Александр Скуснов

Коэффициент корреляции.

Вообще-то GPU как раз обрабатывает 4 32-битных (float) чисел за один раз (специальный 128-битный формат при установке спец. флага).
typedef __m128 XMVECTOR
При передаче через параметры функции используются FXMVECTOR, GXMVECTOR, HXMVERCTOR и CXMVECTOR, а сама функция должна иметь тип вызова XM_CALLCONV.

Да лучше уж найти поновее.
Надо понять две вещи: устойчивость (запас по фазе и амплитуде) и качество переходного процесса.
Сейчас полно учебников. Можно что-нибудь и у иностранцев найти.

0) 9 классов - ни о чём. Желательна высшая математика.
Деньги не нужны. Проверку на истории можно сделать бесплатно у себя или, напр., в торговом терминале (MT5).

1) 20 лет изучал биржу (результаты нулевые). Перелопатил весь Матлаб. Вывод - изучать только для других сфер (я занимаюсь автоматикой).

2) Его пока нет. (хотя неделю назад запустил самодельный простой, пока в плюсе, но неделя для статистики это ничто). Есть ручное управление с индикаторами, но там невысокий доход.

Над машинкой дрон запустить

Рендереру даёте дескриптор и размеры окна.

Для начала Codesys (три основных языка: ST типа паскаля и графические CFC и SFC), для алгоритмов MatLab (у него же можно пользоваться Stateflow, который похож на SFC, но переводит алгоритм на язык ST контроллера).

Функцию не знаю, но есть два подхода:
1) приблизить камеру к объекту, т.е. поменять её координаты (только очень близко не подходить, т.к. есть минимальное расстояние для отсечения, при котором объект исчезнет)
2) уменьшить угол обзора (зуминг) (это как сменить объектив у камеры)

Можете программировать функциональными блоками.
Редактор XOD.

Youtube Про роботов
Рубрика ИИ газеты Сергея Маркова XX век.

Пример из MatLab (через двоичные деревья) (кластерный анализ)

PD = pdist(Data);             % (Data,'cityblock');
Z = linkage(PD,'average');   % (PD);
dendrogram(Z)

c = cophenet(Z,PD)
%I = inconsistent(Z);

T = cluster(Z,'cutoff',cut);
% или T = cluster(Z,'maxclust',nClust);

Программа Аура Леса, воспроизводит природные шумы. Только надо убрать очень резкие (крики птиц и т.п.).

Наоборот не получится.
См. значения волн по периметру фигуры:

isNone, isEmpty
Хотя, в Haskell можно и покороче
null

Можно брать WinAPI, а рисовать, напр., в Java нельзя.

Любая плата IMU (3 акселерометра, 3 гироскопа), засовываете в кубик. Или любой смартфон, там тоже есть измерители ускорений.

Попробуйте начать изучать нейронные модели reinforcement learning (обучение с подкреплением). Посмотрите примеры составления таблиц или нейронных сетей для, напр., марковских процессов принятия решений (MDP) или динамического программирования для задачи хождения по одномерному пути или на прямоугольной сетке.
https://www.youtube.com/playlist?list=PLypialYIXfv...

Достаточно оставить только пару терминов - Front-end и Back-end (остальное уже не повлияет), и назвать это программированием.

Если брать Stateflow (граф состояний) из MatLab/Simulink, то там всё идёт по таймеру. Есть переходы между состояниями как по логическому условию, так и по событию.

То же самое заложено в ПЛК, называется сканом: опрос входов, расчёты, сработка выходов, сетевые взаимодействия.
Хотя в ПЛК можно включить и асинхронные обработки прерываний, но, насколько я знаю, это только для быстрых счётчиков, да и то, нужно представлять последствия.