
> s = c ("aa", "bb", "cc", "dd", "ee")
> s [c (2,3,3)] 
  Вывод: 
 6. Индексы диапазона 
 Для создания векторного среза между двумя индексами мы можем использовать оператор двоеточия «: ». Это удобно для ситуаций с большими векторами.
  Например: 
> # Автор DataFlair
> s = c ("aa", "bb", "cc", "dd", "ee")
> s [1: 3] 
  Вывод: 
 7. Неупорядоченные индексы 
 Вектор индексов может быть даже не в порядке. Вот векторный срез с обратным порядком первого и второго членов.
  Например: 
> s [c (2, 1, 3)] 
  Вывод: 
 8. Члены именованных векторов 
 
 Сначала мы создаем наш вектор символов:
 > v = c ("Hadoop", "Spark")
> v 
 Затем мы называем первый член вектора «Первым», а второй член - «Вторым».
> names (v) = c ("Первый", "Второй")
> v 
 Мы получаем первый член по его имени следующим образом:
> v ["First"] 
 Мы также можем изменить порядок, используя вектор индекса строки символов:
> v [c ("Second", «Первый»)] 
  Вывод: 
 Приложения векторов R 
 Векторы используются в машинном обучении для анализа главных компонент. Они расширяются до собственных значений и собственного вектора, которые затем используются для выполнения разложения в векторных пространствах.
 Входные данные, предоставляемые модели глубокого обучения, имеют форму векторов. Этот вектор состоит из стандартизованных данных, которые поступают на входной уровень нейронной сети.
 Векторы также очень полезны при разработке опорных векторных машинных алгоритмов.
 Кроме того, векторные операции используются в нейронных сетях в скрытом слое для различных операций, таких как распознавание изображений и обработка текста.
No related posts.
 
  alexxlab   Автор записи 
Добавить комментарий Отменить ответ
Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *
Комментарий *
Имя * 
Email * 
Сайт