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Não consigo compilar um arquivo .cpp. Cap2. Descritores_textura. Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais Curso de Sistemas de Informação Disciplina. Wiki P@P [Wiki Portugal-a-Programar] Programar em C++/Entrada e saída de dados 2. Entrada/Saída em ficheiros (arquivos)[editar | editar código-fonte] Nota introdutória: Este capitulo geralmente é colocado uns capítulos mais para o fim, mas acho por bem que se torne as coisas mais interativas, o que é possível introduzindo agora operações em arquivos, dá muito mais entusiasmo. Encontramos aqui conceitos avançados mas poderão ser deixados para depois se o leitor não quiser observar o tema neste momento. Gravar (Salvar) os dados para um ficheiro(arquivo)[editar | editar código-fonte] Os dados que mantemos nos programas estão guardados na memória RAM, que é limpa quando o programa ou computador para de funcionar.

Isso implicaria que perderíamos toda a informação! O que é um ficheiro(arquivo)? Um arquivo é uma coleção de dados que estão localizados numa memória persistente tipo hard drive, cd-rom, etc. Ficheiros(Arquivos) binários e tipo texto[editar | editar código-fonte] Existem na verdade dois tipos de ficheiros(arquivos): os do tipo texto e os do tipo binário. Ou ainda. Notas sobre Leitura e Escrita em Ficheiros. As operações que nos permitem guardar e carregar informação de ficheiros usam as classes ifstream e ofstream. Uma variável de um destes tipos representa uma ligação entre um ficheiro e o nosso programa, por isso usa-se aqui o termo "canal" para referir instâncias destas classes. Ao criar um canal é comum (e desejável) indicar imediatamente o nome do ficheiro a que esse canal estará ligado.

Por exemplo, para construir um canal de entrada (que apenas permite operações de extracção) pode-se usar as seguintes instruções: ifstream canal_de_entrada("um nome de um ficheiro qualquer"); ou string nome_do_ficheiro = "um nome de um ficheiro qualquer";ifstream canal_de_entrada(nome_do_ficheiro.c_str()); string nome_do_ficheiro;cin >> nome_do_ficheiro;ifstream canal_de_entrada(nome_do_ficheiro.c_str()); ou de modo semelhante, para criar um canal de saída (que apenas permite operações de inserção): ofstream canal_de_saida("um nome de um ficheiro qualquer"); Exemplo 1: Exemplo 2: Exemplo 3: Uma Introdução às Redes Neurais. Aqui você terá noções básicas de redes neurais, passando por seu histórico, topologias, suas aplicações, passos para se desenvolver aplicações utilizando conceitos de redes neurais, chegando até exemplos práticos desenvolvidos por empresas espalhadas pelo mundo todo e que podem ser visitadas pela internet.

Se você deseja conhecer as referências bibliográficas utilizadas neste trabalho, siga este link. Cassia Yuri Tatibana Deisi Yuki Kaetsu Índice: Resumo desta Página Uma Introdução às Redes Neurais Histórico Neurocomputação Motivação A Rede Neural Artificial Classificação de Redes Neurais Artificiais Topologias Aprendizado da Rede Desenvolvimento de Aplicações Aplicações de Redes Neurais Por que utilizar redes neurais? Considerações Finais Links para outros sites Programas de simulação - Downloads Referências Bibliográficas Esta página se propõe a descrever os principais tópicos referentes à redes neurais, desde seu surgimento até propostas de implementação em inúmeras aplicações atuais. Neurocomputação 1. Neural Network Applications. An Artificial Neural Network is a network of many very simple processors ("units"), each possibly having a (small amount of) local memory.

The units are connected by unidirectional communication channels ("connections"), which carry numeric (as opposed to symbolic) data. The units operate only on their local data and on the inputs they receive via the connections. The design motivation is what distinguishes neural networks from other mathematical techniques: A neural network is a processing device, either an algorithm, or actual hardware, whose design was motivated by the design and functioning of human brains and components thereof. There are many different types of Neural Networks, each of which has different strengths particular to their applications. The abilities of different networks can be related to their structure, dynamics and learning methods. 2.0 Applications There are abundant materials, tutorials, references and disparate list of demos on the net.

Predictive analytics. Predictive analytics encompasses a variety of statistical techniques from modeling, machine learning, and data mining that analyze current and historical facts to make predictions about future, or otherwise unknown, events.[1][2] In business, predictive models exploit patterns found in historical and transactional data to identify risks and opportunities. Models capture relationships among many factors to allow assessment of risk or potential associated with a particular set of conditions, guiding decision making for candidate transactions.[3] Predictive analytics is used in actuarial science,[4] marketing,[5] financial services,[6] insurance, telecommunications,[7] retail,[8] travel,[9] healthcare,[10] pharmaceuticals[11] and other fields.

One of the most well known applications is credit scoring,[1] which is used throughout financial services. Definition[edit] Types[edit] Predictive models[edit] Descriptive models[edit] Decision models[edit] Applications[edit] Collection analytics[edit] DTREG -- Predictive Modeling Software. Support Vector Machines vs Artificial Neural Networks.

Home The development of ANNs followed a heuristic path, with applications and extensive experimentation preceding theory. In contrast, the development of SVMs involved sound theory first, then implementation and experiments. A significant advantage of SVMs is that whilst ANNs can suffer from multiple local minima, the solution to an SVM is global and unique. Two more advantages of SVMs are that that have a simple geometric interpretation and give a sparse solution. Unlike ANNs, the computational complexity of SVMs does not depend on the dimensionality of the input space. ANNs use empirical risk minimization, whilst SVMs use structural risk minimization. The reason that SVMs often outperform ANNs in practice is that they deal with the biggest problem with ANNs, SVMs are less prone to overfitting.

"Most often Gaussian kernels are used, when the resulted SVM corresponds to an RBF network with Gaussian radial basis functions. SVM Application List.

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