В издательстве БХВ-Петербург  вышла моя книга «MS Agent и Speech API в Delphi«(+CD-ROM).  Серия Профессиональное программирование

ISBN 5-94157-502-5

Формат 70х100 1/16

Объем 448 стр.

Цена* 194 руб.
* Цена приведена для магазина «Новая техническая книга» (Измайловский пр., д. 29).

Аннотация

Рассмотрено программирование нестандартных пользовательских интерфейсов в среде Delphi с применением технологий Microsoft Agent и Microsoft Speech API для операционных систем Windows 98/2000/XP. Представлены способы внедрения анимированных персонажей в приложения Delphi и использования методов синтеза и распознавания речи с помощью функций Speech API. Подробно рассмотрены речевые интерфейсы высокого и низкого уровней. Описан процесс создания собственных анимированных персонажей и использования нестандартной текстовой выноски BalloonDialog. На компакт-диске помещены все примеры, описанные в книге, необходимые компоненты и модули для создания приложений, а также программы автора, созданные с использованием описанных в книге технологий.

Краткое содержание

Введение
Глава 1. Технологии COM, OLE и ActiveX
Глава 2. Технология MS Agent в среде Delphi
Глава 3. Технология Speech API в среде Delphi
Глава 4. «Примочки» к MS Agent
Заключение
ПРИЛОЖЕНИЯ
Приложение 1. Ссылки на сайты и файлы в Интернете
Приложение 2. Описание компакт-диска
Список литературы
Предметный указатель

Заказывайте книгу в магазинах торговой сети!

Интернет-магазин ozon.ru: http://www.ozon.ru/context/detail/id/2162742/

Классификация данных позволяет определить к какому классу относятся новые данные на обучающей выборке.

Классификация данных на основе обучающей выборки работает следующим образом. Есть несколько выборок данных, каждое значение может иметь несколько параметров и, таким образом, описывать точку в пространстве. Каждое значение эксперт (учитель) относит к одному из классов вручную. Такое обучение выборки позволяет потом новые данные автоматически классифицировать и определять степень отношения к тому или иному классу.

В созданной мной тестовом приложении классификации данных происходит на основе непараметрической оценки плотности распределения Розенблатта-Парзена. Исходными данными являются генерируемые выборки в трехмерном пространстве. Выборки генерируются по следующим параметрам: центральная точка, распределение (фактически вытянутость) и дисперсия по трем координатам.

Читать далее

Известно, что в языках программирования встроен генератор случайных чисел. Обычно он генерирует значения от 0 до 1 по равномерному закону распределения. Иногда необходим генератор, который генерировал бы числа по другому закону распределения, например, по нормальному закону распределения, экспоненциальному или какому-либо другому.

В основе построения датчиков случайных величин лежит утверждение:

где

ε – случайная величина, принадлежащая промежутку [0..1], и имеющая равномерный закон распределения.

P(U) – требуемый закон распределения

Для того, чтобы вывести формулу датчика случайных чисел, с требуемым законом распределения, необходимо проинтегрировать требуемый закон плотности вероятности в аналитическом виде с заданными пределами.

Читать далее