Кафедри

Зараз показуємо 1 - 3 з 3

Methodical guidelines for the individual work "Development of the software application to work with the database using MySQL and PHP tools"
(2022) Orlovskyi, D. L.; Kopp, A. M.
MySQL Database Management System (DBMS) is a freely distributed relational database developed and maintained by Oracle. From the very beginning, MySQL was developed by the Swedish company MySQL AB, which was later acquired by Sun Microsystems, which, in turn, was later acquired by Oracle. MySQL is distributed under both the GNU General Public License (GPL) and its commercial license. Under the terms of the GPL, software that uses MySQL libraries must also be distributed under the GPL license. For cases where developers do not want to open the source code of their software, a commercial license is provided. The advantage of a commercial license is quality service support. Contrary to Oracle’s MySQL licensing policy and to ensure free DBMS status, a fork of MySQL was created and called MariaDB. This database supports high compatibility with MySQL, ensuring the exact correspondence of the programming interface, the socalled API (Application Programming Interface), and MySQL commands. MySQL is a great solution for small, medium, and sometimes even large software systems. MySQL is also part of the WAMP (Windows, Apache, MySQL, PHP/Perl/Python) and LAMP (Linux, Apache, MySQL, PHP/Perl/Python) web application development stacks. This database is included in many ready-made assemblies of servers designed for web applications, such as XAMPP (which is proposed for use in this methodical guidelines), OpenServer, Denwer, and more. Recently, however, it is because of openness support, server builders and hosting providers are increasingly incorporating MariaDB into WAMP and LAMP stacks. Typically, MySQL is used as a server accessed by local or remote clients. However, the distribution also contains a library that provides the deployment of an internal server for standalone applications. These guidelines discuss the basics of the database application development using the MySQL DBMS and PHP programming language.
Дослідження сумісного використання математичної морфології та згорткових нейронних мереж для вирішення задачі розпізнавання цінників
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2020) Ковтуненко, Андрій Романович; Яковлева, Олена Володимирівна; Любченко, Валентин Анатолійович; Янголенко, Ольга Василівна
Робота присвячена вирішенню задачі розпізнавання зображень, що містять інформацію символьного типу, штрих коди, логотипи, або інші знаки. Прикладом таких зображень є цінники в торговельних центрах, флаєра, запрошення, білети на різні заходи. Інформація на таких зображеннях має різний тип і її розпізнавання потребує відмінних підходів. В роботі розглядалось питання розпізнавання цінників в торговельних мережах. Для розпізнавання елементів зображення суттєву роль відіграє точність їх детектування. Було досліджено поєднання класичних методів аналізу зображень та нейромережевого підходу. Особливу увагу було приділено дослідженню у порівняльному аспекті детектування об’єктів методами морфології та шляхом обробки згортковою нейронною мережею. Дослідження показали, що морфологія дає значно нижчу якість детектування ніж нейронна мережа, але у декілька разів перевищує її у швидкодії. Оскільки швидкодія має велике значення для реалізації алгоритмів на мобільних пристроях, до морфології була додана обробка додатковими фільтрами та нормалізація геометричних спотворень, що суттєво поліпшило точність детектування та подальшого розпізнавання. За результатами досліджень питань детектування та розпізнавання штрих коду і символьної інформації, що присутня на цінниках, зроблено висновки щодо обрання підходів та технологій для вирішення цих задач, розроблено алгоритм та на його основі застосунок для розпізнавання цінників різних торговельних мереж. Також була розроблена мобільна версія застосунку. Алгоритм побудовано таким чином, що першим кроком є детектування опорного елементу, наприклад, штрих коду, далі відносно опорного елементу відбувається детектування інших елементів цінника. Штрих код детектується за допомогою математичної морфології та методів математичної статистики, яка використовується для підвищення точності алгоритму, або за допомогою згорткових нейронних мереж. Для детектування ціни та назви товару використовується згорткова нейронна мережа CRAFT, що вміє обробляти зображеннями низької якості. Знайдені назва та ціна нормалізуються для усунення геометричних спотворень та передаються для розпізнавання бібліотеці Tesseract. Ця бібліотека працює з багатьма мовами та знаходиться у відкритому доступі. Застосунок для розпізнавання цінників був створений мовою С++ з використанням бібліотек OpenCV, ZXing, Libtorch, Tesseract.
Математическая модель проектирования помещений с акустическими свойствами
(НТУ "ХПИ", 2018) Тонконогий, В. М.; Синько, И. С.; Махиянова, Э. А.; Миткова, А. Ю.
В статье рассматривается разработка математической модели проектирования помещений с акустическими свойствами. Модель позволяет рассчитать отображения звуковых волн от поверхностей различной сложности и повысить точность результатов проектирования.

Кафедри

Переглянути

Фільтри

Налаштування

Сортувати за

Результатів на сторінку

Результати пошуку