Свойства символов в информатике и их обозначения
Символ в информатике — это знак, графический заменитель объекта, обозначающий его, являющийся элементом системы построения символьных сообщений, рассчитанный на восприятие машиной или человеком.
Один и тот же символ может быть написан по-разному, иметь разное значение. К примеру, буква B может по-разному выглядеть в различных шрифтах. Кроме того, написанная одинаково, в английском языке она может обозначать звук «б», а в русском — «в».
Примечание
К категории символов относятся строчные и прописные буквы, знаки препинания, цифры, пробел, разнообразные специальные знаки.
Осторожно! Если преподаватель обнаружит плагиат в работе, не избежать крупных проблем (вплоть до отчисления). Если нет возможности написать самому, закажите тут.
Представление символов в вычислительных машинах
В вычислительных машинах символы представлены в виде последовательностей бит. Возможность их передачи и корректного отображения на разных устройствах обеспечена уникальной последовательностью единиц и нулей, характерной для определенного знака.
Бит — это двоичный знак двоичной системы, обозначающий минимальный элемент информации для вычислительной машины.
Символы бывают печатными и непечатными. Печатные — это те, что мы видим на экране компьютера. Непечатные лишены изображения, но тоже обладают уникальным кодом. При их пересылке машина выполняет закодированную операцию, но не отображает ее результат на мониторе.
Простыми примерами непечатных знаков являются команды перемещения в следующую строку, возврата в начало строки.
Кодировки символов, какие бывают, таблица
Для того чтобы закодированная информация могла без искажения передаваться между устройствами, необходима некая единая система. Считается, что первой такой системой стала таблица ASCII 7. В нее вошли 128 символов.
Второй стала ее усовершенствованная версия — ASCII 8, сделавшая допустимым хранение 256 знаков.
ASCII 8 содержала набор из управляющих символов, прописных и строчных букв английского алфавита, знаков препинания и арабских цифр. Однако для многих языков этого было недостаточно: графика арабского, китайского и японского не укладывалась в 256 знаков. Поэтому разработка продолжилась и привела к возникновению стандарта Unicode.
Этот стандарт содержит 109000 разнообразных символьных обозначений и пока удовлетворяет потребности даже самых сложных с графической точки зрения языков.
Специальные символы по информатике
В информатике, математике и других точных науках существует множество специальных символов, обозначающих математические действия, значения, меры. Уместить их все на клавиатуру невозможно. Поэтому для их введения разработали специальные таблицы.
Обычно такое приложение носит название «Таблица символов». Вызвать его можно через меню «Пуск» — «Все программы» — «Служебные». В появившемся окне располагаются все типы специальных знаков. Кроме того, для гармоничной вставки в текст пользователь может изменить параметр «Шрифт», выбрать наиболее подходящий по характеристикам.
Насколько полезной была для вас статья?
Что такое символ в программировании?
В программировании символ — это система кодирования, которая связывает изображение знака с числом. Так как компьютер не может напрямую манипулировать символами и изображениями, но прекрасно может управлять числами. На практике используют различные такие системы кодирования, именуемые кодировками. Самые знаменитые это 8-битная ASCII, которая имеет единую систему кодирования для первых 128 символов, и различные варианты для второй половины знаков, а также 16-битная UNICODE, которая содержит большинство знаков и букв различных языков.
- Связаться с нами
- Правила проекта
- Лицензионное соглашение
- Политика конфиденциальности
ЕГЭ по информатике
Объясните, пожалуйста, что означает знак «V» и перевернутая «V» и знак «_>» в следующем задании:
Правильный ответ: 10.
94731 / 64177 / 26122
Регистрация: 12.04.2006
Сообщений: 116,782
Ответы с готовыми решениями:
ЕГЭ по информатике
Здравствуйте! Кто из поситтителей данного форума сдавал в 11 классе информатику в форме ЕГЭ? Дело в.
ЕГЭ по информатике
Всем привет! Я учусь в 10 ом классе, и у меня в школе на уроках информатики мы не заходили дальше.
C4 ЕГЭ по информатике
Несколько дней пытаюсь понять 1)зачем второй раз дают одно и тоже условие `else if.
Егэ по информатике
Как это решать? И как решить проще В8 и быстрей, вместо того, чтобы всё это писать, писать.
3188 / 869 / 39
Регистрация: 29.12.2008
Сообщений: 952
RNT, V — дизъюнкция
перевернутая V — конъюнкция
стрелочка — импликация
Ну и ответ действительно будет 10.
Платежеспособный зверь
8840 / 4274 / 1622
Регистрация: 28.10.2009
Сообщений: 11,416
Читать надо вступление к работе, там всё это расписано: и про V, и про ->
а решение такое:
следование истинно когда из истины следует ложь, значит в левой части имеем истину, которая может иметь 3 варианта:
K=0 L=1
K=1 L=0
K=1 L=1
В правой части произведение=0, значит смотрим варианты, когда есть переменная (или переменные)=0
Для первого и 3 варианта левой части в правой части по 3 варианта:
L=1 M=0 N=0
L=1 M=0 N=1
L=1 M=1 N=0
для 2 варианта левой части в правой части 4 варианта
L=0 M=0 N=0
L=0 M=0 N=1
L=0 M=1 N=0
L=0 M=1 N=1
3147 / 367 / 3
Регистрация: 08.08.2009
Сообщений: 1,126
Сообщение от кот Бегемот 
Читать надо вступление к работе, там всё это расписано: и про V, и про ->
Ничего не написано. Похоже придется учить эти знаки. Как они называются ? Псевдокод ?
Путешественница
1250 / 478 / 11
Регистрация: 22.02.2009
Сообщений: 2,842
Правило коньюнкции
Правило: результат равен ~1, если все операнды равны ~1; во всех остальных случаях результат равен ~0.(это операция: Логическое «И»)
Правило Дизъюнкции: результат равен нулю тогда и только тогда, когда все операнды равны нулю
(Это операция: логическое «ИЛИ»)
есть ещё логическое «НЕ»
Это три темы, которые желательно знать.
очень на эти коньюнкции и дизюнкции важно знать закон Де Моргана
Вот только знак ^ нашла.. иа обратный знак найти не могу.. а то привела бы пример.
Это по части раздела: Дискретная математика. Подраздел: Логика
87844 / 49110 / 22898
Регистрация: 17.06.2006
Сообщений: 92,604
Помогаю со студенческими работами здесь
ЕГЭ по информатике
Извините если не в ту тему написал, не могу понять куда лучше это написать. На каком языке.
Задание из Егэ по информатике (27)
Прорешивая егэшные задания, столкнулся вот с таким примером. Условие: Дана последовательность.
ЕГЭ по информатике, номер A9
В задаче на скриншоте правильный ответ 2. Но, по-моему, 4-ый ответ тоже правильный. В чем я.
Задача ЕГЭ по информатике
Сколько не решал, никогда такого чуда не видел. Кто сможет решить в расчете на то, что на экзамене.
Задачи ЕГЭ по информатике
Друзья! Буду здесь разбирать задачи по информатике. .
Подготовка к Егэ по информатике
Прошу не ругаться администрацию, если не там, где нужно, создал тему, ибо понятия не имею куда её.
Что такое Big Data?
Большие данные: что именно обозначает этот термин?
Большие данные — это разнообразные данные, поступающие с более высокой скоростью, объем которых постоянно растет. Таким образом, три основных свойства больших данных — это разнообразие, высокая скорость поступления и большой объем.
Если говорить простыми словами, большие данные — более крупные и сложные наборы данных, особенно из новых источников данных. Размер этих наборов данных настолько велик, что традиционные программы для обработки не могут с ними справиться. Однако эти большие данные можно использовать для решения бизнес-задач, которые раньше не могли быть решены.
Основные свойства больших данных
| Объем | Количество данных — важный фактор. Располагая ими в больших количествах, Вам потребуется обрабатывать большие объемы неструктурированных данных низкой плотности. Ценность таких данных не всегда известна. Это могут быть данные каналов Twitter, данные посещаемости веб-страниц, а также данные мобильных приложений, сетевой трафик, данные датчиков. В некоторые организации могут поступать десятки терабайт данных, в другие — сотни петабайт. |
| Скорость | Скорость в данном контексте — это скорость приема данных и, возможно, действий на их основе. Обычно высокоскоростные потоки данных поступают прямо в оперативную память, а не записываются на диск. Некоторые «умные» продукты, функционирующие на основе Интернета, работают в режиме реального или практически реального времени. Соответственно, такие данные требуют оценки и действий в реальном времени. |
| Разнообразие | Разнообразие означает, что доступные данные принадлежат к разным типам. Традиционные типы данных структурированы и могут быть сразу сохранены в реляционной базе данных. С появлением Big Data данные стали поступать в неструктурированном виде. Такие неструктурированные и полуструктурированные типы данных как текст, аудио и видео, требуют дополнительной обработки для определения их значения и поддержки метаданных. |
Ценность больших данных и их достоверность
Еще два свойства сформировались за последние несколько лет: ценность и достоверность. Данные имеют внутренне присущую им ценность. Однако чтобы они приносили пользу, эту ценность необходимо раскрыть. Не менее важно и то, насколько достоверны Ваши большие данные и насколько Вы можете на них полагаться?
Сегодня большие данные стали разновидностью капитала. Подумайте о крупнейших технологических компаниях. Ценность их предложений в значительной степени зависит от их данных, которые они постоянно анализируют, чтобы повышать эффективность и разрабатывать новые продукты.
Новейшие достижения в сфере технологий позволили значительно снизить стоимость хранилищ и вычислений, что дает возможность хранить и обрабатывать постоянно растущие объемы данных. Современные технологии позволяют хранить и обрабатывать больше данных за меньшую стоимость, что позволяет Вам принимать более точные и взвешенные бизнес-решения.
Извлечение ценности из больших данных не сводится только к их анализу (это их отдельное преимущество). Речь о комплексном исследовательском процессе с участием специалистов по глубокому анализу, корпоративных пользователей и руководителей, которые будут задавать правильные вопросы, выявлять шаблоны, делать обоснованные предположения и предсказывать поведение.
Но как мы к этому пришли?
История больших данных
Хотя сама по себе концепция больших данных не нова, первые большие наборы данных начали использовать в 1960-70 гг., когда появились первые в мире ЦОД и реляционные базы данных.
К 2005 году бизнес начал осознавать, насколько велик объем данных, которые пользователи создают при использовании Facebook, YouTube и других интернет-сервисов. В том же году появилась платформа Hadoop на основе открытого кода, которая была создана специально для хранения и анализа наборов больших данных. В то же время начала набирать популярность методология NoSQL.
Появление платформ на основе открытого кода, таких как Hadoop и позднее Spark, сыграло значительную роль в распространении больших данных, так как эти инструменты упрощают обработку больших данных и снижают стоимость хранения. За прошедшие годы объемы больших данных возросли на порядки. Огромные объемы данных появляются в результате деятельности пользователей — но теперь не только их.
С появлением Интернета вещей (IoT) все большее число устройств получает подключение к Интернету, что позволяет собирать данные о моделях действий пользователей и работе продуктов. А когда появились технологии машинного обучения, объем данных вырос еще больше.
Большие данные имеют долгую историю развития, однако их потенциал еще далеко не раскрыт. Облачные вычисления раздвинули границы применения больших данных еще шире. Облачные технологии обеспечивают по-настоящему гибкие возможности масштабирования, что позволяет разработчикам развертывать кластеры для тестирования выборочных данных по требованию. Кроме того, также все более значимыми становятся графовые базы данных, позволяющие отображать громадные объемы данных так, чтобы анализировать их можно было быстро и всеобъемлюще.
- Большие данные дают возможность получать более полные ответы, потому они предоставляют больше информации.
- Более подробные ответы означают, что Вы можете быть более уверены в достоверности данных — что обеспечивает абсолютно новый подход к решению задач.
Примеры использования больших данных
Большие данные можно применять в самых различных сферах деятельности — от взаимодействия с заказчиками до аналитики. Вот лишь несколько сценариев практического использования.
| Разработка продуктов | Такие компании, как Netflix и Procter & Gamble, используют большие данные для прогнозирования потребительского спроса. Они классифицируют ключевые атрибуты существующих и снятых с использования продуктов и услуг и моделируют связи между этими атрибутами и коммерческим успехом предложений, чтобы создавать предиктивные модели для новых продуктов и услуг. Кроме того, P&G использует данные и статистику, получаемые от фокусных групп, а также из социальных сетей, по результатам рыночных тестов и пробных продаж, после чего выпускает новые продукты. |
| предиктивное управление обслуживанием; | Факторы, которые позволяют прогнозировать сбои механики, могут скрываться в недрах структурированных данных, таких как год, марка и модель оборудования, или в неструктурированных данных, таких как записи журналов, данные датчиков, сообщения об ошибках и сведения о температуре двигателя. Проанализировав индикаторы вероятных проблем до их возникновения, организации могут повысить экономическую эффективность техобслуживания и максимально продлить срок службы запчастей и оборудования. |
| Взаимодействие с заказчиками | Борьба за заказчиков в самом разгаре. Сегодня получить точные данные о качестве обслуживания клиентов проще, чем когда-либо. Большие данные позволят Вам извлечь полезные сведения из соцсетей, информации о посещении веб-сайтов и других источников, таким образом повысив качество взаимодействия с клиентами и сделав свои предложения максимально полезными. Обеспечьте индивидуальный подход, сократите отток клиентской базы и предотвращайте возникновение проблем. |
| Обнаружение несанкционированного доступа и выполнение нормативных требований | Когда дело касается безопасности, речь идет не просто о паре хакеров: против Вас выступают целые команды опытных специалистов. Нормативные требования и стандарты безопасности постоянно меняются. Большие данные позволяют определять шаблоны, характерные для мошенников, и собирать значительные объемы данных, чтобы ускорить предоставление нормативной отчетности. |
| Машинное обучение | Сегодня машинное обучение — одна из самых популярных тем для обсуждения. И данные — в особенности большие данные — являются одной из причин этой популярности. Сегодня мы можем обучать машины вместо того, чтобы программировать их. Именно доступность больших данных сделала это возможным. |
| Операционная эффективность | Операционная эффективность редко становится обсуждаемой темой, однако именно в этой области большие данные играют самую значительную роль. Большие данные позволяют получать доступ к сведениям о производстве, мнении заказчиков и доходах, а также анализировать эти и другие факторы, чтобы сократить число простоев и прогнозировать будущий спрос. Большие данные также позволяют принимать более взвешенные решения в соответствии с рыночным спросом. |
| Внедрение инноваций | Большие данные позволяют выявлять взаимозависимости между пользователями, учреждениями и компаниями, внедрять их и определять новые способы применения полученных сведений. Используйте результаты исследований данных, чтобы повысить эффективность финансовых решений и планирования. Изучайте тенденции и желания покупателей, чтобы выпускать новые продукты и услуги. Внедрите динамическое ценообразование. Возможности поистине безграничны. |
Сложности при использовании больших данных
Большие данные — это большие возможности, но и немалые трудности.
Прежде всего большие данные предсказуемо занимают много места. Хотя новые технологии хранения постоянно развиваются, объемы данных возрастают вдвое почти каждые два года. Организации до сих пор сталкиваются с проблемами роста объемов данных и их эффективного хранения.
Но недостаточно просто найти большое хранилище. Данные необходимо использовать, чтобы они приносили выгоду, и размер этой выгоды зависит от обработки данных. Чистые данные, то есть данные, актуальные для клиента и организованные для эффективного анализа, требуют тщательной обработки. Специалисты по изучению данных тратят от 50 до 80% рабочего времени на обработку и подготовку данных для использования.
И, наконец, технологии больших данных развиваются семимильными шагами. Несколько лет назад Apache Hadoop была самой популярной технологией для работы с большими данными. Платформа Apache Spark появилась в 2014 году. Сегодня оптимальным подходом является совместное использование этих двух платформ. Чтобы успевать за развитием больших данных, требуется прилагать большие усилия.
Ознакомьтесь с дополнительными ресурсами о больших данных:
Как работают большие данные
Большие данные позволяют извлекать новые ценные сведения, которые открывают новые возможности и бизнес-модели. Чтобы начать работу с большими данными, необходимо выполнить три действия.
1. Интеграция
Технология больших данных позволяет объединять данные из разрозненных источников и приложений. Традиционные механизмы интеграции, такие как средства для извлечения, преобразования и загрузки данных (ETL), не справляются с подобными задачами. Для анализа наборов данных размером в терабайт, а то и петабайт, нужны новые стратегии и технологии.
Во время этапа интеграции происходит добавление, обработка и форматирование данных, чтобы корпоративным аналитикам было удобно с ними работать.
2. Управление
Большим данным требуется объемное хранилище. Решение для хранения может быть размещено в локальной или облачной среде или и там и там. Вы можете хранить данные в предпочтительном формате и применять желаемые требования к обработке (и необходимые механизмы обработки) к наборам данным по мере необходимости. Большинство организаций выбирают решение для хранения данных в зависимости от того, где они хранятся в настоящее время. Облачные хранилища пользуются растущей популярностью, так как поддерживают актуальные требования к вычислениям и позволяют задействовать ресурсы по мере надобности.
3. Анализ
Вложения в большие данные окупятся сполна, когда Вы приступите к анализу данных и начнете предпринимать действия, исходя из полученных сведений. Обеспечьте новый уровень прозрачности благодаря визуальному анализу разнообразных наборов данных. Используйте глубокий анализ данных, чтобы совершать новые открытия. Делитесь своими открытиями с другими. Создавайте модели данных с помощью машинного обучения и искусственного интеллекта. Примените свои данные на деле.
Лучшие практики при работе с большими данными
Чтобы помочь Вам в освоении новой технологии, мы подготовили список лучших практик, которых рекомендуем придерживаться. Ниже приведены наши рекомендации по созданию надежного фундамента для работы с большими данными.
Анализ больших данных сам по себе ценен. Однако Вы сможете извлечь еще большее количество полезных сведений за счет сопоставления и интеграции больших данных низкой плотности с уже используемыми структурированными данными.
Неважно, какие данные Вы собираете — данные о заказчиках, продукции, оборудовании или окружающей среде — цель состоит в том, чтобы добавить больше релевантных единиц информации в эталонные и аналитические сводки и обеспечить более точные выводы. Например, важно различать отношение всех заказчиков от отношения наиболее ценных заказчиков. Именно поэтому многие организации рассматривают большие данные как неотъемлемую часть существующего набора средств бизнес-анализа, платформ хранения данных и информационной архитектуры.
Не забывайте, что процессы и модели больших данных могут выполняться и разрабатываться как человеком, так и машинами. Аналитические возможности больших данных включают статистику, пространственный анализ, семантику, интерактивное изучение и визуализацию. Использование аналитических моделей позволяет соотносить различные типы и источники данных, чтобы устанавливать связи и извлекать полезные сведения.
Обнаружение полезных сведений в данных не всегда обходится без сложностей. Иногда мы даже не знаем, что именно ищем. Это нормально. Руководство и специалисты по ИТ должны с пониманием относиться к отсутствию четкой цели или требований.
В то же время специалисты по анализу и изучению данных должны тесно сотрудничать с коммерческими подразделениями, чтобы ясно представлять, в каких областях имеются пробелы и каковы требования бизнеса. Чтобы обеспечить интерактивное исследование данных и возможность экспериментов со статистическими алгоритмами, необходимы высокопроизводительные рабочие среды. Убедитесь, что в тестовых средах есть доступ ко всем необходимым ресурсам и что они надлежащим образом контролируются.
Подробнее о больших данных в Oracle
- Попробуйте бесплатный семинар по большим данным
- Инфографика: как создавать эффективные озера данных