Производственная практика (практика в ИТ-сфере)
Работа по теме «Производственная практика (практика в ИТ-сфере) Росдистант 4-260». Дисциплина: Основы программирования. Вуз: ТГУ Росдистант.
Можно просмотреть до покупки
Контрольная работа по дисциплине «Основы программирования» посвящена программированию графических процессоров и теоретической заполняемости мультипроцессора. В работе представлено задание, в котором требуется рассчитать максимальное количество блоков, варпов и потоков, размещаемых на мультипроцессоре при заданных ограничениях оборудования и параметрах запускаемой программы. Отдельно учитывается расход ресурсов: разделяемой памяти и регистров. Приведены исходные данные: 1000 байт разделяемой памяти на блок, ограничения 24576 байт на блок и 32768 байт на мультипроцессор, лимит в 16 блоков, 48 регистров на поток, 128 потоков в блоке и 65536 регистров. Последовательно выполняются расчеты по каждому виду ресурсов, определяется влияние ограничений на число блоков и варпов, после чего формулируется вывод. Работа содержит один готовый файл с выполненным заданием.
Работа по теме «Производственная практика (практика в ИТ-сфере) Росдистант 4-260». Дисциплина: Основы программирования. Вуз: ТГУ Росдистант.
Контрольная работа по дисциплине «Основы программирования» посвящена разработке и анализу требований к программному обеспечению. В неё входят шесть практических заданий, раскрывающих тему 5 «Программные требования». Основное задание — определить концептуальные различия стандартов и методологий разработки требований: методологии К. Вигерса (структурный анализ, DFD, ERD), SWEBOK (свод знаний по программной инженерии), RUP (универсальный процесс на основе UML), IEEE 830 и ГОСТ 34. Работа направлена на формирование навыков анализа нормативных документов в области требований. В комплект входят файлы с выполненными заданиями (пр1–пр6), среди которых выделен один как основной. Оформление соответствует ша
В работе рассматриваются разделы: 2. Для каждой из выбранных профессий представьте таблицу; 4. Оформите отчет.; 1. Машинное обучение: machine learning, data science, data mining, big data; 4. Оформите отчет, предоставив ответы на каждый пункт.; Вывод: все задания по практической работе выполнены.. Раскрываются вопросы: МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Тольяттинский государственный университет» (наименование института полностью) (Наименование учебного структурного подразделения) (код и наименование нап.

Оставьте заявку на консультацию