Восстановите полное имя файла на некоторых ученических компьютерахв некотором файле хранился каталогголомянка.bmp . при при подготовке к уроку учитель в этом же каталоге создал подкаталоги переместили в него файл голомянка.bmp. после этого полное имя файла стало выглядеть так e: \озёра\байкал\голомянка.bmp. укажите укажите в каком каталоги первоначально хранился файл голомянка .bmp
Еще несколько лет назад мы даже не представляли, что компьютеры смогут играть в шахматы не хуже гроссмейстеров. Что информация будет храниться не на локальных компьютерах, а в «облаке»… Мы, безусловно, живем в эпоху «информационной революции»: объемы данных растут небывалыми темпами, порождая необходимость в постоянном развитии технологий.
Чтобы идти ногу со временем, учебные заведения по всему миру вводят новые специальности. Представляем 5 уникальных профессий будущего, связанных с обработкой данных и искусственным интеллектом.
1. Специалист по обработке Big Data

Термином Big Data принято описывать большие массивы разнообразной информации со сложной, неоднородной или вообще неопределённой структурой. Эта информация может быть структурирована или не структурирована, но специалист по работе с Big Data обязан уметь работать с ней и приводить к удобному для восприятия виду. Сама же наука о данных (Data Science) лежит на стыке математики, статистики, информатики, бизнеса и экономики. Соответственно, хороший специалист должен иметь знания во всех этих сферах. Рынок Big Data сейчас только начинает формироваться и в скором будущем может стать одним из основных в сфере IT.
2. Специалист по разработке нейронных сетей
Нейронные сети сегодня проникают не только всё глубже в IT и бизнес, но и в нашу повседневную жизнь. Они обрабатывают фотографии и видео в приложениях, ищут людей в соцсетях по фотографии, играют в го и даже имитируют рукописный текст. Но это лишь верхушка айсберга, то, что мы используем в быту. Настоящие серьёзные нейронные сети решают сложные задачи в экономике, статистике, химических и биологических исследованиях. Разработка и обучение нейронных сетей — важная часть нашего будущего и первый шаг на пути к созданию полноценного искусственного интеллекта.
#include <iostream>
#include <time.h>
using namespace std;
int main() {
srand(time(NULL)); // обнулить время для функции rand()
//Задача 1
const int count = 10; // переменная длины масива
int arr[count];//масив чисел
for (int i = 0; i < count; ++i) {//цикл до конца масива
arr[i] = rand() % 81 - 30;//присвоить рандомные числа. (-30 чначит от -30) (81 значит -30+81 = 50 до 50 учитывая 0)
if (arr[i] > 0) // проверка если число > 0
arr[i] = 5; // присваиваем 5
else if (arr[i] < 0)// проверка если число < 0
arr[i] = 7; // присваиваем 7
}
//Задача 2
long int sum1 = 1;//произведение положительных
int sum2 = 0;//сумма отрицательных
const int count2 = 10; // переменная длины масива
int arr2[count2];//масив чисел
for (int i = 0; i < count2; ++i) {//цикл до конца масива
arr2[i] = rand() % 101 - 40;//присвоить рандомные числа. (-40 чначит от -40) (101 значит -40+101 = 60 до 60 учитывая 0)
if (arr2[i] < 0)// проверка если число < 0
sum2 += arr2[i]; // присваиваем sum2 все отрицательные числа
}
for (int i = 0; i < count2; ++i) {//цикл до конца масива
if (arr2[i] > 0) // проверка если число > 0
sum1 *= arr2[i];
}
return 0;
}
Объяснение: