Неймінг Розробка генератора

[ виправити ] текст може містити помилки, будь ласка перевіряйте перш ніж використовувати.

скачати

Курсова робота
Неймінг. РОЗРОБКА ГЕНЕРАТОРА

Зміст

Введення
1. Теоретичні основи неймінга.
1.1 Методологія створення імені.
1.2 Алгоритм роботи генератора назв
1.3 Аналіз методів рішення
1.3.1 Алгоритм розбиття слова на склади
1.3.2 Алгоритм угруповання складів в слова
2. Реалізація алгоритму створення імен
2.1 Розробка функції розподілу слова на склади
2.2 Здійснення угруповання складів в слова
2.3 Аналіз отриманого генератора
Висновок
Список літератури


Введення

Сьогодні придумати гарну назву для нової торгової марки важче, ніж вибрати ім'я новонародженій дитині. Адже на полицях невеликого російського супермаркету розташовується близько семи тисяч найменувань товарів, а в гіпермаркетах і того більше - їх кількість перевищує 50 тисяч. Але ім'я товару здатне не лише допомогти в просуванні товару на ринку, а й «потопити» його серед більш «вдалих» конкурентів. Як же підібрати назву новому товару? Відповіддю на це питання послужила поява неймінга.
Найчастіше у вітчизняній маркетинговій літературі термін «naming» перекладають з англійської як «привласнення імен, розробка назв нових продуктів, товарів, послуг, торгових марок, компаній». [2]
В даний час будь-яке рекламне агентство обов'язково включає до переліку послуг неймінг. Це пов'язано зі зростанням числа підприємців дрібної і середньої руки в Росії. Природно, величезний попит викликає досить жорстку конкуренцію серед неймінговие агентств. Перемагає та компанія, в якій підхід до виконання замовлення більш оригінальний, а алгоритми дають суттєві результати навіть в тих областях, в яких кількість використовуваних назв досить-таки велика (харчова промисловість, торгівля і т.д.).
Таким чином, генератор назв може стати серйозним помічником будь-якого неймінговие агентства.
Мета роботи: розробка генератора назв.
Для її досягнення потрібно вирішити завдання пошуку алгоритму генерації та написання програми, що реалізує його.
Для знаходження необхідної інформації ми в основному зверталися до мережі Internet, тому що саме там необхідність неймінга відчувається особливо гостро. При написанні коду також знадобилося звернутися до літератури з програмування на мові PHP. [6]
Дана робота містить дослідну та практичну частини. У першій дається опис даного алгоритму розробки генератора з точки зору тієї теорії неймінга, яку я знайшла у статті «29 способів ім'я освіти». У другій описується процес його реалізації, а також проводиться аналіз недоліків і переваг отриманого продукту.

1. Теоретичні основи неймінга.

1.1 Методологія створення імені.

Створення імені відбувається поетапно. В якості прикладу наведемо одну із систем, розроблену компанією Nametrade. [4]
Перший етап - етап позиціювання. Для того щоб правильно почати вигадування імені для товару, послуги або фірми, потрібно продумати позиціонування продукту. Необхідно вивчити ринок, дізнатися більше про конкурентів і в самій фірмі: вивчити все, що може бути корисним при роботі над іменем. Тут слід виділити ключові слова (значення), які повинні визначати характер товару, область його застосування, особливі якості.
Другий етап - етап генерації. Із зібраних раніше ключових слів придумується яке-небудь, що об'єднує їх воєдино. Тут виділяють кілька видів слів:
1. Звичайні слова
Плюси:
· Перегукуються з родом занять компанії сферою використання продукту: Sprint, Oracle, Time Manager.
Мінуси:
· Неможливість повного перенесення сенсу при виході на новий ринок;
· Неможливість реєстрації більшості слів.
2. Неологізми. Так називають імена, яких не існує ні в одній мові світу. Sony, Teflon і Pepsi - все це неологізми. Неологізми мають як позитивні, так і негативні сторони.
Плюси:
· Неологізми немає «історії»;
· Ім'я товару може дати назву цілої категорії (Xerox, Kleenex, Pampers);
· Такі слова ідеальні для товарів, які продаються по всьому світу.
Мінуси:
· Вони нічого не означають.
3. Складноскорочені слова. Такі імена, як ThinkPad, PanAm і Aquafresh є складноскорочені слова. Ви описуєте продукт за допомогою звичайних слів і маєте право на реєстрацію назви. Проблеми з переказом таких назв на мови різних народів світу виникають рідше, ніж в назв, що складаються з звичайних слів.
4. Абревіатури. BP і IBM це - British Petroleum і International Business Machines. Щоб таке ім'я запам'ятали, потрібно багато зусиль: його важко запам'ятати, і воно нічого не говорить потенційному покупцеві.
Третій етап - перевірка. Імена і назви глибоко аналізуються на відповідність різним критеріям, висунутим ринком і замовником. Також імена перевіряються фахівцями з фонетики і семантикою. Ще одна перевірка - на звучання.
Четвертий етап: оцінка замовником. Відібрані на попередньому етапі слова передаються оцінку замовнику. Оскільки замовник "вариться" у своєму бізнесі, то він може оцінити з ходу, які слова підходять для ринку, а які не дуже. Поріділий список переміщається на екзекуції наступного етапу.
П'ятий етап - тестування. На даному етапі відібрані імена повинні проходити тестування на фокус-групах. Це може зробити тільки дослідницька компанія. На цьому етапі перевіряються юридичні аспекти майбутньої легалізації імен.
Шостий етап: остаточний. Список імен з супровідними документами у вигляді звітів про фокус-групах і юридичних довідок лягає на стіл замовника, який, запитавши ради виконавців, приймає фінальне рішення.
З наведених тут етапів нас найбільше цікавить етап генерації. Теоретично в процесі генерації людина повинна бути безпосереднім учасником. Але, як ми бачимо, найбільш перспективними є назви-неологізми. Проте всім відомо, як важко придумати абсолютно нове слово, яке повинно відповідати всім критеріям «хорошого» назви, а саме: [4]
1. Коротке;
2. Відмінне від інших і унікальне;
3. Пов'язане з реальністю;
4. Встановлює комунікаційний процес;
5. Що запам'ятовується;
6. Благозвучне;
7. Без негативних асоціацій.
Процес генерації слів такого виду найбільш здійснимо на комп'ютері і найменш - у голові людини (в силу того, що будь-яке придумане людиною слово буде так чи інакше схоже на вже відомі).
На очах у всього вищевикладеного, варто конкретизувати поставлену мету: розробити генератор назв-неологізмів, асоційованих з деякими ключовими словами.
При вдалій розробці ми повинні отримати набір нічого не значущих слів. В даний час деякі неймінговие агентства можуть похвалитися програмами, визначальними емоційне забарвлення слова (як, наприклад, програма ВААЛ, рекламована на naming.ru [3]), проте програми ці - комерційна таємниця, а розробка їх у наших умовах неможлива, т.к . для цього необхідний штат психологів. У зв'язку з цим решта етапи створення імені (тобто всі, окрім безпосередньо генерації) повинні здійснюватися людьми.

1.2 Алгоритм роботи генератора назв

На основі поставленої мети ми можемо сформулювати завдання: скласти алгоритм генерації неологізмів при наявності якогось набору слів.
У нас є кілька ключових слів. Їх кількість і значення може бути довільним. Нове слово має базуватися на них. Перше, що може прийти в голову - складання нових слів з букв ключових слів. На практиці ця ідея здійснюється легко. Але з таким, же успіхом ми можемо за допомогою генератора випадкових чисел вибрати кілька букв з алфавіту (ймовірність того, що ці букви присутні в ключових словах, дуже велика), і з них «ліпити» слова, варіюючи положення букв всередині кожного з них. По-перше, відсутня навіть подобу смислового зв'язку згенерованих слів з попередніми. По-друге, процес генерації таких слів ускладнюється необхідністю постійної стеження за морфологічною та граматичної правильністю складається слова (як то: наявність у ньому голосних, відсутність неіснуючих в російській мові поєднань, на кшталт «хф», «чю» або «ш»). По-третє, кількість можливих комбінацій величезний, і потрібні досить-таки потужні обмеження на генеруються слова.
Тому варто задуматися над іншими можливими шляхами, наприклад, складання неологізмів із складів ключових слів. Цей шлях більш виправданий, тому що кожен склад несе в собі якусь емоційне забарвлення, викликає асоціації з тим або іншим існуючим в реальності словом. Єдина проблема полягає в підборі ключових слів: залежно від їх звучання визначається і звучання «новоспечених слів», відомо, що багато хто цілком «мирні» слова в підсвідомості викликають негативні емоції. Ідучи таким шляхом треба правильно підбирати ключові слова. Оскільки цим питанням займаються психологи, нас такий варіант генерації в принципі влаштовує.
Ще більш конкретна формулювання завдання: розробити генератор слів-неологізмів на базі складів ключових слів.
Це завдання автоматично розбивається на дві підзадачі:
1. розбиття ключових слів на склади;
2. угруповання складів в слова.
У ході вирішення цих підзадач варто звернути увагу на те, що вони виконують протилежні операції, отже, стоїть під час написання програми спробувати здійснювати деякі прості функції в такому вигляді, щоб вони могли бути використані як для вирішення першої підзадачі, так і для вирішення другий.

1.3 Аналіз методів рішення

1.3.1 Алгоритм розбиття слова на склади

У російській мові існує цілком певне правило розбиття слів на склади. Проте в ньому також багато слів-виключень. Як правило, виключної є ситуація, коли всупереч загальним правилом буква не може бути відділена від стилю, наприклад, коли склад збігається з якою-небудь морфемою (найчастіше, коренем).
Для вирішення цієї ситуації можна скласти словник, що містить в собі всі ті слова-винятки і їх правильні розкладання на склади. Рішення це безсумнівно правильне, але надто трудомістка й невдячна.
Більш простий, але менш зручний у використанні спосіб - перевірка розкладання користувачем і в разі помилкового розкладання введення правильного варіанта з клавіатури.
Оскільки основною метою курсової роботи є все-таки розробку генератора, то такі недоліки програми можна опустити у зв'язку з їх не принципово.
При розробці функції розподілу слова на склади, зручно скористатися підручником російської мови і основними правилами поділу на склади:
1. Слова поділяються на склади: го-ло-ва, ка-пу-ста (ка-пус-та), <...>, мо-я, я-ма і ін
2. Склад може складатися з одного звуку, з двох і більше: про-ну, у-зел, ко-виль, <...> та ін
3. До складу складу обов'язково входить голосний звук, тому в слові стільки складів, скільки голосних звуків. <...>
4. Приголосні звуки або починають склад (го-ло-ва), або закінчують його (він, розум та ін), або оточують голосний звук з обох сторін (шум, дим тощо) [1].

1.3.2 Алгоритм угруповання складів в слова

Склади можна групувати за кількома ознаками:
1. за приналежністю до того чи іншого ключового слова, наприклад, не включати в нове слово більш n складів з одного ключового слова (де n від 1 до кількості складів у слові).
2. з їхньої стану ключових словах. Скажімо, склади в нових словах не можуть йти у зворотному порядку, ніж у ключових; або останні склади ключових слів не можуть використовуватися в якості перших в нових, і т.д.
3. по повторюваності. Найбільш розумне обмеження - не допускати повторення складу в межах одного нового слова.
За цими ознаками можна вводити обмеження на постановку складу в слово. На даному етапі для нас це не головне. З цього ми розглянемо загальний випадок, коли будь-який склад може виявитися на будь-якому місці нового слова.
Варто також замислитися про продуктивність даного алгоритму. Адже чим більше ключових слів буде введено, тим більше можна з них створити нових. Варто враховувати також, що можна формувати слова з кількістю складів від 2-х до n, де n - загальна кількість складів. Цей фактор також збільшує кількість можливих варіантів.
Тому необхідно вводити якісь обмеження для вихідних даних. Це може бути довжина слів, кількість складів у них, ступінь повторюваності окремих сполучень (можна ввести у відсотках від довжини слова допустиму кількість збігу букв) або що-небудь в цьому роді.
При установці обмежень час виконання програми значно скоротиться. Реалізація запропонованих обмежень виглядає приблизно однаково, по цьому для спрощення далі я буду обмежувати тільки кількість складів у слові, але варто не забувати, що це не єдина можливість.

2. Реалізація алгоритму створення імен

Реалізацію отриманого алгоритму я вирішила здійснити на мові PHP 4.0. Свій вибір я обгрунтовую його синтаксичної близькістю до мови програмування Сі, з яким я найбільш знайома, і простотою роботи з даними різних типів (що може особливо стати в нагоді для створення масивів рядків). Крім того, в процесі роботи я зможу поліпшити свої навички роботи з PHP, вивчити його особливості.
Для введення вхідних даних створимо за допомогою мови розмітки HTML сторінку, яка містить форму. У її поля повинні вводитися:
· Кількість ключових слів (поле kol);
· Безпосередньо слова, записані через кому (поле slova);
· Кількість складів у генеруються словах (поле slog).
Дані цієї форми будуть оброблятися файлом kurs.php, в результаті роботи якого буде генеруватися сторінка зі списком згенерованих слів.
Спочатку необхідно вважати дані з форми і записати їх у відповідні змінні.
$ Kol = $ _POST ["kol"];
$ Slova = $ _POST ["slova"];
$ Slog = $ _POST ["slog"];
У змінних kol і slog зараз знаходяться будь-які числа, а у змінній slova знаходиться рядок, що складається із слів, розділених комами і прогалинами. Перетворимо її в масив рядків (s):
$ S = explode (",",$ slo);
Для подальшої роботи нам необхідно ще позбутися від непотрібних нам пробільних символів (які можуть з'явитися при заповненні форми). Для цього скористаємося убудованою функцією string trim (string str [, string charlist]). Після такого роду обробки, можна буде приступити безпосередньо до реалізації алгоритму розбивки слова на склади.

2.1 Розробка функції розподілу слова на склади

Слова з масиву рядків s по одному будемо посилати на обробку у функцію delslog ($ str).
function delslog ($ str)
{$ K = k_slog ($ str); / / порахуємо кількість складів
$ Mas = slog ($ str, $ k); / / розіб'ємо слово на склади
$ F = fopen ("slogi.txt", "a ");// відкриємо файл slogi.txt
for ($ i = 0; $ i <count ($ mas); $ i + +) / / для запису і
{/ / Через «-» запишемо в
$ Mas [$ i ].='-'; / / нього склади
fwrite ($ f, $ mas [$ i]);}
fclose ($ f);} / / закриємо файл
У цій частині програми відбувається виклик функцій k_slog ($ str) і slog ($ s, $ k). Розглянемо їх докладніше.
function k _ slog ($ str) / / рахує кількість складів
{/ / Біжимо по рядку
for ($ i = 0, $ q = 0; $ i <strlen ($ str); $ i + +)
if (glas ($ str [$ i])) / / якщо чергова буква
$ Q + +; / / голосна, збільшимо лічильник
return $ q;} / / повернемо значення лічильника
Функція slog ($ s, $ k) виконує безпосередньо розбиття слова на склади. Як видно з прикладів у п. 1.3.1, багато слів можна розділити на склади декількома способами. За цим визначити приналежність кожної букви до того чи іншого стилю - досить-таки складна задача.
Розберемося спочатку з голосними буквами. Кожна з них є основою стилю, з цього досить лише відстежувати, щоб у склад не потрапила друга голосна (в цьому випадку повинен здійснитися перехід до нового стилю). За це буде відповідати прапорець q.
З приголосними все складніше. Через різночитання в правилах розподілу слів на склади я вирішила дотримуватися наступних пунктів:
1. Приголосна і наступна голосна відносяться до одного і того ж стилю;
2. Всі приголосні літери, що знаходяться перед першою голосною належать одному стилю;
3. Всі приголосні літери, розташовані після останньої голосної належать одному і тому ж стилю;
4. З кількох приголосних, розташованих у середині слова, перша відноситься до поточного стилю, решта - до наступного (виключення становлять літери «'» і «ь», які «прив'язуються» до попередньої приголосної).
Останній пункт викликає найбільшу кількість сумнівів щодо правильності, але цілком задовольняє викладеним у підручнику [1] правилами.
Отримали функцію:
function slog ($ s, $ k) / / розбиває слово на склади
{For ($ i = 0, $ q = 0, $ j = 0; $ i <strlen ($ s);)
{If (glas ($ s [$ i]) & & $ q == 0) / / якщо чергова буква
{/ / Голосна і перша
$ Mas [$ j] .= $ s [$ i]; / / припишемо її до стилю
$ Q = 1; / / встановимо прапорець
$ I + +; / / перейдемо на слід. букву}
else
if (! glas ($ s [$ i]) & & ($ i == 0 | | $ q! = 1 | | (glas ($ s [$ i-1]) & &! glas ($ s [$ i + 1])) | | $ j == $ k-1))
/ * Якщо буква не голосна і: перша, або до гласною, або між голосною і приголосною, або остання * /
{
$ Mas [$ j] .= $ s [$ i]; / / припишемо її до стилю
$ I + +; / / перейдемо на слід. букву}
else
{$ Q = 0; / / інакше знімемо прапорець і
$ J + +;} / / перейдемо на слід. склад}
return $ mas;} / / повернемо масив складів
У наведених функціях викликається функція glas ($ a). Вона виглядає так:
function glas ($ a) / / перевіряє, голосна чи буква 'а'
{
$ Gls = 'аееіоуиеюя'; / / Запишемо рядки з рядкових і
$ Glb = 'АЕЕІОУИЕЮЯ'; / / заголовних букв
for ($ i = 0; $ i <11; $ i + +)
if (substr_count ($ gls, $ a)> 0 | | / / якщо 'а' входить
substr_count ($ glb, $ a)> 0) / / в одному з полів
return 1; / / повернемо 1
return 0;}
Ця функція шукає входження переданої їй букви a у двох рядках, gls і glb, що складаються з рядкових і заголовних голосних літер російського алфавіту. Вона повертає 1, якщо буква присутній в одній з рядків (тобто є гласною), інакше - 0.
Ми отримали шматок основної програми, що виконує перше завдання - розбиття слів на склади.
У результаті роботи цієї частини програми файл slogi.txt заповнюється складами всіх введених слів, розділеними знаком «-». Використання файлу для тимчасового зберігання інформації я вважаю найбільш вигідним. Цей спосіб найбільш надійний і простий, тому що в іншому разі довелося б або вводити додатково змінні під зберігання масивів складів, або нарощувати один масив, але тоді могла б виникнути проблема з індексом, тому що його треба було б відправляти в якості ще одного параметра в функцію delslog ($ str). Використання декількох функцій замість однієї великої мені здається також виправданим, тому що це суттєво спрощує сприйняття тексту програми. До того ж окремі функції легше виправляти і доповнювати.

2.2 Здійснення угруповання складів в слова

Після розбиття всіх введених слів на склади запускається функція угруповання складів в слова (group ($ k)). У неї тільки один вхідний параметр - кількість складів в нових словах.
В основі цієї функції лежить алгоритм розміщення з повтореннями чисел 1 .. n в послідовності по k елементів. [5]
Розглянемо цю функцію.
function group ($ k)
{
$ F = fopen ("slogi.txt", "rt ");// відкриємо файл slogi.txt
$ A = explode ("-", fgets ($ f ));// запишемо склади в мас. а
fclose ($ f); / / закриємо файл
$ N = count ($ a) -1; / / порахуємо кількість складів
for ($ i = 0; $ i <$ k; $ i + +) {
$ X [$ i] = 1; / / задамо початкову та
$ Y [$ i] = $ n;} / / кінцеву комбінацію чисел
while (prov ($ x, $ y)) / / поки вони різні
{$ P = $ k; / / пост. інд. в кінець остан-ти
while ($ x [$ p] == $ n) / / поки не знайдемо ел-т, відмінний від
$ P -; / / максимального, уменьш. р
$ X [$ p] + +; / / увелич р-ї ел-т послід-ти
for ($ i = $ p +1; $ i <$ k; $ i + +)
$ X [$ i] = 1; / / все слід-ие робимо одиницями
if (correct ($ x)) / / якщо комбінація нам підходить
{For ($ i = 0; $ i <$ k; $ i + +) / / виводимо склади з соотв.
{Print $ a [$ x [$ i] -1 ];}// номерами на екран
echo "<br>";} / / перехід на новий рядок}
Ця функція викликає prov ($ x, $ y) і correct ($ x). Функція prov ($ x, $ y) стежить за збігом початковій і кінцевій комбінаціями. Це здійснюється методом простого перебору всіх елементів масивів x і y. Якщо в результаті кількість співпадаючих елементів, дорівнює кількості елементів у будь-якому з масивів, то повертається 0 (і алгоритм розміщень з повтореннями закінчує свою роботу).
function prov ($ x, $ y)
{
$ Fl = 0;
for ($ i = 0; $ i <count ($ y); $ i + +)
if ($ x [$ i] == $ y [$ i]) $ fl + +;
if ($ fl == count ($ y)) return 0;
return 1;}
Функція correct ($ x) перевіряє отриману комбінацію на «придатність». У даному випадку, вона відстежує повторювані склади. Якщо вони присутні, вона не «пропускає» їх до висновку на екран.
function correct ($ x)
{For ($ h = 0; $ h <count ($ x); $ h + +)
for ($ d = $ h +1; $ d <count ($ x); $ d + +)
if ($ x [$ h] == $ x [$ d]) return 0;
return 1;}
У результаті роботи цієї (завершальній) частини програми на екран виводяться всі слова довжини, зазначеної в полі slog, що не містять повторюваних складів.

2.3 Аналіз отриманого генератора

Отримана програма далеко неідеальна.
Основним недоліком її є трудомісткість. Вона досить-таки велика за рахунок використання алгоритму розміщення з повтореннями, причому відбувається явно зайва робота, тому що всі розміщення з повтореннями якраз нам і не потрібні - використовуємо ми тільки слова без повторюваних складів. Ще можна звернути увагу, що перевірка літер у слові на приналежність до гласним виконується 2 рази, тоді як, завівши змінну, запоминающую місця голосних літер у слові, ми могли б вдаватися до неї тільки один раз. Хоча в порівнянні з масштабністю програми це не відіграє суттєвої ролі, для краси можна було б це здійснити.
Другим мінусом програми я б назвала відсутність додаткової обробки виведених слів. Скажімо, не здійснюється перевірка слів на відповідність найпростішим орфографічним правилам (зокрема на наявність неприпустимих поєднань букв, які можуть виникнути при «стикуванні» складів з різних слів). Не здійснюється і перевірка на наявність однакових складів у словах (що є ще однією причиною появи слів з однаковими складами, наприклад, якщо ввести слово «мама»). Всі перевірки такого роду можна дописувати у функцію correct ($ x). Тільки тоді як параметр їй слід передавати також масив складів.
У генератор також можна було б включити сортування складів у файлі. Це спростило б роботу з вихідними даними, тому що вони теж були б відсортовані. До того ж це можна було б використовувати для виключення зі списку однакових складів (про що говорилося раніше).
Не дивлячись на недоліки, ця програма є робочою і може бути якщо не готовим продуктом, то як мінімум основою для його створення.
На мій погляд, мені вдалося написати програму досить-таки просто, по максимуму використовуючи можливості вибраної мови програмування.

Висновок

Отриманий в результаті даної роботи генератор задовольняє більшості висунутих у процесі роботи вимог. Він дійсно здатний згенерувати набір слів-неологізмів, заснованих на ключових словах. Далі з них ми повинні самостійно вибирати ті, які задовольняють критеріям «хорошого» назви (про яких писалося раніше). Не варто забувати і про особисті уподобання замовників. Цей процес теж досить-таки трудомісткий, але безсумнівно простіше, ніж придумування цих слів.
Варіанти розвитку. В якості основних завдань, неправлених на поліпшення роботи генератора можна виділити:
1. поліпшення швидкодії;
2. поглиблення перевірки вихідних даних;
3. включення функції пошуку милозвучніших слів з отриманих.
Проте вже в такому його стані його можна використовувати в якості помічника для складання назв. Ця програма, при належній доопрацювання, може бути використана як неймінговие агентствами, так і людьми, яким необхідно придумати назву для чого завгодно, але не хочеться платити за це гроші (наприклад, коли мова йде про письменників-фантастів, які вже місяць ламають голову, як назвати незвідану планету ...).
У неймінгу в Росії, як і в цьому світі, величезний потенціал для розвитку. Його необхідність сучасного суспільства постійно дає поштовх для виникнення принципово нових та доопрацювання існуючих методів імяобразованія. Комп'ютерне рішення цієї проблеми представляється на сьогоднішній день одним із самих кращих і зручних. Розроблений мною найпростіший генератор навряд чи внесе великий внесок у розвиток цієї галузі, але сам факт вирішення цього завдання може послужити поштовхом до вирішення цієї проблеми в більшому масштабі, що з часом призведе до створення чогось більш досконалого. У будь-якому випадку, в процесі розробки я на собі відчула затребуваність кваліфікованого програміста в сучасному житті.

Список літератури

1. Бабайцева, В.В. «Російська мова: теорія. 5 - 9кл. »Підручник для загальноосвітніх установ. В.В. Бабайцева, Л.Д. Чеснокова - 9-е изд. - М.: Дрофа, 2000. - 48-49 з ..
2. Бізнес-журнал [електронний ресурс] / Джавед, Н. Випадковий неймінг - Електрон. стаття - 2005 .- Режим доступу:
http://www.business-magazine.ru/oldbusiness/225706/. - Яз.рус.
3. Нейміногвое агентство Неймінг.Ру [Електронний ресурс] / Лебедєв-Любимов, А. Психологічні проблеми неймінга, або як переконувати назвою - Електрон. стаття - 2006 .- Режим доступу: http://www.naming.ru/mambo/index.php?option=com_
content & task = view & id = 12 & Itemid = 43
4. Patentoved.com [Електронний ресурс] / Перция, В. 29 способів імяобразованія - Електрон. стаття - 2005. - Режим доступу: http://www.patentoved.com/content.php?id-32
5. Шень, А. Програмування: теореми і задачі / А. Шень. - М.: МЦНМО, 1995. - 43 - 44 с.
6. Котеров, Д.В. Самовчитель PHP 4. / Д.В. Котеров. - СПб.: БХВ-Петербург, 2001.
Додати в блог або на сайт

Цей текст може містити помилки.

Програмування, комп'ютери, інформатика і кібернетика | Курсова
52.1кб. | скачати


Схожі роботи:
Розробка інтегрованого стартер-генератора на основі вентильно-індукторної машини
Неймінг
Будова генератора
Імітатор генератора
Розрахунок RC-генератора на терморезистор
Розрахунок генератора із зовнішнім збудженням
Проектування генератора високих частот
Розрахунок чекає блокінг-генератора
Підсилювач генератора з ємнісним виходом
© Усі права захищені
написати до нас