Сборник материалов IV международной научно-практической конференции «Роль физико-математических наук в современном образовательном пространстве»

277
 
 
Қиып тастаудың үш алгоритмі белгілі: 
4)  Бүтінсанды СБ есебін шешудің   Гоморидің 1-алгоритмі, 
5)  Жартылай бүтінсанды СБ есебін шешудің 2-ші Гомори алгоритмі, 
6)  Дискретті СБ есебінің шешудің Дальтон-Ллевилин алгоритмі. 
Осы әдістерден  бүтінсанды СБ есебін шешудің   Гомори ұсынған 1-алгоритмін қарастырамыз.  
Гоморидің бірінші алгоритмі.  Дұрыс қиықтың құрылуы БСБ есебін мына түрде жазамыз: 
 
max
1
)
(




n
j
j
x
j
c
x
f
 
m
1,
i
 
i
b
n
1
j
j
x
ij
a




,
,                                              (1) 
n
1,
j
 
x
j

 ,
0
,  
n
1,
j
 
бутiн,
 
-
 
x
j

 
 
мұндағы, x
i
– СБ есебі тиімді шешімінде бүтін емес координата. 
НБ– СБ есебі соңғы симплекс-таблицасының (тиімді шешімге сәйкес) базисті емес айнымалылар жиынтығы 
деп белгілеп алайық. 
x
i
базисті емес айнымалылар бойынша ыдырату мына түрде болады: 
 




НБ
j
j
x
j
i
x
i
x
i
x
,
0
,
(2)      
 
[x
i
]- x
i
,{x
i
}= x
i
-[x
i
] аспайтын бүтін сан екенін белгілейік.  Гомори алгоритмі үшін келесі теорема  орынды. 
Теорема 1. 
























НБ
i
j
x
j
i
x
i
x
i
z
,
0
,
 
 
Гоморидің 1- алгоритмінің дұрыс қиығы болып табылады, мұндағы 
 














j
i
x
i
x
,
i
 
,
0
,
0


 
 
БСБ есебін Гоморидің 1- алгоритмімен шешу мысалы. 
 
f (x) = 4x
1
+ 5x
2
+ x
3
max 
 
3x1 + 2x
2
 ≤10; 
 
x
1
 + 4x
2
≤11; 
 
3x
1
+ 3x
2
+ x
3
≤3; 
 
x
j
≥ 0, x
j
 - бүтін, j = 1,3. 
 
Бүтінсандықтың  талаптарын  тастау  арқылы  СБ  есебін  симплекс-алгоритмі  көмегімен  шешеміз.  Соңғы 
симплекс-таблица мынадай түрде болады: 
2.1 к е с т е – Симплекс-кесте 
№п/п 
Базис 
С
баз 
А
0 
С
1 
С
2 
С
3 
С
4 
С
5 
f 
А
1 
А
2
 
А
3
 
А
4
 
А
5
 
1 
А
1
 
4 
9/5 
1 
0 
0 
2/5 
1/5 
0 
2 
А
2
 
5 
23/10 
0 
1 
0 
-1/10 
3/10 
0 
3 
А
3
 
1 
7/10 
0 
1 
0 
-9/10 
-3/10 
0 
 
f 
 
194/10 
0 
0 
0 
2/10 
4/10 
1 
 
Осылайша, Ω
0
F – есебі тиімді шешімі  
x = ( 9/5, 23/10, 7/10, 0, 0 ), f =194/10 . 

278
 
 
Барлық үш координаталар бүтін емес. Дұрыс қиық құру үшін x
3
 координатасын таңдаймыз. 
 
Сонда  (2) сәйкес  [x
30
] = 0,   {x
30
} = 7/10; 
 
[x
34
] = -1, {x
34
} = 1/10;  
 
[x
3,5
] = -1, {x
3,5
} = 7/10. 
 
(z 
i
)  жаңа  айнымалыны  x
n+k+1
  сияқты  белгілейміз,  мұнда  k  -  Ω
k
F  есебінің  нөмірі.  Сонда  дұрыс  қиық  үшін  мынаны 
аламыз: 
 
.
10
7
10
1
10
7
10
7
10
1
10
7
5
4
5
4
7















x
x
x
x
x
 
 
Соңғы симплекс-таблицаға Ω
0
Fесебінің жаңа мәнін жаза отырып, Ω
0
Fесебінің бірінші симплекс-таблицасын 
аламыз. 
 
1-Симплекс-кесте 
№п/п 
Базис 
С
баз 
А
0 
С
1 
С
2 
С
3 
С
4 
С
5 
С
7 
f 
А
1 
А
2
 
А
3
 
А
4
 
А
5
 
А
7 
1 
А
1
 
4 
9/5 
1 
0 
0 
2/5 
-1/5 
0 
0 
2 
А
2
 
5 
23/10 
0 
1 
0 
-1/10 
3/10 
0 
0 
3 
А
3
 
1 
7/10 
0 
0 
1 
-9/10 
-3/10 
0 
0 
4 
А
7
 
0 
-7/10 
0 
0 
0 
-1/10 
-7/10 
1 
 
 
f 
 
194/10 
0 
0 
0 
2 
4 
0 
1 
 
Ω
1
F есебін шешу. -7/10 мүмкін емес шешім болғандықтан, А
7
векторын енгіземіз.А
5
енгіземіз. 
Есептеуді жалғастыра отырып, 2- кестесінде көрсетілген нәтижені аламыз. 
 
2.  – Симплекс-кесте 
№п/п 
Базис 
С
баз 
А
0 
С
1 
С
2 
С
3 
С
4 
С
5 
С
7 
F 
А
1 
А
2
 
А
3
 
А
4
 
А
5
 
А
7 
1 
А
1
 
4 
2 
 
 
 
 
 
 
 
2 
А
2
 
5 
2 
 
 
 
 
 
 
 
3 
А
3
 
1 
1 
 
 
 
 
 
 
 
4 
А
5
 
0 
1 
0 
0 
0 
17 
1 
-10/7 
 
 
f 
 
19 
0 
0 
0 
13/70 
0 
40/70 
1 
 
x={2,2,1}, f(x) = 19 алғашқы есебінің тиімді шешімі. 
 
Әдебиеттер тізімі 
1.  Дроздов Н.А. Алгоритмы дискретного программирования. Тверь.-2002г. 
2.  Козлова Н.В. Дискретное программирование экономической информации обработки данных. М.-1988г. 
3.  Сигал И.Х., Иванова А.П. Введение в прикладное дискретное программирование. М.:ФИЗМАТЛИТ, 2002. 
4.  Данциг Дж. Линейное программирование. 
 
УДК 681.14 
ТЕХНОЛОГИЯ ПРОГРАММИРОВАНИЯ 
 
Умарова Ш.К. 
 
Актюбинский региональный государственный университет им. К.Жубанова, г.Актобе, e-mail: 
kazashka_92@bk.ru
 
 
«Обучение программированию не может научить быть экспертом, также как и изучение кистей и красок 
не может превратить кого-либо в художника» 
-Э́ рикСти́венРэ́ймонд. 
Прочитав  эту цитату, я захотела написать статью на тему «Технология программирования», что бы хоть 
на  одну  ступень  приблизить    новоиспеченных  программистов  к  тому,  что  бы  они  в  будущем стали  настоящими 
экспертами, ведь если начать с маленьких шагов можно добиться высочайших вершин. 

279
 
 
Прежде чем перейти самой технологии, зададимся вопросом, что такое Программирование? 
Программирование  —  процесс  создания  компьютерных  программ,то  есть  разработка  программного 
обеспечения,  либо  можно  его  представить    как  кодирование  —  реализация  одного  или  нескольких 
взаимосвязанных алгоритмов на некотором языке программирования.   
Ответив  на  первый  вопрос,  я  готова  перейти  к  главному  вопросу,  что  такое  Технология 
программирования?  
Технология программирования - это совокупность методов и средств разработки (написания) программ и 
порядок  применения  этих  методов  и  средств.Как  любая  другая  технология,  технология  программирования 
представляет собой набор технологических инструкций, включающих: 
  указание последовательности выполнения технологических операций; 
  перечисление условий, при которых выполняется та или иная операция; 
  описания самих операций, где для каждой операции определены исходные данные, результаты, а также 
инструкции, нормативы, стандарты, критерии и методы оценки и т. п. 
Теперь  имея  представление  об  определении  ТП,  давайте  немного  коснемся  истории,  узнаем  основные 
этапы изменения технологий программирования. 
В 60-е годы прошлого столетия технологию можно считать периодом  "стихийного" программирования. В 
этот  период отсутствовало  понятие  структуры  программы,  типов  данных  и  т.д.  Вследствие  этого  код  получался 
запутанным, противоречивым. Конец 60-х — кризис в программирование. 
Выходу  из  этого  кризиса  помог  структурный  подход  к  программированию,  что  представлял  собой 
совокупность  рекомендуемых  технологических  приемов,  охватывающих  выполнение  всех  этапов  разработки 
программного обеспечения. В основе структурного подхода лежалоразбиение на части  сложных систем с целью 
последующей  реализации  в  виде  отдельных  небольших  подпрограмм.  С  появлением  других  принципов 
декомпозиции (объектного, логического и т.д.) данный способ получил название процедурной декомпозиции. 
Структурный  подход  требовал  представления  задачи в  виде  иерархии  подзадач  простейшей структуры. 
Проектирование  осуществлялось  "сверху-вниз"  и  подразумевало  реализацию  общей  идеи,  обеспечивая 
проработку  интерфейсов  подпрограмм.  Одновременно  вводились  ограничения  на  конструкции  алгоритмов, 
рекомендовались формальные  модели  их  описания,  а  также специальный  метод  проектирования  алгоритмов — 
метод пошаговой детализации. 
Поддержка  принципов  структурного  программирования  была  заложена  в  основу  так  называемых 
процедурных  языков  программирования.  Как  правило,  они  включали  основные  "структурные"  операторы 
передачи  управления,  поддерживали  вложение  подпрограмм,  локализацию  и  ограничение  области  "видимости" 
данных. Среди наиболее известных языков этой группы стоит назвать PL/1, ALGOL-68, Pascal, С. 
Дальнейший  рост  сложности  и  размеров  разрабатываемого  программного  обеспечения  потребовал 
развития  структурирования  данных.  Как  следствие  этого  в  языках  появляется  возможность  определения 
пользовательских  типов  данных.  Одновременно  усилилось  стремление  разграничить  доступ  к  глобальным 
данным  программы, чтобы  уменьшить  количество ошибок, возникающих  при  работе  с глобальными  данными.  В 
результате появилась и стала развиваться технология модульного программирования. 
Модульное программирование предполагает выделение групп подпрограмм, использующих одни и те же 
глобальные  данные,  в  отдельно  компилируемые  модули  (библиотеки  подпрограмм),  например,  модуль 
графических  ресурсов.  Связи  между  модулями  при  использовании  данной  технологии  осуществляются  через 
специальный  интерфейс,  в  то  время  как  доступ  к  реализации  модуля  (телам  подпрограмм  и  некоторым 
"внутренним"  переменным)  запрещен.  Эту  технологию  поддерживают  современные  версии  языков  Pascal  и  С 
(C++), языки Ада и Modula. 
Объектно-ориентированное  программирование  (ООП)  определяется  как  технология  создания  сложного 
программного обеспечения, основанная на представлении программы в виде совокупности объектов, каждый из 
которых  является  экземпляром  определенного  типа  (класса),  а  классы  образуют  иерархию  с  наследованием 
свойств. Взаимодействие программных объектов в такой системе осуществляется путем передачи сообщений. 
Основным  достоинством  объектно-ориентированного  программирования  по  сравнению  с  модульным 
программированием  является  "более  естественная"  декомпозиция  программного  обеспечения,  которая 
существенно облегчает его разработку. Это приводит к более полной локализации данных и интегрированию их с 
подпрограммами  обработки,  что  позволяет  вести  практически  независимую  разработку  отдельных  частей 
(объектов)  программы.  Кроме  этого,  объектный  подход  предлагает  новые  способы  организации  программ, 
основанные  на  механизмах  наследования,  полиморфизма,  композиции,  наполнения.  Эти  механизмы  позволяют 
конструировать сложные объекты из сравнительно простых. В результате существенно увеличивается показатель 
повторного  использования  кодов  и  появляется  возможность  создания  библиотек  классов  для  различных 
применений. 
Бурное  развитие  технологий  программирования,  основанных  на  объектном  подходе,  позволило  решить 
многие проблемы. Так были созданы среды, поддерживающие визуальное программирование, например, Delphi, 
C++ Builder, Visual C++ и т. д. 
Надеюсь,  моя  статья  помогла  вам,  и  вы  сейчас  имеете  хоть  малейшее,  но  все  же  представление  о 
программировании, а именно об истории его технологии. 
 
Список литературы 
1.  http://ru.wikipedia org/wiki. 

280
 
 
2.  Семакин И., Залогова Л., Русаков С., Шестакова Л. Информатика: уч. по базовому курсу. 
3.  Угринович  Н.  Информатика  и  информационные  технологии.  Учебное  пособие  для  общеобразовательных 
учреждений. 
4.  Шафрин Ю.А. Информационные технологии 
5.  Иванова Г.С. Технология программирования: Учебник для вузов. 
 
http://ru.wikipedia org/wiki. 
 
 
УДК 004.89 
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ МЕТОДОВ ИДЕНТИФИКАЦИИ ИНФОРМАЦИИ  
В ИНТЕГРИРОВАННЫХ ИНФОРМАЦИОННО-КРИМИНАЛИСТИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ 
 
Хайрова Н. Ф., Узлов Д. Ю., Борисова Н. В. 
 
Национальный технический университет «Харьковский политехнический институт», Харьков, 
nina_khajrova@yahoo.com
, 
poputcik@mail.ru
, 
n_borisova2004@yahoo.com
 
 
Сегодня  в  информационных  хранилищах  собраны  терабайты  неструктурированной  текстовой 
информации.  И  хотя,  в  процессе  своей  деятельности  правоохранительные  органы  используют,  в  основном, 
внутренний  ресурс  –  информацию,  которая  вырабатывается  в  процессе  оперативно-служебной  деятельности, 
открытые источники  служат  внешним дополнительным ресурсом. Для внутреннего ресурса характерно наличие 
больших  массивов  данных,  представленных  в  файлах  различных  форматов  (неструктурированные  и 
слабоструктурированные  текстовые  данные,  вырабатываемые  в  процессе  административной,  оперативно  - 
розыскной, следственной, аналитической и иной деятельности). Внешний ресурс представлен массивами файлов, 
аналогичных внутренним, а также веб-сайтами, социальными сетями, электронной почтой и RSS-рассылками. 
Чтобы  получать  криминально    значимую  информацию  из  подобных  неструктурированных  текстовых 
массивов  и  проводить  ее  анализ,  необходимо  иметь  специальный  инструментарий,  в  основе  которого  должна 
находиться  определенная  технология.  Целью  такого  инструментария  является  поиск  неструктурированных 
источников, содержащих криминально значимую информацию по заранее определенным формальным признакам 
и  составление  методов  и  моделей  извлечения  релевантной  информации  с  учетом  особенностей  предметной 
области.  
Потребность  правоохранительных  органов,  в  частности  ОВД,  в  информации  весьма  разнообразна  и, 
определяясь  тактической  и  стратегической  необходимостью  решаемой  задачи,  очень  часто  не  является  четко 
криминально  выраженной  [1].  То  есть,  ее  криминальная  окрашенность  и  предметная  направленность  в 
некотором слабоструктурированном массиве текстовой информации будет определяться динамически в процессе 
проводимого аналитического поиска.  
Актуальная криминально значимая информация, зачастую не имеющая причинно-следственных связей с 
событием преступления, но имеющая потенциальное криминалистическое значение, не позволяет при ее поиске 
использовать  предварительно  разработанный  тезаурус  заранее  известной  предметной  области,  а  также 
использовать  для  ее  идентификации  только  ключевые  слова,  которые  описывают  преступные  деяния  и  часто, 
являясь своего рода индикативным признаком, имеют свою специфику.  Поэтому  
для  решения  задачи  обеспечения  работника  правоохранительных  органов  полной  и  релевантной  информацией 
необходимо  разработать  модели,  методы  и  алгоритмы,  осуществляющие  моделирование  процессов 
интеллектуальной  обработки  слабоструктурированных  текстовых  информационных  элементов,  реализующих 
функции понимания и систематизации. 
В  качестве  математического  аппарата  задачи  моделирования  интеллектуальной  деятельности  по 
пониманию, идентификации и систематизации  криминально значимой информации в слабоструктурированных и 
неструктурированных  текстовых  массивах,  используемого  для  описания  дискретных,  детерминированных  и 
конечных объектов интегрированной информационно криминалистической системы используем алгебру конечных 
предикатов (АКП) и предикатных операций [2].   
Вводим  универсум  элементов  U,  включающий  все  возможные  документы,  поступающие  аналитику-
криминалисту  на  обработку  (справки,  сводки,  выписки,  отчеты,  описания  портретов,  протоколы,  газетные  и 
Интернет-публикации,  электронные  ресурсы  и  т.д.),  а  также  понятия  и  объекты  анализа  рассматриваемой 
предметной области (ключевые  слова,  метаданные, авторов  и  УДК документов), элементы специализированных 
словарей и тезаурусов.  
Из  элементов  универсума,  в  соответствии  с  конкретной  задачей  обработки  информации,  образуем 
подмножества M
1i
 , M
2i
 , …, M
m
, на декартовых произведениях которых M
1i
 M
2i
 … M
m
 определяются предикаты 
P
i
, характеризующие работу модели. 
Базисным для алгебры конечных предикатов является предикат узнавания предмета 
а
 по переменной 
x
, 
равный единице в том случае, если 
x
 равен 
а
, и нулю в противном случае [2]:  
),
n
i
(1
  
,
a
 x
если
 
0,
a
 x
если
 ,
1
 x
i
i
a
i








 
где 
а
 — это любой элемент универсума. 

281
 
 
В предлагаемой модели динамической идентификации актуальной криминально значимой информации в 
слабоструктурированных  текстовых  массивах    вводятся  предметные  переменные,  определяющие  отношение 
исследуемых  текстов  к  существующим  криминалистическим  учетам:    ключевые  слова—   
l
,  значения  УДК  — 
u
, 
определяющие  тему  документа,  и  источник  криминально  значимой  текстовой  информации  (автор  сведений, 
зафиксированных в документе, электронный адрес корреспондента, доменный или IP адрес, а также адрес RSS-
фида)  — 
a
.  Данные  предметные  переменные  отражают  суть  документа,  назначение  и  взаимосвязь  его 
составляющих, то есть объективно представляют извлекаемую из документа актуальную информацию. 
В модели используется также базовое для наших рассмотрений, понятие криминалистического учета: 
b
, 
под которым понимается область знаний, образовавшаяся в сфере мышления эксперта при углубленном анализе 
значимых  сведений  о  субъектах  и  объектах  преступлений  и  связанных  с  ними  событий.  Область  знаний 
формируется в сфере мышления и имеет внеязыковую природу. Но поскольку мысль не может существовать вне 
слова,  под  криминалистическим  учетом  мы  подразумеваем  фразу  или  словосочетание,  называющее  или 
определяющие  объект,  место,  время  преступления,  предмет  посягательства,  признаки  способа  совершения 
преступлений и т.д., сформированные в виде определенно версии или предположения. 
В  рассмотренном  примере  из  12  документов,  поступивших  следователю  ОВД  на  обработку,  область 
значений 
предметных 
переменных: 
 
L={l
i
}, 
1i 
14
, 
U={u
i
}, 
 
1i 
5
,
 
A  ={a
i
},  1i  4
  и 
B={b
i
},  1i  16
.  Можно  построить  парадигматическую  таблицу,  отображающую  связь  между 
криминалистическими учетами 
b
i
 и предметными переменными 
l
, 
u
 и 
a
(табл. 1). 
 
Таблица 1. Фрагмент парадигматической таблицы связей предметных переменных 
источник 
информации
 
a
1
 = 
автор 
сведений-1 
a
4
 
a
1
 
a
1
 
a
1
 
a
2
 
a
1
 
a
1
 
a
1
 
a
2
 
… 
a
4
 
значение  
УДК
 
u
1
=343.71 
– 
Присвоение 
имущества
 
u
2
 
u
1
 
u
1
 
u
3
 
u
4
 
u
3
 
u
3
 
u
3
 
u
4
 
… 
u
2
 
ключевые слова  
l
12
=
  сбыт
 
l
12
 
l
13
 
l
14
 
l
1
 
l
1
 
l
2
 
l
3
 
l
4
 
l
4
 
… 
l
11
 
криминалис-
тический учет 
b
1
=xxx 
 
b
2
 
b
3
 
b
4
 
b
5
 
b
6
 
b
7
 
b
8
 
b
9
 
b
10
 
… 
b
16
 
 
Используя  данную  таблицу  можно  выразить  отношения  между  предметными  переменными,  объективно 
характеризующими  информацию,  содержащуюся  в  текстовых  документах,  поступающих  на  обработку 
аналитиком, и имеющимися криминалистическими учетами. 
Затем выполняя операцию почленной дизъюнкции возможно большего числа родственных равенств [3], 
формируем  функцию  перехода  от  криминалистических  учетов  к  областям  текущих  дела,  которыми  занимается 
следователь или иное процессуальное лицо, s. Введение почленной дизъюнкции с использованием родственных 
равенств  обусловлено  необходимостью  получения  области  знаний  текущих  дел,  находящихся  в  производстве, 
того  или  иного  следственного  или  аналитического  отдела.  Такие  области  могут  включать  больше  чем  одно 
исчисляемое ограниченное количество криминалистических учетов. 
В  результате  не  сложных  преобразований  [4]  получен  предикат  локализации  области  знаний  текущих 
дел,  находящихся  в  производстве  следователя  или  иного  процессуального  лица,  который  описывает  связь 
областей  знаний  конкретных  дел  и  предметных  переменных,  объективно  определяющих  извлекаемую  из  
документов актуальную информацию: 
P(a, l, u, s)
=
 s
1
a
1
u
1
 (l
12
 l
13
 l
14
)  s
1
a
2
u
5
 (l
7
 l
8
)   s
2
a
4
u
2 
(l
12 
 l
9 
 l
10 
l
11
)  s
3
 a
1
 u
3
(l
1 
 l
2 
 l
3
 l
4
)  s
4
a
2
u
4(
l
1 
 l
4 
 l
5
). 
Данный  предикат  можно  наглядно  изобразить  в  виде  логической  сети  (рис.1),  которая  является 
графическим  представлением  результата  бинарной  декомпозиции  многоместного  предиката.  Каждому  полюсу 
логической сети  ставится  в соответствие своя  предметная  переменная  модели.  С каждым  полюсом связывается 
область изменения атрибута этого полюса. Любой полюс логической сети в определенный момент времени несет 
некое знание о значении своего атрибута.  
Каждой  ветви  логической  сети  ставится  в  соответствие  свое  бинарное  отношение  модели,  которое 
называется отношением этой ветви. Каждая ветвь соединяет два полюса,  
 
 
 

282
 
 
отвечающие тем предметным переменным, которые связываются отношением, соответствующим данной 
ветви (см. 1-3 на рисунке 1) 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Рис. 1. Логическая сеть локальной области знаний текущих дел. 
 
Логическую сеть можно содержательно понимать как графическое представление условного устройства, 
предназначенного  для  решения  уравнений  алгебры  предикатов,  предварительно  преобразованных  в  бинарную 
систему. Логическая сеть задается парой X, R, где X — конечное непустое множество унарных уравнений АКП, 
описывающих вершины логической сети, через предметные переменные модели и области их определения, а R — 
представляет  собой  конечное  непустое  множество  бинарных  уравнений  АКП,  описывающих  ветви  сети,  через 
отношения между предметными переменными модели. 
Логическая сеть работает в итеративном режиме, каждая итерация представляет такт. Исходные данные 
поступают в соответствующие полюса сети, результат решения задачи также содержится в полюсах сети после 
остановки ее работы, которая происходит, когда на очередном такте состояние сети повторяется [5]. На момент 
тактовой  остановки  сети  можно  определить  значения  неизвестного  атрибута  некоторой  вершины  или  область 
значений данного атрибута.  
Таким образом, предложенный подход к моделированию интеллектуальной деятельности по пониманию 
и  систематизации  поступающих  на  обработку  в  криминалистическую  информационную  систему  текстовых 
массивов,  позволяет  осуществлять  систематизацию  потоков  полнотекстовой  электронной  информации    по  
областям  текущих  дела,  которым  занимается  следователь  или  иное  процессуальное  лицо.  Дополнительное 
использование в модели логической сети позволяет осуществить также аппаратную реализацию модели.  

жүктеу/скачать 12,19 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: