В цикле по всем файлам текущего каталога выполняются 2 действия :
1) mkdir @ext - пытается создать каталог с именем, равным расширению текущего файла (если каталог уже есть - ничего страшного не произойдет)
2) move @file @ext - переносит текущий файл в подкаталог с именем, равным расширению
Еще раз уточню, если бы это был НЕ управляемый код. Тогда любой утилитой просмотра PE-формата, например TDUMP - Вас интересует секция импорта функций из библиотек
Это и есть такой же ответ, какой я хотел Вам предложить.
А с чем тогда вопрос ? С тем, как это к кнопке привязать или что с этими данными на серверной стороне делать ?
@kunya В этой статье и комментариях алгоритм kNN обсуждается как исключительно "классификатор". В то же время ничто не мешает не разбивая пользователей на четкие группы, пользоваться весами kNN для взвешивания влияния "j-ого по схожести" соседа на изучаемого пользователя.
В этом плане я даже больше бы Вам посоветовал видеолекции Яндекса по Machine Learning, анонсированные зимой на Хабре. Там в одной из лекций это было довольно подробно рассказано (номер не помню, извините).
@werktone : не могу согласиться с 9 ~ n, скорее 7 ~ n
Да и последняя моя версия стала до боли напоминать авторскую за исключением одной пары - может и пройдет "умную машину" ...
Непонятный немного рейтинг - получается что и плохими отзывами можно достичь одинаковости мнений и более того, потом предложить такой товар тому, кто может быть единственный его оценил хорошо.
Я то сначала думал, что Вы пытаетесь найти схожих с текущим покупателей по схожести их оценок одинаковым товарам (пусть называются "со сходными взглядами на жизнь"), а затем посмотреть, какие другие товары такие покупатели со сходными взглядами тоже оценили хорошо, а текущий покупатель еще не видел ...
Скачать и полистать не имею сейчас возможности.
158, 159, 172 - классические учебники
Отталкивайтесь от названий - у Вас фактически цифровая дискретная САУ.
Да, то что Вы описываете - решает теория автоматического управления. Я бы посоветовал почитать сначала вводные главы любого учебника (о разделении объекта, управления и возмущения (среды)), а затем что-либо более узкое по управлению стохастическими случайными процессами.
В общем случае описанная задача конечно очень сложна. Но в частностях и приближениях, которые мне кажется Вас вполне устроят (например, независимость некоторых воздействий), она неплохо должна разрешиться.
Любой эксперимент - суть реализация случайного процесса. В каждой точке он описывается только вектором состояния объекта. Далее,
1) Вы должны оценить распределение вероятностей воздействий среды для данного состояния (либо на основе предыдущих экспериментов интерполяцией, либо аналитически, если известны зависимости).
2) Для каждого значения воздействия Вы должны выбрать наилучшую стратегию управления Испытателем, для этого:
2а) выбрать какую-либо частоту дискретизации эксперимента, либо по времени либо по высоте либо еще по чему нибудь лишь бы соблюдалось условие, что получившийся граф переходов состояния объекта не имел бы циклов (обычно выбирают время);
2б) для каждого значения вектора состояния на один шаг дискретизации эксперимента вперед необходима оценка средневероятного значения целевой функции в случае его завершения из этого состояния при оптимальном управлении;
2в) собственно выбрать оптимальную стратегию управления на текущем шаге, исходя из вероятностей воздействия среды и значения оценки целевой функции после того, как это управление будет применено;
2г) тем самым Вы получите оценку целевой функции уже для текущего состояния, т.е. на шаг ближе к моменту старта.
Описанный метод поиска оптимального пути (управлений) в графе состояний от финиша к старту называется "динамическим программированием".
Метод позволяет в любой промежуточной точке эксперимента оценить вероятности его итоговой целевой функции в момент финиша, что Вам и хотелось.
А воздействие среды однозначно зависит от внутреннего вектора состояния объекта (скорость, высота, раскачка и т.п.) или еще есть и шумовой фактор ? Другими словами, одинаково управляемый Испытателем эксперимент заканчивается всегда однозначно или нет ?
Плюс параметр "В" - он в каждом эксперименте случаен ? У его составляющих есть какая то априорная плотность распределения ? Они независимы ? Параметр "В" независим от "С" ?
Это я клоню к тому, что описываемый Вами эксперимент вроде бы очень хорошо ложится в классическую теорию автоматического управления : нужно только выделить вектор внутреннего состояния и сформировать правила воздействия на этот вектор со стороны Испытателя и со стороны среды (независимо ! - это очень важно), а также его инициализации со стороны параметров "В" (тоже очень желательно чтобы независимо). Тогда каждый эксперимент станет реализацией случайного (если есть шумы со стороны среды) либо детерминированного процесса и построение искомого Вами графика станет аналитическим.
... а как известно, последний пакет TCP перед обрывом может не дойти до адресата и отправитель при этом не будет ничего знать. Поэтому даже при использовании TCP хорошим тоном является реализовывать подтверждение на прикладном уровне.
P.S. SELECT во втором запросе естественно нужно переписать, чтобы он брал данные из новой материализованной таблицы с индексом, а не из динамического запроса
Ни разу не пробовал именно в Access-е, но по идее Вам должно помочь : 1) "материализовать" Запрос1, т.е. использовать первый вариант описанный мной выше и при этом поменять тип Запроса на "Создание новой таблицы", чтобы все идентификаторы клиентов у Вас собрались в новой таблице; 2) применить над столбцом КлиентИД этой новой таблицы уникальный индекс (намой взгляд хорошо описано вот здесь : office.microsoft.com/ru-ru/access-help/HA010210347.aspx ).
После этого поиск, который происходит во втором запросе, должен будет по идее иметь вычислительную сложность не O(N^2) как сейчас, а O(N*logN) и завершиться в разумное время.
1) mkdir @ext - пытается создать каталог с именем, равным расширению текущего файла (если каталог уже есть - ничего страшного не произойдет)
2) move @file @ext - переносит текущий файл в подкаталог с именем, равным расширению
У меня рассортировал всё успешно.