Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
ГОСЫ_ИТОГ_2.doc
Скачиваний:
41
Добавлен:
24.09.2019
Размер:
6.92 Mб
Скачать

3. Библиотеки в Macromedia Flash.

Работа с общими библиотеками

Встроенные во Flash библиотеки предлагают различные символы - кнопки, звуки и т. д. - которые можно использовать в своем фильме. Кроме того, можно создавать собственные библиотеки. (Библиотека, создаваемая в ходе работы над фильмом, доступна только для этого фильма. Однако ее можно сделать постоянной библиотекой или, работая над другим фильмом, выбрать команду File (Файл) Þ Open As Library (Открыть как библиотеку) и открыть фильм, в котором она содержится.) Оба этих типа библиотек представлены в списке, открываемом командой Window (Окно) Þ Common Libraries (Общие библиотеки).

Создаваемые библиотеки

В библиотеке фильма Flash хранятся используемые в фильме символы, как созданные во Flash, так и импортированные, и средства библиотеки позволяют просматривать и организовывать их в ходе работы. Окно Library (Библиотека) отображает список с именами всех содержащихся в библиотеке элементов. Значок рядом с именем элемента в окне библиотеки показывает тип этого файла.

Билет 15

1. Персептроны и зарождение искусственных нейронных сетей. Персептронная представляемость. Обучение персептрона. Алгоритм обучения персептрона.

Персептрон (англ. perceptron от лат. perceptio — восприятие; нем. perzeptron) — математическая и компьютерная модель восприятия информации мозгом (кибернетическая модель мозга), предложенная Фрэнком Розенблаттом в 1957 году и реализованная в виде электронной машины «Марк-1»[nb 2] в 1960 году. Перцептрон стал одной из первых моделей нейросетей, а «Марк-1» — первым в мире нейрокомпьютером. Несмотря на свою простоту, перцептрон способен обучаться и решать довольно сложные задачи. Основная математическая задача, с которой он справляется, — это линейное разделение любых нелинейных множеств, так называемое обеспечение линейной сепарабельности.

Теория персептронов является основой для многих других типов искусственных нейронных сетей, а сами персептроны являются логической исходной точкой для изучения искусственных нейронных сетей.

ОБУЧЕНИЕ ПЕРСЕПТРОНА

Персептрон обучают, подавая множество образов по одному на его вход и подстраивая веса до тех пор, пока для всех образов не будет достигнут требуемый выход. Допустим, что входные образы нанесены на демонстрационные карты. Каждая карта разбита на квадраты и от каждого квадрата на персептрон подается вход. Если в квадрате имеется линия, то от него подается единица, в противном случае - ноль. Множество квадратов на карте задает, таким образом, множество нулей и единиц, которое и подается на входы персептрона. Цель состоит в том, чтобы научить персептрон включать индикатор при подаче на него множества входов, задающих нечетное число, и не включать в случае четного.

2. Функции операционных систем по защите данных; политики безопасности.

2.1. Принципы проектирования защищенных систем

В 1975 г. исследователи определили несколько общих принципов проектирования защищенных (надежных) систем:

• устройство системы не должно быть секретом, т.к. рано или поздно злоумышленник узнает нужную ему информацию и скомпрометирует защиту этой системы;

• по умолчанию доступ к системе предоставляться не должен (по умолчанию все должно быть запрещено);

• необходимо проверять текущее состояние прав доступа, т.к. система не должна сохранять начальную информацию для последующего использования;

• необходимо предоставлять каждому процессу как можно меньше привилегий;

• механизм защиты должен быть простым и встроенным в самые нижние уровни системы;

• система защиты должна быть психологически приемлемой;

• архитектура системы должна быть простой, имеющей несколько основополагающих принципов, и создана одним разработчиком.

Методы защиты файлов, используемых ОС, основываются на четком разграничении между политикой безопасности (от кого и чьи данные должны защищаться) и механизмом безопасности (как система проводит данную политику).