Π‘ΡΡΠ°Π½ΠΈΡΠ° Π½Π΅ Π½Π°ΠΉΠ΄Π΅Π½Π° β Modeling and recognition of 2D/3D images
ΠΠΎΠΈΡΠΈΡΠ΅ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΡΡ ΡΠΎΡΠΌΡ Π½ΠΈΠΆΠ΅ ΠΈΠ»ΠΈ ΠΏΡΠΎΡΠΌΠΎΡΡΠΈΡΠ΅ Π½Π΅Π΄Π°Π²Π½ΠΈΠ΅ Π·Π°ΠΏΠΈΡΠΈ.
ΠΠ°ΠΉΡΠΈ:
ΠΠ°ΠΉΡΠΈ:
Π ΡΠ±ΡΠΈΠΊΠΈ
- Android programming
- Artificial Intelligance
- CAD Systems API
- Computer vision
- Geometric modeling
- Image recognition
- Machine Learning
- Neural networks
- OOP languages
- Robotics
- Trading
- Unity3D
- Web
- WebGL
Π’Π΅ΠΌΡ
- ΠΠ°ΡΠΈΡΠ΅Π½ΠΎ: ΠΠ½Π°Π»ΠΈΠ· ΠΈ ΠΏΡΠΎΠ³Π½ΠΎΠ·ΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ Π³ΡΠ°ΡΠΈΠΊΠΎΠ² ΠΏΠΎΠΏΡΠ»ΡΡΠ½ΡΡ ΠΏΠ°Ρ (Chart analysis of popular pairs)
- ΠΠ°ΡΠΈΡΠ΅Π½ΠΎ: ΠΠ±Π·ΠΎΡ Forex Π±ΡΠΎΠΊΠ΅ΡΠΎΠ² (Overview of Forex Brokers)
- ΠΠ°ΡΠΈΡΠ΅Π½ΠΎ: Π‘ΡΡΠ°ΡΠ΅Π³ΠΈΠΈ ΠΈ Π°Π»Π³ΠΎΡΠΈΡΠΌΡ Π΄Π»Ρ ΡΠΎΠ±ΠΎΡΠΎΠ² Π² ΡΡΠ΅ΠΉΠ΄ΠΈΠ½Π³Π΅ (Strategies and algorithms for trading robots)
- ΠΠ°ΡΠΈΡΠ΅Π½ΠΎ: ΠΡΠΎΠ³Π½ΠΎΠ·ΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ ΠΊΡΠΈΠ²ΠΎΠΉ Π½Π° ΠΎΡΠ½ΠΎΠ²Π΅ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΡΠ΅ΡΠΈ (Neural Network Curve Prediction)
- ΠΠ°ΡΠΈΡΠ΅Π½ΠΎ: Π’ΡΠ΅ΠΉΠ΄ΠΈΠ½Π³ Π½Π° ΠΏΠ»Π°ΡΡΠΎΡΠΌΠ΅ Libertex (Trading on the Libertex platform)
- ΠΠ°ΡΠΈΡΠ΅Π½ΠΎ: Convolutional Neural Network.
Object Landmarks - Π’Π΅Ρ Π½ΠΎΠ»ΠΎΠ³ΠΈΠΈ ΠΌΠ°ΡΠΈΠ½Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΎΠ±ΡΡΠ΅Π½ΠΈΡ Π½Π° ΠΏΡΠΎΡΡΠΎΠΌ ΠΏΡΠΈΠΌΠ΅ΡΠ΅
- ΠΠ²Π΅Π΄Π΅Π½ΠΈΠ΅ Π² Unsupervised learning
- ΠΠ²Π΅Π΄Π΅Π½ΠΈΠ΅ Π² Deep Q-Learning Network
- ΠΠ²Π΅Π΄Π΅Π½ΠΈΠ΅ Π² Q-Learning
- ΠΠ°ΡΠΈΡΠ΅Π½ΠΎ: Stereo Vision
- Keras API models (Sequential, Functional, and Model Subclassing)
- ΠΠ°ΡΠΈΡΠ΅Π½ΠΎ: Object detection algorithms
- ΠΠ²Π΅Π΄Π΅Π½ΠΈΠ΅ Π² Google Colab (Introduction to Google Colab)
- ΠΠ°ΡΠΈΡΠ΅Π½ΠΎ: ΠΡΡ ΠΈΡΠ΅ΠΊΡΡΡΡ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΡΠ΅ΡΠ΅ΠΉ Π΄Π»Ρ CV
- ΠΠ°ΡΠΈΡΠ΅Π½ΠΎ: Measurements of a human body (Sample plan to create MVP)
- ΠΠ°ΡΠΈΡΠ΅Π½ΠΎ: ΠΠ±Π·ΠΎΡ Π°Π»Π³ΠΎΡΠΈΡΠΌΠΎΠ² Π΄Π΅ΡΠ΅ΠΊΡΠΈΠΈ ΠΌΠΈΠΌΠΈΠΊΠΈ Π»ΠΈΡΠ° (Overview of algorithms for detecting facial expressions)
- CMake projects in Visual Studio β Quick start
- ΠΠ°ΡΠΈΡΠ΅Π½ΠΎ: Linux C++ ΠΏΡΠΎΠ΅ΠΊΡ Π² Visual Studio
- ΠΠ°ΡΠΈΡΠ΅Π½ΠΎ: ΠΡ ΡΠ΅Π³ΡΠ΅ΡΡΠΈΠΈ ΠΊ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠ½Π½ΡΠΌ ΡΠ΅ΡΡΠΌ (From regression to neural networks)
- ΠΠ°ΡΠΈΡΠ΅Π½ΠΎ: ΠΡΠ½ΠΎΠ²Ρ ΠΊΠ°Π»ΠΈΠ±ΡΠΎΠ²ΠΊΠΈ (Calibration Basics)
- ΠΠ°ΡΠΈΡΠ΅Π½ΠΎ: ΠΠ°Π»ΠΈΠ±ΡΠΎΠ²ΠΊΠ° ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΡ Β«ΠΏΡΠΎΠ΅ΠΊΡΠΎΡ-ΡΠΊΡΠ°Π½-ΠΊΠ°ΠΌΠ΅ΡΠ°Β» (Calibrating the projector-screen-camera system)
- ΠΠ°ΡΠΈΡΠ΅Π½ΠΎ: ΠΠΎΠΌΠΎΠ³ΡΠ°ΡΠΈΡ Π² ΠΏΡΠΈΠΌΠ΅ΡΠ°Ρ (Homography in examples)
- ΠΠ°ΡΠΈΡΠ΅Π½ΠΎ: ΠΠ²Π΅Π΄Π΅Π½ΠΈΠ΅ Π² GPU-ΠΏΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅
- ΠΠ°ΡΠΈΡΠ΅Π½ΠΎ: ΠΠ΅ΡΠΎΠ΄Ρ 3d ΡΠ΅ΠΊΠΎΠ½ΡΡΡΡΠΊΡΠΈΠΈ ΠΏΠΎΠΌΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΠΉ (Methods for 3d reconstruction of premises)
- ΠΠΏΠΏΡΠΎΠΊΡΠΈΠΌΠ°ΡΠΈΡ Π»ΠΈΠ½ΠΈΠΈ ΠΏΠΎ ΡΠΎΡΠΊΠ°ΠΌ ΠΊΠΎΠ½ΡΡΡΠ° ΡΠ΅ΡΠ΅Π· ΠΏΡΠ΅ΠΎΠ±ΡΠ°Π·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ Π₯Π°ΡΠ° (Line approximation by contour points through Hough transforms)
- ΠΡΠ΅ΠΎΠ±ΡΠ°Π·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ ΠΊΠΎΠΎΡΠ΄ΠΈΠ½Π°Ρ ΠΏΡΠΈ ΠΊΠ°Π»ΠΈΠ±ΡΠΎΠ²ΠΊΠ΅ ΡΠΎΠ±ΠΎΡΠΎΠ² (Coordinate transformation when calibrating robots)
- ΠΠ°ΡΠΈΡΠ΅Π½ΠΎ: ΠΠΏΡΠ΅Π΄Π΅Π»Π΅Π½ΠΈΠ΅ ΡΠ΅Π½ΡΡΠΎΠΈΠ΄Π° Π»Π°Π·Π΅ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΏΡΡΠ½Π° Π½Π° ΡΠΈΡΡΠΎΠ²ΠΎΠΌ ΠΈΠ·ΠΎΠ±ΡΠ°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΠΈ (Determination of the centroid of the laser spot on a digital image)
- Start Π½Π° GitHub
- ΠΠ½ΡΡΡΡΠΌΠ΅Π½ΡΡ Π΄Π»Ρ ΠΌΠ°ΡΠΈΠ½Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΎΠ±ΡΡΠ΅Π½ΠΈΡ ΡΠ΅ΡΠ΅Π· Π½Π΅ΠΉΡΠΎΡΠ΅ΡΠΈ (Machine learning via neural networks)
- ΠΡΠ΅Π½ΠΊΠ° Π³Π»ΡΠ±ΠΈΠ½Ρ ΠΏΠΎ 360-Π³ΡΠ°Π΄ΡΡΠ½ΠΎΠΌΡ ΠΈΠ·ΠΎΠ±ΡΠ°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ (Depth estimation from a 360-degree image)
- ΠΠ»Π³ΠΎΡΠΈΡΠΌΡ ΡΠ΅Π³ΠΈΡΡΡΠ°ΡΠΈΠΈ ΠΎΠ±Π»Π°ΠΊΠΎΠ² ΡΠΎΡΠ΅ΠΊ (Point cloud registration algorithms)
- Π Π΅Π³ΠΈΡΡΡΠ°ΡΠΈΡ ΠΎΠ±Π»Π°ΠΊΠΎΠ² ΡΠΎΡΠ΅ΠΊ Ρ ΠΎΡΠ΅Π½ΠΊΠΎΠΉ ΡΠΎΠΎΡΠ²Π΅ΡΡΡΠ²ΠΈΡ.
ΠΡΠ½ΠΎΠ²Ρ (Compliance-Assessed Point Cloud Registration. The basics) - CΠ΅ΠΌΠ°Π½ΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠ°Ρ ΡΠ΅Π³ΠΌΠ΅Π½ΡΠ°ΡΠΈΡ, ΠΏΠ°Π½ΠΎΡΠ°ΠΌΠ° ΠΈ ΡΠΎΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ΅ΡΡΠΈΡ (Semantic segmentation, panorama and photogrammetry)
- ΠΠ°ΡΠΈΡΠ΅Π½ΠΎ: ΠΠ°Π»ΠΈΠ±ΡΠΎΠ²ΠΊΠ° ΠΊΠ°ΠΌΠ΅ΡΡ (Camera Calibration)
- ΠΡΠ΅ΠΎΠ±ΡΠ°Π·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ mesh-ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ Π² ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Ρ B-rep (Conversion mesh-model Π² B-rep model)
- Π€ΠΎΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ΅ΡΡΠΈΡ (Photogrammetry)
- ΠΡ ΠΎΠ±Π»Π°ΠΊΠ° ΡΠΎΡΠ΅ΠΊ ΠΊ ΠΏΠΎΠ²Π΅ΡΡ Π½ΠΎΡΡΠΈ (From point cloud to surface)
- ΠΡΠΈΠΌΠ΅Ρ ΠΎΡΠ³Π°Π½ΠΈΠ·Π°ΡΠΈΠΈ ΡΠΊΠ·Π°ΠΌΠ΅Π½Π° Π² ZOOM (ZOOM exam organization example)
- ΠΠ°ΡΠΈΡΠ΅Π½ΠΎ: Arduino ΠΏΡΠΎΠ΅ΠΊΡ Β«ΠΠ²ΡΠΎΠΌΠΎΠ±ΠΈΠ»Ρ, ΠΊΠΎΡΠΎΡΡΠΉ ΠΈΠ·Π±Π΅Π³Π°Π΅Ρ ΠΏΡΠ΅ΠΏΡΡΡΡΠ²ΠΈΠΉΒ» (Arduino project Β«A car that avoids obstaclesΒ»)
- ΠΡΠ½ΠΎΠ²Ρ ΠΏΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ Arduino (Arduino programming basics)
ΠΡΠ°ΡΠΊΠΎ ΠΎΠ± Arduino ΠΈ Raspberry Pi (Briefly about Arduino and Raspberry Pi)- ΠΠΎΠ΄ΠΊΠ»ΡΡΠ΅Π½ΠΈΠ΅ Raspberry Pi ΠΊΠ°ΠΌΠ΅ΡΡ ΠΈ ΠΈΠ½ΡΡΠ°Π»Π»ΡΡΠΈΡ OpenCV (Connecting a Raspberry Pi camera and OpenCV installing )
- ΠΡΠ½ΠΎΠ²Ρ ΠΏΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ Π½Π° Raspberry Pi (Raspberry Pi programming basics)
- Face recognition.
Python, DLIB - Π Π°ΡΠΏΠΎΠ·Π½Π°Π²Π°Π½ΠΈΠ΅ Π»ΠΈΡ Ρ IP ΠΊΠ°ΠΌΠ΅Ρ. ΠΡΠ±ΠΎΡ, Ρ ΡΠ°Π½Π΅Π½ΠΈΠ΅ ΠΈ ΠΎΠ±ΡΠ°Π±ΠΎΡΠΊΠ° Π΄Π°Π½Π½ΡΡ Π΄Π»Ρ ΠΏΡΠΈΠ½ΡΡΠΈΡ ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΡ (Face recognition from IP cameras. Selection, storage and processing of data for decision making)
- ΠΠ΄Π΅ΠΊΠ²Π°ΡΠ½ΠΎΡΡΡ ΠΈ ΠΎΠΏΡΠΈΠΌΠ°Π»ΡΠ½ΠΎΡΡΡ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠ½Π½ΠΎΠΉ ΡΠ΅ΡΠΈ Π½Π° ΠΏΡΠΈΠΌΠ΅ΡΠ΅ ΡΠ°ΡΠΏΠΎΠ·Π½Π°Π²Π°Π½ΠΈΡ ΠΏΠΎΠ²ΠΎΡΠΎΡΠ° Π³ΠΎΠ»ΠΎΠ²Ρ (Adequacy and optimality of the neural network for detecting head rotation)
- ΠΠ°ΡΠΈΠ½Π½ΠΎΠ΅ ΠΎΠ±ΡΡΠ΅Π½ΠΈΠ΅ ΡΠ°ΡΠΏΠΎΠ·Π½Π°Π²Π°ΡΡ ΠΏΠΎΠ²ΠΎΡΠΎΡ Π»ΠΈΡΠ° (Machine learning to recognize face turn)
- Introduction to AI and references
- ΠΠ°ΡΠΈΡΠ΅Π½ΠΎ: Tensorflow, Python, Visual Studio. Quick start
- AI based on Unity ML Agents. Quick start
- ΠΠΎΠ΄ΠΈΡΠΈΠΊΠ°ΡΠΈΡ ΠΏΡΠΎΡΡΠΎΠΉ ΠΈΠ³ΡΡ Π½Π° Unity (Modification of a simple game on Unity)
- WEB Π½Π° Python Ρ Django Π² Visual Studio
- WEB Π½Π° Python Ρ Flask Π² Visual Studio
- ΠΠ±Π½Π°ΡΡΠΆΠ΅Π½ΠΈΠ΅ Π»ΠΈΡΠ° ΠΈΒ Π²ΡΠ΄Π΅Π»Π΅Π½ΠΈΠ΅ Ρ Π°ΡΠ°ΠΊΡΠ΅ΡΠ½ΡΡ ΡΠΎΡΠ΅ΠΊ (Face Detection in Python)
- ΠΠ΅ΠΉΡΠΎΡΠ΅ΡΡ Π΄Π»Ρ ΠΊΠ»Π°ΡΡΠΈΡΠΈΠΊΠ°ΡΠΈΠΈ ΡΡΡΠΊΡΠΎΠ² Π½Π° Python (Fruit Neural Network)
- ΠΡΠ½ΠΎΠ²Ρ ΠΏΠΎΡΡΡΠΎΠ΅Π½ΠΈΡ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠ½Π½ΡΡ ΡΠ΅ΡΠ΅ΠΉ Π½Π° Python (numpy) Π² Visual Studio (Python numpy NN in Visual Studio)
- ΠΡΡΡΡΡΠΉ ΡΡΠ°ΡΡ Π² WebGL (Quickstart in WebGL)
- ΠΡΡΡΡΡΠΉ ΡΡΠ°ΡΡ Π² WEB ΠΏΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ (Quickstart in WEB programming)
- ΠΡΡΡΡΡΠΉ ΡΡΠ°ΡΡ Ρ Qt C++ Π² Visual Studio (Quickstart with Qt C++ in Visual Studio)
- ΠΡΡΡΡΡΠΉ ΡΡΠ°ΡΡ Ρ Python Π² Visual Studio (Quickstart with Python in Visual Studio)
- Π Π°ΡΠΏΠΎΠ·Π½Π°Π²Π°Π½ΠΈΠ΅ Π»ΠΈΡ.
3D- ΡΠ΅ΠΊΠΎΠ½ΡΡΡΡΠΊΡΠΈΡ ASM ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ (Face Recognition. 3D reconstruction of ASM) - ΠΠ΄Π΅Π½ΡΠΈΡΠΈΠΊΠ°ΡΠΈΡ ΠΏΠΎ ΠΌΠ½ΠΎΠΆΠ΅ΡΡΠ²Ρ ΠΏΡΠΈΠ·Π½Π°ΠΊΠΎΠ² ΠΏΡΠΈ ΠΏΠΎΠΌΠΎΡΠΈ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΡΠ΅ΡΠΈ (Identification by multiple features. Using neural network)
- ΠΠ΄Π΅Π½ΡΠΈΡΠΈΠΊΠ°ΡΠΈΡ ΠΏΠΎ ΠΌΠ½ΠΎΠΆΠ΅ΡΡΠ²Ρ ΠΏΡΠΈΠ·Π½Π°ΠΊΠΎΠ². ΠΡΠ½ΠΎΠ²Ρ (Identification by multiple features. Basics)
- Unity3D ΡΠΈΠΌΡΠ»ΡΡΠΎΡ Β«Π£ΠΌΠ½Π°Ρ Π·ΠΌΠ΅ΠΉΠΊΠ° ΡΠΎ ΡΡΠ΅ΡΠ΅ΠΎΠ·ΡΠ΅Π½ΠΈΠ΅ΠΌΒ» (Unity3D simulator Β«Smart snake with stereo visionΒ»)
- ΠΠ³ΡΠ° βSnakeβ Π½Π° Unity3D (The game βSnakeβ on Unity3D)
- ΠΡΠ½ΠΎΠ²Ρ Unity3D (Unity3D Basics)
- ΠΡΡ ΠΈΡΠ΅ΠΊΡΡΡΠ° WebGL ΠΏΡΠΈΠ»ΠΎΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ Π΄Π»Ρ ΡΠ°ΠΉΠ½ΠΈΠΊΠΎΠ² (WebGL application architecture for Dummies)
- ΠΠΏΡΠΈΠΌΠΈΠ·Π°ΡΠΈΡ OpenGL ΠΏΡΠΈΠ»ΠΎΠΆΠ΅Π½ΠΈΠΉ (Optimizing OpenGL applications)
- ΠΠ·Π°ΠΈΠΌΠΎΠ΄Π΅ΠΉΡΡΠ²ΠΈΠ΅ HTML5 ΠΈ JavaScript (HTML5 and JavaScript interaction)
- Shaders in Unity3d
- ΠΠ°ΡΡΠΈΡΡ ΠΏΠΎΠ²ΠΎΡΠΎΡΠ°, ΡΠ³Π»Ρ ΠΠΉΠ»Π΅ΡΠ° ΠΈ ΠΊΠ²Π°ΡΠ΅ΡΠ½ΠΈΠΎΠ½Ρ (Rotation matrices, Euler angles and quaternions)
- ΠΡΠ΄Π΅Π»Π΅Π½ΠΈΠ΅ ΠΎΠ±ΡΠ΅ΠΊΡΠΎΠ² Π½Π° ΠΈΠ·ΠΎΠ±ΡΠ°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΠΈ ΠΏΠΎ ΠΌΠ΅ΡΠΎΠ΄Ρ ΠΠΈΠΎΠ»Ρ-ΠΠΆΠΎΠ½ΡΠ° (Object selection in the image according to the Viola-Jones method)
- CMake ΠΊΠΎΠΌΠΏΠΎΠ½ΠΎΠ²ΠΊΠ° OpenCV (CMake OpenCV layout)
- Π Π°ΡΠΏΠΎΠ·Π½Π°Π²Π°Π½ΠΈΠ΅ Π»ΠΈΡ Π½Π° ΠΎΡΠ½ΠΎΠ²Π΅ OpenCV Π΄Π»Ρ C++ (Facial Recognition based on OpenCV C++)
- OpenCV in Android
- ΠΠ²Π΅Π΄Π΅Π½ΠΈΠ΅ Π² OpenCV ΠΏΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ Π½Π° C++ (Introduction to OpenCV C++ programming)
- ΠΡΠ½ΠΎΠ²Ρ ΠΊΠΎΠΌΠΏΡΡΡΠ΅ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ Π·ΡΠ΅Π½ΠΈΡΒ (Basics of computer vision β CV)
- 2D/3D ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ Π² Android (2D/3D modeling in Android)
- ΠΠ²Π΅Π΄Π΅Π½ΠΈΠ΅ Π² Android ΠΏΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ (Introduction to Android Programming)
- ΠΠΎΠΈΡΠΊ ΠΎΠ±ΡΠ΅ΠΊΡΠΎΠ² Π½Π° ΠΈΠ·ΠΎΠ±ΡΠ°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΠΈ (Search for objects in the image)
- ΠΠ»Π³ΠΎΡΠΈΡΠΌΡ Π²ΡΡΠΈΡΠ°Π½ΠΈΡ ΡΠΎΠ½Π° (Background Subtraction Algorithms)
- ΠΠΎΠΈΡΠΊ ΠΏΠΎΡ ΠΎΠΆΠ΅Π³ΠΎ ΠΈΠ·ΠΎΠ±ΡΠ°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ (Search for a similar image)
- ΠΡΠ΄Π΅Π»Π΅Π½ΠΈΠ΅ ΠΎΡΠΎΠ±Π΅Π½Π½ΠΎΡΡΠ΅ΠΉ Π½Π° ΠΈΠ·ΠΎΠ±ΡΠ°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΠΈ (Highlighting features in the image)
- Π‘Π΅Π³ΠΌΠ΅Π½ΡΠ°ΡΠΈΡ ΠΈΠ·ΠΎΠ±ΡΠ°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ (Image segmentation)
- ΠΡΠ΄Π΅Π»Π΅Π½ΠΈΠ΅, ΠΎΡΡΠ»Π΅ΠΆΠΈΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ ΠΈ ΠΎΠΏΠΈΡΠ°Π½ΠΈΠ΅ ΠΊΠΎΠ½ΡΡΡΠΎΠ² (Select, track and describe contours)
- ΠΡΠ΅Π΄Π²Π°ΡΠΈΡΠ΅Π»ΡΠ½Π°Ρ ΠΎΠ±ΡΠ°Π±ΠΎΡΠΊΠ° ΠΈΠ·ΠΎΠ±ΡΠ°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΠΉ (Preliminary image processing)
- ΠΠ»Π³ΠΎΡΠΈΡΠΌΡ cΠΆΠ°ΡΠΈΡ ΠΈΠ·ΠΎΠ±ΡΠ°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΠΉ (Image Compression Algorithms)
- Π€ΠΎΡΠΌΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ ΠΈΠ·ΠΎΠ±ΡΠ°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ Π² ΡΠΈΡΡΠΎΠ²ΠΎΠΉ ΠΊΠ°ΠΌΠ΅ΡΠ΅ (Imaging in a digital camera)
- ΠΠΎΡΠ°Π³ΠΎΠ²ΡΠΉ ΡΠ΅ΡΡΠ΅ΠΆ Π² AutoCAD (Step by step drawing in AutoCAD)
- VLisp ΠΏΠ°ΡΠ°ΠΌΠ΅ΡΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΈΠΉ ΡΠ΅ΡΡΠ΅ΠΆ (VLisp parametric drawing)
- VLISP 3D ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Ρ (VLISP 3D model)
- ΠΠΎΡΡΡΠΏ ΠΊ dxf Π½Π° VLisp (Access dxf on VLisp)
- ΠΠ»Π³ΠΎΡΠΈΡΠΌΡ ΡΠ°ΡΠΏΠΎΠ·Π½Π°Π²Π°Π½ΠΈΡ Π³Π΅ΠΎΠΌΠ΅ΡΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΈΡ ΡΠΈΠ³ΡΡ (Algorithms for recognition of geometric shapes)
- Π€ΠΎΡΠΌΠ°Ρ ΠΈ ΡΡΠ΅Π½ΠΈΠ΅ BMP ΡΠ°ΠΉΠ»Π° (BMP format)
ΠΠΠ Π½Π° VB ΠΏΡΠΈΠΌΠ΅ΡΠ°Ρ (OOP in VB examples)- ΠΠΎΡΡΡΠΏ ΠΊ ΡΠ°ΠΉΠ»Π°ΠΌ Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ VB (Access to files on the VB language)
- Π―Π·ΡΠΊ Π‘ΠΈ Π² ΠΏΡΠΈΠΌΠ΅ΡΠ°Ρ (C language in examples)
- ΠΠΠ Π½Π° Π‘++ ΠΏΡΠΈΠΌΠ΅ΡΠ°Ρ (OOP in C ++ examples)
- ΠΠΠ Π½Π° MFΠ‘ ΠΏΡΠΈΠΌΠ΅ΡΠ°Ρ (OOP in MFC examples)
ΠΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈΡΡΡ ΡΡΠ°ΡΡΠ΅ΠΉ
Π‘ΡΡΠ°Π½ΠΈΡΠ° Π½Π΅ Π½Π°ΠΉΠ΄Π΅Π½Π° β Modeling and recognition of 2D/3D images
ΠΠΎΠΈΡΠΈΡΠ΅ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΡΡ ΡΠΎΡΠΌΡ Π½ΠΈΠΆΠ΅ ΠΈΠ»ΠΈ ΠΏΡΠΎΡΠΌΠΎΡΡΠΈΡΠ΅ Π½Π΅Π΄Π°Π²Π½ΠΈΠ΅ Π·Π°ΠΏΠΈΡΠΈ.
ΠΠ°ΠΉΡΠΈ:
ΠΠ°ΠΉΡΠΈ:
Π ΡΠ±ΡΠΈΠΊΠΈ
- Android programming
- Artificial Intelligance
- CAD Systems API
- Computer vision
- Geometric modeling
- Image recognition
- Machine Learning
- Neural networks
- OOP languages
- Robotics
- Trading
- Unity3D
- Web
- WebGL
Π’Π΅ΠΌΡ
- ΠΠ°ΡΠΈΡΠ΅Π½ΠΎ: ΠΠ½Π°Π»ΠΈΠ· ΠΈ ΠΏΡΠΎΠ³Π½ΠΎΠ·ΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ Π³ΡΠ°ΡΠΈΠΊΠΎΠ² ΠΏΠΎΠΏΡΠ»ΡΡΠ½ΡΡ ΠΏΠ°Ρ (Chart analysis of popular pairs)
- ΠΠ°ΡΠΈΡΠ΅Π½ΠΎ: ΠΠ±Π·ΠΎΡ Forex Π±ΡΠΎΠΊΠ΅ΡΠΎΠ² (Overview of Forex Brokers)
- ΠΠ°ΡΠΈΡΠ΅Π½ΠΎ: Π‘ΡΡΠ°ΡΠ΅Π³ΠΈΠΈ ΠΈ Π°Π»Π³ΠΎΡΠΈΡΠΌΡ Π΄Π»Ρ ΡΠΎΠ±ΠΎΡΠΎΠ² Π² ΡΡΠ΅ΠΉΠ΄ΠΈΠ½Π³Π΅ (Strategies and algorithms for trading robots)
- ΠΠ°ΡΠΈΡΠ΅Π½ΠΎ: ΠΡΠΎΠ³Π½ΠΎΠ·ΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ ΠΊΡΠΈΠ²ΠΎΠΉ Π½Π° ΠΎΡΠ½ΠΎΠ²Π΅ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΡΠ΅ΡΠΈ (Neural Network Curve Prediction)
- ΠΠ°ΡΠΈΡΠ΅Π½ΠΎ: Π’ΡΠ΅ΠΉΠ΄ΠΈΠ½Π³ Π½Π° ΠΏΠ»Π°ΡΡΠΎΡΠΌΠ΅ Libertex (Trading on the Libertex platform)
- ΠΠ°ΡΠΈΡΠ΅Π½ΠΎ: Convolutional Neural Network.
Object Landmarks - Π’Π΅Ρ Π½ΠΎΠ»ΠΎΠ³ΠΈΠΈ ΠΌΠ°ΡΠΈΠ½Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΎΠ±ΡΡΠ΅Π½ΠΈΡ Π½Π° ΠΏΡΠΎΡΡΠΎΠΌ ΠΏΡΠΈΠΌΠ΅ΡΠ΅
- ΠΠ²Π΅Π΄Π΅Π½ΠΈΠ΅ Π² Unsupervised learning
- ΠΠ²Π΅Π΄Π΅Π½ΠΈΠ΅ Π² Deep Q-Learning Network
- ΠΠ²Π΅Π΄Π΅Π½ΠΈΠ΅ Π² Q-Learning
- ΠΠ°ΡΠΈΡΠ΅Π½ΠΎ: Stereo Vision
- Keras API models (Sequential, Functional, and Model Subclassing)
- ΠΠ°ΡΠΈΡΠ΅Π½ΠΎ: Object detection algorithms
- ΠΠ²Π΅Π΄Π΅Π½ΠΈΠ΅ Π² Google Colab (Introduction to Google Colab)
- ΠΠ°ΡΠΈΡΠ΅Π½ΠΎ: ΠΡΡ ΠΈΡΠ΅ΠΊΡΡΡΡ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΡΠ΅ΡΠ΅ΠΉ Π΄Π»Ρ CV
- ΠΠ°ΡΠΈΡΠ΅Π½ΠΎ: Measurements of a human body (Sample plan to create MVP)
- ΠΠ°ΡΠΈΡΠ΅Π½ΠΎ: ΠΠ±Π·ΠΎΡ Π°Π»Π³ΠΎΡΠΈΡΠΌΠΎΠ² Π΄Π΅ΡΠ΅ΠΊΡΠΈΠΈ ΠΌΠΈΠΌΠΈΠΊΠΈ Π»ΠΈΡΠ° (Overview of algorithms for detecting facial expressions)
- CMake projects in Visual Studio β Quick start
- ΠΠ°ΡΠΈΡΠ΅Π½ΠΎ: Linux C++ ΠΏΡΠΎΠ΅ΠΊΡ Π² Visual Studio
- ΠΠ°ΡΠΈΡΠ΅Π½ΠΎ: ΠΡ ΡΠ΅Π³ΡΠ΅ΡΡΠΈΠΈ ΠΊ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠ½Π½ΡΠΌ ΡΠ΅ΡΡΠΌ (From regression to neural networks)
- ΠΠ°ΡΠΈΡΠ΅Π½ΠΎ: ΠΡΠ½ΠΎΠ²Ρ ΠΊΠ°Π»ΠΈΠ±ΡΠΎΠ²ΠΊΠΈ (Calibration Basics)
- ΠΠ°ΡΠΈΡΠ΅Π½ΠΎ: ΠΠ°Π»ΠΈΠ±ΡΠΎΠ²ΠΊΠ° ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΡ Β«ΠΏΡΠΎΠ΅ΠΊΡΠΎΡ-ΡΠΊΡΠ°Π½-ΠΊΠ°ΠΌΠ΅ΡΠ°Β» (Calibrating the projector-screen-camera system)
- ΠΠ°ΡΠΈΡΠ΅Π½ΠΎ: ΠΠΎΠΌΠΎΠ³ΡΠ°ΡΠΈΡ Π² ΠΏΡΠΈΠΌΠ΅ΡΠ°Ρ (Homography in examples)
- ΠΠ°ΡΠΈΡΠ΅Π½ΠΎ: ΠΠ²Π΅Π΄Π΅Π½ΠΈΠ΅ Π² GPU-ΠΏΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅
- ΠΠ°ΡΠΈΡΠ΅Π½ΠΎ: ΠΠ΅ΡΠΎΠ΄Ρ 3d ΡΠ΅ΠΊΠΎΠ½ΡΡΡΡΠΊΡΠΈΠΈ ΠΏΠΎΠΌΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΠΉ (Methods for 3d reconstruction of premises)
- ΠΠΏΠΏΡΠΎΠΊΡΠΈΠΌΠ°ΡΠΈΡ Π»ΠΈΠ½ΠΈΠΈ ΠΏΠΎ ΡΠΎΡΠΊΠ°ΠΌ ΠΊΠΎΠ½ΡΡΡΠ° ΡΠ΅ΡΠ΅Π· ΠΏΡΠ΅ΠΎΠ±ΡΠ°Π·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ Π₯Π°ΡΠ° (Line approximation by contour points through Hough transforms)
- ΠΡΠ΅ΠΎΠ±ΡΠ°Π·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ ΠΊΠΎΠΎΡΠ΄ΠΈΠ½Π°Ρ ΠΏΡΠΈ ΠΊΠ°Π»ΠΈΠ±ΡΠΎΠ²ΠΊΠ΅ ΡΠΎΠ±ΠΎΡΠΎΠ² (Coordinate transformation when calibrating robots)
- ΠΠ°ΡΠΈΡΠ΅Π½ΠΎ: ΠΠΏΡΠ΅Π΄Π΅Π»Π΅Π½ΠΈΠ΅ ΡΠ΅Π½ΡΡΠΎΠΈΠ΄Π° Π»Π°Π·Π΅ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΏΡΡΠ½Π° Π½Π° ΡΠΈΡΡΠΎΠ²ΠΎΠΌ ΠΈΠ·ΠΎΠ±ΡΠ°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΠΈ (Determination of the centroid of the laser spot on a digital image)
- Start Π½Π° GitHub
- ΠΠ½ΡΡΡΡΠΌΠ΅Π½ΡΡ Π΄Π»Ρ ΠΌΠ°ΡΠΈΠ½Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΎΠ±ΡΡΠ΅Π½ΠΈΡ ΡΠ΅ΡΠ΅Π· Π½Π΅ΠΉΡΠΎΡΠ΅ΡΠΈ (Machine learning via neural networks)
- ΠΡΠ΅Π½ΠΊΠ° Π³Π»ΡΠ±ΠΈΠ½Ρ ΠΏΠΎ 360-Π³ΡΠ°Π΄ΡΡΠ½ΠΎΠΌΡ ΠΈΠ·ΠΎΠ±ΡΠ°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ (Depth estimation from a 360-degree image)
- ΠΠ»Π³ΠΎΡΠΈΡΠΌΡ ΡΠ΅Π³ΠΈΡΡΡΠ°ΡΠΈΠΈ ΠΎΠ±Π»Π°ΠΊΠΎΠ² ΡΠΎΡΠ΅ΠΊ (Point cloud registration algorithms)
- Π Π΅Π³ΠΈΡΡΡΠ°ΡΠΈΡ ΠΎΠ±Π»Π°ΠΊΠΎΠ² ΡΠΎΡΠ΅ΠΊ Ρ ΠΎΡΠ΅Π½ΠΊΠΎΠΉ ΡΠΎΠΎΡΠ²Π΅ΡΡΡΠ²ΠΈΡ.
ΠΡΠ½ΠΎΠ²Ρ (Compliance-Assessed Point Cloud Registration. The basics) - CΠ΅ΠΌΠ°Π½ΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠ°Ρ ΡΠ΅Π³ΠΌΠ΅Π½ΡΠ°ΡΠΈΡ, ΠΏΠ°Π½ΠΎΡΠ°ΠΌΠ° ΠΈ ΡΠΎΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ΅ΡΡΠΈΡ (Semantic segmentation, panorama and photogrammetry)
- ΠΠ°ΡΠΈΡΠ΅Π½ΠΎ: ΠΠ°Π»ΠΈΠ±ΡΠΎΠ²ΠΊΠ° ΠΊΠ°ΠΌΠ΅ΡΡ (Camera Calibration)
- ΠΡΠ΅ΠΎΠ±ΡΠ°Π·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ mesh-ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ Π² ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Ρ B-rep (Conversion mesh-model Π² B-rep model)
- Π€ΠΎΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ΅ΡΡΠΈΡ (Photogrammetry)
- ΠΡ ΠΎΠ±Π»Π°ΠΊΠ° ΡΠΎΡΠ΅ΠΊ ΠΊ ΠΏΠΎΠ²Π΅ΡΡ Π½ΠΎΡΡΠΈ (From point cloud to surface)
- ΠΡΠΈΠΌΠ΅Ρ ΠΎΡΠ³Π°Π½ΠΈΠ·Π°ΡΠΈΠΈ ΡΠΊΠ·Π°ΠΌΠ΅Π½Π° Π² ZOOM (ZOOM exam organization example)
- ΠΠ°ΡΠΈΡΠ΅Π½ΠΎ: Arduino ΠΏΡΠΎΠ΅ΠΊΡ Β«ΠΠ²ΡΠΎΠΌΠΎΠ±ΠΈΠ»Ρ, ΠΊΠΎΡΠΎΡΡΠΉ ΠΈΠ·Π±Π΅Π³Π°Π΅Ρ ΠΏΡΠ΅ΠΏΡΡΡΡΠ²ΠΈΠΉΒ» (Arduino project Β«A car that avoids obstaclesΒ»)
- ΠΡΠ½ΠΎΠ²Ρ ΠΏΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ Arduino (Arduino programming basics)
- ΠΡΠ°ΡΠΊΠΎ ΠΎΠ± Arduino ΠΈ Raspberry Pi (Briefly about Arduino and Raspberry Pi)
- ΠΠΎΠ΄ΠΊΠ»ΡΡΠ΅Π½ΠΈΠ΅ Raspberry Pi ΠΊΠ°ΠΌΠ΅ΡΡ ΠΈ ΠΈΠ½ΡΡΠ°Π»Π»ΡΡΠΈΡ OpenCV (Connecting a Raspberry Pi camera and OpenCV installing )
- ΠΡΠ½ΠΎΠ²Ρ ΠΏΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ Π½Π° Raspberry Pi (Raspberry Pi programming basics)
- Face recognition.
Python, DLIB - Π Π°ΡΠΏΠΎΠ·Π½Π°Π²Π°Π½ΠΈΠ΅ Π»ΠΈΡ Ρ IP ΠΊΠ°ΠΌΠ΅Ρ. ΠΡΠ±ΠΎΡ, Ρ ΡΠ°Π½Π΅Π½ΠΈΠ΅ ΠΈ ΠΎΠ±ΡΠ°Π±ΠΎΡΠΊΠ° Π΄Π°Π½Π½ΡΡ Π΄Π»Ρ ΠΏΡΠΈΠ½ΡΡΠΈΡ ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΡ (Face recognition from IP cameras. Selection, storage and processing of data for decision making)
- ΠΠ΄Π΅ΠΊΠ²Π°ΡΠ½ΠΎΡΡΡ ΠΈ ΠΎΠΏΡΠΈΠΌΠ°Π»ΡΠ½ΠΎΡΡΡ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠ½Π½ΠΎΠΉ ΡΠ΅ΡΠΈ Π½Π° ΠΏΡΠΈΠΌΠ΅ΡΠ΅ ΡΠ°ΡΠΏΠΎΠ·Π½Π°Π²Π°Π½ΠΈΡ ΠΏΠΎΠ²ΠΎΡΠΎΡΠ° Π³ΠΎΠ»ΠΎΠ²Ρ (Adequacy and optimality of the neural network for detecting head rotation)
- ΠΠ°ΡΠΈΠ½Π½ΠΎΠ΅ ΠΎΠ±ΡΡΠ΅Π½ΠΈΠ΅ ΡΠ°ΡΠΏΠΎΠ·Π½Π°Π²Π°ΡΡ ΠΏΠΎΠ²ΠΎΡΠΎΡ Π»ΠΈΡΠ° (Machine learning to recognize face turn)
- Introduction to AI and references
- ΠΠ°ΡΠΈΡΠ΅Π½ΠΎ: Tensorflow, Python, Visual Studio. Quick start
- AI based on Unity ML Agents. Quick start
- ΠΠΎΠ΄ΠΈΡΠΈΠΊΠ°ΡΠΈΡ ΠΏΡΠΎΡΡΠΎΠΉ ΠΈΠ³ΡΡ Π½Π° Unity (Modification of a simple game on Unity)
- WEB Π½Π° Python Ρ Django Π² Visual Studio
- WEB Π½Π° Python Ρ Flask Π² Visual Studio
- ΠΠ±Π½Π°ΡΡΠΆΠ΅Π½ΠΈΠ΅ Π»ΠΈΡΠ° ΠΈΒ Π²ΡΠ΄Π΅Π»Π΅Π½ΠΈΠ΅ Ρ Π°ΡΠ°ΠΊΡΠ΅ΡΠ½ΡΡ ΡΠΎΡΠ΅ΠΊ (Face Detection in Python)
- ΠΠ΅ΠΉΡΠΎΡΠ΅ΡΡ Π΄Π»Ρ ΠΊΠ»Π°ΡΡΠΈΡΠΈΠΊΠ°ΡΠΈΠΈ ΡΡΡΠΊΡΠΎΠ² Π½Π° Python (Fruit Neural Network)
- ΠΡΠ½ΠΎΠ²Ρ ΠΏΠΎΡΡΡΠΎΠ΅Π½ΠΈΡ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠ½Π½ΡΡ ΡΠ΅ΡΠ΅ΠΉ Π½Π° Python (numpy) Π² Visual Studio (Python numpy NN in Visual Studio)
- ΠΡΡΡΡΡΠΉ ΡΡΠ°ΡΡ Π² WebGL (Quickstart in WebGL)
- ΠΡΡΡΡΡΠΉ ΡΡΠ°ΡΡ Π² WEB ΠΏΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ (Quickstart in WEB programming)
- ΠΡΡΡΡΡΠΉ ΡΡΠ°ΡΡ Ρ Qt C++ Π² Visual Studio (Quickstart with Qt C++ in Visual Studio)
- ΠΡΡΡΡΡΠΉ ΡΡΠ°ΡΡ Ρ Python Π² Visual Studio (Quickstart with Python in Visual Studio)
- Π Π°ΡΠΏΠΎΠ·Π½Π°Π²Π°Π½ΠΈΠ΅ Π»ΠΈΡ.
3D- ΡΠ΅ΠΊΠΎΠ½ΡΡΡΡΠΊΡΠΈΡ ASM ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ (Face Recognition. 3D reconstruction of ASM) - ΠΠ΄Π΅Π½ΡΠΈΡΠΈΠΊΠ°ΡΠΈΡ ΠΏΠΎ ΠΌΠ½ΠΎΠΆΠ΅ΡΡΠ²Ρ ΠΏΡΠΈΠ·Π½Π°ΠΊΠΎΠ² ΠΏΡΠΈ ΠΏΠΎΠΌΠΎΡΠΈ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΡΠ΅ΡΠΈ (Identification by multiple features. Using neural network)
- ΠΠ΄Π΅Π½ΡΠΈΡΠΈΠΊΠ°ΡΠΈΡ ΠΏΠΎ ΠΌΠ½ΠΎΠΆΠ΅ΡΡΠ²Ρ ΠΏΡΠΈΠ·Π½Π°ΠΊΠΎΠ². ΠΡΠ½ΠΎΠ²Ρ (Identification by multiple features. Basics)
- Unity3D ΡΠΈΠΌΡΠ»ΡΡΠΎΡ Β«Π£ΠΌΠ½Π°Ρ Π·ΠΌΠ΅ΠΉΠΊΠ° ΡΠΎ ΡΡΠ΅ΡΠ΅ΠΎΠ·ΡΠ΅Π½ΠΈΠ΅ΠΌΒ» (Unity3D simulator Β«Smart snake with stereo visionΒ»)
- ΠΠ³ΡΠ° βSnakeβ Π½Π° Unity3D (The game βSnakeβ on Unity3D)
- ΠΡΠ½ΠΎΠ²Ρ Unity3D (Unity3D Basics)
- ΠΡΡ ΠΈΡΠ΅ΠΊΡΡΡΠ° WebGL ΠΏΡΠΈΠ»ΠΎΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ Π΄Π»Ρ ΡΠ°ΠΉΠ½ΠΈΠΊΠΎΠ² (WebGL application architecture for Dummies)
- ΠΠΏΡΠΈΠΌΠΈΠ·Π°ΡΠΈΡ OpenGL ΠΏΡΠΈΠ»ΠΎΠΆΠ΅Π½ΠΈΠΉ (Optimizing OpenGL applications)
- ΠΠ·Π°ΠΈΠΌΠΎΠ΄Π΅ΠΉΡΡΠ²ΠΈΠ΅ HTML5 ΠΈ JavaScript (HTML5 and JavaScript interaction)
- Shaders in Unity3d
- ΠΠ°ΡΡΠΈΡΡ ΠΏΠΎΠ²ΠΎΡΠΎΡΠ°, ΡΠ³Π»Ρ ΠΠΉΠ»Π΅ΡΠ° ΠΈ ΠΊΠ²Π°ΡΠ΅ΡΠ½ΠΈΠΎΠ½Ρ (Rotation matrices, Euler angles and quaternions)
- ΠΡΠ΄Π΅Π»Π΅Π½ΠΈΠ΅ ΠΎΠ±ΡΠ΅ΠΊΡΠΎΠ² Π½Π° ΠΈΠ·ΠΎΠ±ΡΠ°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΠΈ ΠΏΠΎ ΠΌΠ΅ΡΠΎΠ΄Ρ ΠΠΈΠΎΠ»Ρ-ΠΠΆΠΎΠ½ΡΠ° (Object selection in the image according to the Viola-Jones method)
- CMake ΠΊΠΎΠΌΠΏΠΎΠ½ΠΎΠ²ΠΊΠ° OpenCV (CMake OpenCV layout)
- Π Π°ΡΠΏΠΎΠ·Π½Π°Π²Π°Π½ΠΈΠ΅ Π»ΠΈΡ Π½Π° ΠΎΡΠ½ΠΎΠ²Π΅ OpenCV Π΄Π»Ρ C++ (Facial Recognition based on OpenCV C++)
- OpenCV in Android
- ΠΠ²Π΅Π΄Π΅Π½ΠΈΠ΅ Π² OpenCV ΠΏΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ Π½Π° C++ (Introduction to OpenCV C++ programming)
- ΠΡΠ½ΠΎΠ²Ρ ΠΊΠΎΠΌΠΏΡΡΡΠ΅ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ Π·ΡΠ΅Π½ΠΈΡΒ (Basics of computer vision β CV)
- 2D/3D ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ Π² Android (2D/3D modeling in Android)
- ΠΠ²Π΅Π΄Π΅Π½ΠΈΠ΅ Π² Android ΠΏΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ (Introduction to Android Programming)
- ΠΠΎΠΈΡΠΊ ΠΎΠ±ΡΠ΅ΠΊΡΠΎΠ² Π½Π° ΠΈΠ·ΠΎΠ±ΡΠ°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΠΈ (Search for objects in the image)
- ΠΠ»Π³ΠΎΡΠΈΡΠΌΡ Π²ΡΡΠΈΡΠ°Π½ΠΈΡ ΡΠΎΠ½Π° (Background Subtraction Algorithms)
- ΠΠΎΠΈΡΠΊ ΠΏΠΎΡ ΠΎΠΆΠ΅Π³ΠΎ ΠΈΠ·ΠΎΠ±ΡΠ°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ (Search for a similar image)
- ΠΡΠ΄Π΅Π»Π΅Π½ΠΈΠ΅ ΠΎΡΠΎΠ±Π΅Π½Π½ΠΎΡΡΠ΅ΠΉ Π½Π° ΠΈΠ·ΠΎΠ±ΡΠ°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΠΈ (Highlighting features in the image)
- Π‘Π΅Π³ΠΌΠ΅Π½ΡΠ°ΡΠΈΡ ΠΈΠ·ΠΎΠ±ΡΠ°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ (Image segmentation)
- ΠΡΠ΄Π΅Π»Π΅Π½ΠΈΠ΅, ΠΎΡΡΠ»Π΅ΠΆΠΈΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ ΠΈ ΠΎΠΏΠΈΡΠ°Π½ΠΈΠ΅ ΠΊΠΎΠ½ΡΡΡΠΎΠ² (Select, track and describe contours)
- ΠΡΠ΅Π΄Π²Π°ΡΠΈΡΠ΅Π»ΡΠ½Π°Ρ ΠΎΠ±ΡΠ°Π±ΠΎΡΠΊΠ° ΠΈΠ·ΠΎΠ±ΡΠ°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΠΉ (Preliminary image processing)
- ΠΠ»Π³ΠΎΡΠΈΡΠΌΡ cΠΆΠ°ΡΠΈΡ ΠΈΠ·ΠΎΠ±ΡΠ°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΠΉ (Image Compression Algorithms)
- Π€ΠΎΡΠΌΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ ΠΈΠ·ΠΎΠ±ΡΠ°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ Π² ΡΠΈΡΡΠΎΠ²ΠΎΠΉ ΠΊΠ°ΠΌΠ΅ΡΠ΅ (Imaging in a digital camera)
- ΠΠΎΡΠ°Π³ΠΎΠ²ΡΠΉ ΡΠ΅ΡΡΠ΅ΠΆ Π² AutoCAD (Step by step drawing in AutoCAD)
- VLisp ΠΏΠ°ΡΠ°ΠΌΠ΅ΡΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΈΠΉ ΡΠ΅ΡΡΠ΅ΠΆ (VLisp parametric drawing)
- VLISP 3D ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Ρ (VLISP 3D model)
- ΠΠΎΡΡΡΠΏ ΠΊ dxf Π½Π° VLisp (Access dxf on VLisp)
- ΠΠ»Π³ΠΎΡΠΈΡΠΌΡ ΡΠ°ΡΠΏΠΎΠ·Π½Π°Π²Π°Π½ΠΈΡ Π³Π΅ΠΎΠΌΠ΅ΡΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΈΡ ΡΠΈΠ³ΡΡ (Algorithms for recognition of geometric shapes)
- Π€ΠΎΡΠΌΠ°Ρ ΠΈ ΡΡΠ΅Π½ΠΈΠ΅ BMP ΡΠ°ΠΉΠ»Π° (BMP format)
- ΠΠΠ Π½Π° VB ΠΏΡΠΈΠΌΠ΅ΡΠ°Ρ (OOP in VB examples)
- ΠΠΎΡΡΡΠΏ ΠΊ ΡΠ°ΠΉΠ»Π°ΠΌ Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ VB (Access to files on the VB language)
- Π―Π·ΡΠΊ Π‘ΠΈ Π² ΠΏΡΠΈΠΌΠ΅ΡΠ°Ρ (C language in examples)
- ΠΠΠ Π½Π° Π‘++ ΠΏΡΠΈΠΌΠ΅ΡΠ°Ρ (OOP in C ++ examples)
- ΠΠΠ Π½Π° MFΠ‘ ΠΏΡΠΈΠΌΠ΅ΡΠ°Ρ (OOP in MFC examples)
ΠΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈΡΡΡ ΡΡΠ°ΡΡΠ΅ΠΉ
ΠΡΠΈΠΌΠ΅ΡΡ ΠΏΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ Π½Π° C
ΠΠ΅ΡΠ΅ΠΉΡΠΈ ΠΊ ΡΠΎΠ΄Π΅ΡΠΆΠΈΠΌΠΎΠΌΡ
Π£Π»ΡΡΡΠΈΡΡ ΡΡΠ°ΡΡΡ
Π‘ΠΎΡ ΡΠ°Π½ΠΈΡΡ ΡΡΠ°ΡΡΡ
- Π£ΡΠΎΠ²Π΅Π½Ρ ΡΠ»ΠΎΠΆΠ½ΠΎΡΡΠΈ: Easy
- ΠΠΎΡΠ»Π΅Π΄Π½Π΅Π΅ ΠΎΠ±Π½ΠΎΠ²Π»Π΅Π½ΠΈΠ΅: 09 Π½ΠΎΡ, 2022
Π£Π»ΡΡΡΠΈΡΡ ΡΡΠ°ΡΡΡ
Π‘ΠΎΡ ΡΠ°Π½ΠΈΡΡ ΡΡΠ°ΡΡΡ
ΠΡΠ°ΠΊΡΠΈΠΊΠ° ΠΈ ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΠ΅ Π·Π°Π΄Π°Ρ β Π»ΡΡΡΠΈΠΉ ΡΠΏΠΎΡΠΎΠ± ΡΠ΅ΠΌΡ-Π»ΠΈΠ±ΠΎ Π½Π°ΡΡΠΈΡΡΡΡ.
ΠΠ΄Π΅ΡΡ ΠΌΡ ΠΏΡΠ΅Π΄ΠΎΡΡΠ°Π²ΠΈΠ»ΠΈ Π±ΠΎΠ»Π΅Π΅ 100 ΠΏΡΠΈΠΌΠ΅ΡΠΎΠ² ΠΏΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ Π½Π° C Π² ΡΠ°Π·Π»ΠΈΡΠ½ΡΡ
ΠΊΠ°ΡΠ΅Π³ΠΎΡΠΈΡΡ
, ΡΠ°ΠΊΠΈΡ
ΠΊΠ°ΠΊ Π±Π°Π·ΠΎΠ²ΡΠ΅ ΠΏΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΡ Π½Π° C, ΡΡΠ΄Ρ Π€ΠΈΠ±ΠΎΠ½Π°ΡΡΠΈ Π½Π° C, ΡΡΡΠΎΠΊΠΈ, ΠΌΠ°ΡΡΠΈΠ²Ρ, Π±Π°Π·ΠΎΠ²ΠΎΠ΅ ΠΏΡΠ΅ΠΎΠ±ΡΠ°Π·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅, ΠΏΠ΅ΡΠ°ΡΡ ΡΠ°Π±Π»ΠΎΠ½ΠΎΠ², ΡΠΊΠ°Π·Π°ΡΠ΅Π»ΠΈ ΠΈ Ρ. Π΄. ΠΡΠΈ ΠΏΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΡ Π½Π° C ΡΠ²Π»ΡΡΡΡΡ Π½Π°ΠΈΠ±ΠΎΠ»Π΅Π΅ ΡΠ°ΡΡΠΎ Π·Π°Π΄Π°Π²Π°Π΅ΠΌΡΠΌΠΈ Π²ΠΎΠΏΡΠΎΡΠ°ΠΌΠΈ Π½Π° ΡΠΎΠ±Π΅ΡΠ΅Π΄ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡΡ
, ΠΎΡ Π±Π°Π·ΠΎΠ²ΡΡ
Π΄ΠΎ ΠΏΡΠΎΠ΄Π²ΠΈΠ½ΡΡΡΡ
. ΡΡΠΎΠ²Π΅Π½Ρ.
Π’Π΅ΠΌΡ :
- Basic C ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΡ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΡ ΡΠΏΡΠ°Π²Π»Π΅Π½ΠΈΡ ΠΏΠΎ ΠΏΠΎΡΠΎΠΊΡ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΡ ΠΏΠ΅ΡΠ°ΡΠΈ Ρ ΡΠ·ΠΎΡΠΎΠΌ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΡ
- ΠΏΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΡ ΠΌΠ°ΡΡΠΈΠ²Ρ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΡ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΡ Π΄Π»Ρ ΡΠ°Π·Π²Π΅Π΄Π΅Π½ΠΈΠΉ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΡ ΠΏΠΎΡΡΠ°Π²ΠΊΠΈ
- . ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΡ
- . Union Programs
- File I/O Programs
- Date and Time Programs
- ΠΡΡΠ³ΠΈΠ΅ C ΠΏΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΡ
Β Β
ΠΡΠΈΠΌΠ΅ΡΡ C β ΠΎΡΠ½ΠΎΠ²Π½ΡΠ΅ ΠΏΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΡ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Hello World
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΠ΅ΡΠ°ΡΠΈ ΡΠΎΠ±ΡΡΠ²Π΅Π½Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΈΠΌΠ΅Π½ΠΈ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΠ΅ΡΠ°ΡΠΈ ΡΠ΅Π»ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠΈΡΠ»Π°, Π²Π²Π΅Π΄Π΅Π½Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°ΡΠ΅Π»Π΅ΠΌ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΡΠ»ΠΎΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ Π΄Π²ΡΡ ΡΠΈΡΠ΅Π»
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΡΠΎΠ²Π΅ΡΠΊΠΈ Π½Π°Π»ΠΈΡΠΈΡ Π§ΠΈΡΠ»ΠΎ ΡΠ²Π»ΡΠ΅ΡΡΡ ΠΏΡΠΎΡΡΡΠΌ ΠΈΠ»ΠΈ Π½Π΅Ρ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C Π΄Π»Ρ ΡΠΌΠ½ΠΎΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ Π΄Π²ΡΡ ΡΠΈΡΠ΅Π» Ρ ΠΏΠ»Π°Π²Π°ΡΡΠ΅ΠΉ Π·Π°ΠΏΡΡΠΎΠΉ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C Π΄Π»Ρ ΠΏΠ΅ΡΠ°ΡΠΈ Π·Π½Π°ΡΠ΅Π½ΠΈΡ ΡΠΈΠΌΠ²ΠΎΠ»Π° ASCII
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C Π΄Π»Ρ Π·Π°ΠΌΠ΅Π½Ρ Π΄Π²ΡΡ ΡΠΈΡΠ΅Π»
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C Π΄Π»Ρ Π²ΡΡΠΈΡΠ»Π΅Π½ΠΈΡ Π³ΡΠ°Π΄ΡΡΠΎΠ² Π€Π°ΡΠ΅Π½Π³Π΅ΠΉΡΠ° Π² Π³ΡΠ°Π΄ΡΡΠ°Ρ Π¦Π΅Π»ΡΡΠΈΡ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° C Π΄Π»Ρ Π½Π°Ρ ΠΎΠΆΠ΄Π΅Π½ΠΈΡ ΡΠ°Π·ΠΌΠ΅ΡΠ° int, float, double ΠΈ char
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° C Π΄Π»Ρ ΡΠ»ΠΎΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ Π΄Π²ΡΡ ΠΊΠΎΠΌΠΏΠ»Π΅ΠΊΡΠ½ΡΡ ΡΠΈΡΠ΅Π»
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° C Π΄Π»Ρ Π²ΡΠ²ΠΎΠ΄Π° ΠΏΡΠΎΡΡΡΡ ΡΠΈΡΠ΅Π» ΠΎΡ 1 Π΄ΠΎ N
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° C Π΄Π»Ρ Π½Π°Ρ ΠΎΠΆΠ΄Π΅Π½ΠΈΡ ΠΏΡΠΎΡΡΡΡ ΠΏΡΠΎΡΠ΅Π½ΡΠΎΠ²
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° C Π΄Π»Ρ Π½Π°Ρ ΠΎΠΆΠ΄Π΅Π½ΠΈΡ ΡΠ»ΠΎΠΆΠ½ΡΡ ΠΏΡΠΎΡΠ΅Π½ΡΠΎΠ²
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C Π΄Π»Ρ Π²ΡΡΠΈΡΠ»Π΅Π½ΠΈΡ ΠΏΠ»ΠΎΡΠ°Π΄ΠΈ ΠΈ ΠΏΠ΅ΡΠΈΠΌΠ΅ΡΡΠ° ΠΏΡΡΠΌΠΎΡΠ³ΠΎΠ»ΡΠ½ΠΈΠΊΠ°
ΠΠΎΠ΄ΡΠΎΠ±Π½Π΅Π΅ >>
ΠΡΠΈΠΌΠ΅ΡΡ Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C β ΠΏΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΡ ΡΠΏΡΠ°Π²Π»Π΅Π½ΠΈΡ ΠΏΠΎΡΠΎΠΊΠΎΠΌ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C Π΄Π»Ρ ΠΏΡΠΎΠ²Π΅ΡΠΊΠΈ ΡΠΎΠ³ΠΎ, ΡΠ²Π»ΡΠ΅ΡΡΡ Π»ΠΈ ΡΠΈΡΠ»ΠΎ ΠΏΠΎΠ»ΠΎΠΆΠΈΡΠ΅Π»ΡΠ½ΡΠΌ, ΠΎΡΡΠΈΡΠ°ΡΠ΅Π»ΡΠ½ΡΠΌ ΠΈΠ»ΠΈ ΡΠ°Π²Π½ΡΠΌ Π½ΡΠ»Ρ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C Π΄Π»Ρ ΠΏΡΠΎΠ²Π΅ΡΠΊΠΈ ΡΠ΅ΡΠ½ΠΎΡΡΠΈ ΡΠΈΡΠ»Π°
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C Π΄Π»Ρ ΠΏΡΠΎΠ²Π΅ΡΠΊΠΈ ΡΠΎΠ³ΠΎ, ΡΠ²Π»ΡΠ΅ΡΡΡ Π»ΠΈ ΡΠΈΠΌΠ²ΠΎΠ» Π³Π»Π°ΡΠ½ΡΠΌ ΠΈΠ»ΠΈ ΡΠΎΠ³Π»Π°ΡΠ½ΡΠΌ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C Π΄Π»Ρ ΠΏΠΎΠΈΡΠΊΠ° Π½Π°ΠΈΠ±ΠΎΠ»ΡΡΠ΅Π³ΠΎ ΡΠΈΡΠ»Π° ΡΡΠ΅Π΄ΠΈ ΡΡΠ΅Ρ ΡΠΈΡΠ΅Π»
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C Π΄Π»Ρ Π²ΡΡΠΈΡΠ»Π΅Π½ΠΈΡ ΡΡΠΌΠΌΡ Π½Π°ΡΡΡΠ°Π»ΡΠ½ΡΡ ΡΠΈΡΠ΅Π»
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΡΠΎΠ²Π΅ΡΠΊΠΈ Π²ΠΈΡΠΎΠΊΠΎΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ Π³ΠΎΠ΄Π°
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ Π½Π°Ρ ΠΎΠΆΠ΄Π΅Π½ΠΈΡ ΡΠ°ΠΊΡΠΎΡΠΈΠ°Π»Π° ΡΠΈΡΠ»Π°
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΡΠΎΠ·Π΄Π°Π½ΠΈΡ ΠΏΡΠΎΡΡΠΎΠ³ΠΎ ΠΊΠ°Π»ΡΠΊΡΠ»ΡΡΠΎΡΠ°
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΡΠΎΠ·Π΄Π°Π½ΠΈΡ ΡΠ°Π±Π»ΠΈΡΡ ΡΠΌΠ½ΠΎΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΠ΅ΡΠ°ΡΠΈ ΡΡΠ΄Π° Π€ΠΈΠ±ΠΎΠ½Π°ΡΡΠΈ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΠΎΠΈΡΠΊΠ° ΠΠΠ Π΄Π²ΡΡ ΡΠΈΡΠ΅Π»
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΡΠΎΠ²Π΅ΡΠΊΠΈ ΡΠΈΡΠ»Π° ΠΡΠΌΡΡΡΠΎΠ½Π³Π°
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΎΡΠΎΠ±ΡΠ°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ ΡΠΈΡΠ΅Π» ΠΡΠΌΡΡΡΠΎΠ½Π³Π° ΠΎΡ 1 Π΄ΠΎ 1000
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΎΡΠΎΠ±ΡΠ°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ ΡΠΈΡΠ»Π° ΠΡΠΌΡΡΡΠΎΠ½Π³Π° ΠΌΠ΅ΠΆΠ΄Ρ Π΄Π²ΡΠΌΡ ΠΈΠ½ΡΠ΅ΡΠ²Π°Π»Π°ΠΌΠΈ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΎΠ±ΡΠ°ΡΠ΅Π½ΠΈΡ ΡΠΈΡΠ»Π°
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΡΠΎΠ²Π΅ΡΠΊΠΈ ΡΠΎΠ³ΠΎ, ΡΠ²Π»ΡΠ΅ΡΡΡ Π»ΠΈ ΡΠΈΡΠ»ΠΎ ΠΏΠ°Π»ΠΈΠ½Π΄ΡΠΎΠΌΠΎΠΌ ΠΈΠ»ΠΈ Π½Π΅ΡΒ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΡΠΎΠ²Π΅ΡΠΊΠΈ ΡΠΎΠ³ΠΎ, ΡΠ²Π»ΡΠ΅ΡΡΡ Π»ΠΈ ΡΠΈΡΠ»ΠΎ ΠΏΡΠΎΡΡΡΠΌ ΠΈΠ»ΠΈ Π½Π΅Ρ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΎΡΠΎΠ±ΡΠ°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ ΠΏΡΠΎΡΡΡΡ ΡΠΈΡΠ΅Π» ΠΌΠ΅ΠΆΠ΄Ρ ΠΈΠ½ΡΠ΅ΡΠ²Π°Π»Π°ΠΌΠΈ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΡΠΎΠ²Π΅ΡΠΊΠΈ ΡΠΎΠ³ΠΎ, ΡΠ²Π»ΡΠ΅ΡΡΡ Π»ΠΈ Π²Π²Π΅Π΄Π΅Π½Π½ΠΎΠ΅ ΡΠΈΡΠ»ΠΎ Π½Π΅ΠΎΠ½ΠΎΠ²ΡΠΌ ΡΠΈΡΠ»ΠΎΠΌ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΠΎΠΈΡΠΊΠ° Π²ΡΠ΅Ρ Π΄Π΅Π»ΠΈΡΠ΅Π»Π΅ΠΉ Π½Π°ΡΡΡΠ°Π»ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠΈΡΠ»Π°
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΡΡΠΌΠΌΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΡΠΈΡΠ΅Π» Π€ΠΈΠ±ΠΎΠ½Π°ΡΡΠΈ Π² ΡΠ΅ΡΠ½ΡΡ ΠΈΠ½Π΄Π΅ΠΊΡΠ°Ρ Π΄ΠΎ N ΡΠ»Π΅ΠΌΠ΅Π½ΡΠΎΠ²
C ΠΡΠΈΠΌΠ΅ΡΡ β ΠΏΠ΅ΡΠ°ΡΡ ΡΠ°Π±Π»ΠΎΠ½ΠΎΠ² ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΡ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΠ΅ΡΠ°ΡΠΈ ΠΏΡΠΎΡΡΠΎΠΉ ΠΏΠΈΡΠ°ΠΌΠΈΠ΄Ρ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΠ΅ΡΠ°ΡΠΈ Π·Π°Π΄Π°Π½Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΡΠ΅ΡΠ³ΠΎΠ»ΡΠ½ΠΈΠΊΠ°
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΠ΅ΡΠ°ΡΠΈ 180 0 ΠΡΠ°ΡΠ΅Π½ΠΈΠ΅ ΠΏΡΠΎΡΡΠΎΠΉ ΠΏΠΈΡΠ°ΠΌΠΈΠ΄Ρ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΠ΅ΡΠ°ΡΠΈ ΠΏΠ΅ΡΠ΅Π²Π΅ΡΠ½ΡΡΠΎΠΉ ΠΏΠΈΡΠ°ΠΌΠΈΠ΄Ρ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΠ΅ΡΠ°ΡΠΈ ΡΠ°Π±Π»ΠΎΠ½Π° ΡΠΈΡΠ΅Π»
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΠ΅ΡΠ°ΡΠΈ ΡΠ°Π±Π»ΠΎΠ½Π° ΡΠΈΠΌΠ²ΠΎΠ»ΠΎΠ² Β
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΠ΅ΡΠ°ΡΠΈ Π½Π΅ΠΏΡΠ΅ΡΡΠ²Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠ°Π±Π»ΠΎΠ½Π° ΡΠΈΠΌΠ²ΠΎΠ»ΠΎΠ²
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΠ΅ΡΠ°ΡΠΈ ΠΏΠΈΡΠ°ΠΌΠΈΠ΄Ρ ΠΏΠΎΠ»ΠΎΠΉ Π·Π²Π΅Π·Π΄Ρ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΠ΅ΡΠ°ΡΠΈ ΠΏΠΈΡΠ°ΠΌΠΈΠ΄Ρ ΠΏΠ΅ΡΠ΅Π²Π΅ΡΠ½ΡΡΠΎΠΉ ΠΏΠΎΠ»ΠΎΠΉ Π·Π²Π΅Π·Π΄Ρ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΠ΅ΡΠ°ΡΠΈ ΠΠΎΠ»Π°Ρ Π·Π²Π΅Π·Π΄ΡΠ°ΡΠ°Ρ ΠΏΠΈΡΠ°ΠΌΠΈΠ΄Π° Π² ΡΠΎΡΠΌΠ΅ ΡΠΎΠΌΠ±Π°
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΠ΅ΡΠ°ΡΠΈ ΠΏΠΈΡΠ°ΠΌΠΈΠ΄Ρ Π² ΡΠΎΡΠΌΠ΅ ΠΏΠΎΠ»Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠΎΠΌΠ±Π°
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΠ΅ΡΠ°ΡΠΈ ΡΡΠ΅ΡΠ³ΠΎΠ»ΡΠ½ΠΎΠΉ ΠΏΠΈΡΠ°ΠΌΠΈΠ΄Ρ ΠΏΠΎ ΠΎΠ±ΡΠ°Π·ΡΡ ΠΠ°ΡΠΊΠ°Π»Ρ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΠ΅ΡΠ°ΡΠΈ ΡΡΠ΅ΡΠ³ΠΎΠ»ΡΠ½ΠΎΠΉ ΠΏΠΈΡΠ°ΠΌΠΈΠ΄Ρ ΠΏΠΎ ΠΎΠ±ΡΠ°Π·ΡΡ Π€Π»ΠΎΠΉΠ΄Π°
- C ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π΄Π»Ρ ΠΏΠ΅ΡΠ°ΡΠΈ ΠΏΠ΅ΡΠ΅Π²Π΅ΡΠ½ΡΡΠΎΠ³ΠΎ ΡΠ·ΠΎΡΠ° Π€Π»ΠΎΠΉΠ΄Π° Π’ΡΠ΅ΡΠ³ΠΎΠ»ΡΠ½ΠΈΠΊ ΠΠΈΡΠ°ΠΌΠΈΠ΄Π°Β
ΠΠΎΠ΄ΡΠΎΠ±Π½Π΅Π΅ >>
C ΠΡΠΈΠΌΠ΅ΡΡ β Π€ΡΠ½ΠΊΡΠΈΠΈ ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΡ
- C ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π΄Π»Ρ ΠΏΡΠΎΠ²Π΅ΡΠΊΠΈ ΠΏΡΠΎΡΡΠΎΠ³ΠΎ ΡΠΈΡΠ»Π° ΠΏΡΡΠ΅ΠΌ ΡΠΎΠ·Π΄Π°Π½ΠΈΡ ΡΡΠ½ΠΊΡΠΈΠΈΒ
- C ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π΄Π»Ρ ΠΎΡΠΎΠ±ΡΠ°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ Π΄Π²ΡΡ ΠΏΡΠΎΡΡΡΡ ΡΠΈΡΠ΅Π» ΠΌΠ΅ΠΆΠ΄Ρ ΠΈΠ½ΡΠ΅ΡΠ²Π°Π»Π°ΠΌΠΈ ΠΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ ΡΡΠ½ΠΊΡΠΈΠΉΒ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C Π΄Π»Ρ ΠΏΠΎΠΈΡΠΊΠ° Π²ΡΠ΅Ρ ΠΊΠΎΡΠ½Π΅ΠΉ ΠΊΠ²Π°Π΄ΡΠ°ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΡΠ°Π²Π½Π΅Π½ΠΈΡ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C Π΄Π»Ρ ΠΏΡΠΎΠ²Π΅ΡΠΊΠΈ Π²ΠΎΠ·ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎΡΡΠΈ Π²ΡΡΠ°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ ΡΠΈΡΠ»Π° Π² Π²ΠΈΠ΄Π΅ ΡΡΠΌΠΌΡ Π΄Π²ΡΡ ΠΏΡΠΎΡΡΡΡ ΡΠΈΡΠ΅Π»
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C Π΄Π»Ρ Π½Π°Ρ ΠΎΠΆΠ΄Π΅Π½ΠΈΡ ΡΡΠΌΠΌΡ Π½Π°ΡΡΡΠ°Π»ΡΠ½ΡΡ ΡΠΈΡΠ΅Π» Ρ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ΠΌ ΡΠ΅ΠΊΡΡΡΠΈΠΈΒ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ Π²ΡΡΠΈΡΠ»Π΅Π½ΠΈΡ ΡΠ°ΠΊΡΠΎΡΠΈΠ°Π»Π° ΡΠΈΡΠ»Π° Ρ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ΠΌ ΡΠ΅ΠΊΡΡΡΠΈΠΈ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ Π½Π°Ρ ΠΎΠΆΠ΄Π΅Π½ΠΈΡ ΠΠΠ Ρ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ΠΌ ΡΠ΅ΠΊΡΡΡΠΈΠΈ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΎΠ±ΡΠ°ΡΠ΅Π½ΠΈΡ ΡΡΠ΅ΠΊΠ° Ρ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ΠΌ ΡΠ΅ΠΊΡΡΡΠΈΠΈ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΠ΅ΡΠ°ΡΠΈ Π΄Π²ΡΠΌΠ΅ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΌΠ°ΡΡΠΈΠ²Π°
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΠΎΠΈΡΠΊΠ° Π½Π°ΠΈΠ±ΠΎΠ»ΡΡΠ΅Π³ΠΎ ΡΠ»Π΅ΠΌΠ΅Π½ΡΠ° Π² ΠΌΠ°ΡΡΠΈΠ²Π΅
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΠΎΠΈΡΠΊΠ° ΠΌΠ°ΠΊΡΠΈΠΌΡΠΌΠ° ΠΈ ΠΌΠΈΠ½ΠΈΠΌΡΠΌΠ° Π² ΠΌΠ°ΡΡΠΈΠ²Π΅
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΠΎΠΈΡΠΊΠ° ΡΠ»Π΅ΠΌΠ΅Π½ΡΠ° Π² ΠΌΠ°ΡΡΠΈΠ²Π΅ (Π΄Π²ΠΎΠΈΡΠ½ΡΠΉ ΠΏΠΎΠΈΡΠΊ)
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ Π²ΡΡΠΈΡΠ»Π΅Π½ΠΈΡ ΡΡΠ΅Π΄Π½Π΅Π³ΠΎ Π·Π½Π°ΡΠ΅Π½ΠΈΡ Π²ΡΠ΅Ρ ΡΠ»Π΅ΠΌΠ΅Π½ΡΠΎΠ², ΠΏΡΠΈΡΡΡΡΡΠ²ΡΡΡΠΈΡ Π² ΠΌΠ°ΡΡΠΈΠ²Π΅Β
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΡΠΎΡΡΠΈΡΠΎΠ²ΠΊΠΈ ΠΌΠ°ΡΡΠΈΠ²Π° Ρ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ΠΌ ΡΠΎΡΡΠΈΡΠΎΠ²ΠΊΠΈ ΠΏΡΠ·ΡΡΡΠΊΠΎΠΌ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΡΠΎΡΡΠΈΡΠΎΠ²ΠΊΠΈ ΠΌΠ°ΡΡΠΈΠ²Π° Ρ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ΠΌ ΡΠΎΡΡΠΈΡΠΎΠ²ΠΊΠΈ ΡΠ»ΠΈΡΠ½ΠΈΠ΅ΠΌ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΡΠΎΡΡΠΈΡΠΎΠ²ΠΊΠΈ ΠΌΠ°ΡΡΠΈΠ²Π° Ρ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ΠΌ ΡΠΎΡΡΠΈΡΠΎΠ²ΠΊΠΈ Π²ΡΠ±ΠΎΡΠΎΠΌΒ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΡΠΎΡΡΠΈΡΠΎΠ²ΠΊΠΈ ΠΌΠ°ΡΡΠΈΠ²Π° Ρ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ΠΌ ΡΠΎΡΡΠΈΡΠΎΠ²ΠΊΠΈ Π²ΡΡΠ°Π²ΠΊΠ°ΠΌΠΈ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΡΠΎΡΡΠΈΡΠΎΠ²ΠΊΠΈ ΡΠ»Π΅ΠΌΠ΅Π½ΡΠΎΠ² ΠΌΠ°ΡΡΠΈΠ²Π° Π² ΠΏΠΎΡΡΠ΄ΠΊΠ΅ ΡΠ±ΡΠ²Π°Π½ΠΈΡ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΡΠΎΡΡΠΈΡΠΎΠ²ΠΊΠΈ ΡΠ»Π΅ΠΌΠ΅Π½ΡΠΎΠ² ΠΌΠ°ΡΡΠΈΠ²Π° Π² ΠΏΠΎΡΡΠ΄ΠΊΠ΅ Π²ΠΎΠ·ΡΠ°ΡΡΠ°Π½ΠΈΡ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΡΠ΄Π°Π»Π΅Π½ΠΈΡ ΠΏΠΎΠ²ΡΠΎΡΡΡΡΠΈΡ ΡΡ ΡΠ»Π΅ΠΌΠ΅Π½ΡΠΎΠ² ΠΈΠ· ΠΎΡΡΠΎΡΡΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΌΠ°ΡΡΠΈΠ²Π°
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΡΠ»ΠΈΡΠ½ΠΈΡ Π΄Π²ΡΡ ΠΌΠ°ΡΡΠΈΠ²ΠΎΠ²
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΡΠ΄Π°Π»Π΅Π½ΠΈΡ Π²ΡΠ΅Ρ Π²Ρ ΠΎΠΆΠ΄Π΅Π½ΠΈΠΉ ΡΠ»Π΅ΠΌΠ΅Π½ΡΠ° Π² ΠΌΠ°ΡΡΠΈΠ²Π΅
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΠΎΠΈΡΠΊΠ° ΠΎΠ±ΡΠΈΡ ΡΠ»Π΅ΠΌΠ΅Π½ΡΠΎΠ² ΠΌΠ°ΡΡΠΈΠ²Π°
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΊΠΎΠΏΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ Π²ΡΠ΅Ρ ΡΠ»Π΅ΠΌΠ΅Π½ΡΠΎΠ² ΠΎΠ΄Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΌΠ°ΡΡΠΈΠ²Π° Π² Π΄ΡΡΠ³ΠΎΠΉ ΠΌΠ°ΡΡΠΈΠ²
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C ΠΠ»Ρ Π²ΡΠ°ΡΠ΅Π½ΠΈΡ ΠΌΠ°ΡΡΠΈΠ²Π°
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΡΠΎΡΡΠΈΡΠΎΠ²ΠΊΠΈ Π΄Π²ΡΠΌΠ΅ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΌΠ°ΡΡΠΈΠ²Π° ΠΏΠΎ ΡΡΡΠΎΠΊΠ°ΠΌ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΡΠΎΠ²Π΅ΡΠΊΠΈ ΡΠ°Π²Π΅Π½ΡΡΠ²Π° Π΄Π²ΡΡ ΠΌΠ°ΡΡΠΈΡ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΠΎΠΈΡΠΊΠ° ΡΡΠ°Π½ΡΠΏΠΎΠ½ΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΠΎΠΈΡΠΊΠ° ΠΎΠΏΡΠ΅Π΄Π΅Π»ΠΈΡΠ΅Π»Ρ ΠΌΠ°ΡΡΠΈΡΡ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΠΎΠΈΡΠΊΠ° Π½ΠΎΡΠΌΠ°Π»ΠΈ ΠΈ ΡΡΠ°ΡΡΠΈΡΠΎΠ²ΠΊΠΈ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΡΠ»ΠΎΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ Π΄Π²ΡΡ ΠΌΠ°ΡΡΠΈΡ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΡΠΌΠ½ΠΎΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ Π΄Π²ΡΡ ΠΌΠ°ΡΡΠΈΡ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΠ΅ΡΠ°ΡΠΈ Π³ΡΠ°Π½ΠΈΡΠ½ΡΡ ΡΠ»Π΅ΠΌΠ΅Π½ΡΠΎΠ² ΠΌΠ°ΡΡΠΈΡΡ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ Π²ΡΠ°ΡΠ΅Π½ΠΈΡ ΡΠ»Π΅ΠΌΠ΅Π½ΡΠΎΠ² ΠΌΠ°ΡΡΠΈΡΡ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΡΡΠΈΡΠ»Π΅Π½ΠΈΠ΅ ΡΡΠΌΠΌΡ Π΄ΠΈΠ°Π³ΠΎΠ½Π°Π»Π΅ΠΉ ΠΌΠ°ΡΡΠΈΡΡ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C Π΄Π»Ρ Π·Π°ΠΌΠ΅Π½Ρ ΡΠ»Π΅ΠΌΠ΅Π½ΡΠΎΠ² ΠΏΠ΅ΡΠ²ΠΎΠ³ΠΎ ΠΈ ΠΏΠΎΡΠ»Π΅Π΄Π½Π΅Π³ΠΎ ΡΠ»Π΅ΠΌΠ΅Π½ΡΠΎΠ² Π² ΠΌΠ°ΡΡΠΈΡΠ΅ Π² ΡΡΡΠΎΠΊΠ°Ρ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C Π΄Π»Ρ Π·Π°ΠΌΠ΅Π½Ρ ΡΠ»Π΅ΠΌΠ΅Π½ΡΠΎΠ² ΠΏΠ΅ΡΠ²ΠΎΠ³ΠΎ ΠΈ ΠΏΠΎΡΠ»Π΅Π΄Π½Π΅Π³ΠΎ ΡΠ»Π΅ΠΌΠ΅Π½ΡΠΎΠ² Π² ΠΌΠ°ΡΡΠΈΡΠ΅ Π² ΡΡΠΎΠ»Π±ΡΠ°Ρ
ΠΠΎΠ΄ΡΠΎΠ±Π½Π΅Π΅ >>
ΠΡΠΈΠΌΠ΅ΡΡ Π½Π° C β ΠΏΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΡ Π΄Π»Ρ ΡΠ°Π±ΠΎΡΡ ΡΠΎ ΡΡΡΠΎΠΊΠ°ΠΌΠΈ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° C Π΄Π»Ρ ΡΠ»ΠΎΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ ΠΈΠ»ΠΈ ΠΎΠ±ΡΠ΅Π΄ΠΈΠ½Π΅Π½ΠΈΡ Π΄Π²ΡΡ ΡΡΡΠΎΠΊ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° C Π΄Π»Ρ Π΄ΠΎΠ±Π°Π²Π»Π΅Π½ΠΈΡ Π΄Π²ΡΡ Π΄Π²ΠΎΠΈΡΠ½ΡΡ ΡΡΡΠΎΠΊ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C Π΄Π»Ρ ΠΏΡΠΎΠ²Π΅ΡΠΊΠΈ ΡΠΎΠ³ΠΎ, ΡΠ²Π»ΡΠ΅ΡΡΡ Π»ΠΈ ΡΡΡΠΎΠΊΠ° ΠΏΠ°Π»ΠΈΠ½Π΄ΡΠΎΠΌΠΎΠΌ ΠΈΠ»ΠΈ Π½Π΅Ρ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C Π΄Π»Ρ ΠΎΠ±ΡΠ°ΡΠ΅Π½ΠΈΡ ΠΌΠ°ΡΡΠΈΠ²Π° ΠΈΠ»ΠΈ ΡΡΡΠΎΠΊΠΈ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C Π΄Π»Ρ ΠΎΠ±ΡΠ°ΡΠ΅Π½ΠΈΡ ΡΡΡΠΎΠΊΠΈ Ρ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ΠΌ ΡΠ΅ΠΊΡΡΡΠΈΠΈ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C Π΄Π»Ρ ΠΎΠΏΡΠ΅Π΄Π΅Π»Π΅Π½ΠΈΡ Π΄Π»ΠΈΠ½Ρ ΡΡΡΠΎΠΊΠΈ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΡΠΎΡΡΠΈΡΠΎΠ²ΠΊΠΈ ΡΡΡΠΎΠΊΠΈ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΡΠΎΠ²Π΅ΡΠΊΠΈ ΡΡΡΠΎΠΊΠΈ Pangram
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΠ΅ΡΠ°ΡΠΈ ΠΏΠ΅ΡΠ²ΠΎΠΉ Π±ΡΠΊΠ²Ρ ΠΊΠ°ΠΆΠ΄ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠ»ΠΎΠ²Π°
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΎΠΏΡΠ΅Π΄Π΅Π»Π΅Π½ΠΈΡ ΠΊΠΎΠ΄ΠΎΠ²ΠΎΠΉ ΡΠΎΡΠΊΠΈ Unicode Π² Π·Π°Π΄Π°Π½Π½ΠΎΠΌ ΠΈΠ½Π΄Π΅ΠΊΡΠ΅
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΡΠ΄Π°Π»Π΅Π½ΠΈΡ ΠΈΠ½ΡΠ΅ΡΠ»ΠΈΠ½ΡΡΠΆΠ° ΠΡΠ»ΠΈ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C Π΄Π»Ρ ΡΡΠ°Π²Π½Π΅Π½ΠΈΡ Π΄Π²ΡΡ ΡΡΡΠΎΠΊ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C Π΄Π»Ρ Π»Π΅ΠΊΡΠΈΠΊΠΎΠ³ΡΠ°ΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠ³ΠΎ ΡΡΠ°Π²Π½Π΅Π½ΠΈΡ Π΄Π²ΡΡ ΡΡΡΠΎΠΊ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C Π΄Π»Ρ Π²ΡΡΠ°Π²ΠΊΠΈ ΡΡΡΠΎΠΊΠΈ Π² Π΄ΡΡΠ³ΡΡ ΡΡΡΠΎΠΊΡ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C Π΄Π»Ρ ΡΠ°Π·Π΄Π΅Π»Π΅Π½ΠΈΡ ΡΡΡΠΎΠΊΠΈ Π½Π° Π½Π΅ΡΠΊΠΎΠ»ΡΠΊΠΎ ΠΏΠΎΠ΄ΡΡΡΠΎΠΊ
ΠΠΎΠ΄ΡΠΎΠ±Π½Π΅Π΅ >>
ΠΡΠΈΠΌΠ΅ΡΡ Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C β ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΡ ΠΏΡΠ΅ΠΎΠ±ΡΠ°Π·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C Π΄Π»Ρ ΠΏΡΠ΅ΠΎΠ±ΡΠ°Π·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ Π»ΠΎΠ³ΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠ³ΠΎ Π·Π½Π°ΡΠ΅Π½ΠΈΡ Π² ΡΡΡΠΎΠΊΡ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C Π΄Π»Ρ ΠΏΡΠ΅ΠΎΠ±ΡΠ°Π·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΡΠΈΡΠ»Π° Ρ ΠΏΠ»Π°Π²Π°ΡΡΠ΅ΠΉ Π·Π°ΠΏΡΡΠΎΠΉ Π² ΡΡΡΠΎΠΊΡ Long Conversion
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΡΠ΅ΠΎΠ±ΡΠ°Π·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ Long Π² String
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΡΠ΅ΠΎΠ±ΡΠ°Π·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ Int Π² Char
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΡΠ΅ΠΎΠ±ΡΠ°Π·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ Char Π² Int
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΡΠ΅ΠΎΠ±ΡΠ°Π·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ Octal Π² Decimal
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΡΠ΅ΠΎΠ±ΡΠ°Π·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ Π΄Π΅ΡΡΡΠΈΡΠ½ΡΡ ΡΠΈΡΠ΅Π» Π² Π²ΠΎΡΡΠΌΠ΅ΡΠΈΡΠ½ΡΠ΅
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΡΠ΅ΠΎΠ±ΡΠ°Π·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΡΠ΅ΡΡΠ½Π°Π΄ΡΠ°ΡΠ΅ΡΠΈΡΠ½ΡΡ ΡΠΈΡΠ΅Π» Π² Π΄Π΅ΡΡΡΠΈΡΠ½ΡΠ΅
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΡΠ΅ΠΎΠ±ΡΠ°Π·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ Π΄Π΅ΡΡΡΠΈΡΠ½ΡΡ ΡΠΈΡΠ΅Π» Π² ΡΠ΅ΡΡΠ½Π°Π΄ΡΠ°ΡΠ΅ΡΠΈΡΠ½ΡΠ΅
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΡΠ΅ΠΎΠ±ΡΠ°Π·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ Π΄Π΅ΡΡΡΠΈΡΠ½ΡΡ ΡΠΈΡΠ΅Π» Π² Π΄Π²ΠΎΠΈΡΠ½ΡΠ΅
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° ΠΏΡΠ΅ΠΎΠ±ΡΠ°Π·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ Π΄Π²ΠΎΠΈΡΠ½ΡΡ ΡΠΈΡΠ΅Π» Π² Π΄Π΅ΡΡΡΠΈΡΠ½ΡΠ΅ >
ΠΡΠΈΠΌΠ΅ΡΡ C β ΠΏΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΡ ΡΠΊΠ°Π·Π°ΡΠ΅Π»Π΅ΠΉ
- ΠΠ°ΠΊ Π²Π΅ΡΠ½ΡΡΡ ΡΠΊΠ°Π·Π°ΡΠ΅Π»Ρ ΠΈΠ· ΡΡΠ½ΠΊΡΠΈΠΈ Π² C
- ΠΠ°ΠΊ ΠΎΠ±ΡΡΠ²ΠΈΡΡ Π΄Π²ΡΠΌΠ΅ΡΠ½ΡΠΉ ΠΌΠ°ΡΡΠΈΠ² ΡΠΊΠ°Π·Π°ΡΠ΅Π»Π΅ΠΉ Π² C?
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΠΎΠΈΡΠΊΠ° Π½Π°ΠΈΠ±ΠΎΠ»ΡΡΠ΅Π³ΠΎ ΡΠ»Π΅ΠΌΠ΅Π½ΡΠ° Π² ΠΌΠ°ΡΡΠΈΠ²Π΅ Ρ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ΠΌ ΡΠΊΠ°Π·Π°ΡΠ΅Π»Π΅ΠΉ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ Π·Π°ΠΌΠ΅Π½Ρ Π΄Π²ΡΡ ΡΠΈΡΠ΅Π»
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΡΠΎΡΡΠΈΡΠΎΠ²ΠΊΠΈ ΠΌΠ°ΡΡΠΈΠ²Π° Ρ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ΠΌ ΡΠΊΠ°Π·Π°ΡΠ΅Π»Π΅ΠΉ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΡΠΎΡΡΠΈΡΠΎΠ²ΠΊΠΈ Π΄Π²ΡΠΌΠ΅ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΌΠ°ΡΡΠΈΠ²Π° ΡΡΡΠΎΠΊ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΡΠΎΠ²Π΅ΡΠΊΠΈ Π‘ΡΡΠΎΠΊΠ° β ΡΡΠΎ ΠΏΠ°Π»ΠΈΠ½Π΄ΡΠΎΠΌ Ρ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ΠΌ ΡΠΊΠ°Π·Π°ΡΠ΅Π»Π΅ΠΉ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C Π΄Π»Ρ ΡΠΎΠ·Π΄Π°Π½ΠΈΡ ΠΊΠΎΠΏΠΈΠΈ ΠΎΠ΄Π½ΠΎΡΠ²ΡΠ·Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠΏΠΈΡΠΊΠ° Ρ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ΠΌ ΡΠ΅ΠΊΡΡΡΠΈΠΈ
ΠΡΠΈΠΌΠ΅ΡΡ Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C β ΠΏΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΡ ΡΡΡΡΠΊΡΡΡ ΠΈ ΠΎΠ±ΡΠ΅Π΄ΠΈΠ½Π΅Π½ΠΈΠΉ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C Π΄Π»Ρ Ρ ΡΠ°Π½Π΅Π½ΠΈΡ ΠΈΠ½ΡΠΎΡΠΌΠ°ΡΠΈΠΈ ΡΡΠ°ΡΠΈΡ ΡΡ Ρ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ΠΌ ΡΡΡΡΠΊΡΡΡΡ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C Π΄Π»Ρ Ρ ΡΠ°Π½Π΅Π½ΠΈΡ Π·Π°ΠΏΠΈΡΠ΅ΠΉ ΡΡΠ°ΡΠΈΡ ΡΡ Π² Π²ΠΈΠ΄Π΅ ΡΡΡΡΠΊΡΡΡ ΠΈ ΡΠΎΡΡΠΈΡΠΎΠ²ΠΊΠΈ ΠΈΡ ΠΏΠΎ ΠΈΠΌΠ΅Π½ΠΈ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C Π΄Π»Ρ ΡΠ»ΠΎΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ N ΡΠ°ΡΡΡΠΎΡΠ½ΠΈΠΉ, Π·Π°Π΄Π°Π½Π½ΡΡ Π² ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΠ΅ Π΄ΡΠΉΠΌ-ΡΡΡΡ Ρ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ΠΌ ΡΡΡΡΠΊΡΡΡ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C Π΄Π»Ρ ΡΠ»ΠΎΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ Π΄Π²ΡΡ ΠΊΠΎΠΌΠΏΠ»Π΅ΠΊΡΠ½ΡΡ ΡΠΈΡΠ΅Π» ΠΏΡΡΠ΅ΠΌ ΠΏΠ΅ΡΠ΅Π΄Π°ΡΠΈ ΡΡΡΡΠΊΡΡΡΡ Π² ΡΡΠ½ΠΊΡΠΈΡ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C Π΄Π»Ρ Ρ ΡΠ°Π½Π΅Π½ΠΈΡ Π·Π°ΠΏΠΈΡΠ΅ΠΉ ΡΡΠ°ΡΠΈΡ ΡΡ Π² Π²ΠΈΠ΄Π΅ ΡΡΡΡΠΊΡΡΡ ΠΈ ΡΠΎΡΡΠΈΡΠΎΠ²ΠΊΠΈ ΠΈΡ ΠΏΠΎ Π²ΠΎΠ·ΡΠ°ΡΡΡ ΠΈΠ»ΠΈ ΠΈΠ΄Π΅Π½ΡΠΈΡΠΈΠΊΠ°ΡΠΎΡΡ
- Π§ΡΠ΅Π½ΠΈΠ΅/Π·Π°ΠΏΠΈΡΡ ΡΡΡΡΠΊΡΡΡΡ Π² ΡΠ°ΠΉΠ» Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ CΒ
- Π§Π»Π΅Π½Ρ Π³ΠΈΠ±ΠΊΠΎΠ³ΠΎ ΠΌΠ°ΡΡΠΈΠ²Π° Π² ΡΡΡΡΠΊΡΡΡΠ΅ Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C
ΠΡΠΈΠΌΠ΅ΡΡ C β ΠΏΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΡ Π²Π²ΠΎΠ΄Π°-Π²ΡΠ²ΠΎΠ΄Π° Π² ΡΠ°ΠΉΠ»
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΡΠΎΠ·Π΄Π°Π½ΠΈΡ Π²ΡΠ΅ΠΌΠ΅Π½Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠ°ΠΉΠ»Π°
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΡΡΠ΅Π½ΠΈΡ/Π·Π°ΠΏΠΈΡΠΈ ΡΡΡΡΠΊΡΡΡΡ Π² ΡΠ°ΠΉΠ»
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΠ΅ΡΠ΅ΠΈΠΌΠ΅Π½ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΡΠ°ΠΉΠ»Π°
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΡΠΎΠ·Π΄Π°Π½ΠΈΡ ΡΠ°ΠΉΠ»Π° ΡΠΎΠ»ΡΠΊΠΎ Π΄Π»Ρ ΡΡΠ΅Π½ΠΈΡ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΡΡΠ°Π²Π½Π΅Π½ΠΈΡ Π΄Π²ΡΡ ΡΠ°ΠΉΠ»ΠΎΠ² ΠΈ ΡΠΎΡΡΠ°Π²Π»Π΅Π½ΠΈΡ ΠΎΡΡΠ΅ΡΠ° Mismatches
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΊΠΎΠΏΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΠΎΠ΄Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠ°ΠΉΠ»Π° Π² Π΄ΡΡΠ³ΠΎΠΉ ΡΠ°ΠΉΠ»
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΠ΅ΡΠ°ΡΠΈ Π²ΡΠ΅Ρ ΡΠ°Π±Π»ΠΎΠ½ΠΎΠ², ΡΠΎΠΎΡΠ²Π΅ΡΡΡΠ²ΡΡΡΠΈΡ Π·Π°Π΄Π°Π½Π½ΠΎΠΌΡ ΡΠ°Π±Π»ΠΎΠ½Ρ ΠΈΠ· ΡΠ°ΠΉΠ»Π°
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ Π΄ΠΎΠ±Π°Π²Π»Π΅Π½ΠΈΡ ΡΠΎΠ΄Π΅ΡΠΆΠΈΠΌΠΎΠ³ΠΎ ΠΎΠ΄Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠ΅ΠΊΡΡΠΎΠ²ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠ°ΠΉΠ»Π° Π² Π΄ΡΡΠ³ΠΎΠΉ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΡΡΠ΅Π½ΠΈΡ ΡΠΎΠ΄Π΅ΡΠΆΠΈΠΌΠΎΠ³ΠΎ ΠΈΠ· ΠΠ΄ΠΈΠ½ ΡΠ°ΠΉΠ» ΠΈ Π·Π°ΠΏΠΈΡΠ°ΡΡ Π΅Π³ΠΎ Π² Π΄ΡΡΠ³ΠΎΠΉ ΡΠ°ΠΉΠ»
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΡΡΠ΅Π½ΠΈΡ ΠΈ ΠΏΠ΅ΡΠ°ΡΠΈ Π²ΡΠ΅Ρ ΡΠ°ΠΉΠ»ΠΎΠ² ΠΈΠ· Zip-ΡΠ°ΠΉΠ»Π°Β
ΠΡΠΈΠΌΠ΅ΡΡ C β ΠΏΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΡ Π΄Π°ΡΡ ΠΈ Π²ΡΠ΅ΠΌΠ΅Π½ΠΈ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΡΠΎΡΠΌΠ°ΡΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ Π²ΡΠ΅ΠΌΠ΅Π½ΠΈ Π² ΡΠΎΡΠΌΠ°ΡΠ΅ AM-PMΒ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΠ΅ΡΠ°ΡΠΈ ΡΠΈΡΡΠΎΠ²ΡΡ ΡΠ°ΡΠΎΠ² Ρ ΡΠ΅ΠΊΡΡΠΈΠΌ Π²ΡΠ΅ΠΌΠ΅Π½Π΅ΠΌ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C Π΄Π»Ρ ΠΎΡΠΎΠ±ΡΠ°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ Π΄Π°Ρ ΠΊΠ°Π»Π΅Π½Π΄Π°ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ Π³ΠΎΠ΄Π° Π² ΡΠ°Π·Π»ΠΈΡΠ½ΡΡ ΡΠΎΡΠΌΠ°ΡΠ°Ρ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C Π΄Π»Ρ ΠΎΡΠΎΠ±ΡΠ°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ ΡΠ΅ΠΊΡΡΠ΅ΠΉ Π΄Π°ΡΡ ΠΈ Π²ΡΠ΅ΠΌΠ΅Π½ΠΈ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C Π΄Π»Ρ ΠΌΠ°ΠΊΡΠΈΠΌΠΈΠ·Π°ΡΠΈΠΈ Π²ΡΠ΅ΠΌΠ΅Π½ΠΈ ΠΏΡΡΠ΅ΠΌ Π·Π°ΠΌΠ΅Π½Ρ ‘_’ Π² Π·Π°Π΄Π°Π½Π½ΠΎΠΌ 24-ΡΠ°ΡΠΎΠ²ΠΎΠΌ ΡΠΎΡΠΌΠ°ΡΠ΅ Π²ΡΠ΅ΠΌΠ΅Π½ΠΈ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C Π΄Π»Ρ ΠΏΡΠ΅ΠΎΠ±ΡΠ°Π·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΠΌΠ΅ΡΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΡΠ΅ΠΌΡ Π΄ΠΎ 9 ΠΏΠΎ ΠΡΠΈΠ½Π²ΠΈΡΡ0010
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C Π΄Π»Ρ ΠΏΡΠ΅ΠΎΠ±ΡΠ°Π·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΡΠ°ΡΠΎΠ² Π² ΠΌΠΈΠ½ΡΡΡ ΠΈ ΡΠ΅ΠΊΡΠ½Π΄Ρ
ΠΡΠΈΠΌΠ΅ΡΡ Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C.
ΠΡΡΠ³ΠΈΠ΅ ΠΏΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΡ Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C Π΄Π»Ρ ΠΎΡΠΎΠ±ΡΠ°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ ΠΈΡΠΊΠ»ΡΡΠ΅Π½ΠΈΠΉ Π²ΡΠ΅ΠΌΠ΅Π½ΠΈ Π²ΡΠΏΠΎΠ»Π½Π΅Π½ΠΈΡΒ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C Π΄Π»Ρ ΠΎΡΠΎΠ±ΡΠ°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ ΡΠΈΠΏΠΎΠ² ΠΎΡΠΈΠ±ΠΎΠΊΒ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C Π΄Π»Ρ ΠΎΡΠΎΠ±ΡΠ°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ ΠΊΠΎΠ΄Π° ΠΎΡΠΈΠ±ΠΊΠΈ CΒ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π΄Π»Ρ Π½Π°Ρ ΠΎΠΆΠ΄Π΅Π½ΠΈΡ ΡΠ°ΡΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΈ ΠΎΡΡΠ°ΡΠΊΠ°Β
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C Π΄Π»Ρ ΠΏΠΎΠΈΡΠΊΠ° ΠΈΠ½ΠΈΡΠΈΠ°Π»ΠΎΠ² ΠΈΠΌΠ΅Π½ΠΈΒ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C Π΄Π»Ρ ΡΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΠΊΡΡΠ³Π° Π² Π³ΡΠ°ΡΠΈΠΊΠ΅
- ΠΠ΅ΡΠ°ΡΡ ΠΈΡΡ ΠΎΠ΄Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΊΠΎΠ΄Π° ΡΠ°ΠΌΠΎΠΉ ΠΏΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΡ Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C
ΠΠΎΠ΄ΡΠΎΠ±Π½Π΅Π΅ >>
ΠΠ°Π»Π΅Π΅
ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Hello World
Π‘ΡΠ°ΡΡΠΈ ΠΏΠΎ ΡΠ΅ΠΌΠ΅
Π£Π»ΡΡΡΠΈΡΠ΅ ΡΠ²ΠΎΠΈ Π½Π°Π²ΡΠΊΠΈ ΠΊΠΎΠ΄ΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ Π½Π° ΠΏΡΠ°ΠΊΡΠΈΠΊΠ΅
ΠΡ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΡΠ΅ΠΌ ΡΠ°ΠΉΠ»Ρ cookie, ΡΡΠΎΠ±Ρ ΠΎΠ±Π΅ΡΠΏΠ΅ΡΠΈΡΡ Π²Π°ΠΌ ΠΌΠ°ΠΊΡΠΈΠΌΠ°Π»ΡΠ½ΠΎΠ΅ ΡΠ΄ΠΎΠ±ΡΡΠ²ΠΎ ΠΏΡΠΎΡΠΌΠΎΡΡΠ° Π½Π°ΡΠ΅Π³ΠΎ Π²Π΅Π±-ΡΠ°ΠΉΡΠ°. ΠΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΡΡ Π½Π°Ρ ΡΠ°ΠΉΡ, Π²Ρ ΠΏΠΎΠ΄ΡΠ²Π΅ΡΠΆΠ΄Π°Π΅ΡΠ΅, ΡΡΠΎ Π²Ρ ΠΏΡΠΎΡΠΈΡΠ°Π»ΠΈ ΠΈ ΠΏΠΎΠ½ΡΠ»ΠΈ Π½Π°ΡΠΈ ΠΠΎΠ»ΠΈΡΠΈΠΊΠ° ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΡΠ°ΠΉΠ»ΠΎΠ² cookie & ΠΠΎΠ»ΠΈΡΠΈΠΊΠ° ΠΊΠΎΠ½ΡΠΈΠ΄Π΅Π½ΡΠΈΠ°Π»ΡΠ½ΠΎΡΡΠΈ
ΠΠ°ΡΠ½ΠΈΡΠ΅ ΡΠ²ΠΎΠ΅ ΠΏΡΡΠ΅ΡΠ΅ΡΡΠ²ΠΈΠ΅ ΠΏΠΎ ΠΏΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΠΏΡΡΠΌΠΎ ΡΠ΅ΠΉΡΠ°Ρ!
C ΠΡΠΈΠΌΠ΅ΡΡ ΠΏΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ Ρ Π²ΡΡ ΠΎΠ΄ΠΎΠΌ
Π§Π°ΠΉΡΠ°Π½ΡΡ Π‘ΠΈΠ½Π³Ρ | Filed Under: C Programs
ΠΠ΄Π΅ΡΡ ΠΌΡ Π΄Π΅Π»ΠΈΠΌΡΡ ΠΏΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ°ΠΌΠΈ Π½Π° C ΠΏΠΎ ΡΠ°Π·Π»ΠΈΡΠ½ΡΠΌ ΡΠ΅ΠΌΠ°ΠΌ ΠΏΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ Π½Π° C, ΡΠ°ΠΊΠΈΠΌ ΠΊΠ°ΠΊ ΠΌΠ°ΡΡΠΈΠ²Ρ, ΡΡΡΠΎΠΊΠΈ, ΡΡΠ΄Ρ, ΠΏΠ»ΠΎΡΠ°Π΄Ρ ΠΈ ΠΎΠ±ΡΠ΅ΠΌ Π³Π΅ΠΎΠΌΠ΅ΡΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΈΡ ΡΠΈΠ³ΡΡ, ΠΌΠ°ΡΠ΅ΠΌΠ°ΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΈΠ΅ Π²ΡΡΠΈΡΠ»Π΅Π½ΠΈΡ, Π°Π»Π³ΠΎΡΠΈΡΠΌΡ ΡΠΎΡΡΠΈΡΠΎΠ²ΠΊΠΈ ΠΈ ΠΏΠΎΠΈΡΠΊΠ° ΠΈ ΠΌΠ½ΠΎΠ³ΠΎΠ΅ Π΄ΡΡΠ³ΠΎΠ΅.
ΠΠ°ΡΠ° ΡΠ΅Π»Ρ β ΠΏΡΠ΅Π΄ΠΎΡΡΠ°Π²ΠΈΡΡ Π²Π°ΠΌ ΠΈΠ΄Π΅Π°Π»ΡΠ½ΠΎΠ΅ ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΠ΅ Π²ΡΠ΅Ρ
Π²ΠΎΠΏΡΠΎΡΠΎΠ² ΠΏΠΎ ΠΏΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ Π½Π° C, Ρ ΠΊΠΎΡΠΎΡΡΠΌΠΈ Π²Ρ, Π²ΠΎΠ·ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎ, ΡΡΠ°Π»ΠΊΠΈΠ²Π°Π»ΠΈΡΡ Π²ΠΎ Π²ΡΠ΅ΠΌΡ ΡΠΎΠ±Π΅ΡΠ΅Π΄ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠΉ ΠΈΠ»ΠΈ Π² ΠΊΠ»Π°ΡΡΠ½ΡΡ
Π·Π°Π΄Π°Π½ΠΈΡΡ
. ΠΡΠ»ΠΈ Π²Ρ Π½Π΅ Π½Π°ΠΉΠ΄Π΅ΡΠ΅ ΡΠΎ, ΡΡΠΎ ΠΈΡΠ΅ΡΠ΅, ΠΏΠΎΠΆΠ°Π»ΡΠΉΡΡΠ°, ΠΎΡΡΠ°Π²ΡΡΠ΅ ΡΡΡΠΎΠΊΡ Π² ΡΠ°Π·Π΄Π΅Π»Π΅ ΠΊΠΎΠΌΠΌΠ΅Π½ΡΠ°ΡΠΈΠ΅Π² Π½ΠΈΠΆΠ΅, ΡΡΠΎΠ±Ρ ΠΌΡ ΠΌΠΎΠ³Π»ΠΈ Π΄ΠΎΠ±Π°Π²ΠΈΡΡ Π΅Π³ΠΎ Π² ΠΏΡΠΈΠ²Π΅Π΄Π΅Π½Π½ΡΡ Π½ΠΈΠΆΠ΅ ΠΊΠΎΠ»Π»Π΅ΠΊΡΠΈΡ ΠΏΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌ C. Π‘ΡΠ°ΡΡΠ»ΠΈΠ²ΠΎΠ³ΠΎ ΠΎΠ±ΡΡΠ΅Π½ΠΈΡ!!ΠΡΠΎΡΡΡΠ΅ ΠΏΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΡ Π½Π° C
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Hello World Π½Π° C
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° C Π΄Π»Ρ ΠΏΡΠΎΠ²Π΅ΡΠΊΠΈ, ΡΠ²Π»ΡΠ΅ΡΡΡ Π»ΠΈ Π·Π°Π΄Π°Π½Π½ΠΎΠ΅ ΡΠΈΡΠ»ΠΎ ΠΏΠΎΠ»ΠΎΠΆΠΈΡΠ΅Π»ΡΠ½ΡΠΌ ΠΈΠ»ΠΈ ΠΎΡΡΠΈΡΠ°ΡΠ΅Π»ΡΠ½ΡΠΌ
- ΠΠ±ΡΠ°ΡΠ½ΡΠΉ Π²Ρ ΠΎΠ΄Π½ΠΎΠΉ Π½ΠΎΠΌΠ΅Ρ Ρ ΠΏΠΎΠΌΠΎΡΡΡ ΡΠ΅ΠΊΡΡΡΠΈΠΈ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π΄Π»Ρ Π½Π°Ρ ΠΎΠΆΠ΄Π΅Π½ΠΈΡ Π½Π°ΠΈΠ±ΠΎΠ»ΡΡΠ΅Π³ΠΎ ΠΈΠ· ΡΡΠ΅Ρ ΡΠΈΡΠ΅Π»
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΠ΅ΡΠ°ΡΠΈ ΡΡΠ΄ΠΎΠ² Π€ΠΈΠ±ΠΎΠ½Π°ΡΡΠΈ Π² Π·Π°Π΄Π°Π½Π½ΠΎΠΌ Π΄ΠΈΠ°ΠΏΠ°Π·ΠΎΠ½Π΅
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ Π½Π°Ρ ΠΎΠΆΠ΄Π΅Π½ΠΈΡ ΡΠ°ΠΊΡΠΎΡΠΈΠ°Π»Π° Π·Π°Π΄Π°Π½Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠΈΡΠ»Π°
- ΠΠ°ΠΉΡΠΈ ΠΏΡΠΎΡΡΡΠ΅ ΡΠΈΡΠ»Π° Π² Π·Π°Π΄Π°Π½Π½ΠΎΠΌ Π΄ΠΈΠ°ΠΏΠ°Π·ΠΎΠ½Π΅
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΡΠΎΠ²Π΅ΡΠΊΠΈ, ΡΠ²Π»ΡΠ΅ΡΡΡ Π»ΠΈ Π΄Π°Π½Π½ΠΎΠ΅ ΡΠΈΡΠ»ΠΎ ΠΡΠΌΡΡΡΠΎΠ½Π³ΠΎΠΌ ΠΈΠ»ΠΈ Π½Π΅Ρ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΡΠΎΠ²Π΅ΡΠΊΠΈ, ΡΠ²Π»ΡΠ΅ΡΡΡ Π»ΠΈ Π·Π°Π΄Π°Π½Π½ΠΎΠ΅ ΡΠΈΡΠ»ΠΎ ΠΏΠ°Π»ΠΈΠ½Π΄ΡΠΎΠΌΠΎΠΌ ΠΈΠ»ΠΈ Π½Π΅Ρ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C Π΄Π»Ρ ΠΎΡΠΎΠ±ΡΠ°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ ΡΠΈΡΠ΅Π» ΠΏΠ°Π»ΠΈΠ½Π΄ΡΠΎΠΌΠ° Π² Π·Π°Π΄Π°Π½Π½ΠΎΠΌ Π΄ΠΈΠ°ΠΏΠ°Π·ΠΎΠ½Π΅
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΎΠΏΡΠ΅Π΄Π΅Π»Π΅Π½ΠΈΡ Π·Π½Π°ΡΠ΅Π½ΠΈΡ ASCII ΡΠΈΠΌΠ²ΠΎΠ»Π°
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΎΠΏΡΠ΅Π΄Π΅Π»Π΅Π½ΠΈΡ ΡΠ°Π·ΠΌΠ΅ΡΠ° int, float, double ΠΈ char
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ Π½Π°Ρ ΠΎΠΆΠ΄Π΅Π½ΠΈΡ ΡΡΠΌΠΌΡ ΠΏΠ΅ΡΠ²ΡΡ n Π½Π°ΡΡΡΠ°Π»ΡΠ½ΡΡ ΡΠΈΡΠ΅Π»
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΠ΅ΡΠ°ΡΠΈ ΡΠ΅Π»ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠΈΡΠ»Π°, Π²Π²Π΅Π΄Π΅Π½Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°ΡΠ΅Π»Π΅ΠΌ
ΠΡΠΈΠ½ΡΡΠΈΠ΅ ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΠΉ ΠΈ ΡΠΈΠΊΠ» C ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΡ Π΄Π»Ρ ΠΏΡΠ°ΠΊΡΠΈΠΊΠΈ
- C ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π΄Π»Ρ ΠΏΡΠΎΠ²Π΅ΡΠΊΠΈ ΡΠ΅ΡΠ½ΠΎΡΡΠΈ ΠΈΠ»ΠΈ Π½Π΅ΡΠ΅ΡΠ½ΠΎΡΡΠΈ ΡΠΈΡΠ»Π°
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΡΠΎΠ²Π΅ΡΠΊΠΈ ΡΠΎΠ³ΠΎ, ΡΠ²Π»ΡΠ΅ΡΡΡ Π»ΠΈ Π°Π»ΡΠ°Π²ΠΈΡ Π³Π»Π°ΡΠ½ΡΠΌ ΠΈΠ»ΠΈ ΡΠΎΠ³Π»Π°ΡΠ½ΡΠΌ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΡΠΎΠ²Π΅ΡΠΊΠΈ Π²ΠΈΡΠΎΠΊΠΎΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ Π³ΠΎΠ΄Π°
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΡΠΎΠ·Π΄Π°Π½ΠΈΡ ΡΠ°Π±Π»ΠΈΡΡ ΡΠΌΠ½ΠΎΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ
- C ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π΄Π»Ρ ΠΎΡΠΎΠ±ΡΠ°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ ΡΠΈΠΌΠ²ΠΎΠ»ΠΎΠ² ΠΎΡ Β«AΒ» Π΄ΠΎ Β«ZΒ» Ρ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ΠΌ ΡΠΈΠΊΠ»Π°
Π§ΠΈΡΠ»ΠΎΠ²ΡΠ΅ ΠΏΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΡ
C ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΡ, ΠΎΡΠ½ΠΎΡΡΡΠΈΠ΅ΡΡ ΠΊ ΡΠΈΡΠ»Π°ΠΌ Ρ ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΡΠΌΠΈ.
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΡΠ»ΠΎΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ Π΄Π²ΡΡ ΡΠ΅Π»ΡΡ ΡΠΈΡΠ΅Π»
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ Π½Π°Ρ ΠΎΠΆΠ΄Π΅Π½ΠΈΡ ΠΠΠ Π΄Π²ΡΡ ΡΠΈΡΠ΅Π»
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ Π½Π°Ρ ΠΎΠΆΠ΄Π΅Π½ΠΈΡ LCM ΠΈΠ· Π΄Π²ΡΡ ΡΠΈΡΠ΅Π»
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΡΠΎΠ²Π΅ΡΠΊΠΈ, ΡΠ²Π»ΡΠ΅ΡΡΡ Π»ΠΈ ΡΠΈΡΠ»ΠΎ ΠΏΡΠΎΡΡΡΠΌ ΠΈΠ»ΠΈ Π½Π΅Ρ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΠΎΠ΄ΡΡΠ΅ΡΠ° ΠΊΠΎΠ»ΠΈΡΠ΅ΡΡΠ²Π° ΡΠΈΡΡ Π² ΡΠ΅Π»ΠΎΠΌ ΡΠΈΡΠ»Π΅
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ Π²ΡΡΠΈΡΠ»Π΅Π½ΠΈΡ ΡΡΠ΅ΠΏΠ΅Π½ΠΈ ΡΠΈΡΠ»Π°
ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΡ Π΄Π»Ρ ΡΠ°Π±ΠΎΡΡ ΡΠΎ ΡΡΡΠΎΠΊΠ°ΠΌΠΈ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π΄Π»Ρ ΠΏΡΠ΅ΠΎΠ±ΡΠ°Π·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΡΡΡΠΎΠΊΠΈ ΠΈΠ· Π²Π΅ΡΡ Π½Π΅Π³ΠΎ ΡΠ΅Π³ΠΈΡΡΡΠ° Π² Π½ΠΈΠΆΠ½ΠΈΠΉ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π΄Π»Ρ ΠΏΡΠ΅ΠΎΠ±ΡΠ°Π·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΡΡΡΠΎΠΊΠΈ ΠΈΠ· Π½ΠΈΠΆΠ½Π΅Π³ΠΎ ΡΠ΅Π³ΠΈΡΡΡΠ° Π² Π²Π΅ΡΡ Π½ΠΈΠΉ ΡΠ΅Π³ΠΈΡΡΡ
- Π‘ΠΎΡΡΠΈΡΠΎΠ²Π°ΡΡ Π½Π°Π±ΠΎΡ ΡΡΡΠΎΠΊ Π² Π°Π»ΡΠ°Π²ΠΈΡΠ½ΠΎΠΌ ΠΏΠΎΡΡΠ΄ΠΊΠ΅ ΠΏΠΎ Π²ΠΎΠ·ΡΠ°ΡΡΠ°Π½ΠΈΡ
- ΠΠ°ΠΉΡΠΈ Π΄Π»ΠΈΠ½Ρ ΡΡΡΠΎΠΊΠΈ Π±Π΅Π· ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ strlen()
- ΠΠΎΠ½ΠΊΠ°ΡΠ΅Π½Π°ΡΠΈΡ ΡΡΡΠΎΠΊ Π±Π΅Π· ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ strcat
- ΠΠ΅ΡΠ΅Π²Π΅ΡΠ½ΡΡΡ ΡΡΡΠΎΠΊΡ Ρ ΠΏΠΎΠΌΠΎΡΡΡ ΡΠ΅ΠΊΡΡΡΠΈΠΈ
ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΡ ΠΌΠ°ΡΡΠΈΠ²Π°
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π΄Π»Ρ ΡΠΎΡΡΠΈΡΠΎΠ²ΠΊΠΈ ΠΌΠ°ΡΡΠΈΠ²Π° Π² ΠΏΠΎΡΡΠ΄ΠΊΠ΅ Π²ΠΎΠ·ΡΠ°ΡΡΠ°Π½ΠΈΡ
- ΠΠ°ΠΉΡΠΈ Π½Π°ΠΈΠ±ΠΎΠ»ΡΡΠΈΠΉ ΡΠ»Π΅ΠΌΠ΅Π½Ρ Π·Π°Π΄Π°Π½Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΌΠ°ΡΡΠΈΠ²Π°
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ Π½Π°Ρ ΠΎΠΆΠ΄Π΅Π½ΠΈΡ ΡΡΠΌΠΌΡ ΡΠ»Π΅ΠΌΠ΅Π½ΡΠΎΠ² ΠΌΠ°ΡΡΠΈΠ²Π°
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΎΠΏΡΠ΅Π΄Π΅Π»Π΅Π½ΠΈΡ ΠΊΠΎΠ»ΠΈΡΠ΅ΡΡΠ²Π° ΡΠ»Π΅ΠΌΠ΅Π½ΡΠΎΠ² Π² ΠΌΠ°ΡΡΠΈΠ²Π΅
ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΡ ΡΠΎΡΡΠΈΡΠΎΠ²ΠΊΠΈ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° ΠΏΡΠ·ΡΡΡΠΊΠΎΠ²ΠΎΠΉ ΡΠΎΡΡΠΈΡΠΎΠ²ΠΊΠΈ Π½Π° C
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° ΡΠΎΡΡΠΈΡΠΎΠ²ΠΊΠΈ Π²ΡΡΠ°Π²ΠΊΠ°ΠΌΠΈ Π½Π° C
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° ΡΠΎΡΡΠΈΡΠΎΠ²ΠΊΠΈ Π²ΡΠ±ΠΎΡΠΎΠΌ Π² C
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π±ΡΡΡΡΠΎΠΉ ΡΠΎΡΡΠΈΡΠΎΠ²ΠΊΠΈ Π½Π° C
ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΡ-ΡΠΊΠ°Π·Π°ΡΠ΅Π»ΠΈ Π½Π° C
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° C Π΄Π»Ρ Π½Π°Ρ ΠΎΠΆΠ΄Π΅Π½ΠΈΡ Π½Π°ΠΈΠ±ΠΎΠ»ΡΡΠ΅Π³ΠΎ ΠΈΠ· ΡΡΠ΅Ρ ΡΠΈΡΠ΅Π» Ρ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ΠΌ ΡΠΊΠ°Π·Π°ΡΠ΅Π»Π΅ΠΉ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° C Π΄Π»Ρ ΠΏΠΎΠ΄ΡΡΠ΅ΡΠ° Π³Π»Π°ΡΠ½ΡΡ ΠΈ ΡΠΎΠ³Π»Π°ΡΠ½ΡΡ Π² ΡΡΡΠΎΠΊΠ΅ Ρ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ΠΌ ΡΠΊΠ°Π·Π°ΡΠ΅Π»Ρ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΠ΅ΡΠ°ΡΠΈ ΡΡΡΠΎΠΊΠΈ Ρ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ΠΌ ΡΠΊΠ°Π·Π°ΡΠ΅Π»Ρ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ Π·Π°ΠΌΠ΅Π½Ρ Π΄Π²ΡΡ ΡΠΈΡΠ΅Π» Ρ ΠΏΠΎΠΌΠΎΡΡΡ ΡΠΊΠ°Π·Π°ΡΠ΅Π»Π΅ΠΉ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΡΠΎΠ·Π΄Π°Π½ΠΈΡ ΠΈΠ½ΠΈΡΠΈΠ°Π»ΠΈΠ·Π°ΡΠΈΠΈ ΠΈ Π΄ΠΎΡΡΡΠΏΠ° ΠΊ ΠΏΠ΅ΡΠ΅ΠΌΠ΅Π½Π½ΠΎΠΉ ΡΠΊΠ°Π·Π°ΡΠ΅Π»Ρ
ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΡ Π΄Π»Ρ ΡΠ°ΡΡΠ΅ΡΠ°
- ΠΠ°ΠΉΡΠΈ Π·Π½Π°ΡΠ΅Π½ΠΈΠ΅ nPr ΠΏΡΠΈ Π·Π°Π΄Π°Π½Π½ΠΎΠΌ Π·Π½Π°ΡΠ΅Π½ΠΈΠΈ n ΠΈ r
- ΠΠ°ΠΉΡΠΈ Π·Π½Π°ΡΠ΅Π½ΠΈΠ΅ nCr Π΄Π»Ρ Π΄Π°Π½Π½ΠΎΠ³ΠΎ Π·Π½Π°ΡΠ΅Π½ΠΈΡ n ΠΈ r
- C ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π΄Π»Ρ ΡΠΌΠ½ΠΎΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ Π΄Π²ΡΡ ΡΠΈΡΠ΅Π» Ρ ΠΏΠ»Π°Π²Π°ΡΡΠ΅ΠΉ Π·Π°ΠΏΡΡΠΎΠΉ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΎΠΏΡΠ΅Π΄Π΅Π»Π΅Π½ΠΈΡ ΡΠ°ΡΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΈ ΠΎΡΡΠ°ΡΠΊΠ°
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ Π½Π°Ρ ΠΎΠΆΠ΄Π΅Π½ΠΈΡ ΡΡΠ΅Π΄Π½Π΅Π³ΠΎ Π·Π½Π°ΡΠ΅Π½ΠΈΡ Π΄Π²ΡΡ ΡΠΈΡΠ΅Π»
ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΡ ΠΏΡΠ΅ΠΎΠ±ΡΠ°Π·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΡ ΡΡΠΈΡΠ»Π΅Π½ΠΈΡ
- ΠΡΠ΅ΠΎΠ±ΡΠ°Π·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ Π΄Π²ΠΎΠΈΡΠ½ΠΎΠΉ ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΡ Π² Π΄Π΅ΡΡΡΠΈΡΠ½ΡΡ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΡΠ΅ΠΎΠ±ΡΠ°Π·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ Π΄Π΅ΡΡΡΠΈΡΠ½ΡΡ ΡΠΈΡΠ΅Π» Π² Π΄Π²ΠΎΠΈΡΠ½ΡΠ΅
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΡΠ΅ΠΎΠ±ΡΠ°Π·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ Π΄Π΅ΡΡΡΠΈΡΠ½ΡΡ ΡΠΈΡΠ΅Π» Π² Π²ΠΎΡΡΠΌΠ΅ΡΠΈΡΠ½ΡΠ΅
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΡΠ΅ΠΎΠ±ΡΠ°Π·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ Π²ΠΎΡΡΠΌΠ΅ΡΠΈΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠΈΡΠ»Π° Π² Π΄Π΅ΡΡΡΠΈΡΠ½ΠΎΠ΅
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΡΠ΅ΠΎΠ±ΡΠ°Π·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ Π΄Π²ΠΎΠΈΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ Π² Π²ΠΎΡΡΠΌΠ΅ΡΠΈΡΠ½ΠΎΠ΅
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΠΏΡΠ΅ΠΎΠ±ΡΠ°Π·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ Π²ΠΎΡΡΠΌΠ΅ΡΠΈΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠΈΡΠ»Π° Π² Π΄Π²ΠΎΠΈΡΠ½ΠΎΠ΅
ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΡ Π΄Π»Ρ Π½Π°Ρ ΠΎΠΆΠ΄Π΅Π½ΠΈΡ ΠΏΠ»ΠΎΡΠ°Π΄Π΅ΠΉ Π³Π΅ΠΎΠΌΠ΅ΡΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΈΡ ΡΠΈΠ³ΡΡ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° Π½Π° Π‘ Π΄Π»Ρ Π½Π°Ρ ΠΎΠΆΠ΄Π΅Π½ΠΈΡ ΠΏΠ»ΠΎΡΠ°Π΄ΠΈ ΠΈ Π΄Π»ΠΈΠ½Ρ ΠΎΠΊΡΡΠΆΠ½ΠΎΡΡΠΈ
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ Π½Π°Ρ ΠΎΠΆΠ΄Π΅Π½ΠΈΡ ΠΏΠ»ΠΎΡΠ°Π΄ΠΈ ΡΠ°Π²Π½ΠΎΡΡΠΎΡΠΎΠ½Π½Π΅Π³ΠΎ ΡΡΠ΅ΡΠ³ΠΎΠ»ΡΠ½ΠΈΠΊΠ°
ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΡ ΠΎΠ±ΡΠ°Π±ΠΎΡΠΊΠΈ ΡΠ°ΠΉΠ»ΠΎΠ²
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ ΡΡΠ΅Π½ΠΈΡ ΠΏΠ΅ΡΠ²ΠΎΠΉ ΡΡΡΠΎΠΊΠΈ ΠΈΠ· ΡΠ°ΠΉΠ»Π°
- ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ° C Π΄Π»Ρ Π·Π°ΠΏΠΈΡΠΈ ΠΏΡΠ΅Π΄Π»ΠΎΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ Π² ΡΠ°ΠΉΠ»
C Tutorial
ΠΡΠ»ΠΈ Π²Ρ Π·Π½Π°ΠΊΠΎΠΌΡ Ρ Π²ΡΡΠ΅ΡΠΊΠ°Π·Π°Π½Π½ΡΠΌΠΈ ΠΏΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ°ΠΌΠΈ ΠΈ ΠΌΠΎΠΆΠ΅ΡΠ΅ ΠΏΠΎΠ½ΡΡΡ ΠΈ ΡΡΠΏΠ΅ΡΠ½ΠΎ Π·Π°ΠΏΡΡΡΠΈΡΡ ΠΈΡ Π±Π΅Π· ΠΊΠ°ΠΊΠΈΡ -Π»ΠΈΠ±ΠΎ ΠΏΡΠΎΠ±Π»Π΅ΠΌ, ΡΠΎΠ³Π΄Π° Π²Π°ΠΌ ΠΏΠΎΡΠ° ΡΠ΄Π΅Π»Π°ΡΡ ΡΠ°Π³ Π²ΠΏΠ΅ΡΠ΅Π΄ ΠΈ ΠΏΠΎΠ΄ΡΠΎΠ±Π½ΠΎ ΠΈΠ·ΡΡΠΈΡΡ ΠΊΠΎΠ½ΡΠ΅ΠΏΡΠΈΠΈ ΠΏΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ Π½Π° C Ρ ΠΏΠΎΠΌΠΎΡΡΡ ΠΏΡΠΈΠΌΠ΅ΡΠΎΠ² ΠΈ Π±Π»ΠΎΠΊ-ΡΡ Π΅ΠΌ.


Object Landmarks
ΠΡΠ½ΠΎΠ²Ρ (Compliance-Assessed Point Cloud Registration. The basics)
Python, DLIB
3D- ΡΠ΅ΠΊΠΎΠ½ΡΡΡΡΠΊΡΠΈΡ ASM ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ (Face Recognition. 3D reconstruction of ASM)
Object Landmarks
ΠΡΠ½ΠΎΠ²Ρ (Compliance-Assessed Point Cloud Registration. The basics)
Python, DLIB
3D- ΡΠ΅ΠΊΠΎΠ½ΡΡΡΡΠΊΡΠΈΡ ASM ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ (Face Recognition. 3D reconstruction of ASM)
ΠΡΡΠ³ΠΈΠ΅ ΠΏΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΡ Π½Π° ΡΠ·ΡΠΊΠ΅ C
ΠΠ°ΡΠ° ΡΠ΅Π»Ρ β ΠΏΡΠ΅Π΄ΠΎΡΡΠ°Π²ΠΈΡΡ Π²Π°ΠΌ ΠΈΠ΄Π΅Π°Π»ΡΠ½ΠΎΠ΅ ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΠ΅ Π²ΡΠ΅Ρ
Π²ΠΎΠΏΡΠΎΡΠΎΠ² ΠΏΠΎ ΠΏΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ Π½Π° C, Ρ ΠΊΠΎΡΠΎΡΡΠΌΠΈ Π²Ρ, Π²ΠΎΠ·ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎ, ΡΡΠ°Π»ΠΊΠΈΠ²Π°Π»ΠΈΡΡ Π²ΠΎ Π²ΡΠ΅ΠΌΡ ΡΠΎΠ±Π΅ΡΠ΅Π΄ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠΉ ΠΈΠ»ΠΈ Π² ΠΊΠ»Π°ΡΡΠ½ΡΡ
Π·Π°Π΄Π°Π½ΠΈΡΡ
. ΠΡΠ»ΠΈ Π²Ρ Π½Π΅ Π½Π°ΠΉΠ΄Π΅ΡΠ΅ ΡΠΎ, ΡΡΠΎ ΠΈΡΠ΅ΡΠ΅, ΠΏΠΎΠΆΠ°Π»ΡΠΉΡΡΠ°, ΠΎΡΡΠ°Π²ΡΡΠ΅ ΡΡΡΠΎΠΊΡ Π² ΡΠ°Π·Π΄Π΅Π»Π΅ ΠΊΠΎΠΌΠΌΠ΅Π½ΡΠ°ΡΠΈΠ΅Π² Π½ΠΈΠΆΠ΅, ΡΡΠΎΠ±Ρ ΠΌΡ ΠΌΠΎΠ³Π»ΠΈ Π΄ΠΎΠ±Π°Π²ΠΈΡΡ Π΅Π³ΠΎ Π² ΠΏΡΠΈΠ²Π΅Π΄Π΅Π½Π½ΡΡ Π½ΠΈΠΆΠ΅ ΠΊΠΎΠ»Π»Π΅ΠΊΡΠΈΡ ΠΏΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌ C. Π‘ΡΠ°ΡΡΠ»ΠΈΠ²ΠΎΠ³ΠΎ ΠΎΠ±ΡΡΠ΅Π½ΠΈΡ!!
